15.10.2024
KOOPERATION

Das war der erste Technology Impact Summit 2024

Am 10. Oktober 2024 fand in Graz erstmals der Technology Impact Summit statt. Dabei drehte sich alles um das Thema künstliche Intelligenz.
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Wirtschaftsminister Martin Kocher während seiner Keynote am Technology Impact Summit | Foto: Technology Impact Summit
Wirtschaftsminister Martin Kocher während seiner Keynote am Technology Impact Summit | Foto: Technology Impact Summit

Über 300 Expert:innen und internationale Wissenschaftler:innen tauschten sich am vergangenen Donnerstag in der Grazer Seifenfabrik über unterschiedliche Aspekte Künstlicher Intelligenz aus. Ziel des Formats: Einen holistischen Blick einzunehmen und den Austausch zwischen Wissenschaft und Wirtschaft zu stärken. Der Technology Impact Summit ist eine gemeinsame Initiative von Universität Graz, Technische Universität Graz, Joanneum Research und FH Joanneum.

brutkasten präsentierte neue KI-Serie bei Pre-Event

Eingestimmt wurde sich auf den Summit bereits am Vorabend bei einem Pre-Event im Grazer Unicorn. brutkasten-Chefredakteur Dominik Meisinger stellte dabei die neue multimediale brutkasten-Serie “No Hype KI” vor, die gemeinsam mit mehreren namhaften Partnern – darunter die Universität Graz – umgesetzt wird.

Zudem lieferten Albin Skasa, Geschäftsführer des Startups medaia GmbH, das hinter der App SkinScreener steht, sowie Oliver Kröpfl, Vorstand der Steiermärkischen Sparkasse, im Interview Einschätzungen zu den Herausforderungen und der Finanzierungssituation von KI-Startups.

Keynote von Wirtschaftsminister Kocher am Technology Impact Summit

Am Donnerstag startete der Summit mit Großworten von Ministerin Karoline Edtstadler und der steirischen Landesrätin Barbara Eibinger-Miedl (beide ÖVP). Anschließend diskutierten die Rektoren der vier veranstaltenden Institutionen Horst Bischof (TU Graz, KI-Beirat der österreichischen Bundesregierung), Heinz Mayer (Joanneum Research), Martin Payer (FH Joanneum) und Peter Riedler (Universität Graz) kurz und prägnant mit Moderatorin Fanny Stapf über den akademischen Zugang zu Künstlicher Intelligenz.

Die erste Keynote hielt dann Wirtschafts- und Arbeitsminister Martin Kocher. Er verwies dabei auf das Potenzial künstlicher Intelligenz im Kampf gegen den Fachkräftemangel: “Im demografischen Wandel mit weniger Menschen im erwerbsfähigen Alter bieten Automatisierung und Künstliche Intelligenz die Möglichkeit, unseren Lebensstandard zu erhalten und zu verbessern”, sagte Kocher.

Die Arbeitsproduktivität steige in der Europäischen Union trotz zunehmender Digitalisierung aber nur schwach an. Das Wachstumspotenzial der Zukunft verortete Kocher in Effizienzsteigerungen, die durch neue Technologien erwirkt werden können. Die neue KI-Verordnung der EU, den AI Act, bezeichnete Kocher als “gute Kompromisslösung”.

Liessmann vs. Mayer-Schönberger

Philosoph Konrad Paul Liessmann (Universität Wien) und Viktor Mayer-Schönberger (Oxford University) diskutierten durchaus kontrovers über die Frage, wer künftig die Oberhand haben wird – Mensch oder Maschine. Liessmann sieht in Künstlicher Intelligenz eine Nivellierung nach unten, die Jobs mit intellektuellem Potenzial nicht gefährden wird. Chatbots greifen auf historische Daten zurück und hätten wenig Möglichkeiten, sinnvoll zu kontextualisieren und eigene Gedanken zu formulieren oder sinnerfassend in die Zukunft zu blicken. Mayer-Schönberger hingegen relativierte und argumentierte, dass weite Teile der Wissenschaft auf bereits erbrachten Inhalten aufbauen. Er warnte davor, kreative Schöpfungen überzubewerten.

Near Futures Debate: Wo steht Europa bei KI?

Ab Mittag ging es am Technology Impact Summit dann ab in die “Near Futures Debates”. Dabei standen sich jeweils zwei Speaker:innen gegenüber, die ein Thema aus unterschiedlichen Perspektiven beleuchteten. Jana Lasser, Professorin an der Universität Graz, diskutierte etwa mit Apollo.ai-Gründer Mic Hirschbrich über die Position Europas bei KI.

Jana Lasser (Universität Graz) und Mic Hirschbrich (Apollo.ai)

Lasser argumentierte dabei, dass es Europa an der Infrastruktur für die großen generativen Modelle mangele. Ihre Schlussfolgerung: “Die Chance liegt in der Spezialisierung und in qualitativ extrem hochwertigen Daten in einzelnen Segmenten. Das ist in Reichweite!” Die Austauschprozesse in der Europäischen Union im wissenschaftlichen Bereich würden “die optimale Basis für diese Vision” liefern.

Hirschbrich, der in der Vergangenheit als brutkasten-Kolumnist aktiv war, argumentierte, dass die aktuelle Diskussion zu stark auf ChatGPT fokussiert sei. “Der Diskurs muss weiter gefasst werden, um eine einheitliche Regulierung mit den Vereinigten Staaten zu finden und keine europäische Insellösung zu kreieren, die zu Wettbewerbsnachteilen führen kann”, sagte der Apollo.ai-CEO.

Near Features Debates: AI Act, Inklusiver Zugang zu KI, Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt

Thomas Burri (Universität St. Gallen) und Jeannette Gorzala (European AI Forum)

In einer weiteren “Near Future Debate” diskutieren Jeannette Gorzala vom European AI Forum und Thomas Burri von der Universität St. Gallen über den AI Act. Gorzala sieht den Gesetzesrahmen als Framework, das Unternehmen Sicherheit gibt und Skalierung auf einem attraktiven Markt ermöglicht. Sie verwies dazu auch auf das Beispiel OpenAI: Nach ursprünglichen Drohungen, sich aus Europa zurückzuziehen, eröffnet das US-Unternehmen nun Büros in Brüssel, Dublin und Paris. Burri hingegen spricht von einer enormen Verunsicherung und Rechtsunsicherheit, die durch die europäische Gesetzgebung ausgelöst wurden. 

In weiteren “Near Futures Debates” diskutierten einerseits Sonja Schmer-Galunder (University of Florida) und Markus Kneer (Universität Graz) die ethischen Aspekte der Künstlichen Intelligenz und hinterfragten dabei, ob es ausreichend inklusive Zugänge zur Technologie gibt. Andererseits debattierten Harald Leitenmüller von Microsoft und Stefan Thalmann von der Universität Graz die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt.

Aktuelle KI-Use-Cases in “Lightning Talks” am Technology Impact Summit

Julia Shaw (University College London)

Von den Debatten über die gesellschaftlichen Auswirkungen von KI richtete sich der Fokus am Nachmittag dann auf Use Cases aus der Wirtschaft. In den “Lightning Talks” stellten Unternehmen ihre Anwendungsfälle vor. Beispiele lieferten LexisNexis, PwC, Schiefer Rechtsanwälte, Erste Group, Aileen Health, Grant Thornton und ACP.

In der abschließenden Keynote widmete sich Julia Shaw (University College London) dem “Tanz des Gehirns mit der KI”. “Erinnerungen sind modifizierbar”, hält Shaw fest. Das System Gehirn sei dafür programmiert, sich gut, aber nicht perfekt zu erinnern. Ähnlich verhalte es sich auch mit KI.

“Das Beste, was Künstliche Intelligenz derzeit kann, ist fiktionale Geschichten zu erzählen”, kommentierte die Forscherin die hohe Fehlerquote der Ergebnisse. Auch darin erkennt sie eine Parallele zu Menschen, die im normalen Gespräch ebenfalls selbstsicher falsche Inhalte verbreiten.

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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