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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Wann gelingt der Sprung von der Series A zur Series B? In Europa im zweiten Halbjahr 2023 nach 760 Tagen (Median) – das zeigen Zahlen der Equity Management Plattform Carta. Damit dauerte die Series B 85 Prozent länger als noch im ersten Halbjahr 2022. Zumindest wenn man den Median heranzieht, der die Ausreißer nach unten und oben bekanntlich nicht berücksichtigt, dauert weder die Seed, noch die Series A so lange. Wie aber sollten Gründerinnen und Gründer agieren, wenn die Series B auf sich warten lässt? Drei Tipps.

1. Die Runway verlängern

Größere Finanzierungsrunden werden dann angestrebt, wenn das bisher aufgebrachte Kapital in Summe mit den eigenen Einnahmen nicht mehr ausreicht, um a) die laufenden Kosten zu decken oder b) ambitionierte Wachstumspläne zu verfolgen.

Insbesondere für Letzteres wird viel Geld benötigt – für neue Büros, eigene Rechenzentren, das Erfüllen länderspezifischer Regularien oder für den Aufbau neuer Teams und Netzwerke. Während der Niedrigzins-Zeiten stand noch die reine Reichweite im Fokus. Startups, die in möglichst kurzer Zeit möglichst viele Nutzer:innen erreichten, waren der Liebling der Investoren. Die Frage, inwieweit diese Reichweite auch echte Einnahmen generierte, war teilweise zweitrangig.

Umso wichtiger, in der aktuellen Phase, nicht den zweiten Schritt vor dem ersten zu tätigen. Das heißt nicht, partout die Expansion auf die lange Bank zu schieben. Vor dem Erschließen neuer Märkte sollte aber klar sein, wie sich ein größerer Kundenstamm monetarisieren lässt. Expandiert ein Team in neue Märkte, empfiehlt sich Pragmatismus: Lassen sich durch Partnerschaften Kosten verringern und der Markteintritt beschleunigen? Wie viel der Technologie lässt sich direkt skalieren, wie viel muss angepasst werden? Wie streng sind die Regulierer in den neuen Märkten? Je geringer der Aufwand, je höher die Skaleneffekte, desto besser.

Jenseits dessen ist die Cashflow-Optimierung auf dem Weg zur Series B weiterhin das A und O. Investoren favorisieren die Teams, die mit möglichst wenig Risikokapital möglichst viel Wachstum und Umsatz generieren. Zudem sinkt bei einem optimierten Cashflow auch der Druck des Gründerteams, unbedingt neues Kapital einsammeln zu müssen – das steigert auch die eigene Verhandlungsposition.

2. Weg in die Profitabilität aufzeigen

Nun muss man nach der Series A noch nicht zwingend profitabel wirtschaften – als VC-finanziertes Startup will man in den allermeisten Fällen schließlich innovativ sein und wachsen. Dafür muss man Geld investieren, dass man erst in der Zukunft einnehmen wird. Wie genau dieses ”Geld-Einnehmen” funktionieren soll, wollen Investoren vor der Series B aber wissen – und zwar möglichst konkret und plausibel.

Daher sind echte Kunden und echte Umsätze erforderlich. Auch die erste Skalierung mit möglichst sichtbaren Skaleneffekte liefert gute Argumente dafür, dass es sich bei dem Geschäftsmodell nicht um ein theoretisches Luftschloss, sondern um ein nachhaltiges Unternehmen handelt, das ein wichtiges Problem auf innovative Art und Weise löst. Und zwar so effektiv, dass Kunden dafür Geld bezahlen. Startups müssen einen klaren Weg in die Rentabilität aufzeigen. Angesichts der unsicheren Zeiten sollten die Teams dabei auch flexible Umsatzmodelle skizzieren – und dabei verschiedene zentrale Parameter austauschen.

3. Partnerschaften evaluieren

Synergien suchen, statt mit Kapital klotzen! Gerade bei der Expansion bietet es sich an, bestehende Netzwerke zu nutzen. Partnerschaften mit bestehenden Konzernen können dabei hilfreich sein, da dann schlagartig der Marktzugang im großen Stil erfolgen kann. Gerade in einem hoch regulierten und komplexen Marktumfeld kann solch eine Partnerschaft viel wert sein – und sich positiv auf die bereits angesprochene Kapitaleffizienz auswirken.

Gelingen solche Partnerschaften, sinkt das Risiko für ein Startup, da geringere Summen in eigene Vertriebsaktivitäten investiert werden, die Umsätze steigen schlagartig und das Startup kann unter Beweis stellen, dass es raschem Wachstum gewachsen ist. Gerade im Konzern-Umfeld steht und fällt der Erfolg dabei mit dem richtigen Kontakt innerhalb der Organisation, einem Verständnis für die Konzernkultur und einem Preismodell, das auch die unternehmerischen Interessen des Partners berücksichtigt.

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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.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Warum wir eine “IAEO der Künstlichen Intelligenz” brauchen

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  • 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.
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  • 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.
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  • 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.
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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.
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  • 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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