25.08.2023

Tech-Riesen trainieren AI mit User:innen-Daten

Die Angst vor dem Jobverlust durch Künstliche Intelligenz ist bei vielen Berufsgruppen groß. Noch größer wird der Unmut, wenn der zukünftige Konkurrent von menschlich erstellten Werken lernt – meist ohne aktive Zustimmung.
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Die Hände eines Menschen und eines Roboters berühren sich
ipopba - stock.adobe.com

Seit Elon Musks Bekanntgabe im Juli, er möchte die hauseigene KI xAI anhand öffentlicher Tweets trainieren, verlassen viele Künstler:innen die Social Media Plattform X (the website formerly known as Twitter). Realität jedoch ist, dass man AI crawlern kaum entkommen kann, sollte man auf öffentlichen Plattformen publizieren. Ob es nun die Crawler der Plattformen selbst, oder externe Programme sind, die verschiedenste Webseiten nach verwendbaren Daten durchforsten, spielt keine große Rolle mehr.

Wie sieht die genaue Situation auf anderen großen Apps und Plattformen aus?

Facebook/Instagram

Instagram Posts wurden zunächst händisch von indischen Leiharbeiter:innen gelabelt, um Facebooks AI zu trainieren. 2021 gab Meta (damals noch Facebook Inc.) bekannt, ein „selbstsehendes“ KI-Programm namens „Seer“ geschaffen zu haben. Trainiert wurde Seer von sich selbst – durch Self-Supervised Learning mithilfe über einer Milliarde öffentlicher Instagram-Posts. Das Unternehmen rechtfertigt die Legitimität der Vorgehensweise durch die bestehenden Datenschutzrichtlinien.

TikTok

Die chinesische Plattform des Mutterkonzerns ByteDance ist nicht gerade ein Aushängeschild für Datenschutz. Der weitreichende Erfolg TikToks liegt doch hauptsächlich daran, dass die App User:innen hochgradig maßgeschneiderten Content ausspielt – möglich gemacht durch Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. TikToks Umgang mit persönlichen Informationen ist laut Datenschützer Max Schrems nach der EU-Datenschutzverordnung sogar illegal.

Zoom

Die bisherigen Beispiele beziehen sich alle auf öffentliche Postings. Zoom gab im Juli jedoch bekannt, es möchte seine eigene AI anhand privater Videochats trainieren – ohne Opt-Out Möglichkeit. Nach einem weitreichenden Shitstorm hat das Unternehmen doch zurückgerudert: „Zoom verwendet keine Audio-, Video-, Chatinhalte, per Bildschirmfreigabe weitergegebenen Dateien, Anhänge oder sonstige kommunikationsähnliche Kundeninhalte (z. B. Ergebnisse von Umfragen, Whiteboards und Reaktionen), um Modelle künstlicher Intelligenz zu trainieren.“

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Die Hone-Gründer vl.: Carlo Kobe, Moritz Stephan und Oliver Brady | (c) Hone
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Er war gerade einmal 17 Jahre alt, als brutkasten 2017 erstmals über ihn berichtete. Damals hatte der Wiener Moritz Stephan gemeinsam mit Konstantin Klinger, mittlerweile Co-Founder und CEO des millionenfinanzierten Londoner Startups Seamflow, sein erstes Startup-Projekt gestartet. Mit dem Bücher-Lieferservice Lobu wollten die beiden Schüler der Wiener Hochbegabten-Schule Sir Karl Popper Schule damals Amazon und Co. lokal die Stirn bieten und holten sich wenig später eine kleine Investmentzusage bei 2 Minuten 2 Millionen.

Ein weiteres Mal war von Stephan im Jahr 2020 als Co-Founder des 2016 gegründeten Wiener Neustädter SpaceTech-Startups Tumbleweed zu lesen, das einen windbetriebenen Marsrover bauen wollte. Noch im selben Jahr verließ er aber laut seinem LinkedIn-Profil das Startup. Kein Wunder, war er doch seit 2019 an der Elite-Uni Stanford inskribiert. Eine weitere Gründung, diesmal mit Y-Combinator-Teilnahme, und einige Jobs, unter anderem bei Sarah Buchners Trunk Tools und zuletzt beim AI-Scaleup Cognition, folgten. Im Mai dieses Jahres ging Stephan schließlich gemeinsam mit den Co-Foundern Oliver Brady und Carlo Kobe, mit dem er bereits zuvor gemeinsam gegründet hatte, mit dem KI-Startup Hone an den Start.

„AI Engines“ als nächste Ausbaustufe über KI-Agenten

Das Produktversprechen von Hone: „AI Engines“, die im Unternehmen Ownership für konkrete Resultate übernehmen. „Chatbots geben Antworten. Agenten erledigen Aufgaben. Engines liefern Ergebnisse, und wir geben ihnen die Verantwortung, echten Wert zu schaffen – gemessen in Dollar anstatt in Tokens oder Vibes“, so der Claim des Startups. „Man richtet sie auf eine Geschäftskennzahl aus, und die Engine übernimmt den Rest. Sie arbeitet sich selbst ein, baut die notwendigen Agenten, Fähigkeiten und Wissensspeicher auf, arbeitet mit den richtigen Personen zusammen und wird durch Erfahrung immer besser.“

Von den Unternehmen festgelegte Regeln, an welchen Stellen es menschliche Bestätigung braucht, etwa im Umgang mit sensiblen Daten, sollen dabei für die notwendige Sicherheit sorgen. Man schließe mit „AI Engines“ letztlich eine „große Lücke“ zwischen dem, wozu Frontier-KI fähig ist und dem, was Unternehmen tatsächlich damit herausholen, heißt es von Hone.

„Fünf weitere Moritze“

Das Konzept überzeugte nun auch eine Reihe von Investoren: Mit Benchmark und Index Ventures übernehmen zwei US-VCs den Lead in einer 60 Millionen US-Dollar schweren Finanzierungsrunde nur vier Monate nach der Gründung. Elad Gil, Hanabi, Definition, Diffusion, Lux, SV Angel, and Align komplettieren die Finanzierungsrunde.

In einem Blog-Beitrag von Index Ventures zum Investment heißt es, man habe Stephan bereits in seiner Zeit beim vorigen Arbeitgeber Cognition als Ausnahmetalent kennengelernt. „Weithin als Umsetzungsmaschine angesehen, war er ein Ein-Mann-Entwicklungsteam. Sein Name wurde im Unternehmen zum Synonym für Exzellenz und Produktivität; man sagte nur halbscherzhaft, dass Cognition ‚fünf weitere Moritze‘ bräuchte“, schreiben Shardul Shah und Mark Xu von Index unter anderem.

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