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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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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