Chris Boos: Mit AI zur besseren Zukunft oder zur „Idiocracy“?
Mit Chris Boos trat ein Vordenker der Robotik und des maschinellen Lernens in Wien beim jährlichen "ÖAMTC Future Talk" auf. Er sprach über die Befreiung des Menschen durch die Automatisierung und die Notwendigkeit für die Automobilindustrie, sich mit innovativen Produkten und Services neu zu erfinden.
Werden uns Roboter in puncto Denkleistung bald überholen? Sind Elon Musks Befürchtungen, wonach diese künstliche Intelligenz der Maschinen eine Bedrohung für die Menschheit darstelle, ernst zu nehmen? Oder wird der Gründer von u.a. Tesla und SpaceX, dem Millionen für die Umsetzung von technologischen Visionen zujubeln, unerhört bleiben – ein Kassandrarufer im schlimmsten Fall? Geht es nach Chris Boos, dürfen wir aufatmen. Der CEO der 1995 von ihm gegründeten Arago GmbH mit Sitz in Frankfurt, New York und dem Silicon Valley meint, dass ein tatsächliches Selbstbewusstsein der künstlichen Intelligenz derzeit nicht absehbar ist. Zwar werde immer wieder vor einer KI gewarnt, die uns alle (vorsätzlich) umbringt. Dem stelle er gerne ein anderes Beispiel gegenüber: „Den Roboter, der sagt: ‚Ich liebe dich‘ – und der es auch so meint“. Beides ist laut Boos Fiktion: „Vielleicht ist das möglich – aber niemand weiß, wie“.
Am 16. März 2018 sprach Boos, bevor er eine Keynote bei der Gala zum Automobilpreis „Marcus“ hielt, im Rahmen des jährlichen „ÖAMTC Future Talk“ darüber, wie künstliche Intelligenz die Mobilität verändern wird. Dabei stellte er u.a. klar, dass in der Diskussion drei Arten von Artificial Intelligence (AI) vermischt werden: die „Narrow AI“, die „General AI“ und die „Super AI“.
„Wenn Sie statt der Tomaten Stangenbohnen setzen, wird diese Künstliche Intelligenz scheitern.“
Narrow AI umfasse das, was viele Startups machen: Die Entwicklung einer Insellösung zur Optimierung technologischer Abläufe. Etwa die Effizienz steigernde Überwachung und Steuerung einer Tomaten-Zucht im Glashaus: „Das mag recht gut funktionieren. Aber wenn Sie statt der Tomaten Stangenbohnen setzen, wird diese Künstliche Intelligenz scheitern, weil die Dinger einfach nicht rot werden“.
Die General AI kann sich selbst weiterentwickeln: „Je öfter sie angewandt wird, desto schneller lernt sie dazu“, führt Boos in die Grundlagen des „Machine Learning“ ein. Und er legt damit auch Grenzen dar. Zwar können Computer Rechenleistungen weit über der Kapazität des menschlichen Gehirns bewältigen; abstraktes Problemlösen verlangt aber nach mehr: Es sind all die biochemischen Einflüsse, die auf das Gehirn wirken, die unser Denken mit ausmachen. Boos schließt daraus: „Eine wirklich funktionierende, umfassende KI benötigt eine Kombination aus vielen Technologien“. Auch wenn es von der General zur Super AI nur ein verhältnismäßig kurzer Weg wäre – weil dabei eine exponentielle, sich beschleunigende Entwicklung entstehen würde, sei aktuell nicht absehbar, ob und wann wir diesen Weg überhaupt finden.
Chris Boos beim ÖAMTC Future Talk:
(c) ÖAMTC/APA-Fotoservice/Hörmandinger
Was automatisierbar ist, wird intelligent
In diesem Sinn beschränke sich die Ausbreitung der KI auf all jene Bereiche, in denen Abläufe automatisiert werden können. Womit selbstfahrende Autos ein logisches Anwendungsfeld darstellen. Gaspedal, Bremse, Schaltung und Lenkrad, motorische Kraftübertragung auf die Räder, dazu eine Reihe von Sensoren und Kommunikationsschnittstellen, gesteuert von einem Computer: Elon Musk nannte es Tesla und hat die Welt damit in Serie begeistert.
„Ein autonomes Fahrzeug sein Eigen zu nennen, wäre nicht zweckmäßig“
Chris Boos, der mit der Arago GmbH die Software HIRO entwickelt hat – das steht für „Human Intelligence Robotically Optimized“, denkt aber auf einer anderen Ebene: Es sei nicht primär das autonome Fahren, mit dem die krisengeschüttelte Automobilindustrie sich in die Zukunft rettet, sondern der Gedanke des „Sharing“ und ihrer damit verbundenen Neuerfindung. Ein Auto zu besitzen sei ja eigentlich wenig effizient: Man hat verhältnismäßig lange Stehzeiten und einen raschen Wertverlust. Ein autonomes Fahrzeug sein Eigen zu nennen, wäre darum nicht zweckmäßig. Für den Konsumenten ergebe sich durch durch Miet- und Sharing-Konzepte sogar eine Ersparnis von bis zu 90 Prozent.
Die Zukunft des Autos heißt Vielfalt
Allein schon aufgrund der unterschiedlichen Ansprüche für verschiedene Fahrten entstehe künftig ein erhöhter Bedarf zum Modellwechsel, aber auch für neue Dienstleistungen. Wer über Nacht schlafend zu einem Businesstermin kutschiert werden will, um im Unterschied zum frühmorgendlichen Flug stressfrei und ausgeruht anzukommen, hat einen anderen Anspruch als eine Familie, die einen Ausflug in die Berge angeht. Diese Bedürfnisse zu erkennen und das eigene Geschäftsmodell mit neuen Produkten und Dienstleistungen anzupassen sei zugleich die Herausforderung und die Chance der klassischen Automobilproduzenten.
Nicht zielführend ist laut Chris Boos die Strategie, dass jedes Unternehmen von Grund auf sein eigenes selbstfahrendes Auto entwickeln will. Man sehe am Beispiel von Tesla, aber auch bei Google, dass Quereinsteiger das effizienter machen, und man habe es auch an der Einführung und Akzeptanz der Navi-Systeme gesehen: Nachdem Autohersteller teure Eigenentwicklungen etablieren wollten, waren sie ab einem gewissen Zeitpunkt gezwungen, günstige Lösungen von Google, Apple & Co. zu implementieren bzw. Schnittstellen zu schaffen – weil diese besser waren und die Kunden es verlangten.
Freiheit nutzen, oder „Idiocracy“? – „Wir können das selbst entscheiden“
Befreiung für neue Aufgaben
Der vielfach geäußerten Befürchtung, künstliche Intelligenzen könnten mit der weiteren Automatisierung viele Menschen den Job kosten, hält Boos entgegen: Jene Firmen, die in der Vergangenheit Personal gehalten statt zur kurzfristigen Kosteneinsparung abgebaut haben, hätten damit die Nase vorn. Wer auf neue Herausforderungen rasch reagieren muss, brauche einfach erfahrene Fachkräfte.
Tatsächlich wäre die Übernahme menschlicher Arbeit durch künstliche Intelligenzen allerdings eine Befreiung. Wenn die Gesellschaft bestimmte Aufgaben an Maschinen auslagert, werden Ressourcen frei, um ganz neue Problemstellungen anzugehen. Am Ende werde der Mensch sich entscheiden müssen, so Chris Boos: Wollen wir die neue Freiheit nutzen um uns darum zu bemühen, das in vielen Gegenden der Welt bestehende Elend zu verringern? Oder lehnen wir uns zurück, weil die Maschinen unsere Grundversorgung übernehmen, und entwickeln uns unter zunehmender Medienberieselung zur gut unterhaltenen „Idiocracy“? – „Wir können das selbst entscheiden“.
Beim dritten Technology Impact Summit in Graz drehte sich alles um Europas digitale Souveränität. Acht Use Cases zeigten, wie KI heute schon eingesetzt wird, von Kryptographie bis zur Rechts-KI. brutkasten war vor Ort.
Beim dritten Technology Impact Summit in Graz drehte sich alles um Europas digitale Souveränität. Acht Use Cases zeigten, wie KI heute schon eingesetzt wird, von Kryptographie bis zur Rechts-KI. brutkasten war vor Ort.
Europa will bei Künstlicher Intelligenz unabhängiger werden. Aber wie viel Unabhängigkeit ist realistisch, und was kostet sie? Um diese Fragen drehte sich am Mittwoch, dem 11. November, der Technology Impact Summit in der Aula der Universität Graz. Der Tenor fiel eindeutig aus: Souveränität ja, Autarkie nein. Digitale Unabhängigkeit dürfe kein Selbstzweck sein und nicht zum Wettbewerbsnachteil werden, sondern müsse pragmatisch gedacht werden. Wichtiger als perfekte Strategien sei rasches, entschlossenes Handeln.
Rund 400 geladene Gäste aus Wirtschaft, Wissenschaft und Politik kamen zur dritten Auflage der Veranstaltung, hinter der Universität Graz, Technische Universität Graz, Joanneum Research und FH Joanneum stehen. Durch das Programm führte Moderatorin Katrin-Cécile Ziegler. Neben den Debatten gab es Neuigkeiten aus der Bundespolitik und Beispiele aus der Praxis, vom Krankenhaus bis zum Strafvollzug. brutkasten zählte zu den Partnern des Summit und war vor Ort.
KI-Strategie, KI-Zentrum und ein Staatspreis für Graz
Digitalisierungsstaatssekretär Alexander Pröll sprach im Rahmen des Summits über die KI-Pläne der Bundesregierung. Die KI-Strategie aus dem Jahr 2021 werde derzeit im Auftrag des Bundeskanzlers überarbeitet. Die neue Strategie soll die gesamte Gesellschaft mitnehmen. Erste Ergebnisse will Pröll in der kommenden Woche präsentieren.
Ein Teil ist bereits bekannt: Die Bundesregierung bemüht sich um die Ansiedlung eines KI-Zentrums in Wien, das gemeinsam mit der Wissenschaft und den Vereinten Nationen internationale Standards setzen soll. Pröll nannte Österreichs Neutralität und den UNO-Sitz in Wien als Argumente. Es gehe dabei nicht um neue Regulierung, betonte er. KI-Pionier Geoffrey Hinton unterstütze den Vorstoß grundsätzlich.
„Die Universitäten machen Österreich stark und sind ein Wettbewerbsvorteil in der Verbindung aus Wissenschaft und Wirtschaft“, sagte Pröll.
„Ein souveränes digitales Europa entsteht nicht in Brüssel, sondern in forschungsintensiven Regionen wie der Steiermark. Aus einer starken industriellen Basis, innovativen Unternehmen und engagierten Startups gestalten wir die digitale Souveränität Europas aktiv“, sagte der steirische Landesrat Willibald Ehrenhöfer.
Neu ist außerdem: Der Staatspreis für Künstliche Intelligenz wird ab 2027 beim Technology Impact Summit in Graz verliehen, kündigte Pröll an. Ausgezeichnet werden digitale Produkte, Lösungen und Prozesse aus Österreich, die ihre Wirkung bereits unter Beweis gestellt haben. Über die Vergabe entscheidet eine unabhängige Fachjury.
„Jahrhundertchance“ und der Ruf nach mehr Selbstbewusstsein
Agnes Heftberger, Chefin von Microsoft Deutschland, stellte in ihrer Keynote das wirtschaftliche Potenzial in den Mittelpunkt. In der Wachstumsprognose des Internationalen Währungsfonds liegt Österreich derzeit auf Platz 184 von 191. Mit Künstlicher Intelligenz auf heutigem Stand wäre ein Wachstum von 18 Prozent möglich, 2,24 Milliarden Arbeitsstunden könnten von KI geleistet werden, womit sich Engpässe aus dem demografischen Wandel kompensieren ließen.
Heftberger sprach von einer Jahrhundertchance für Europa: „Kein Unternehmen ist zu klein, um KI-Pionier zu werden und sich mit Ambition erfolgreich zu transformieren.“
In der Keynote Debate diskutierten Philipp Amann (Europäische Zentralbank), Georg List (AVL List), Stefan Mangard (Technische Universität Graz) und Hannah Wundsam (Austrian Startups). Ihr gemeinsamer Befund: Die Gefahr geht weniger von der KI aus als von der Bequemlichkeit der Menschen. Europa brauche mehr Selbstbewusstsein und eine gesamteuropäische Investmentstrategie, um mit Big Tech aus den USA und Asien mitzuhalten.
Philipp Töbich (SAP) und Christian Winkelhofer (Accenture) warnten in ihrer Debatte davor, durch das Streben nach Perfektion den Anschluss zu verlieren. Zukunftsforscher Tristan Horx (Horx Future) sprach in seiner Keynote am Abend von einem Epochenwandel ins digitale Zeitalter, mit dem Institutionen wie das Bildungssystem nicht Schritt halten.
Den Praxisteil bildeten wie im Vorjahr die Lightning Talks, in denen jedes Team einen konkreten Anwendungsfall vorstellte.
Use Case 1: Taceo und Technische Universität Graz
Unter dem Titel „Das KI-Rennen, das Europa noch gewinnen kann“ machten Christian Rechberger (Technische Universität Graz) und Lukas Helminger (Taceo) den Auftakt. Ihr Ausgangspunkt: Bei KI fehlen Privatsphäre, Sicherheit und Verifizierbarkeit. Rechberger fragte das Publikum, wer glaube, dass sich KIs an Policies halten.
Die Antwort der beiden ist Kryptographie: Vertrauen soll durch Mathematik entstehen und nicht durch Regeln. Daten sollen nicht nur bei Speicherung und Übertragung geschützt sein, sondern auch während sie verarbeitet werden. Möglich machen das Verfahren wie verschlüsselte Berechnung und Zero-Knowledge-Beweise. Taceo hat dafür eine kryptographische Infrastruktur für Proof of Human gebaut, einen biometrischen Abgleich, bei dem niemand die Daten sieht. Er ist als Antwort auf Deepfakes und Bots gedacht. Laut Helminger erreicht das Unternehmen damit über seine Kunden rund 20 Millionen Menschen.
Ihre Schlussfolgerung: Vertrauenswürdige KI braucht Frontier-Labs für Kryptographie, und Europa sollte sie aufbauen.
Use Case 2: Experts Inside
Gabriel Wernbacher, CEO von Experts Inside, stellte „Die KI-Roadmap für österreichische Unternehmen 2027“ vor. Grundlage sind laut eigenen Angaben Erfahrungen aus der Begleitung von 60.000 Nutzer:innen mit Copilot-Lizenz. Die häufigsten Sorgen in Vorständen seien Datenabfluss, Oversharing und Regulierung. Viele Unternehmen hätten Lizenzen gekauft, steckten aber in der Pilotphase fest oder nutzten KI ohne Struktur.
Wernbacher nannte drei Voraussetzungen, die aufeinander aufbauen: sicher, souverän und produktiv. Dazu gehören bereinigte Berechtigungen, klare Verantwortliche und Freigabestufen für KI-Agenten sowie zwei bis drei Fokusprozesse mit Kennzahlen, die vor dem Start festgelegt werden. Sein Fahrplan für die Einführung reicht über 15 Monate. Ein KI-Projekt sei kein klassisches IT-Projekt mit Start- und Enddatum, sagte Wernbacher.
Gemessen werden solle die aktive Nutzung in den Fokusprozessen, nicht die Zahl der Lizenzen. Als unerwarteten Nebeneffekt nannte Wernbacher aufgeräumte Daten und Berechtigungen.
Use Case 3: EY und AVL
Patrick Ratheiser (EY) und Gerhard Kokalj (AVL List) zeigten KI-Agenten im Projektalltag. Ihr Beispiel stammt aus einem Automotive-Projekt mit vier Partnern in drei Zeitzonen, 429 E-Mails von Lieferanten und 50 Tickets. Informationen lagen verteilt in Mails, PDFs und Tickets und mussten von Hand gesichtet werden.
Die Lösung beschrieben die beiden als Schritt vom Routing zur Orchestrierung: Mitarbeitende geben die Richtung vor, Agenten arbeiten zusammen. Fünf KI-Agenten liefern ein Briefing am Morgen, bereiten Meetings vor und nach und fassen Tag und Woche zusammen. Ein „Project Orchestrator Agent“ bündelt die Ergebnisse und priorisiert Aufgaben. Bestehende Werkzeuge sollen dadurch nicht ersetzt werden.
Kokalj bezifferte den Nutzen mit einer Stunde pro Tag, die er sich bei der Koordination großer Projekte erspare. Er müsse weniger suchen, übersehe weniger und könne das Projekt besser steuern. Künftig sollen die Agenten auch spezifische Risiken bewerten und Entscheidungen vorbereiten.
Use Case 4: FH Joanneum
Helmut Lindner und Sabine Proßnegg präsentierten Ergebnisse aus dem FFG-Projekt Radius unter dem Titel „Souveräne KI für KMU: sicher, planbar, unabhängig“. Lindner sprach lieber von Kontrollverlust als von Souveränität. Sein Beispiel war ein Installateur, der Kundenanfragen und Kalkulationsgrundlagen in ChatGPT eingibt, um schneller zu einem Angebot zu kommen.
Die Alternative ist eine eigene KI im Haus. Sie läuft auf zwei Nvidia-Spark-Rechnern, arbeitet mit lokalen Dokumenten und Handbüchern und schickt nur Suchbegriffe für die Web-Recherche ins Internet. Ab etwa 25 Nutzer:innen sei der lokale Betrieb günstiger als ChatGPT-Business-Accounts, sagte Lindner. Mehr Mitarbeiter:innen bedeuteten dabei nicht automatisch höhere Kosten.
Die Grenzen nannte das Team offen: Lokale Modelle sind schwächer als die besten Cloud-Modelle, Betrieb und Wartung liegen im eigenen Haus, und die Einrichtung braucht Fachwissen. Proßnegg ergänzte die rechtliche Seite mit DSGVO-Prüfung und den Pflichten aus der KI-Verordnung. Deren Logik sei risikobasiert: Je höher das Risiko, desto mehr Kontrolle ist nötig.
Use Case 5: Joanneum Research
Andreas Windisch stellte das Forschungsprojekt PALM vor, kurz für „Prison Analytics with LLMs“, an dem unter anderem das Bundesministerium für Justiz beteiligt ist. Wer im Strafvollzug eine Auswertung braucht, ist bisher auf Datenbankexpert:innen angewiesen. Windischs Beispiel: Ein Justizwachebeamter will wissen, wie viele Insassen einen Fernseher im Haftraum haben, und jemand muss dafür eine SQL-Abfrage schreiben.
Künftig soll ein KI-System die Frage in natürlicher Sprache entgegennehmen und die Abfrage erzeugen, samt Prüfung von Berechtigungen und Rechtsgrundlage. Die Expert:innen würden dadurch nicht wegrationalisiert, sondern für andere Aufgaben frei, betonte Windisch. Das Team setzt bewusst auf europäische Modelle wie Kolibri, die auf eigener Infrastruktur laufen, und gibt dem System nur jene Werkzeuge, die es für die jeweilige Aufgabe braucht.
Das Projekt läuft noch. Getestet wird mit Referenzfragen, Demonstrationsfragen und echten Nutzersitzungen. Offen sind laut Windisch drei Spannungsfelder: Anonymität gegen Beziehungswissen, Sprachfreiheit gegen Korrektheit und Exploration gegen Kontrolle.
Use Case 6: DaphOS und Universität Graz
Andreas Diensthuber, Mitgründer und Geschäftsführer von DaphOS, und Martin Holler (Universität Graz) widmeten sich der Dienstplanung im Gesundheitswesen. Sie bindet Führungskräfte stark, und ein fertiger Plan ist oft schon wieder überholt.
Die Lösung erstellt Dienstpläne automatisch und setzt KI nur dort ein, wo sie nötig und sinnvoll ist. Der Plan selbst entsteht durch mathematische Optimierung, die Arbeitszeitgesetze, Ruhezeiten und Qualifikationen garantiert. Wünsche der Mitarbeiter:innen werden nach Möglichkeit berücksichtigt. KI-Modelle kommen bei der Prognose der Auslastung zum Einsatz, damit sich die Besetzung am erwarteten Patientenaufkommen ausrichten lässt.
Als nächsten Schritt nannte das Team ein europäisches Foundation Model für die Prognose von Patientenströmen.
Use Case 7: MANZ und Noxtua
Susanne Stein-Pressl (MANZ) und Leif-Nissen Lundbæk (Noxtua) betitelten ihre Präsentation mit „Fachwissen trifft KI: Der europäische Weg zur Innovation“. KI mache Rechtsinformation frei verfügbar, sagte Stein-Pressl, deren Verlag über 175 Jahre alt ist. Der Engpass sei künftig nicht mehr der Zugang, sondern Verlässlichkeit, Nachvollziehbarkeit, Aktualität, Einordnung und Legitimität.
MANZ hat sich deshalb für eine Partnerschaft mit dem europäischen Rechts-KI-Anbieter Noxtua entschieden. MANZ liefert die Fachinhalte und den Zugang zum österreichischen Rechtsmarkt, Noxtua die KI-Plattform. Sie stützt jedes Ergebnis auf Quellen wie Gesetze, Urteile und Kommentarliteratur und weist sie aus. Zur Allianz gehören auch C.H. Beck, Helbing Lichtenhahn, Blendow und Ciela Norma.
Das Tempo ist hoch. Wöchentliche Releases seien inzwischen zu langsam, sagte Lundbæk, man müsse sich auf tägliche Veränderungen einstellen. Europas Datenschätze sehen die beiden als entscheidenden Vorteil im globalen KI-Rennen.
Use Case 8: Cancom
Lucas Wartscher (Cancom Austria) schloss mit „AI vs. AI: Mit künstlicher Intelligenz die Probleme lösen, die AI selbst schafft“. Sein Ausgangspunkt waren KI-Modelle, die Schwachstellen in großer Zahl finden. Er verwies auf Project Glasswing, bei dem nach eigenen Angaben zwischen April und Juli 2026 129.000 Schwachstellen gefunden wurden.
IT-Abteilungen müssen Patches also schneller einspielen und zugleich wissen, was ein Update im eigenen System auslöst. Cancom setzt dafür auf eine Multi-Agent-Plattform, die Release Notes, Konfigurationen, Bug-Datenbanken und Knowledgebase verbindet und Risiken vorbewertet. Menschen prüfen nur noch die verbleibenden fünf bis zehn Prozent.
In einem Kundenbeispiel blieben von 1.300 offenen Bugs und Fehlermeldungen 78 tatsächlich relevante Fälle, das sind sechs Prozent. Die Zeitersparnis gab Wartscher mit 80 bis 90 Prozent an. Seine Kernbotschaft: Nicht KI werde das Sicherheitsproblem der Zukunft sein, sondern Unternehmen, die KI nicht zur Absicherung ihrer IT einsetzen.
Blick nach vorn
Nach der Souveränität rückt im kommenden Jahr die Arbeitswelt in den Mittelpunkt. Der nächste Technology Impact Summit findet am 11. November 2027 wieder in Graz statt und steht unter dem Generalthema „Kompetenzen im Wandel – Organisation und Arbeitswelt im KI-Zeitalter“. Dann wird dort auch erstmals der Staatspreis für Künstliche Intelligenz verliehen.
Disclaimer: brutkasten ist Medienpartner des Technology Impact Summit.
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