12.07.2018

Privatsphäre: AI-Startup Snips mit Angriff auf Alexa und Siri

Snips ist ein Startup mit Fokus auf Sprache und Datensicherheit. Das Unternehmen hat nun mit Snips Air eine erste Voice-Plattform angekündigt, die Nutzern im Connected Home ihre Privatsphäre zurückgeben soll.
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Snips
C) Snips - CEO Rand Hindi bietet mit Snips Air eine Alternative zu etablierten Sprachassistenten.

Snips-Gründer Rand Hindi programmiert seit seinem zehnten Lebensjahr. Mit 14 gründete er sein erstes Startup und eine Web-Agentur mit 15. Als er volljährig wurde, zog es ihn zum „Machine Learning“ bevor er dann mit 21 seinen PhD in Bioinformatik am University College London machte. Forbes bezog ihn 2015 in die Liste der besten 30 unter dreißigjährigen Unternehmer mit ein. Seit nun fünf Jahren ist er CEO von Snips, das jetzt mit seinem Produkt Snips Air aufhorchen lässt.

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Privatsphäre als Ethos

Snips Air ist ein cloud-unabhängiger Sprachassistent und soll für Konsumenten Ende 2019 verfügbar sein. Wie das Unternhemen ankündigt, möchte es mit dem Produkt eine lokale „Private-by-Design-Alternative“ zu Siri, Alexa und Google Home werden. „Existierende Sprachassistenten zeigen, was am Internet heute falsch ist: die Zentralisierung persönlicher Daten, der Verlust der Privatsphäre und die Ausnutzung von Anwendern und Entwicklern“, erklärt Rand Hindi. „Snips Air wird eine echte Alternative für Familien sein, denen der Schutz ihrer Privatsphäre am Herzen liegt“.

Snips
(c) Snips – Mit dem Snips Air möchte CEO Rand Hindi die Privatsphäre der Kunden zurück in die eigenen vier Wände verlagern.

Keine Infos in die Cloud

Anstatt die Anwenderdaten in der Cloud zu speichern, verarbeitet Snips Air alle Informationen auf dem jeweiligen Gerät und stellt damit sicher, dass sie innerhalb der eigenen vier Wände verbleiben, heißt es. Heute populäre Sprachassistenten dagegen senden ihre Nutzerdaten in die Cloud. Das soll Machine-Learning-Modelle verbessern, verringert aber gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer und ermöglicht Missbrauch. Ein Beispiel: Ende Mai hatte Amazons Sprachassistent Alexa eine private Konversation einer Userin mitgeschnitten und an einen zufälligen Kontakt des Adressbuchs versandt – ohne Erlaubnis.

Edge Computing & Air Network Blockchain

Das Unternehmen will dieses Problem mit Edge Computing und der Air Network Blockchain lösen. Diese Technologien sollen eine dezentrale Plattform ermöglichen, mittels der die Anwender die Kontrolle über ihre Daten behalten. In der Konsequenz wisse der Sprachassistent nichts über den Anwender und schütze ihn damit vor Massenüberwachung und Hacking.

Das soll Snips Air können

Das langfristige Ziel von Snips ist es, einen KI-Assistenten in jedes Gerät einzubetten und damit Technologie so intuitiv zu machen, dass sie im Hintergrund verschwindet. Die Funktionen des Produkts werden Anwendungen zur Gebäudeautomatisierung durch Kontrolle von Licht, Heizungen oder Fenster enthalten. Zudem wird Snips Air Auskünfte zu Wetter, Uhrzeit oder Kalendereinträgen und die Steuerung von Multimedia-Geräten ermöglichen. Entwickler können zusätzliche Anwendungen für Snips Air kreieren und im hauseigenen App-Store veröffentlichen.

KI-Training auf der Blockchain

Mit der Air Blockchain werden Anwender dafür bezahlt, ihre verschlüsselten Daten zu einem Modell für das Maschinenlernen hinzuzufügen, das durch ein Netzwerk dezentraler ‚Bearbeiter‘ trainiert wird. Die verarbeiteten Daten werden anschließend durch Anwendungsentwickler aggregiert, die so über neue Modelle verfügen, welche verschlüsselte Nutzerdaten enthalten. Weil das KI-Training auf der Blockchain mittels verschlüsselten gemeinsamen Lernens funktioniere, könnten Entwickler die Anwenderdaten nutzen und neue Anwendungen der Air-Plattform hinzufügen, während die Nutzer selbst ihre privaten Informationen nicht veröffentlichen.

Keine Zensur für Entwickler

Weil der Snips App-Store als token-kuratierter Marktplatz funktioniere, sollen Entwickler auch davon profitieren, ohne Zensur fürchten zu müssen. Dies soll garantieren, dass Snips keinen Einfluss darauf hat, was Entwickler schaffen. Die Community allein betreut den App-Store und entscheidet. Das schütze vor einer zentralisierten Zensur und stelle sicher, dass lediglich Apps mit hoher Qualität veröffentlicht werden, heißt es in einer Aussendung.

Facts zum Unternehmen

Gegenwärtig wird die im Juni 2017 von Snips vorgestellte Technologie zur Spracherkennung und -steuerung von mehr als 14.000 Entwicklern genutzt, die damit mehr als 24.000 Sprachassistenten für unterschiedlichste Anwendungen erstellt haben. Bisher hat Snips 22 Millionen Euro an Kapital von Investoren wie Korelya Capital, MAIF Avenir, BPI France und Eniac Ventures erhalten. Das Unternehmen hat über 60 Mitarbeiter in Paris und New York.


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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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