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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Sabrina Masur, CEO und Co-Founderin von Nifty
Sabrina Masur, CEO und Co-Founderin von Nifty | Foto: Nifty

Stile und Werke von Kreativschaffenden landen oft ungewollt im Training generativer KI. Nifty IP will das ändern – mit einem Werkzeug, das Schutz und Kontrolle ermöglichen soll – brutkasten berichtete bereits im Vorjahr.

Nifty IP mit frischem Kapital

Seitdem hat sich bei der Wiener FlexCo einiges getan. Man erhielt eine Förderung in Höhe von 250.000 Euro – 150.000 Euro aus dem „AI Adoption Programm“ des aws, 40.000 Euro Förderung durch das „Media Innovation Lab“ der Wiener Zeitung und rund 60.000 Euro Eigeninvestitionen der Gründer. Zudem etwa 2.000 Euro an „Google Cloud Credits“.

Die neuen Mittel werden künftig für den Aufbau der technischen Infrastruktur, die Analyse großer Datensätze und KI-Modelle sowie die Weiterentwicklung der Plattform eingesetzt.

„Millionen Bilder, Illustrationen und kreative Werke wurden bereits für das Training generativer KI-Systeme verwendet. Für die meisten Rechteinhaber ist jedoch kaum nachvollziehbar, ob ihre Inhalte betroffen sind oder welche Möglichkeiten sie haben, darauf zu reagieren“, sagt Sabrina Masur, Co-Founderin und CEO von Nifty IP. „Der aktuelle Prototyp von uns unterstützt Rechteinhaber dabei, mögliche Verwendungen ihrer Werke im KI-Kontext zu identifizieren und zu analysieren.“

Dokumentation der Ergebnisse

Dabei können Nutzer:innen ihre Bilder hochladen und prüfen lassen, ob Hinweise auf eine Nutzung ihrer Inhalte in Datensätzen oder im Umfeld generativer KI vorliegen. Die Ergebnisse werden dokumentiert und in nachvollziehbarer Form aufbereitet. Darüber hinaus bietet die Plattform Monitoring-Funktionen: Rechteinhaber können ihre Werke registrieren und werden benachrichtigt, wenn künftig neue potenzielle Verwendungen erkannt werden. Ziel des Teams ist es nicht nur, vergangene Nutzungen sichtbar zu machen, sondern auch zukünftige Verwendungen frühzeitig zu erkennen.

Technisch nutzt Nifty IP eine Kombination aus Bildanalyse-, Vergleichs- und Forensikverfahren. Registrierte Bilder werden mit bekannten Datensätzen und Bildsammlungen – die für das Training von KI verwendet werden – und weiteren relevanten Quellen abgeglichen, um potenzielle Verwendungen urheberrechtlich geschützter Inhalte zu identifizieren und nachvollziehbar zu dokumentieren.

„Membership-Inference“

Zusätzlich setzt Nifty IP sogenannte „Membership-Inference“-Verfahren ein. Diese ermöglichen es, punktuell auch sogenannte Blackbox-Modelle zu untersuchen, also KI-Modelle, deren Trainingsdaten von den Anbietern nicht offengelegt werden.

Ein weiterer Bestandteil der Plattform ist die Analyse von Websites auf Schutzmaßnahmen gegen KI-Crawler. Nifty IP prüft bestehende Schutzmechanismen und kann technische Maßnahmen empfehlen oder automatisiert umsetzen, um die Sichtbarkeit für KI-Crawler einzuschränken.

„Viele Künstler, Agenturen oder Museen wissen gar nicht, dass ihre Inhalte automatisiert von KI-Systemen erfasst werden können, wenn man dies nicht explizit verbietet“, erklärt Masur. „Nifty IP deckt daher den gesamten Schutzprozess ab: von der Prävention gegen KI-Crawler über den Nachweis und die Dokumentation der unerlaubten Nutzung zum Training von KI bis hin zum Monitoring zur Früherkennung von weiteren Verstößen.“

Nifty IP: Fokus auf größere Unternehmen

Zur Zielgruppe des Startups gehören Künstler:innen, Fotografen:innen, Illustrator:innen und Agenturen, da sie besonders stark von den Auswirkungen generativer KI betroffen seien. Über die Plattform können jene ihre Werke analysieren, überwachen und „künftig besser schützen“.

„Unser momentaner Fokus liegt zurzeit jedoch stark bei größeren Unternehmen und Organisationen, die umfangreiche Content-Bestände verwalten. Dazu zählen besonders große Stock-Plattformen, Verwertungsgesellschaften, Medienhäuser und Verlage, die Millionen von Werken verwalten. Mit mehreren großen Akteuren aus diesen Bereichen stehen wir bereits im Austausch und das Interesse ist sehr hoch“, präzisiert die Founderin.

Überwachen statt Verändern

Die Abgrenzung zur bestehenden Konkurrenz wie Glaze, Nightshade oder Spawning.ai liegt darin, dass etwa Glaze und Nightshade einen präventiven Ansatz verfolgen würden und Inhalte vor der Veröffentlichung verändern, um zukünftiges KI-Training zu erschweren oder die Qualität späterer Modelltrainings zu beeinflussen.

„Nifty IP verfolgt dagegen einen anderen Ansatz. Wir versuchen nicht, KI-Modelle oder Trainingsprozesse zu beeinflussen, sondern entwickeln forensische Werkzeuge, die Rechteinhabern helfen sollen, die potenzielle Nutzung ihrer Inhalte nachzuweisen, zu dokumentieren und kontinuierlich zu überwachen. Damit beschäftigen wir uns eher mit der Frage: Was passiert, wenn Inhalte trotz Schutzmaßnahmen oder ohne Wissen der Rechteinhaber bereits für KI-Training verwendet wurden“, erklärt Masur ihre Arbeitsweise. „Darüber hinaus arbeiten wir gemeinsam mit spezialisierten Kanzleien an standardisierten Prozessen für Dokumentation und rechtliche Durchsetzung, um die Brücke zwischen technischer Analyse und praktischer Anwendbarkeit für Rechteinhaber zu schließen. Unser Ziel ist es nicht nur mehr ihnen Transparenz zu verschaffen, sondern Betroffenen auch konkrete Handlungsmöglichkeiten zu geben, wenn ihre Inhalte ohne Zustimmung genutzt werden.“

Ziel: Datenbasis aufbauen

In den kommenden Monaten konzentriert sich Nifty IP auf die kontinuierliche Indexierung relevanter Datensätze und den Ausbau seiner Analyse- und Monitoring-Infrastruktur. Parallel dazu steht man mit mehreren größeren Plattformen, Rechteinhabern und Akteuren der Kreativwirtschaft im Austausch, um strategische Partnerschaften und erste Pilotprojekte zu evaluieren, wie die Founderin erklärt.

„Gleichzeitig“, gibt Masur einen weiteren Einblick in die nächste Zeit ihres Unternehmens, „bereiten wir die nächsten Wachstumsschritte (Seed-Round) vor und führen Gespräche mit potenziellen Investoren und strategischen Partnern. So wollen wir den weiteren Ausbau der Plattform beschleunigen und den Schutz kreativer Inhalte im Zeitalter generativer KI langfristig stärken.“

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