09.07.2020

Shermin Voshmgir: „Ich werde mich nicht mundtot machen lassen“

Blockchain-Expertin Shermin Voshmgir nimmt im exklusiven Interview zum Plagiatsvorwurf, der Dienstfreistellung durch die WU Wien und der möglichen Aberkennung ihres Doktortitels Stellung.
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(c) Hutan Vahdani: Shermin Voshmgir
(c) Hutan Vahdani: Shermin Voshmgir

Shermin Voshmgir gilt als eine der wichtigsten Blockchain-Expertinnen im deutschsprachigen Raum. Sie ist Direktorin des 2018 gegründeten Forschungsinstituts für Kryptoökonomie an der WU Wien. Doch seit Jänner ist sie dienstfrei gestellt. Grund dafür ist ein Plagiatsvorwurf durch die Online-Plattform VroniPlag Wiki.

+++ zum ausführlichen brutkasten-Beitrag +++

Im Exklusiv-Interview nimmt Shermin Voshmgir nicht nur direkt zu den erhobenen Vorwürfen, sodern auch zum Umgang der WU mit ihr und einer geplanten Berufung gegen die Entscheidung, ihr den Doktortitel zu entziehen Stellung. In einer langen Fassung dieses Interviews erzählt sie zudem unter anderem über die genaue Chronologie der Ereignisse. ⇒ zur langen Fassung 


Laut einem Bericht der FAZ wurde bzw. wird dein Doktortitel widerrufen. Was ist der Hintergrund?

Die Aberkennung ist nicht rechtskräftig, deswegen will ich mich inhaltlich noch nicht äußern. Es gibt aber einige andere Dinge, die ich sagen kann. Anfang des Jahres kontaktierte mich der FAZ-Journalist erstmals und bat mich und die Uni um einen Kommentar. Jemand hatte meine Dissertation auf die Plattform VroniPlag hochgeladen. Die funktioniert so ähnlich wie Wikileaks. Da gibt es Freiwillige die wissenschaftliche Arbeiten und Bücher etwa von bekannten Wissenschaftlern und Politikern hochladen und analysieren. Die meisten davon sind anonym – man weiß also nicht wer dahinter steht. Sie haben dort zwar ihre eigenen Statuten, aber den wissenschaftlichen Kriterien entspricht das nicht.

Sie nennen das dann einfach Plagiat. Das ist eine begriffliche Unschärfe, weil es viele Formen von „Plagiaten“ gibt, die unterschiedlich gravierend zu werten sind. Im Bericht wirkt es, als wäre alles abgeschrieben. Dabei geht es – wie im Fall meiner Dissertation – sehr oft um „Fehlzitate“ – es wurden also etwa Passagen mit Quellenangabe direkt übernommen, aber nicht mit Anführungszeichen als direktes Zitat ausgewiesen. Ein indirektes Zitat müsste eigentlich paraphrasiert sein. Diesen Zitierfehler habe ich etwa in meiner Arbeit öfters gemacht.

Diese Differenzierung passiert im FAZ-Artikel gar nicht und auf der Plattform VroniPlag nicht ausreichend. Man agiert insgesamt ziemlich reißerisch. Zuerst kommt die Anzahl der betroffen Seiten [Anm. 100 von 111] und nicht etwa der Prozentsatz des betroffenen Texts, der natürlich maßgeblich niedriger ist. Aber das würde sich als Schlagzeile nicht so gut verkaufen.

Wieso sind dir diese vielen Fehlzitate passiert?

In der Informatik geht es im wissenschaftlichen Arbeiten primär um das Erstellen von Modellen. Das habe ich in meiner Arbeit gemacht und das von mir entwickelte Modell steht auch überhaupt nicht zur Debatte. Das „Rundherum“ nennen wir den „common body of literature“, in dem das Bestehende aufgearbeitet wird, um das Modell darauf aufzubauen. In diesem „Allgemeinwissen-Teil“ sind die Zitierfehler passiert. Auch dieser Aspekt wird auf VroniPlag gar nicht beurteilt, ist aber entscheidend.

Doch natürlich muss trotzdem richtig zitiert werden und dieses richtige Zitieren muss auch auf der Uni richtig vermittelt werden. Ich habe 1998 begonnen, meine Arbeit zu schreiben und sie 2001 abgeschlossen. Damals waren die Standards des wissenschaftlichen Arbeitens andere und sie wurden anders vermittelt. Es gab kaum Pflichtkurse dazu. Wir haben damals einfach ein Handout bekommen, aber eigentlich muss man das korrekte Zitieren wirklich lernen.

Zudem sollte man wissen, dass ich die Dissertation damals freiwillig online gestellt habe. Das war 2001 eine relativ neue Möglichkeit und sollte auch anderen helfen, leichter zu recherchieren. Ich habe mir natürlich nicht gedacht, dass ich irgendetwas falsch gemacht habe, sonst hätte ich das nicht gemacht. Ich ging also fest davon aus, dass ich nichts zu verstecken habe.

Also nochmal konkret: Waren dir diese Fehler damals, als du die Arbeit geschrieben hast, bewusst?

Wenn sie mir bewusst gewesen wären, hätte ich die Arbeit nicht hochgeladen. Weil blöd bin ich nicht. Habe ich vielleicht schlampig gearbeitet? Ja.

Worüber hast du eigentlich geschrieben?

Ich habe über das semantische Web, also XML geschrieben. Das war damals, 1998, ein sehr neuer Web-Standard. Ich habe dabei ein Investitionsbewertungsmodell entwickelt. Dieses Modell ist, wie gesagt, nicht infrage gestellt. Das hat VroniPlag nicht analysiert. Ich wurde übrigens damals von zwei WU-Professoren mit der Note Sehr Gut beurteilt. Niemand fragt, wie sie zu dieser Note gekommen sind.

Wie hat dann die Uni auf die Vorwürfe reagiert?

Es wurde ein Verfahren eingeleitet, das bis heute nicht rechtskräftig abgeschlossen ist. Die WU hat mich dienstfrei gestellt, ohne mich zu befragen. Mein Vorgesetzter war nicht dabei, das Rektorat war nicht dabei. Die Personalabteilung hat mich angerufen und darüber in Kenntnis gesetzt. Nachdem zwei Gutachter sich das angesehen hatten, konnte ich nach einigen Monaten erstmals Stellung nehmen.

Wichtig ist: Die Uni hat auf VroniPlag reagiert und vorerst nicht selbst die Arbeit analysiert. Schon gar nicht untersucht die Uni alte Arbeiten proaktiv – heute passiert das ja mittels Big Data und AI, die Textdoubletten erkennt, regulär. Die wissenschaftlichen Standards haben sich dadurch sehr geändert.

Wirst du gegen die Entscheidung der Uni berufen?

Ich werde natürlich gegen die Aberkennung vorgehen. Die WU hat mir diesen Titel ja schließlich verliehen. Und sie hat mir auch mehrmals einen Arbeitsvertrag gegeben, wo ich immer den Link zu meiner Dissertation präsentiert habe. Ich finde es erstaunlich, dass der Titel mir jetzt aberkannt werden soll.

Was werden deine Hauptargumente, wenn du berufst?

Die zentralen Fragen sind: Hat die WU die damaligen Standards berücksichtigt? Hat die WU die Standards unseres Faches berücksichtigt? Hat die WU den Unterschied zwischen den damaligen österreichischen und deutschen Standards berücksichtigt [Anm.: VroniPlag referenziert auf die aktuellen deutschen Standards]? Hat die WU die Art der Fehlzitate berücksichtigt, oder nicht? Hat die WU die eigenständige wissenschaftliche Leistung gewürdigt, oder nicht? Hat die WU sich alle anderen Dissertationen aus dem Zeitraum angesehen? Hat die Uni die Leute, die damals wissenschaftliches Arbeiten unterrichtet haben befragt, was sie wirklich unterrichtet haben? Hat die WU überhaupt meine Stellungnahme berücksichtigt? Und hat sie die Stellungnahme der Betreuer meiner Dissertation berücksichtigt? All diese Fragen sind noch nicht geklärt. All diese Sachen müsste man eigentlich untersuchen, bevor man etwas beurteilen kann.

Was hat das alles eigentlich mit Blockchain zu tun?

Mit Blockchain hat das erstmal gar nichts zu tun. Aber nicht nur meine Blockchain-Kompetenz steht nicht zur Diskussion, sondern wie gesagt auch der eigentliche Inhalt meiner Dissertation.

Du hast auch den Begriff „Public Shaming“ in Spiel gebracht…

Ja, hier geht es vielleicht auch um Public Shaming oder Cyber Bullying. Schließlich weiß ich nicht, wer das war. War es jemand, der eine persönliche Vendetta gegen mich hat? War das jemand, der frauenfeindlich ist? War das jemand, der ausländerfeindlich ist? War das jemand, der auf den Erfolg unseres Forschungsinstituts neidig war? Wir wissen nicht, was die Motivation dieser Leute ist.

Warum ich und nicht jemand anderer? Da wird jemand auf einer Online-Plattform denunziert. Dann meldet sich ein Journalist und sagt, er ist von der FAZ und dann wird man panisch und stellt mich dienstfrei. Das ist, was passiert ist. Niemand diskutiert meine Blockchain-Kompetenz, niemand diskutiert meine bisherige Leistung am Forschungsinstitut.

Warum analysiert die WU nicht alle anderen Dissertationen aus der Zeit? Sie kann es sich einfach nicht leisten. Also ist es eine Lotterie. Jemand mag mich nicht. Ich werde zur Zielscheibe. Mir wird der Titel aberkannt. Jemandem anderen, der nicht in der Öffentlichkeit steht, wird er nicht aberkannt. Ich kann zu meinen Fehlern stehen. Kann die WU auch zu ihren Fehlern stehen? Ich werde mich nicht mundtot machen lassen durch so eine Schlagzeile. Ich habe was zu sagen.

Wie nahe geht dir das?

Natürlich geht es mir nicht gut, weil das ein massiver Vorwurf ist. Das grenzt ja an Rufmord, was der FAZ-Journalist geschrieben hat. Die meisten Leute kennen wissenschaftliches Arbeiten gar nicht und fallen leicht auf so eine Schlagzeile herein. Ich werde hier als Betrügerin dargestellt.

Ich fühle mich natürlich umso schlechter, nachdem die eigene Uni mich, ohne mich zu befragen wie einen Schwerverbrecher dienstfrei gestellt hat. Und das, nachdem ich aus einem anderen Land gekommen bin, und hier eigenhändig ein Forschungsinstitut mit Blockchain- und Kryptoökonomie-Kompetenz aufgebaut habe. Man kann auch anders mit Menschen umgehen und trotzdem genau analysieren, ob es ein Fehlverhalten gibt.

Aber ich bin auch froh, dass es jetzt raus ist. Jetzt kann ich darüber reden.

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Thomas Fuchs, Chief AI Officer von Lilly | Foto: Christian Fichtner/big5comm

Thomas Fuchs ist seit Oktober 2024 der erste Chief AI Officer in der Geschichte des US-Pharmakonzerns Lilly. Der aus Österreich stammende Forscher studierte Technische Mathematik an der TU Graz, promovierte an der ETH Zürich und forschte am Jet Propulsion Laboratory der NASA, bevor er am Memorial Sloan Kettering Cancer Center in New York das Digital-Pathology-Unternehmen Paige AI mitgründete. Später baute er am Mount Sinai das erste AI-Department einer Medical School mit auf. Beim Besuch von Lilly Österreich in Wien sprach er mit brutkasten über den Supercomputer des Konzerns, die Grenzen von KI in der Medikamentenentwicklung und darüber, warum Österreich der Schweiz nicht nachstehen müsste.


brutkasten: Sie haben selbst mehrere Unternehmen gegründet, darunter Paige AI. Warum der Schritt in einen Konzern wie Lilly?

Thomas Fuchs: Mein erstes Startup habe ich mit 16 gegründet, tief in den 90er-Jahren. Das waren Multimedia-CD-ROMs über die österreichische Geschichte zum Jubiläum 1996, die Hypertext-Engine haben wir noch ohne Internet selbst geschrieben. 2017 haben wir dann Paige in New York gegründet, ein Spin-out des Memorial Sloan Kettering, dem größten tertiären Krebszentrum der USA. Es ging darum, auf digitalisierten Pathologieschnitten Krebs und seine Treiber automatisch zu erkennen. Das führte 2021 zur FDA-Autorisierung von Paige Prostate, der ersten KI-basierten Software zur Unterstützung bei der Erkennung verdächtiger Bereiche in digitalisierten Prostatabiopsien. Dazu war ich lange Professor am Sloan Kettering, an der Weill Cornell und am Mount Sinai, wo wir das erste AI-Department einer Medical School gegründet haben. Ein fantastisches Umfeld, aber die Mittel, um das Feld wirklich voranzutreiben, sind bei Lilly ungleich größer. Nicht nur bei der Infrastruktur, sondern auch beim Zugang zu Daten und Expertise. Lilly hat tausende Chemiker:innen und Biolog:innen. Bei Lilly erreichen wir mit unseren Medikamenten ungleich mehr Menschen. Das ist ein enormer Hebel.

Welches Wissen bringen Sie als Chief AI Officer ein?

Die meisten Leute denken bei KI zunächst an Sprachmodelle wie ChatGPT oder Claude. Die sind wichtig, aber das Feld ist deutlich breiter. Wir entwickeln Modelle, die Wissenschaftler:innen beim Design von Molekülen unterstützen, bei Proteinen, bei kleinen Molekülen und auch in der genetischen Medizin. Die Sprachmodelle nutzen wir wiederum, um diese unterschiedlichen Systeme mit Agenten zu orchestrieren. Und wir setzen KI nicht nur in der Discovery und der Entwicklung ein, sondern auch in der Produktion. Lilly baut das Manufacturing weltweit aus, und dort arbeiten wir mit digitalen Zwillingen für Geräte und Prozesse. Wenn man die ganze Pharma-Wertschöpfungskette anschaut, kann jeder einzelne Teil davon profitieren.

Wie haben Sie Ihre Organisation aufgebaut?

Lilly hatte schon vor mir ausgezeichnete Analytics-Abteilungen und begann sehr früh damit, Sprachmodelle zu verwenden. Wir haben dem Ganzen eine neue Struktur gegeben. Mein Team arbeitet im Startup-Stil, in kleinen interdisziplinären Teams, die sich jeweils tief in einzelne Bereiche einarbeiten, von Discovery über Development bis Manufacturing. Der erste Schritt war die Struktur, der zweite der Ausbau der Infrastruktur. Lilly hatte, wie die meisten Betriebe, damals nicht sehr viele GPUs für die Forschung. Jetzt haben wir eine sehr leistungsfähige Recheninfrastruktur.

Thomas Fuchs, Chief AI Officer von Lilly, zu Besuch bei Lilly Österreich in Wien. | Foto: Christian Fichtner/big5comm

Wo hat KI in dieser Wertschöpfungskette aktuell den größten Impact?

Das hängt von der Zeitskala ab. Am unmittelbarsten ist es das Manufacturing. Jede Anwendung von KI, die Prozesse in der Produktion effizienter macht, hilft uns, Medikamente verlässlich zu den Patient:innen zu bringen. Der große Teil unserer Arbeit liegt aber in der Discovery: Wie kann man neue Moleküle designen und ihre Eigenschaften, ihre Verträglichkeit und ihre Produzierbarkeit besser einschätzen? Das ist eine wesentlich längere Zeitskala, da reden wir von Jahren. Am Anfang kann man viel beschleunigen und de-risken. Aber am Ende muss die Biologie wirken. Man braucht die klinischen Studien, um zu sehen, ob ein Medikament sicher und effektiv ist. Das wird KI nicht einfach ersetzen.

Warum ein eigener Supercomputer statt Cloud?

Deep Learning besteht intern aus Vektor- und Matrixmultiplikationen, deshalb hat unsere Community ab etwa 2012 angefangen, GPUs aus dem Spieledesign dafür zu verwenden. Unser System ist ein NVIDIA DGX Superpod, deshalb heißt er bei uns LillyPod, mit mehr als 1.000 B300 GPUs. Man kann sich das wie ein wissenschaftliches Instrument vorstellen, wie ein Teleskop oder Mikroskop, das uns erlaubt, tiefer in die kleinsten Dinge hineinzuschauen. Wenn Wissenschaftler:innen nur wenige GPUs haben, können sie keine großen Experimente laufen lassen. Heute können wir Modelle auf Basis all jener Moleküle trainieren, die Lilly in seiner 150-jährigen Geschichte entwickelt hat. Daten bleiben trotzdem der Engpass, in der Biologie gibt es im Vergleich zur Sprache wenige Datenpunkte bei viel höherer Komplexität. Deshalb bauen wir auch automatisierte Labore: Ein Modell schlägt ein Experiment vor, das Labor führt es aus, aus den Daten lernt das Modell wieder dazu. Dieses Flywheel soll uns immer bessere Modelle und damit immer bessere Werkzeuge für unsere Forschenden bringen. Der zweite Teil: Wir passen Sprachmodelle auch an unsere eigenen wissenschaftlichen Anforderungen an.

Das ist eine massive Investition. Wie bringt man das durch?

Wir haben eine Führung, die sehr langfristig denkt und gleichzeitig ein starkes technisches Verständnis mitbringt. Am Ende müssen neue Medikamente herauskommen, die den Patient:innen helfen.

Ist schon etwas herausgekommen?

Im Manufacturing setzen wir KI ein, um Prozesse effizienter zu machen, damit Medikamente verlässlich verfügbar bleiben. In der Discovery haben wir ein Modell entwickelt, das Chemiker:innen beim Design kleiner Moleküle unterstützt. Das verwenden sie tagtäglich. Es hat ihnen neue Ansätze geliefert, die sie dann geprüft haben. So wie Magnus Carlsen im Schach Züge verwendet, die er von der KI gelernt hat, verwenden unsere Chemiker:innen jetzt Motive, die sie von der KI gelernt haben. Aber es bleibt immer eine Partnerschaft zwischen Mensch und Technologie. Wir sind weit davon entfernt, einfach einen Knopf zu drücken und am Ende kommt ein Medikament heraus. KI ist für uns ein Werkzeug, das wir gemeinsam mit unseren Wissenschaftler:innen und für ihre Arbeit entwickeln.

Thomas Fuchs im Interview mit brutkasten-Chefredakteur Martin Pacher in Wien. | Foto: Christian Fichtner/big5comm

Kooperiert Lilly dabei auch mit Startups?

Sehr viel, mit Startups und mit größeren Firmen. Wir wollen das Rad nicht neu erfinden. Aber in manchen Bereichen gibt es noch keine passende Lösung, dann entwickeln wir sie selbst. Was ich immer sage: Wir sollen kaufen, was uns beschleunigt, und selbst machen, was uns unterscheidet. Mit TuneLab wollen wir das Biotech-Ökosystem unterstützen. Wir stellen teilnehmenden Biotech-Unternehmen KI-Werkzeuge über TuneLab zur Verfügung.

Wie blicken Sie auf den Standort Europa und Österreich?

Als Europäer liegt mir die Zukunft Europas sehr am Herzen. Ich würde mir mehr Initiativen wünschen, man muss sich nicht zurückhalten. Österreich hat extrem gute Expertise, die Universitäten bilden hervorragend aus, Sepp Hochreiter in Linz hat die LSTMs mitentwickelt. Das sollte ein Leuchtturm der Welt sein. Natürlich braucht es mehr Investitionen, nicht nur vom öffentlichen Sektor, sondern viel mehr vom privaten. Es gibt keinen Grund, warum Österreich der Schweiz nachstehen sollte.

Wäre Ihre Karriere in Europa möglich gewesen?

Schwer zu sagen, die Welt ändert sich. Es gibt sehr erfolgreiche Beispiele in Österreich. Zürich ist ein Hotspot für Startups rund um die ETH, das würde ich mir auch für Österreich wünschen. Gleichzeitig sind die Rahmenbedingungen in den USA nach wie vor günstiger: Mit Paige in New York hatten wir Möglichkeiten, die in Europa schwerer zu finden gewesen wären. Es gibt keinen technischen oder intellektuellen Grund, warum Europa und Österreich nicht vorn dabei sein sollten.

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