22.08.2017

Verstehen, Fühlen, Handeln – Die Grundlagen künstlicher Intelligenz

In Kooperation mit Venionaire Capital veröffentlicht der Der Brutkasten eine vierteilige Artikelserie zum Thema Künstliche Intelligenz. Dabei spannen wir den Bogen von wirtschaftlichen Aspekten über Funktionsweise von KI zur aktuellen Forschung und der Zukunft von Künstlicher Intelligenz.
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Im ersten Artikel haben wir „Künstliche Intelligenz (KI)“ als die Fähigkeit einer Maschine beschrieben, aus eigener Erfahrung zu lernen und sich anzupassen. In diesem Artikel wollen wir tiefer in die Materie eintauchen. KI besteht aus vielfältigen Technologien, die das Ergebnis einer Kombination aus drei Elementen ist: Verstehen, Fühlen und Handeln.

+++ Teil 1 der Serie: Wirtschaftswachstum durch Künstliche Intelligenzen +++

(c) Venionaire

Verstehen: Den Input verarbeiten und sinnvoll antworten

Beim Verstehen stehen Sprachverarbeitung und Wissensrepräsentation im Vordergrund. Umgesetzt auf Menschen geht es also um die typische Kette: Zuhören (oder Lesen) – Verarbeiten – sinnvoll Antworten. Natural Language Processing (NLP) kombiniert Technologien, die in der Lage sind, Sprache in gesprochener oder schriftlicher Form zu verstehen und zu generieren. Wissensrepräsentation hilft dabei, Wissen zu kommunizieren und die anschließende Entscheidungsfindung zu erleichtern, wie es beispielsweise bei digitalen Assistenten der Fall ist. So arbeitet etwa ein Team ehemaliger FH-Hagenberg Studenten mit myAlfred an einem digitalen Butler. Der Assistent soll Termine organisieren, Reisen buchen, Tische reservieren und vieles mehr.

Fühlen: Gesehenes, Gehörtes und Gespürtes verarbeiten

Das Fühlen beinhaltet maschinelles Sehen, Spracherkennung und die Weiterverarbeitung in Sensoren. Dadurch ist es möglich, die Eingabeinformationen von Kameras, Mikrofonen oder anderen Sensoren zu erfassen, zu identifizieren, zu analysieren und zu verarbeiten. Angewendet wird die Technologie in den unterschiedlichsten Industrien. Das niederösterreichische Unternehmen Peschak Autonome Systeme hat sich etwa auf die Landwirtschaft spezialisiert und rüstet Traktoren zu selbstfahrenden Maschinen um. Das System nutzt Stereokameras, um ein präzises dreidimensionales Bild der Umgebung zu schaffen und kann so auf seine Umwelt reagieren.

Handeln: Das Verstandene und Gefühlte umsetzen

Nachdem Informationen durch Verstehen und Fühlen gesammelt sind, ist der logische dritte Schritt das Handeln. Das kommt vor allem in der industriellen Robotik zum Einsatz, wie Amazons Lagerhallen eindrucksvoll zeigen. Auch für heimische Unternehmen könnte das enormes Potential haben, man denke nur an die riesigen Lagerflächen großer Supermarktketten.

Was brauchen Maschinen, um „menschlich“ zu handeln?

Verständnis, Sensorik und Verarbeitung, also Verstehen, Fühlen und Handel, sind die drei Säulen der Künstlichen Intelligenz. Stuart Russell und Peter Norvig beschreiben in ihrem 2009 erschienen Buch „Artificial Intelligence: A Modern Approach“ welche konkreten Fähigkeiten Maschinen besitzen müssen, um wie Menschen handeln zu können:

  1. Natürliche Sprachverarbeitung
  2. Einen Speicher für die vor oder während des Gesprächs bereitgestellten Informationen
  3. Automatisierte Argumentation
  4. Machine Learning, um sich an neue Umstände anzupassen und Muster abzuleiten

Wenn Maschinen nicht mehr von Menschen zu unterscheiden sind

Bekannt ist in diesem Zusammenhang der 1950 entwickelte Turing-Test. Das Testverfahren besteht zusammengefasst darin, dass sich ein menschlicher Fragesteller mit zwei ihm unbekannten Gesprächspartnern unterhält. Der eine Gesprächspartner ist ein Mensch, der andere eine Maschine. Wenn der Fragesteller trotz intensiver Befragung nicht klar sagen kann, welcher von beiden die Maschine ist, hat die Maschine den Turing-Test bestanden. Bis jetzt hat es kein Computer geschafft, die Fragenden zu überzeugen. Einzig das russische Programm Eugene Goostman konnte 2014 rund ein Drittel aller Tester täuschen, allerdings bediente es sich einiger Tricks, wie etwa der Angabe, dass Englisch nicht die Muttersprache sei und man deshalb Verständigungsprobleme hätte.

Eingeschränkte KI: Der Schachcomputer kann keine Pizza bestellen

Der Turing-Test ist nun schon über ein halbes Jahrhundert alt und trotzdem stehen wir erst am Anfang der Entwicklung. Artificial Narrow Intelligence oder auf Deutsch „eingeschränkte künstliche Intelligenz“ beschreibt, was heute technisch möglich ist. Maschinen können sehr gut ein definiertes Set an Aufgaben lösen. Der Schachcomputer schafft es, Millionen von komplexen Zügen vorauszuberechnen, aber er kann keine Pizza bestellen.

Redaktionstipps

Mit einer Größe von drei Tennisfeldern dem Menschen ebenbürtig

Nur Maschinen mit riesiger Rechenkapazität können verschiedenste Situationen intellektuell verarbeiten, womit Artificial General Intelligence (AGI) umschrieben ist. Einige bemerkenswerte Projekte in diesem Bereich existieren bereits, wie etwa der chinesische Supercomputer „Tianhe-2“. Dieser Computer hat theoretisch die Rechenleistung, um dem intellektuellen Verständnis eines Menschen nahezukommen. Mit einer Grundfläche von fast drei Tennisfeldern ist Tianhe-2 aber nicht gerade fürs Home-Office geeignet. AGI bleibt daher vorerst großen Forschungsprojekten vorbehalten.

Mit Qubits zur Überlegenheit

Allerdings zeigte schon die Smartphone-Entwicklung, wie schnell immer bessere Rechenleistung in kleinere Geräte verbaut wurde. Mehr Rechenleistung wird wiederum die Entwicklung von entsprechender Software vorantreiben, bis vielleicht sogar Artificial Superintelligence (ASI) möglich wird. ASI wäre ein Computer, dessen Intelligenz die des Menschen überschreitet. In diesem Zusammenhang ist auch Quantum Computing ein wichtiger Begriff. Während Computer mit Bits – also Nullen und Einsen arbeiten – nutzen Quantencomputer sogenannte Qubits, die mehrere Zustände einnehmen können und dadurch enorme Rechenleistungen erlauben.

Viele Meilensteine zurück – noch mehr voran

„Künstliche Intelligenz“ wurde erstmals zum Thema auf der Darmouth Conference, die 1956 vom Informatiker John McCarthy organisiert wurde. Nach der Konferenz gab es die ersten Systeme, die als „allgemeine Problemlöser“ bezeichnet werden können. Im Jahr 1985 entwickelte der Psychologe Frank Rosenblatt mit „perceptron“ das erste neurale Netzwerk. Die 80er-Jahre brachten dann den Aufstieg des Deep Learnings, als Pionier Geoffrey Hinton einen Weg fand, um neurale Netzwerke zu trainieren und Fehler zu korrigieren. 1996 schlug IBMs Supercomputer „Deep Blue“ den amtierenden Schachweltmeister Garri Kasparow.

Im Jahre 2007 gründete Li Fei-Fei, Professorin an der Standford University, mit ImageNet eine kostenfreie Online-Datenbank mit mehr als 14 Millionen verschlagworteten Bildern, die als Grundlage für neurale Netze dient. Im Jahre 2012 hörte man erneut von KI und Deep Learning, als Google Brain die Ergebnisse von „cat experiment“ veröffentlichte. Ein neurales Netzwerk hat sich selbst so trainiert, dass es Katzen aus 10 Millionen nicht beschrifteten Bildern auf YouTube erkannte.

Alle diese historischen Meilensteine zeigen, welchen langen Weg das Thema künstliche Intelligenz bereits hinter sich hat. Im dritten Teil der Artikelserie werden wir uns mehr der aktuellen KI-Forschung widmen.

+++ Kurioser Usecase: Artificial Intelligence benennt Meerschweinchen +++


Über die Autoren

Dieser Artikel ist Bestandteil einer von Venionaire Capital verfassten vierteiligen Serie über Künstliche Intelligenz für DerBrutkasten.com. Autoren sind Aleksandar Vucicevic (Senior Analyst), Sarah Grandits (Marketing Assistant), Fabian Greiler (Junior Partner) und Berthold Baurek-Karlic (Managing Partner).

Venionaire hat sich auf die Innovationsberatung, Corporate Startup Engagement und dem Management von Venture Capital Fonds für Dritte spezialisiert.

Mit Partnern der KPMG Österreich hat Venionaire zudem das Investorennetzwerk European Super Angels Club gegründet, der in geschäftlichen Beziehungen mit im Text genannten Startups Yodel.io, Grape und oratio steht.

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KI-Kennzeichnung: Was seit Sonntag gekennzeichnet werden muss, und was nicht

Seit 2. August ist Artikel 50 des EU AI Act verbindlich, die Transparenzstufe der KI-Verordnung. Der Wiener Rechtsanwalt Manuel Mofidian erklärt anhand von drei konkreten Anwendungsbeispielen, was gekennzeichnet werden muss und was nicht.
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Rechtsanwalt Manuel Mofidian © Armin Hubner

Ein Unternehmen erstellt selbst oder unter seiner Weisung und Kontrolle einen kurzen Werbeclip. Kein Dreh, kein Team, kein Budget für Schauspieler:innen: Die Person, die im Video das Produkt vorstellt, ist von einer KI generiert. Sie existiert nicht, sieht aber aus wie ein Mensch.

Seit Sonntag ist dieser Clip kennzeichnungspflichtig, und die Pflicht trifft das Unternehmen, nicht das Tool, mit dem der Clip entstanden ist. Denn ein Deepfake im Sinne des Gesetzes ist nicht nur die manipulierte Aufnahme einer prominenten Person. Nach den neuen Leitlinien der EU-Kommission genügt es, dass das Dargestellte real existieren könnte und der Inhalt so wirkt, als wäre er echt. Ob jemand täuschen wollte, spielt keine Rolle. Ob der Gesetzeswortlaut wirklich so weit reicht, wird in der Fachwelt diskutiert, denn er knüpft an die Ähnlichkeit mit real existierenden Personen an. Für die Praxis ist vorerst die Kommissionslinie maßgeblich, denn an ihr werden sich die Behörden primär orientieren.

Nein, die EU hat das nicht verschoben

In vielen Geschäftsleitungen ist in den vergangenen Wochen eine andere Botschaft angekommen: Brüssel habe zurückgerudert, man habe Zeit. Diese Lesart ist gefährlich verkürzt.

Die Digital-Omnibus-Verordnung zur KI, Verordnung (EU) 2026/1744, wurde am 24. Juli im Amtsblatt veröffentlicht und ist seit 27. Juli in Kraft, wenige Tage vor dem Stichtag. Verschoben hat sie die Pflichten für Hochrisiko-Systeme: eigenständige Anwendungen nach Anhang III auf Dezember 2027, in Produkte eingebettete KI auf August 2028. Die Transparenzpflichten hat sie in ihrer Substanz nicht angetastet. Sie gelten seit Sonntag.

Eine einzige Ausnahme gibt es, und sie betrifft Anbieter, nicht Anwender (in der KI-VO Betreiber genannt): Generative KI-Systeme, die bereits vor dem 2. August auf dem Markt waren, haben für die technische, maschinenlesbare Kennzeichnung ihrer Ausgaben bis zum 2. Dezember 2026 Zeit. Auf die Pflichten von Unternehmen, die KI einsetzen, hat das keine Auswirkung.

Was es an Orientierung gibt

Anders als beim Start der DSGVO steht der Stichtag nicht im luftleeren Raum. Die EU-Kommission hat am 10. Juni den Verhaltenskodex zur Transparenz KI-generierter Inhalte veröffentlicht. Die dazugehörigen Leitlinien zur Auslegung von Artikel 50 hat sie inhaltlich am 20. Juli freigegeben, die förmliche Annahme steht noch aus, bis alle Sprachfassungen vorliegen. Beides ist rechtlich nicht bindend, in der Praxis aber der Maßstab, an dem sich Behörden orientieren werden.

Der Kodex wurde von Kommission und AI Board als geeignet bewertet. Wer ihm beitritt, kann sich zum Nachweis der Kennzeichnungspflichten darauf berufen. Wer das nicht tut, muss seine Compliance auf anderem Weg belegen und muss laut Kommission mit mehr Auskunftsersuchen rechnen.

Die wichtigste Unterscheidung, die Sie brauchen

Das Gesetz trennt zwei Rollen: Anbieter und Betreiber. „Stark vereinfacht gesagt: Anbieter ist, wer ein KI-System entwickelt und auf den Markt bringt. Betreiber ist derjenige, der ein KI-System in eigener Verantwortung nutzt. Die Definitionen sind aber deutlich länger und komplexer, also muss im Einzelfall wirklich ausgelegt werden, ob die Tatbestände erfüllt sind, auch weil diese mit den Definitionen von KI-Systemen und -Modellen verzahnt sind“, sagt Manuel Mofidian, Wirtschafts- und Tech-Rechtsanwalt mit Spezialisierung auf KI-Recht. „Vielleicht sogar 99 Prozent der Unternehmen und Organisationen, die KI einsetzen, sind Betreiber.“

So sei man bereits Betreiber, wenn ein Unternehmen einen eingekauften Voicebot laufen lässt. Aber auch wenn Mitarbeiter:innen auf Anweisung des Unternehmens ein KI-Tool einsetzen, wird dadurch ihr Unternehmen zum Betreiber, nicht der einzelne Mitarbeiter:innen. Heraus fällt nur die rein persönliche und nicht berufliche Nutzung: „Wenn meine Mutter privat ChatGPT verwendet, ist sie keine Betreiberin.“

Die Grenze verläuft dabei nicht per se zwischen Unternehmen und Einzelpersonen, sondern zwischen privat und erwerbsmäßig. Wer regelmäßig wirtschaftlichen Nutzen aus der Nutzung zieht oder sie im Rahmen einer geschäftlichen, beruflichen oder freiberuflichen Tätigkeit einsetzt, ist Betreiber. Creator, die KI-Inhalte monetarisieren, fallen darunter.

Diese Trennung entscheidet, wer welche Pflicht hat. In den drei folgenden Beispielen fällt die Antwort jeweils anders aus.


Beispiel 1: Der Chatbot im Kundenservice

Wer mit einer KI spricht, muss das erfahren. Diese Pflicht trifft allerdings nicht Sie, sondern den Anbieter, also jenes Unternehmen, das den Assistenten gebaut und verkauft hat. Es muss das Produkt so konzipieren, dass die Information rechtzeitig kommt. „Bei der ersten Interaktion, so früh wie möglich und deutlich“, fasst Mofidian zusammen, in der Praxis also z. B. mit einer Ansage zu Gesprächsbeginn.

Eine Ausnahme gibt es, wenn ohnehin offensichtlich ist, dass eine KI interagiert. Ein erkennbarer virtueller Comic-Avatar dürfte darunterfallen. Eine Stimme, die klingt wie ein Mensch, nicht. Auf diese Ausnahme sollte man sich aber nicht zu bequem verlassen: Die Kommission verlangt in ihren Leitlinien eine enge Auslegung, weil die Ausnahme den Betroffenen Transparenz entzieht.

Für Unternehmen, die einen solchen Assistenten einkaufen, ist dieser legistische Ansatz dennoch eine Entlastung: Sie müssen die Ansage nicht selbst einbauen. Wer allein einen fremden Chatbot in die eigene Website einbindet, bleibt nach den Leitlinien im Regelfall Betreiber. Die Rolle kann aber kippen: Wer in gewissen Konstellationen das System wesentlich verändert, etwa nachtrainiert, wer seine Zweckbestimmung ändert oder es unter eigenem Namen oder eigener Marke in Verkehr bringt, kann selbst zum Anbieter werden und „erbt“ dann die Anbieter-Pflichten.

Beispiel 2: Das „Deepfake“-KI-Video im Marketing

Hier kann die Hauptverantwortung das KI-einsetzende Unternehmen treffen, den Betreiber im Sinne der KI-Verordnung. Wer Inhalte veröffentlicht, die als echt durchgehen könnten, muss offenlegen, dass sie künstlich erzeugt wurden. Der Hinweis darf dabei nicht in den Metadaten vergraben sein, er muss für Menschen wahrnehmbar sein. Auf die maschinenlesbare Markierung, die der Anbieter im Inhalt hinterlässt, können Sie sich zur Erfüllung Ihrer eigenen Pflicht ausdrücklich nicht stützen.

Nicht jedes KI-Bild fällt darunter. „Jedes Deepfake ist künstlich erzeugt, aber nicht jeder künstlich erzeugte Inhalt ist ein Deepfake“, sagt Mofidian. „Ich kann tausend Sachen mit einer KI machen, die nichts mit Deepfake zu tun haben. Ein Bild von einem Einhorn zum Beispiel. Hier besteht keine ausreichende Ähnlichkeit mit realen Lebenssachverhalten, weswegen dies kein Deepfake sein kann.“ Bei offensichtlich künstlerischen, kreativen, satirischen, fiktionalen oder vergleichbaren Werken kann die Offenlegung in angemessener, nicht die Darstellung beeinträchtigender Form erfolgen. Die Kennzeichnungspflicht entfällt dadurch jedoch nicht vollständig.

Wie eine Kennzeichnung konkret aussehen kann, beschreibt der Verhaltenskodex. Die Kommission stellt dafür einen Satz frei verfügbarer EU-Icons bereit, den Betreiber verwenden können; gleichwertige eigene Labels sind ebenfalls zulässig. Der Kodex macht darüber hinaus Vorgaben zu Gestaltung und Platzierung und sieht Alternativen vor, wo visuelle Labels nicht funktionieren, bei reinen Audioinhalten etwa gesprochene Hinweise.

Beispiel 3: Der automatisch erzeugte Text

Der unauffälligste Teil ist für viele der folgenreichste. Wer KI-erzeugte Texte veröffentlicht, um die Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse zu informieren, muss das kennzeichnen. Hier genügt bereits die Erzeugung, eine Verzerrung der Realität ist nicht nötig.

Jedoch greift eine Ausnahme, wenn der Inhalt einer menschlichen Überprüfung oder redaktionellen Kontrolle unterzogen wurde und eine natürliche oder juristische Person die redaktionelle Verantwortung für die Veröffentlichung trägt.

Entscheidend ist, was als Überprüfung zählt. Die Kommission verlangt eine bewusste Auseinandersetzung mit der Substanz des Inhalts, durch Personen mit einschlägigem Fachwissen und fachlichem Urteilsvermögen. Rein formale oder prozedurale Kontrollen genügen ausdrücklich nicht, Rechtschreib- und Grammatikkorrektur werden als Negativbeispiele genannt. Ein Text muss also nicht verändert, aber inhaltlich geprüft werden. „Es kann reichen, dass du es einmal bewusst inhaltlich substanziell prüfst und durchliest. Keiner verpflichtet dich, einen Beistrich zu ändern“, sagt Mofidian. Entscheidend sei, dass beides zusammenkommt: „Die Prüfung allein genügt nicht. Es muss auch jemand die redaktionelle Verantwortung übernehmen.“

Damit sind klassische Redaktionen weitgehend außen vor. Eng wird es dort, wo der Mensch aus dem Prozess verschwindet. Ein Agent, der Texte generiert und selbst publiziert, ohne dass jemand gegenliest, erfüllt die erste Bedingung nicht. „Wenn das alles autonom abläuft, dann hast du ein Kennzeichnungs-Thema“, sagt Mofidian. Für Unternehmen, die gerade solche Pipelines aufbauen, sei dies eine wichtige Konsequenz des Stichtags.


Was nicht gekennzeichnet werden muss

Rund um den Stichtag kursierte die Warnung, künftig müsse praktisch jeder mit KI erstellte Inhalt ein Label tragen. Das ist so nicht richtig, und die Abgrenzung ist für die Praxis oft entscheidender als die Pflicht selbst.

Nicht erfasst sind KI-erzeugte Texte, die nicht der Information der Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse dienen. Hier braucht es nach Artikel 50 kein Label. Auch der Newsletter über das eigene Sortiment fällt nicht darunter, wohl aber ein Beitrag, der über ein Thema von allgemeinem Interesse informiert.

Nicht erfasst sind erkennbar künstliche Bilder und Videos, vom Fantasiemotiv bis zur sichtbar generierten Illustration.

Nicht erfasst ist KI, die im Hintergrund unterstützt, ohne den Inhalt wesentlich zu verändern, etwa bei Standardbearbeitung oder Berechnung. Ebenso wenig erfasst sind Systeme, die weder mit Menschen interagieren noch Inhalte erzeugen und auch keine Emotionen erkennen oder Menschen biometrisch kategorisieren, also der Großteil klassischer Analyse-Anwendungen in der Produktion.

Nicht erfasst ist schließlich, was vor dem Stichtag erzeugt wurde: Eine rückwirkende Kennzeichnung älterer Inhalte verlangt niemand. Eine Ausnahme sollten Unternehmen mit vorbefülltem Content-Kalender kennen: Bei Text kommt es auf den Zeitpunkt der Veröffentlichung an. Wer einen KI-Text im Juli erzeugt und im September publiziert, muss ihn kennzeichnen, sofern er unter die Pflicht fällt.

Und schließlich ist die maschinenlesbare Kennzeichnung, über die derzeit viel geschrieben wird, eine Pflicht der Anbieter, und sie richtet sich nicht an den Leser. „Für dich muss die Kennzeichnung nicht eindeutig sein, sondern für eine Maschine“, erklärt Mofidian den Unterschied. „Beim Deepfake muss es dagegen so sein, dass ein Mensch es versteht.“ Wer KI-Werkzeuge einkauft, muss also keine Wasserzeichen in seine Dateien bauen.

Wer allerdings dokumentieren kann, wie ein Inhalt entstanden ist und wer ihn freigegeben hat, ist im Streitfall besser aufgestellt. Nachweisbarkeit ist keine Pflicht aus Artikel 50, aber sie entscheidet, wie belastbar man dasteht, wenn jemand nachfragt.

Die Falle: KI-Recht ist mehr als nur die KI-VO

Selbst wer nach dieser Aufteilung zum Schluss kommt, als Betreiber in gewissen Konstellationen wenig tun zu müssen, sollte nicht zu früh aufatmen. Dass der AI Act in gewissen Konstellationen entlasten kann, sagt Mofidian, „heißt für andere, ebenfalls einschlägige Rechtsgebiete noch nichts“. „KI-Recht ist eine Querschnittsmaterie. Das Kennzeichnungs-Regime des AI Acts ist nur eine Schicht. Daneben laufen DSGVO, Urheberrecht, Persönlichkeitsrechte, Lauterkeitsrecht, Vertrags- und Haftungsfragen.“

Für die Praxis besonders relevant: Das Label schützt nicht vor anderen Rechtsfolgen. „Ein gekennzeichnetes Deepfake kann trotzdem rechtswidrig sein, etwa weil es das Bildnis einer realen Person verletzt“, sagt Mofidian. Zudem droht die Durchsetzung nicht nur von Behördenseite: „Eine fehlende Kennzeichnung, aber auch eben z. B. Rechtsverstöße aus anderen Bereichen, holen dich unter Umständen schneller über eine Mitbewerber-Abmahnung ein als über eine Behörde.“ Die Kennzeichnung beantwortet nur die Frage, ob KI im Spiel war, nicht, ob der Inhalt selbst zulässig ist oder Rechte anderer verletzt, etwa Geschäftsgeheimnisse.

Deutlich zeige sich dies z. B. im Datenschutzrecht. Dort kann sich das Verhältnis in gewissen Konstellationen fast schon umdrehen, wobei auch hier jedenfalls im Einzelfall geprüft werden muss: Während nach der KI-Verordnung Pflichten wie der „Chatbot-Hinweis“ oder die maschinenlesbare Markierung beim Anbieter liegen können, kann datenschutzrechtlich das einsetzende Unternehmen der Verantwortliche sein, weil es über Zweck und Mittel der Datenverarbeitung entscheidet. Der KI-Anbieter kann in dieser Konstellation datenschutzrechtlich betrachtet häufig Auftragsverarbeiter sein, wobei denkbar ist, dass KI-Anbieter daneben auch zu eigenen Zwecken verarbeiten und insoweit selbst Verantwortliche sind. Arbeitet der Anbieter nicht DSGVO-konform, kann das auf das einsetzende Unternehmen zurückfallen, das nach der KI-Verordnung „nur“ Betreiber ist, nach der DSGVO aber Verantwortlicher.

Was Verstöße kosten

Verstöße gegen die Transparenzpflichten liegen auf der mittleren Sanktionsstufe: bis zu 15 Millionen Euro oder drei Prozent des weltweiten Jahresumsatzes. Für Unternehmen gilt der höhere der beiden Werte.

Für kleine und mittlere Unternehmen einschließlich Startups dreht die Verordnung diese Regel um. Dort gilt der niedrigere Wert. Ein Startup mit zehn Millionen Euro Umsatz riskiert damit maximal 300.000 Euro, nicht 15 Millionen. Die oft zitierten 35 Millionen Euro betreffen ausschließlich die verbotenen KI-Praktiken und haben mit Kennzeichnung nichts zu tun.

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Verstehen, Fühlen, Handeln – Die Grundlagen künstlicher Intelligenz

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