07.09.2020

Warum wir eine “IAEO der Künstlichen Intelligenz” brauchen

Es braucht gemeinsame Lösungen für eine faire Anwendung Künstlicher Intelligenz. Daher sollte es eine internationale Organisation für AI-Standards geben, meint Marianna Bonechi - und zwar in Wien, einem weltweiten Hotspot der Diplomatie.
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Was die Regulierung der Künstlichen Intelligenz betrifft, so durchlief die große Technologie des Silicon Valley in recht kurzer Zeit einen bedeutenden Wandel. Das goldene Rezept “zuerst tun und später regulieren”, das in den vergangenen Jahrzehnten zum Aufbau so vieler großer Unternehmen beigetragen hat, geriet bei der KI in Gefahr. Im Gegensatz zu anderen Internet-Verbrauchertechnologien wird die KI nicht nur vom klugen Wissenschaftler entwickelt, sondern sie wird mit und durch die Daten aufgebaut, die von Hunderten von Millionen Menschen auf der ganzen Welt gesammelt wurden.

AI und ihre Vorurteile

Die jüngsten Black-Lives-Matter-Proteste in den USA haben die Debatten um die umstrittene Gesichtserkennungstechnologie neu entfacht. Edward Markey, ein demokratischer Senator aus Massachusetts und Mitglied des Ausschusses für Handel, Wissenschaft und Verkehr des US-Senats, äußerte die Befürchtung, dass die Gesichtserkennungstechnologie von Clearview AI, die auf dem Media Image Scraping in sozialen Medien basiert, zur Identifizierung und Festnahme von Demonstranten eingesetzt werden kann, um Menschen daran zu hindern, sich gegen soziale Ungerechtigkeit zu wehren und ihnen ihre Grundrechte vorzuenthalten.

Die Gesichtserkennungstechnologie bedroht nicht nur die Persönlichkeitsrechte der Menschen, sondern ist auch voller Vorurteile, wenn es um Frauen, Farbige und Minderheiten geht.

AI-Technologie für den Staat?

Am 10. Juni erklärte Amazon, dass es ein einjähriges Moratorium für die polizeiliche Nutzung der Gesichtserkennung verhängen werde, und forderte die Regierungen auf, strengere Vorschriften für die Gesichtserkennung zu erlassen. Amazon hat sich den Stimmen von Tech-Führungskräften wie Googles Sundar Pichai und Microsofts Brad Smith angeschlossen und die Regierungen zu einer KI-Regulierung aufgefordert.

Google ist ein Beispiel dafür, dass Unternehmen allein nicht in der Lage sein werden, die regulatorischen Herausforderungen zu lösen. Während Microsoft und Amazon bei der Pentagon-Ausschreibung für eine 10 Milliarden US-Dollar teure Cloud-Infrastruktur gegeneinander antraten, zog sich Google unter dem Druck der Mitarbeiter von Project Maven zurück und nahm nicht an der Pentagon-Ausschreibung für die Cloud-Infrastruktur teil. Das Unternehmen versicherte jedoch, dass es bestrebt sei, mehr Geschäfte mit JEDI, dem Joint AI Center des US-Verteidigungsministeriums, zu machen.

KI für Gesundheit und Militär

KI ist in ihrem Kern eine allgegenwärtige Technologie. Sie steigert die Arbeitsproduktivität und verbessert das Gesundheitswesen. Sie hat jedoch auch direkte militärische Anwendungen von der Zielidentifizierung bis hin zum autonomen Kampfeinsatz. Und sie betritt die geopolitische Arena auf der dem Rücken von Verbraucherdaten, die von privaten Unternehmen gesammelt werden. Dadurch wird die Suche nach einem universellen Regulierungsrahmen noch komplizierter.

Die von Technologiefirmen veröffentlichten KI-Prinzipien sind zu eng gefasst, wenn nicht sogar eigennützig. Um also wirklich den größten Nutzen aus der KI zu ziehen, brauchen wir die Beteiligung eines globalen und breiten Netzwerks von Interessengruppen wie Regierungen, Technologieunternehmen, Anwälten, Diplomaten und Unternehmern, die KI- und ML-Startups aufbauen.

Eine IAEO für KI in Wien

Wien als Weltmarktführer der Diplomatie muss sich an das XXI. Jahrhundert anpassen und zum Kompetenzzentrum für die Regulierung der KI werden. Eine “IAEO für KI” sollte die Verwendung von KI in der Strafverfolgung und im Militär regulieren, insbesondere wenn sie auf den Daten von B2C-Unternehmen aufbaut. Sie sollte die Anwendbarkeit der künstlichen Intelligenz definieren, verwalten und durchsetzen, so dass jeder Einzelne in vollem Umfang davon profitiert.

Als Beispiel für die Anwendbarkeit könnte man sich vorstellen, mit einem in den USA hergestellten Auto durch die engen Straßen europäischer Städte zu fahren. Dieses Auto eignet sich zwar perfekt für US-Straßen und große Parkplätze, aber es wird für den europäischen Fahrer ein Ärgernis sein, dessen Leben sich dadurch nicht so sehr verbessern wird, wie es könnte.

Ein weiteres Beispiel für die Anwendbarkeit liegt im Bereich des Gesundheitswesens. Während die auf den chinesischen Patientendaten aufbauende KI-Plattform zur Erkennung von Krankheiten in China hervorragend funktioniert, stellt sich die Frage, wie anwendbar diese Plattform für österreichische Patienten ist: Funktioniert sie auch für uns?

Die Frage der Anwendbarkeit bedarf einer Marktsegmentierung und erfordert daher, dass einheimische Unternehmer auf der ganzen Welt um Exzellenz auf ihrem Markt konkurrieren.

Warum ist die Zusammenarbeit zwischen Politikern, Anwälten, Startups, Technologieunternehmen also wichtig? Weil weder der US-amerikanische “Build First”-Ansatz noch der europäische “Regulate First”-Ansatz zielführend ist. Wir brauchen vielmehr politische Entscheidungsträger, Rechtsanwälte, Unternehmer, Akademiker und Studenten, die zusammenarbeiten, sich gegenseitig ausbilden und mit ausreichend Erfahrung die Regulierung der KI-Politik so gestalten, dass jeder Einzelne davon profitiert.

Über die Autorin

Marianna Bonechi lebt seit 7 Jahren im Silicon Valley. Zuvor lebte sie 2 Jahre in New York und im französischen “Silicon Valley” Sophia Antopolis. sie studierte in Eisenstadt. Avy Ventures, mit Sitz in Menlo Park, CA, ist ihr Unternehmen, das sich auf Unternehmensberatung und Pre-Seed- und Seed-Investitionen konzentriert. Sie ist Senior Advisor der Austrian Business Agency in San Francisco.

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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AI Summaries

Warum wir eine “IAEO der Künstlichen Intelligenz” brauchen

  • Was die Regulierung der Künstlichen Intelligenz betrifft, so durchlief die große Technologie des Silicon Valley in recht kurzer Zeit einen bedeutenden Wandel.
  • Im Gegensatz zu anderen Internet-Verbrauchertechnologien wird die KI nicht nur vom klugen Wissenschaftler entwickelt, sondern sie wird mit und durch die Daten aufgebaut, die von Hunderten von Millionen Menschen auf der ganzen Welt gesammelt wurden.
  • Die Gesichtserkennungstechnologie bedroht nicht nur die Persönlichkeitsrechte der Menschen, sondern ist auch voller Vorurteile, wenn es um Frauen, Farbige und Minderheiten geht.
  • Um wirklich den größten Nutzen aus der KI zu ziehen, brauchen wir die Beteiligung eines globalen und breiten Netzwerks von Interessengruppen wie Regierungen, Technologieunternehmen, Anwälten, Diplomaten und Unternehmern, die KI- und ML-Startups aufbauen.
  • Wien als Weltmarktführer der Diplomatie muss sich an das XXI. Jahrhundert anpassen und zum Kompetenzzentrum für die Regulierung der KI werden.
  • Eine “IAEO für KI” sollte die Verwendung von KI in der Strafverfolgung und im Militär regulieren, insbesondere wenn sie auf den Daten von B2C-Unternehmen aufbaut.

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Warum wir eine “IAEO der Künstlichen Intelligenz” brauchen

  • Was die Regulierung der Künstlichen Intelligenz betrifft, so durchlief die große Technologie des Silicon Valley in recht kurzer Zeit einen bedeutenden Wandel.
  • Im Gegensatz zu anderen Internet-Verbrauchertechnologien wird die KI nicht nur vom klugen Wissenschaftler entwickelt, sondern sie wird mit und durch die Daten aufgebaut, die von Hunderten von Millionen Menschen auf der ganzen Welt gesammelt wurden.
  • Die Gesichtserkennungstechnologie bedroht nicht nur die Persönlichkeitsrechte der Menschen, sondern ist auch voller Vorurteile, wenn es um Frauen, Farbige und Minderheiten geht.
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