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18.09.2020

Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

Transfer Learning kann helfen, wenn nicht genug Daten für den Einsatz von KI-Anwendungen zur Verfügung stehen.

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✨ AI Kontextualisierung

Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt. Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können? Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden. Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann. Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).

Transfer Learning: Anschaulich illustriert

Links: Klassisches Machine Learning from Scratch bei dem für jeden Datensatz mit unterschiedlicher statistischer Charakteristik (z.B. Bilder einer Inspektionskamera für einen speziellen Bauteil) ein eigenes Modell gelernt wird (z.B. um einen Defekt im Bauteil zu erkennen). Das kann bei einem neuen Bauteil welcher nur in kleiner Menge produziert wird zu Problemen führen, da klassische Machine Learning Modelle sehr datenhungrig sind und schlechte Ergebnisse liefern, wenn zu wenige Daten vorhanden sind.

Rechts: Transfer Learning ist eine Erweiterung des klassischen Machine Learning Ansatz, die darauf abzielt Informationen neuer Daten mit Informationen alten Daten derart zu kombinieren, sodass das Problem von zu wenig Information (z.B. zu wenige Inspektionsbilder eines neuen Bauteils) gelöst werden kann.

Industrie als Vorreiter des Transfer Learning

„Seit 2010 setzen wir im Bereich Data Science Methoden des Transfer Learning ein. Vorbild waren Ansätze, mit denen bestehende Daten zur Problemlösung A mittels Künstlicher Intelligenz (KI) auf ein verwandtes Problem B übertragen werden können“, sagt Bernhard Freudenthaler, Area Manager Software Science am SCCH.

Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern. „Der Vorteil für Industriebetriebe liegt in der Zeiteinsparung. Denn ohne Transfer Learning muss für jede Maschinenkonfiguration das Training der KI wieder von Neuem begonnen werden.

Transfer Learning ist auch Thema im COMET-Projekt Deepred (Deep Learning based Predicictive Analytics and Optimization). Ein Schwerpunkt ist die Unterstützung vieler ähnlicher Prozesse mit dem Ziel, die richtige Lösung ohne teure, umfassende und prozessspezifische Datensammlung zu finden. Dadurch können KI-basierte Produktionsprozesse flexibler gestaltet und Trainingszeiten des KI-Modells im besten Fall ganz vermieden werden“, so Freudenthaler.

Künstliche Intelligenz für die Blechfertigung

In einer Forschungskooperation arbeitet das SCCH außerdem mit dem oberösterreichischen Maschinenbauunternehmen TRUMPF Maschinen Austria zusammen. „Wir sehen diese Entwicklung als große Chance“, sagt dazu Bernhard Fischereder, Leiter Forschung und Entwicklung bei TRUMPF: „Ziel der langfristigen Zusammenarbeit ist es, die Erkenntnisse der aktuellen Forschung zur Künstlicher Intelligenz und Industrie 4.0 in der Blechbearbeitung zu verankern.“

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Die ungarische Like Company betreibt mehrere Webportale und beansprucht Schutz für die dort veröffentlichten Artikel. Das Unternehmen wirft Google vor, seine Artikel zum Training der Gemini-Sprachmodelle verwendet sowie über den KI-Chatbot vervielfältigt und öffentlich zugänglich gemacht zu haben. Ein ungarisches Gericht setzte das Verfahren daraufhin aus und legte dem EuGH vier Fragen zur Vorabentscheidung vor. Es handelt sich um das erste Verfahren zu generativer Künstlicher Intelligenz vor dem EuGH.

Wann KI-Chatbots die Rechte von Verlagen verletzen können

In seinen Schlussanträgen erläutert Generalanwalt Szpunar, unter welchen Umständen die Nutzung von Presseartikeln durch KI-Chatbots eine Rechtsverletzung darstellen kann. Entscheidend sei unter anderem, ob der Chatbot unrechtmäßig auf eine Veröffentlichung zugreift, etwa durch die Umgehung einer Paywall oder anderer technischer Schutzmaßnahmen.

Zudem komme es darauf an, wie die Informationen in den generierten Antworten wiedergegeben werden. Während die bloße Wiedergabe von Tatsachen keine Rechtsverletzung darstelle, könne die erkennbare Übernahme der Ausdrucksform eines Artikels problematisch sein. Das gelte insbesondere dann, wenn die Antwort die Originalveröffentlichung so weit ersetze, dass Nutzer:innen kein Verlangen mehr haben, die Originalveröffentlichung zu öffnen.

Das Recht der Presseverlage auf öffentliche Zugänglichmachung könne laut Szpunar verletzt werden, wenn die Ausdrucksform der Originalartikel systematisch in den Antworten eines Chatbots erkennbar sei. Der Anbieter könne für eine solche Nutzung haften, wenn diese Teil seines Geschäftsmodells sei oder er keine wirksamen Gegenmaßnahmen ergriffen habe.

Fragen zum KI-Training laut Generalanwalt unzulässig

Die Fragen zur Verwendung von Presseartikeln für das Training der Google LLMs empfiehlt Szpunar hingegen, für unzulässig zu erklären. Es gebe keine Beweise dafür, dass die Artikel der ungarischen Like Company tatsächlich zum Training der Gemini-Modelle verwendet worden seien. Die Fragen seien daher hypothetisch. Szpunar hält jedoch fest, dass die Nutzung urheberrechtlich geschützter Inhalte zum Training von Sprachmodellen im Rahmen der im EU-Recht vorgesehenen Ausnahme für Text- und Data-Mining in der Regel „frei zulässig“ sei.

Das Gutachten ist für die Richter:innen nicht bindend, ihr Urteil soll zu einem späteren Zeitpunkt verkündet werden.

Streit um journalistische Inhalte auch in anderen EU-Ländern

Der Rechtsstreit ist kein Einzelfall. Bereits im Februar 2026 reichte die dänische Verwertungsgesellschaft DPCMO, die einen Großteil der Nachrichtenmedien des Landes vertritt, Klage gegen OpenAI ein. Sie wirft dem Unternehmen vor, Presseartikel ohne Genehmigung zum Training seiner KI-Modelle verwendet und Inhalte über ChatGPT wiedergegeben zu haben. Ein Urteil steht bislang aus. Auch in Frankreich wehren sich Presseverlage gegen die Nutzung ihrer Inhalte durch KI-Anbieter. Im August dieses Jahres wandte sich die französische Presseallianz APIG an die Wettbewerbsbehörde, weil sie durch Googles KI-generierte Zusammenfassungen sinkende Besucherzahlen und Einnahmen befürchtet.

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