22.09.2023

Praxis-Stresstest zeigt: „Der AI Act sät Unsicherheit“

An der Hochschule St. Gallen veranstaltete Thomas Burri einen Praxis-Stresstest für den AI Act. Warum die Ergebnisse Grund zur Sorge sind.
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Thomas Burris Wettbewerb zeigte den Teilnehmer:innen, was der AI Act in der Praxis bedeutet. Foto: HSG/Grand Challenge
Thomas Burris Wettbewerb zeigte den Teilnehmer:innen, was der AI Act in der Praxis bedeutet. Foto: HSG/Grand Challenge

„Im Moment sind wir mit Künstlicher Intelligenz in Europa in einer extrem kritischen Phase. Es gibt viele Leute, die begeistert sind und versuchen, etwas zu machen. In den nächsten Jahren wird sich entscheiden, ob daraus eine Industrie wird oder nicht“, sagt Thomas Burri. Er ist Professor für Europa- und Völkerrecht an der Universität St. Gallen (HSG). Seit Jahren beschäftigt er sich mit neuen intelligenten Systemen – und auch mit Künstlicher Intelligenz.

Bootcamp mit Stresstest für AI Act

An der HSG veranstaltete er im Juli einen Wettbewerb, bei dem die Teilnehmenden in einer Art Bootcamp verschiedene KI-Anwendungen einem Praxis-Stresstest unterzogen. Die Siegerteams der First University of St. Gallen Grand Challenge: The EU A.I. Act 2023 erhielten insgesamt 100.000 Schweizer Franken für Forschungszwecke. Vorbild für den Wettbewerb waren die Grand Challenges der DARPA, am Schluss wurden zwei Sieger gekürt.

„Jedes Team hatte die Aufgabe, die KI-Verordnung (AI Act) zu nehmen und auf eine Reihe von sehr unterschiedlichen KI-Anwendungen anzuwenden“, erklärt Burri. Die KI-Systeme umfassten ein breites Spektrum – darunter waren z.B. Lieferroboter, Fahrzeuge, Bauttechnologie oder Medizintechnik. Sie wurden von Unternehmen beigesteuert, die laut dem AI Act als sogenannte AI-Providers gelten. Darunter die Deutsche Telekom, Mercedes-Benz, Ascento oder Deltia.ai.

Bereits im Vorfeld des Wettbewerbs mussten die Teams Methoden entwickeln, um die KI-Systeme zu bewerten. Bereits Monate vorher besuchten die Teilnehmer:innen AI-Providers und führten Interviews mit ihnen – zur Vorbereitung. Das zweitägige Bootcamp war dann der Höhepunkt der Challenge. Unter Zeitdruck hörten sich die Challenge-Teilnehmer:innen dann die Produktdemos der AI-Provider an und durften diesen Fragen zu ihrem Produkt stellen. Abschließend gaben sie ihre Berichte mit den Einschätzungen ab, die von einer Jury bewertet wurden.

Beispiel: Machen Baristas genug Kaffee?

Geheim bleibt allerdings, welche KI-Systeme die Teilnehmer:innen konkret zu beurteilen hatten. Dasselbe gilt für die Berichte, weil so die Geschäftsgeheimnisse der AI-Providers gewahrt werden sollen. Die Teilnehmer:innen mussten Verschwiegenheitserklärungen (NDAs) unterschreiben.

Im brutkasten-Interview erläutert Veranstalter Burri die Schwachstellen des Gesetzes stattdessen anhand eines anderen Beispiels. Eine ähnliche Frage hatte auch die Challenge-Teilnehmer:innen beschäftigt.

In den vergangenen Wochen kursierte ein Video. Es zeigt, wie mittels KI ausgewertet wird, wie viel Tassen Kaffee einzelne Baristas zubereiten. Das Beispiel sorgte für Gesprächsstoff, viele hielten diese KI-Anwendung für ethisch fragwürdig.

Wird die KI in diesem Fall dazu verwendet, die Performance von Angestellten zu messen? Oder geht es darum, gewisse Arbeitsprozesse zu verbessern? Bei der Antwort gebe erheblichen Interpretationsspielraum. „Wenn man sagt, dass es die Optimierung eines Arbeitsprozesses ist, gibt es gar keine Pflichten“, erklärt der Hochschulprofessor – und sei somit nach dem AI Act zulässig.

Gefährlich oder doch nicht?

Wegen solcher Fälle sieht Burri Verbesserungsbedarf beim EU-Gesetzesentwurf. Dessen Ausgestaltung sei im Anhang III (Hochrisiko-Systeme) zu detailliert und lasse im sogenannten Pflichtenheft dafür zu großen Interpretationsspielraum zu. Letzteres mache „fast keinen Sinn, weil die Pflichten so allgemein gehalten sind, dass sich die Provider heraus mogeln können“, sagt Burri.

Die Hälfte der Teams sagt: Nein, das ist nicht gefährlich. Die andere Hälfte sagt: Doch – super gefährlich!

Thomas Burri, Professor für Europa- und Völkerrecht, Universität St. Gallen (HSG)

Obwohl die elf Teams die gleichen KIs beurteilen mussten, seien sie zu sehr unterschiedlichen Einschätzungen gelangt: „Die Hälfte der Teams sagt: Nein, das ist nicht gefährlich. Die andere Hälfte sagt: Doch – super gefährlich“, erzählt Burri. Auch bei vielen Unternehmen könnte das EU-Gesetz deshalb zur Verunsicherung und Verwirrung führen, glaubt der HSG-Professor.

Praktische Umsetzung hapert

In einem Blog-Artikel erzählt die Challenge-Gewinnerin Emmie Hine, dass die Einhaltung des AI Acts zwar möglich, aber hürdenreich sei: „Eine der Hauptschwächen des Gesetzes ist, dass es keine Möglichkeit gibt, enthaltene Grundsätze, wie z. B. die Entscheidungsfreiheit, in die Praxis umzusetzen. Irgendwann soll ein offizieller Verhaltenskodex veröffentlicht werden. Aber Unternehmen müssen jetzt darüber nachdenken, wie sie KI für die Einhaltung von Vorschriften gestalten wollen“, schreibt Hine.

Der Praxis-Stresstest in St. Gallen zeigte Mängel der KI-Verordnung auf. „Mit dem AI Act sähen wir Unsicherheit bei genau den Leuten, auf die wir unsere Zukunft bauen wollen. Ich habe grundlegende Zweifel, ob das aus der Policy-Making-Perspektive so klug ist“, so Burri. Für die Veranstalter:innen ist ein Resümee aus der Grand Challenge, dass eine teilweise Überarbeitung des derzeitigen Entwurfes sinnvoll wäre: „Meine Vermutung ist, dass wir, vorsichtig ausgedrückt, übers Ziel hinaus oder am Ziel vorbeischießen“, sagt der Rechtsexperte.

Ob sich die jetzt kommenden zarten Pflänzchen zu etwas entwickeln, das wirkliche Power hat, entscheidet sich in den nächsten Jahren.

Thomas Burri, Professor für Europa- und Völkerrecht, Universität St. Gallen (HSG)

Gerade KI-Startups könnte der Act in seiner derzeitigen Form einbremsen. „Ob sich die jetzt kommenden zarten Pflänzchen zu etwas entwickeln, das wirkliche Power hat, entscheidet sich in den nächsten Jahren“, so Burri. „Wir sollten uns schon fragen: Was ist mit künstlicher Intelligenz bis jetzt für einen Schaden passiert?“ Denn die bisherigen Schadensfälle durch KI seien alle zumindest teilweise von bestehenden Regeln abgedeckt. „Oder sie haben nur beschränkt etwas mit künstlicher Intelligenz zu tun, sondern mit Excel-Files, die schlecht gehandhabt wurden“, meint Burri. Damit spielt er auf den Umstand an, dass die Gesetzgebung der technischen Entwicklung hinterherhinkt.

Für Burri stellt sich nach der Grand Challenge die Frage, ob die Verordnung wirklich hält, was sie verspricht. Oder werden damit eigentlich andere Ziele verfolgt? „Vielleicht wollen wir versuchen, unseren Markt abzuschirmen, damit wir eigene Unternehmen hochziehen können und das nicht einfach Big Tech alles erledigt. Aber dann ist aber die Zweck der Verordnung ein völlig anderer. Dann machen wir Protektionismus“, meint Burri.

Was Startups von St. Gallen lernen können

Pro Team gab es mindestens ein:e Jurist:in sowie Computerwissenschaftler:in. Mit dabei waren auch Personen, die in Startups tätig sind. „Startups haben tendenziell eine technische Perspektive. Sie überlegen sich nicht, was menschliche Aufsicht eigentlich bedeutet. Sie sagen: Wenn irgendwas nicht läuft, setze ich mich an den Computer und schaue den Code an“, meint der HSG-Professor. Der AI Act fordere allerdings detaillierte Risikoanalysen, die für Techniker:innen in der Form ungewohnt seien. Zu Vorbereitung auf die neue Regulierung könne es für Startups sinnvoll sein, das Frage-Antwort-Prinzip von der Grand Challenge zu übernehmen. Sie können sich Gedanken darüber machen, was der AI Act für ihre KI-Anwendung bedeutet.

Emmie Hine kritisiert in ihrem Blog-Beitrag auch, dass es zu wenig Informationen für KMUs und Startups gebe. „Nach meiner Erfahrung in Informatik und Software-Engineering konzentriert sich der Großteil der Ingenieurausbildung und -arbeit auf das, was man tun kann, und nicht darauf, was man tun sollte“, so die Teilnehmerin.

Wollen EU-Startups diskriminieren?

Für Startups, die mit KI arbeiten, wird das Vorhaben weitreichende Konsequenzen haben. „Ich sehe im Startup-Environment viel Gutes, da gibt es viele interessante neue Erkenntnisse. Die Leute, die sich da engagieren, die sind wohlwollend. Sie wollen nicht diskriminieren, sondern eine Anwendung machen, die etwa der Krebsforschung weiterhilft“, so Burri. „Wenn die nur Leuten mit weißer Hautfarbe hilft, dann ist das ein Problem. Aber dieses Problem wollen sie auch lösen“, glaubt der HSG-Professor.

Im Rahmen der Grand Challenge arbeiteten die Organisator:innen unter anderem mit der KI-Investment-Plattform Merantix aus Berlin zusammen. Nicht nur für die Teilnehmer:innen war der Stresstest eine wichtige Lernerfahrung. „Die AI-Provider waren fast durchwegs überrascht, welche Fragen aufkommen, über die sie noch nie nachgedacht haben“, erzählt Burri. Praxistests für neue Gesetze sind die Ausnahme, wenngleich sie sie aber erhebliche Auswirkungen auf Geschäftsmodelle haben.

„Die Teams haben ihre Fertigkeiten geschärft und gemerkt, ob das, was sie machen funktioniert. Außerdem haben sie Anwendungspraxis gesammelt und die Provider haben eine Art frühe und informelle Rechtseinschätzung gekriegt. Ohne dass sie zur Anwaltskanzlei rennen und 100.000 Euro deponieren mussten“, so Burri.

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Q.ANT-Gründer und CEO Michael Förtsch beim World Venture Forum in Kitzbühel | (c) Martin Pacher / brutkasten

Photonic Computing gilt als eine der großen Wetten auf die nächste Generation der Recheninfrastruktur: Statt mit Strom wird mit Licht gerechnet – was drastisch weniger Energie verbraucht und in Zeiten explodierender KI-Rechenlast zum entscheidenden Faktor werden könnte.

Mit Q.ANT hat sich ein Stuttgarter Deep-Tech-Startup an die Spitze dieses Feldes gesetzt: Nach eigenen Angaben ist es weltweit das einzige Unternehmen, das photonische Prozessoren bereits in Rechenzentren ausliefert. Für Gründer und CEO Michael Förtsch ist die Technologie mehr als ein Effizienzversprechen. Sie ist für ihn eine der wenigen realistischen Chancen, mit denen Europa im nächsten KI-Zyklus doch noch eigene Champions hervorbringen kann. Getroffen haben wir Förtsch beim World Venture Forum in Kitzbühel.


brutkasten: Michael, für alle, die sich mit Photonic Computing noch nie beschäftigt haben – wo steht Q.ANT aktuell?

Michael Förtsch: Wir sind im Moment die einzige Firma weltweit, die Prozessoren basierend auf dieser Technologie liefern kann. Könnten wir heute die Stückzahlen eines Nvidia stemmen? Nein. Aber wir sind in kleineren Stückzahlen genau in den Rechenzentren verbaut, wo Nvidia in größeren Mengen installiert ist. Auf der Skala der Technology Readiness Levels würde ich uns zwischen sieben und acht eingruppieren – unsere Serversysteme kann man inzwischen per Cloud-Service buchen. Das funktioniert nicht nur im Labor unter zwangsbeatmeten Konditionen, sondern im regulären Rechenbetrieb als Co-Processing-Unit im Rechenzentrum. Was uns noch fehlt, um zu den ganz Großen aufzuschließen, ist die Produktionsfähigkeit. Das werden wir nicht alleine hinkriegen, sondern mit Partnern aus der Halbleiterindustrie.

Mit den ganz Großen meinst du Nvidia – oder auch Lightmatter aus den USA?

Lightmatter ist kein Competitor. Wenn man Photonik und Computing zusammenbringt, gibt es zwei Strömungen. Die erste ist das Interconnect-Thema: Da geht es nur darum, Licht zu nutzen, um Datenpakete schneller an den klassischen Prozessor heranzubringen – die sogenannten Co-Packaged Optics. Dort ist Lightmatter unterwegs, genauso Ayar Labs oder Intel. Der zweite Bereich ist der Prozessor-Markt: Da wird mit Licht statt Strom tatsächlich gerechnet. Wir waren 2024 weltweit die Ersten, denen es gelungen ist, einen Prozessor aufzubauen, der wirklich rechnen konnte – und diese Führungsposition haben wir bis heute gehalten. Wir führen das Feld im photonischen Computingbereich an, nicht im Datentransport.

Ihr challengt also Nvidia?

Nuanciert betrachtet: Ich sehe nicht, dass wir die Grafikkarte ergänzen. Stell dir den Computer als Fuhrpark vor. Die Host-CPU ist der VW Passat – das universellste Teil im Stack, kann alles, aber nichts besonders schnell. Die GPU ist der Viertelmeilen-Dragster: Sie kann genau eine Rechenoperation brutal gut, die Vektor-Matrix-Multiplikation, mehr nicht. Wir sind das Formel-1-Auto. Wir beherrschen deutlich mehr Befehle als die GPU – auch hochkomplexe mathematische Zusammenhänge in einem Takt. Mit uns solltest du nicht zum Bäcker fahren, aber am Nürburgring sind wir die Schnellsten. Und der Quantencomputer ist das Boot: Der fährt gar nicht auf der Straße.

Ihr steht bereits in Rechenzentren. Was heißt das konkret für die Effizienz?

Das schönste Beispiel ist das Hochleistungsrechenzentrum in München. Dort stehen unsere Server direkt neben denen von Nvidia. Vor deren Grafikkarten-Rechenschrank herrschen sechzig Grad Innentemperatur – so viel Hitze entsteht da drin. Bei uns stehst du davor und es ist kühl. Da laufen keine Wasserleitungen zum Kühlen rein, du siehst einfach nur Server, die rechnen. Man erlebt die Effizienz physisch. Und wir haben in den letzten drei Jahren gezeigt, dass wir von Prozessorgeneration zu Prozessorgeneration hundertmal schneller geworden sind – das entspricht zehn Jahren Digitalindustrie pro Jahr. Nächstes Jahr werden wir in bestimmten Anwendungen den State of the Art der Digitalindustrie überholt haben.

Welche Anwendungen sind das?

Erstens Bilderkennung: Wie viele Bilder identifizierst du korrekt pro Sekunde – und wie viel Strom hat es gekostet? Ob Robotics oder Autonomous Driving, überall werden Bilddaten verarbeitet. Zweitens Next-Level-LLMs. Der weltweite Strombedarf von LLMs wird bald so groß sein wie der von Japan; skaliert man das weiter, wären wir 2035 beim weltweiten Energiebedarf. Das wird nicht funktionieren. Es braucht die Revolution in der Revolution – Ende des Jahres zeigen wir, wie wir uns das vorstellen. Und drittens Physical AI: Wenn du einen Roboter mit KI versorgen willst, willst du ihm keinen seitenlangen Text geben, sondern das Problem auf Signalebene beschreiben – so wie wir Menschen. Da werden wir als einer der heißesten Kandidaten für den effizienten Einstieg gehandelt.

Das Rennen um generative KI hat Europa gegen die USA verloren. Ist Physical AI das Feld, wo Europa noch mitspielen kann?

Alle haben Sorge, wir hätten im KI-Zeitalter alles verloren. Aber jede neue KI-Welle bietet Europa die Chance auf eigene Champions. Nur weil OpenAI und Anthropic heute gut sind, heißt das nicht, dass sie die nächste Welle automatisch gewonnen haben. Wir haben jüngst gemeinsam mit NXAI, dem österreichischen Startup von Sepp Hochreiter, ein erstes TiRex-Modell auf unserer photonischen Hardware gezeigt. Wir haben Hochreiter und Björn Ommer, die mit Time Series Prediction und Diffusion Models Weltstandards gesetzt haben. Wir haben Mistral, Aleph Alpha, Black Forest Labs, wir haben Q.ANT – Europa hat eigentlich alles in der Hand, um vom Prozessor bis zum KI-Modell alles zu machen. Man muss nur sagen: Wir investieren jetzt eher in der Kategorie zehn Milliarden in dieses Ökosystem, um wirklich einen großen Schuss zu landen. Während die Amerikaner Milliardenbeträge in ihre AI Factories gesteckt haben, hieß es bei uns: Fünfhundert Millionen sind schon ein Haufen Geld. Wenn deine Kapitalisierung um Faktoren unterschiedlich ist, hast du keine Chance in dem Rennen.

Fehlt das Kapital in Europa?

Das Kapital ist da – der Mut muss kommen. Venture Capital ist kein High-Risk-Gambling, sondern hochstrategisches Investment in die innovative Zukunft dieser Region. Was Europa nicht verstanden hat, ist die Geschwindigkeit. Bei einem großen US-VC liegen zwischen Erstgespräch und Datenraumzugang zwei Wochen. Wir haben in den USA ungelogen null Pitchdeck gebraucht: Fünfzeiler per E-Mail, dann sitzt dir jemand gegenüber, der brutaler Experte ist, selbst schon zwei Firmen im Halbleiterbereich groß gemacht hat und dich im Erstgespräch technologisch grillt. In drei, vier Wochen redet man über ein Termsheet. In Europa ist man dagegen oft sehr Governance-getragen: Der Erste hat keine Entscheidungsbefugnis, dann entscheidet ein Board, das gar nicht weiß, worum es geht.

Trotzdem habt ihr fast ausschließlich europäische Investoren – untypisch für Deep Tech.

Genau das ist ein Signal für ein Wiedererwachen Europas. Wir haben international gesucht und international Zuspruch bekommen. IMEC, Xpand, Cherry Ventures, UVC und Venionaire waren wirklich schnell und gut und so haben wir die Series A in Europa zusammenbekommen – mit der nötigen Geschwindigkeit und dem technologischen Zutrauen. Europa hat äquivalente Optionen geboten wie die USA, also blieb ich in Europa. Aber eben nicht im Selbstaufgabemodus, sondern nur, weil Europa die besten Konditionen geboten hat.

Wie sieht die weitere Roadmap aus – kauft euch irgendwann Nvidia?

Ich habe die Firma gegründet, um sie an die Börse zu führen und einen neuen Weltmarktführer in der Prozessortechnologie zu bauen. Einen Verkauf schließe ich nicht kategorisch aus – als Gründer muss man in Varianten denken. Aber das Ziel ist: ein, zwei Finanzierungsrunden, dann ein IPO zum richtigen Zeitpunkt. Mein Wunsch ist, dass diese Firma ihr Headquarter in Europa hat und in Europa gelistet ist. Aber immer mit wirtschaftlichem Rational: Warum soll ich Geld aus patriotischen Gründen liegen lassen? Aktuell ist die Valuation bei einem europäischen IPO gerade im Deep-Tech-Bereich nicht so gut wie in den USA. Gleichzeitig erlebe ich, dass Europa aufwacht – es fängt an, seine eigene Technologiegeschichte wieder schreiben zu wollen. Bis zum Ende der Dekade soll Photonic Computing jedenfalls ein ganz normaler, integraler Bestandteil des Compute Stacks sein – wie die Grafikkarte heute.

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