12.12.2022

Diesen Haftungsrahmen müssen Startups beim AI Act beachten

Im zweiten Teil ihres Startup-Updates klärt Rechtsanwältin und AI Austria- und European AI-Mitglied Jeannette Gorzala über den Haftungsrahmen auf, der sich in den KI-Regulierungen der EU abzeichnet.
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Jeannette Gorzala gibt Überblick über den Haftungsrahmen für Startups mit Blick auf den AI Act der EU © fotomek/AdobeStock & Jeannette Gorzala
Jeannette Gorzala gibt Überblick über den Haftungsrahmen für Startups mit Blick auf den AI Act der EU © fotomek/AdobeStock & Jeannette Gorzala

Ein großes Hindernis für Startups ist die Haftungsfrage. Wer haftet für Verletzungen, die Pflegeroboter ihren Patient:innen aufgrund von Softwarefehlern zufügen? Wer haftet für ein psychisches Trauma, wenn das Smart Home seine Bewohner:innen aus ‘Rache’ für ein Update eine Woche im Keller in der Dunkelheit einschließt? Wer haftet, wenn KI-basierte HR-Systeme zur Unterstützung weiblicher Kandidatinnen überfeministische Tendenzen entwickeln und radikal alle anderen Bewerber* aussortieren?

Offene Fragen und Lücken im Haftungssystem sollen durch die Richtlinie zur Anpassung von Bestimmungen über die außervertragliche zivilrechtliche Haftung zur künstlichen Intelligenz (AI Liability Directive, AILD) und den Entwurf einer neuen Produkthaftungsrichtlinie (Product Liability Directive, PLD) gelöst werden. Dieser Beitrag gibt einen Kurzüberblick.

Software ist ein Produkt!

Die Produkthaftungsrichtlinie aus 1985 soll durch die PLD auf Stand gebracht werden und neue Entwicklungen, wie KI und IoT (Internet of Things) berücksichtigen. Daher soll Software künftig explizit auch als Produkt gelten. Geschädigte sollen auf Basis der Produkthaftung verschuldensunabhängig Ersatz für Schäden durch KI-Systeme fordern können.

Ersatzfähig sollen neben Schäden aus dem fehlerhaften Produkt inklusive Personenschäden auch Sachschäden, Datenverluste und medizinisch anerkannte psychische Schädigungen sein. Grundrechtsverstöße fallen nicht in den Anwendungsbereich der PLD, jedoch soll die AILD bei der Geltendmachung unterstützen. Die aktuelle Schwelle, dass nur Schäden über EUR 500 ersatzfähig sind, entfällt und die Dauer für eine Geltendmachung soll allgemein 10 Jahre, im Ausnahmefall 15 Jahre, betragen.

Fehlerhaftigkeit – woran hat’s gelegen?

Der Bewertungskatalog, wann Software fehlerhaft ist, wird ausgeweitet. In die Beurteilung sollen unter anderem auch folgende Umstände miteinfließen:

  1. Fähigkeit der Software, weiter zu lernen
  2. Vorhersehbare Verwendung und missbräuchliche Verwendung
  3. Anforderungen an Produkt und Cybersicherheit

Damit wirken PLD und der AI Act insbesondere bei Hochrisiko KI-Systemen (z.B. HR, Bildung, Banken, Versicherungen, Justizwesen, Sicherheitskomponenten bei bestimmten Maschinen, etc.) zusammen.

Show me the evidence!

Neu ist eine Verpflichtung, dass Unternehmer:innen verpflichtet sind, Beweismittel offenzulegen, die ein Kläger oder eine Klägerin zum Nachweis von Ansprüchen benötigt. Der Wissensvorsprung von Hersteller:innen gegenüber Verbraucher:innen soll dadurch abgebaut werden. In der Praxis kritisch wird hier die Balance von Informationsrechten und dem Schutz von Betriebs- und Geschäftsgeheimnissen sein sowie die Verhinderung von Missbrauch dieses Instruments.

Achtung vor den Vermutungen der PLD und AILD!

Die Beweispflicht für Fehlerhaftigkeit des Produkts, Schaden und Kausalität zwischen Fehlerhaftigkeit und Schaden trägt grundsätzlich der Kläger. Die PLD führt jedoch eine Reihe von Vermutungen für das Vorliegen einer Fehlerhaftigkeit sowie das Bestehen eines Kausalitätszusammenhangs ein, die vom Beklagten selbstverständlich widerlegt werden können.

Ebenso führt die AILD für die verschuldensabhängige Haftung drei unterschiedliche Kategorien von widerlegbaren Vermutungen des Kausalzusammenhangs ein, nämlich allgemein, speziell für Hochrisiko KI-Systeme und in Ausnahmefällen für KI-Systeme in der persönlichen Verwendung. Die Vermutungen in der PLD und AILD sind jeweils komplex mit einer Vielzahl an Voraussetzungen und Abhängigkeiten gestaltet, weshalb hier auf die nähere Behandlung verzichtet wird – außer bei Interesse.

What’s next?

Die Konsultationen und der Gesetzesprozess laufen noch. Unabhängig in welcher konkreten Form das neue Haftungsregime kommt ist es wichtig, für alle Programmierer:innen, Softwareentwickler:innen, Startups und Unternehmer:innen, die Komponenten oder ganze Systeme selbst erstellen, liefern oder anbieten, ihre eigene Position und die Position ihrer Produkte und Dienstleistungen in dem geplanten Haftungsregime zu finden. Darauf aufbauend können Haftungsrisiken im Unternehmen identifiziert, abgefedert und gezielt gesteuert und gemanaged werden.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


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


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Die Partner von No Hype KI
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