27.12.2022

Artificial Intelligence: Warum 2022 als Breakout Year in die Geschichte eingehen wird

Clemens Wasner ist Mitgründer von AI Austria und CEO des Startups enliteAI. In einem Gastbeitrag für den brutkasten blickt er auch dieses Jahr auf die wichtigsten Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz im Jahr 2022 zurück.
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“Robo Santa’s AI year in review” Matthias Grabner, AI Austria(created with Midjourney V4)
“Robo Santa’s AI year in review” Matthias Grabner, AI Austria(created with Midjourney V4)

Breakout Year

2022 wird als jenes Jahr in die Geschichtsbücher eingehen, in dem zum ersten Mal auch innerhalb der breiten Bevölkerung eine pro-aktive Beschäftigung mit Artifical Intelligence (AI) stattgefunden hat.

Die letzten 10 Jahre haben uns zwar regelmäßig technologische Durchbrüche beschert, man denke nur an AlphaGo, autonome Fahrzeuge oder Alexa, jedoch war aus Enduser:innen-Sicht AI zumeist nur eine Basistechnologie, die eine bessere Erkennrate bei Bildern und Videos oder Vorhersagegenauigkeit von Finanz- und Absatzzahlen ermöglichte.

Mit der raschen Entwicklung im Bereich der generativen AI hat sich dies binnen kürzester Zeit geändert und wir erleben seit Spätsommer eine regelrechte kreative Explosion, wenn es um die Anwendung von AI geht.

Wie ist es dazu gekommen?

“Robo Santa’s AI year in review” Matthias Grabner, AI Austria(created with Midjourney V4)
Bild: “Robo Santa’s AI year in review”, Matthias Grabner, AI Austria(created with Midjourney V4)

OpenAI lässt bereits seit Jahren mit sog. Transformer-Modellen aufhorchen, welche die Generierung von Text und Bildern erlauben. Die Qualität hatte dabei mit GPT-3 in 2021 ein Niveau erreicht, welches in vielen Fällen nur noch schwer von Texten zu unterscheiden war, welche von Menschen geschrieben wurden.

Mit dem ebenfalls von OpenAI stammenden Dall-e2-Modell wurde es möglich, aus Texteingabe fotorealistische Bilder wie in diesem Beispiel zu erstellen.

Aus der Eingabe “Teddy bears working on new AI research underwater with 1990s technology” erstellte dall-e2 folgendes Bild:

Teddy bears working on new AI research underwater with 1990s technology, created by dall-e2
Quelle: Wikipedia

Beiden Technologien und auch ähnlichen Ansätzen von Meta und Google ist gemein, dass der zugrunde liegende Code nicht einsehbar ist und der Zugriff, wenn überhaupt, nur über eine API möglich ist.

Technologische Demokratisierung

Die Entwicklung solcher oft auch als “Foundation Models” bezeichneten Technologien ist sehr daten-, zeit- und kostenintensiv, weshalb der Economist noch im Juli diesen Jahres eine Zukunft skizzierte, in der einige wenige Unternehmen diese Modelle trainieren werden und in weiterer Folge lizenzieren werden.

Knapp ein Monat später erschien mit Stable Diffusion quasi die Open-Source-Version von Dall-e2 und hat seitdem einen regelrechten AI-Kunst-Boom ausgelöst, der weit über Tech- und Startup Kreise hinausgeht. So wurde die diesjährige Gala des österreichischen Kreativpreises EFFIE bereits mit KI-Kunst ausgestaltet.

Die nächste Evolutionsstufe stellt aktuell ChatGPT dar (brutkasten berichtete) – das neueste Sprachmodell von OpenAI, das einen Zugriff durch simple Texteingabe wie in der Google Searchbox ermöglicht und somit auch für Non-Techies verwendbar wird.

Das Besondere daran ist, dass ChatGPT nicht nur Antworten auf Fragen wie „Erkläre mir den Unterschied zwischen x und y” geben kann, sondern auch mit komplexeren Anfragen wie “Schreibe mir eine Python-Funktion, die Website x crawled” umgehen kann. Somit ist ChatGPT nicht nur eine glorifizierte Suchmaschine sondern ein vielseitiges Produktivitätstool, dass sich in zahlreichen white-collar settings einsetzen lässt.

What’s next in Artificial Intelligence?

Credit: “technology democratization” Matthias Grabner, AI Austria(created with Midjourney V4)
Bild: “technology democratization” Matthias Grabner, AI Austria (created with Midjourney V4)

Die Auswirkungen auf Arbeit, Bildung, Gesellschaft und Politik lassen sich aktuell nur sehr schwer abschätzen, da wir uns mitten in einem Paradigmenwechsel befinden, wie er nur alle paar Jahrzehnte stattfindet.

Der Optimist in mir sieht eine Demokratisierung von technologischem Fortschritt, die Personen in allen Lebenslagen sinnvoll unterstützen kann: vom automatisch generierten Code bis hin zur korrekten Excel-Formel oder Social-Media-Text und Sujet.

Das Thema „vertrauenswürdige KI“ bekommt in solch einem Setting jedoch eine vollkommen neue Dimension, da der Output von diesen Systemen uns keine Quellenangaben mehr liefert, sondern bereits das Endergebnis darstellt. Wenn uns heute ein Algorithmus einen Artikel vorschlägt, lässt sich recht schnell erkennen um welche Art von Medium es sich handelt (right/left wing, conspiracy, …). In einer Zukunft, in der mir eine AI-Suchmaschine direkt die Antwort auf meine Frage liefert, lässt sich nur schwer rekonstruieren, auf welchen Texten diese basiert.

Medienkompetenz und Fact-checking bekommen hier eine vollkommen neue Dimension, die sich nicht nur über Regulierung lösen lassen wird.

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ParityQC, Quantum, Harvest Now
© zVg - Valentin Stauber, ParityQC.

Die Zeichen der Zeit deuten auf Künstliche Intelligenz – und das schon länger. Unternehmer wissen oder bekommen es vermittelt, dass der Einsatz von KI nicht mehr ein „Nice to have“ ist, sondern zunehmend essenziell für die Zukunft der eigenen Firma, wenn nicht gar ganzer Branchen. Es zeichnet sich ein breiter Konsens ab, der bereits in vielen Entscheidungsstrukturen angekommen ist. Eine andere Technologie hingegen bleibt im Schatten und ist gleichzeitig ebenso schwer greifbar wie die eigene Silhouette im Sonnenlicht: die Quantentechnologie.

Quantum-Thema auf Roadmap

Valentin Stauber ist Quantum Algorithm Developer bei ParityQC, einem Spinoff der Universität Innsbruck. Er beobachtet verschiedene Bestrebungen, die bestehende Informationslücke rund um Quantentechnologie zu schließen.

„Programme für die Business-Schiene, die nicht so tief in den technischen Details drinsteckt, finde ich extrem wichtig“, sagt er. „Manche haben das Quantum-Thema aktuell auf der Roadmap stehen, weil ‚wir müssen ja‘. Es gibt auch inzwischen relativ gutes Material auf YouTube, wobei es da natürlich immer ein bisschen schwierig ist zu unterscheiden, was der ‚real deal‘ ist und was Hype ist.“

Angesprochen auf mögliche Anknüpfungspunkte für Innovationsentscheider – etwa Security, Geschwindigkeit oder Prozessoptimierung – verweist Stauber auf zwei zentrale Dimensionen, die Unternehmen im Blick behalten sollten. „Das eine ist, sicherheitstechnisch auf die Entwicklungen im Kontext von Quantencomputing zu reagieren“, so der Developer. „Wenn Quantencomputer künftig in der Lage sind, heute verbreitete kryptografische Verfahren zu brechen, muss man sich entsprechend absichern.“

Vorsicht vor: „Harvest Now, Decrypt Later“

Eine exakte zeitliche Prognose ist derzeit nicht möglich. Dennoch wird in der Fachwelt davon ausgegangen, dass relevante Quantencomputer, die klassische Public-Key-Verfahren angreifen könnten, langfristig einen sicherheitsrelevanten Einfluss haben werden. Stauber verweist in diesem Zusammenhang auf ein bereits heute relevantes Risiko: den sogenannten „Harvest Now, Decrypt Later“-Ansatz.

Dabei werden verschlüsselte Daten bereits heute abgefangen und gespeichert, mit dem Ziel, sie zu einem späteren Zeitpunkt zu entschlüsseln, sobald entsprechende Rechenkapazitäten verfügbar sind. Besonders kritisch ist das bei Informationen, die über lange Zeiträume hinweg sensibel bleiben.

Dazu zählen etwa permanente Staatsgeheimnisse wie sicherheitsrelevante Regierungs- oder Verteidigungsinformationen, biometrische Daten und Gesundheitsakten im Kontext von Behörden oder Gesundheitseinrichtungen sowie langlebige Unternehmensgeheimnisse und geistiges Eigentum.

Auch die kryptografische Vertrauensinfrastruktur des Internets ist betroffen: Sollten private Schlüssel von Certification Authorities kompromittiert werden, könnte dies die darauf aufbauenden Vertrauensketten gefährden und die Absicherung gegen Angriffe wie Man-in-the-Middle-Attacken erheblich beeinträchtigen.

„Biometrische Merkmale bleiben in der Regel ein Leben lang konstant“, sagt Stauber. „Bei kryptographischen Basiszertifikaten – also Zertifikaten von Certification Authorities – ist das anders: Werden etwa die privaten Schlüssel einer CA kompromittiert, ist die gesamte darauf aufbauende Vertrauenskette zerstört. Damit gibt es keine verlässliche Absicherung mehr gegen Man-in-the-Middle-Angriffe.“

Technisch betrifft das vor allem asymmetrische Kryptografie wie RSA (Anm.: asymmetrisches kryptographisches Verfahren, das sowohl zum Verschlüsseln als auch zum digitalen Signieren verwendet wird) oder Verfahren auf Basis elliptischer Kurven bzw. des diskreten Logarithmus. Jene werden heute unter anderem genutzt, um sicher symmetrische Sitzungsschlüssel auszutauschen, die anschließend für die eigentliche Kommunikation verwendet werden – etwa im Rahmen von Diffie-Hellman-Key-Exchange, wo zwei Parteien über einen unsicheren öffentlichen Kommunikationskanal (wie das Internet) sicher einen gemeinsamen geheimen Schlüssel erzeugen, ohne dass Abhörende diesen Schlüssel entdecken können.

Symmetrische Verfahren wie AES (fortschrittlicher Verschlüsselungsstandard) gelten hingegen als vergleichsweise robust gegenüber bekannten Quantenangriffsmodellen. Zwar reduziert sich ihre effektive Sicherheit im Quantenmodell durch bekannte Algorithmen wie Grover, ein vollständiges Brechen gilt jedoch nicht als gegeben.

Quantum-Technologie als Absicherung: QKD und Post-Quantum-Kryptografie

Zur Vorbereitung auf diese Entwicklungen haben sich zwei zentrale technische Ansätze herausgebildet, wie Stauber erklärt.

1. Quantum Key Distribution (QKD):
Bei der Quantum Key Distribution wird der klassische asymmetrische Schlüsselaustausch durch ein quantenphysikalisch basiertes Verfahren ergänzt bzw. in bestimmten Kommunikationsstrecken ersetzt. QKD dient dazu, symmetrische Schlüssel mithilfe quantenphysikalischer Eigenschaften sicher zu übertragen. Die praktische Anwendung ist dabei infrastrukturell anspruchsvoll und typischerweise auf spezielle Netzwerke und Pilotprojekte beschränkt.

2. Post-Quantum-Kryptografie (PQC):
Der zweite Ansatz besteht darin, klassische asymmetrische Verfahren durch neue kryptografische Algorithmen zu ersetzen, für die derzeit keine bekannten effizienten Quantenangriffe existieren. Während RSA und vergleichbare Verfahren künftig durch Quantenalgorithmen wie Shor (ein Algorithmus aus dem mathematischen Teilgebiet der Restklassenringe) theoretisch angreifbar wären, basiert PQC auf mathematischen Problemen, für die bislang keine entsprechenden effizienten Lösungsverfahren bekannt sind. Für diese Verfahren existieren bereits erste internationale Standards, unter anderem im Rahmen der Arbeiten des NIST, die schrittweise in bestehende Systeme integriert werden.

Die Einführung von Post-Quantum-Kryptografie erfordert jedoch Anpassungen in der IT-Infrastruktur. Netzwerkkomponenten wie Router, Firewalls oder VPN-Gateways müssen entsprechende Verfahren unterstützen, sagt Stauber. „Aber von denen gibt es noch nicht viele. Und die sind auch teuer.“

„Schau-ma-mal-dann-sehn-ma-scho“

Neben der Sicherheitsdimension sieht der Experte auch eine zweite große Perspektive der Quantentechnologie: ihren möglichen Einsatz zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme.

„Bei ParityQC beschäftigen wir uns vor allem mit Optimierungsaufgaben. Hier ist es derzeit noch schwierig, verlässliche Aussagen darüber zu treffen, wie groß die Vorteile von Quantencomputern in der Praxis tatsächlich sein werden“, erklärt er. „Für bestimmte Anwendungen gibt es jedoch wissenschaftliche Hinweise auf potenzielle Vorteile – etwa bei der Primfaktorzerlegung, wo Quantenalgorithmen theoretisch deutlich effizienter sind als klassische Verfahren.“

Im Bereich der Optimierung ist die Lage weniger eindeutig. Viele Ergebnisse basieren derzeit auf Simulationen und frühen experimentellen Ansätzen, weshalb sich mögliche Vorteile noch nicht zuverlässig quantifizieren lassen. Dennoch gelte dieser Bereich als eines der potenziell vielversprechenden Anwendungsfelder der Technologie.

„Das ist so eine typische ‚Schau-ma-mal-dann-sehn-ma-scho‘-Attitüde“, sagt Stauber. „Interessanterweise geht es dabei nicht nur um Time-to-Solution. In manchen Fällen können Quantenverfahren auch wirtschaftliche Vorteile bringen, etwa durch geringere Kosten in spezifischen Szenarien.“ Erste Unternehmen beginnen daher, sich mit Quantum-Optimierungsansätzen auseinanderzusetzen, insbesondere dort, wo klassische Methoden an Effizienzgrenzen stoßen.

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