29.08.2018

Braucht Österreich eine eigene KI-Forschung?

Gegenposition. Soll Österreich sich im Bereich künstliche Intelligenz auf die Anwenderseite konzentrieren? Oder ist die Entwicklung proprietärer Lösungen im Land bzw. in Europa wichtig? Repliken zu einem Interview mit Franz Dornig, Leiter des Cognitive Solutions-Bereichs von IBM Austria.
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Kräftner und Hirschbrich: Österreich braucht eigene KI-Forschung
(c) Celum / (c) Updatemi: Michael Johann Kräftner und Michael Hirschbrich mit einer Replik zu Aussagen des IBM-Managers Franz Dornig.

AI-Startup ist nicht gleich AI-Startup. Der Begriff künstliche Intelligenz wurde in den vergangenen Jahren zu einem der beliebtesten Buzzwords – nicht nur in der Startup-Szene. Fast jeder nutzt (angeblich) KI. Bloß: Die wenigsten arbeiten selber an proprietären Lösungen, also eigenen künstlichen Intelligenzen. Der überwiegende Großteil der Unternehmen, die von KI sprechen, ist auf der reinen Anwenderseite. Man nutzt APIs, vor allem der großen Player im Feld, etwa von Google, Salesforce, Amazon, Microsoft und IBM, die viel Geld in KI-Forschung investieren. Und klar: Es kann auch nicht jeder eine eigene Artificial Intelligence entwickeln.

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KI-Forschung: Kann Österreich “kaum mithalten”?

“Alarmierend ist allerdings, wenn Vertreter dieser dominierenden Konzerne uns explizit ‘raten’, auf angewandte KI zu setzen, anstatt selbst KI-Fähigkeiten zu entwickeln”, sagt Michael Hirschbrich, Gründer und CEO des Startups Updatemi, das mit Apollo.ai an einer eigenen KI-Lösung arbeitet. Er spielt auf ein Interview an, das vor wenigen Tagen im brutkasten erschien. Dort sagte Franz Dornig, Leiter des Cognitive Solutions-Bereichs von IBM Austria, unter anderem, dass Österreich in der Entwicklung der KI-Kerntechnologie mit großen Nationen “kaum mithalten” könne. Zugleich ortete er eine große Chance im Anwender-Bereich – Österreich habe sogar das Potenzial, hier weltweit zu führen.

Europäische Lösung für “wichtigstes Zukunftsfeld”

“Übersetzt: Wir sollten als Österreich keine Forschung im wichtigsten Zukunftsfeld AI machen und uns darauf fokussieren, IBM-Kunde zu sein”, kommentiert Hirschbrich. Auch Michael Johann Kräftner, Gründer und CEO von Celum, das ebenfalls an proprietären KI-Lösungen arbeitet, gibt sich mit den Aussagen Dornigs nicht zufrieden: “Sich lediglich auf die Anwendung zu konzentrieren würde bedeuten, dass man nicht nur das Thema sondern auch die Hoheit über alle Daten, die notwendig sind, abgibt”, sagt er. Dabei will er Österreich nicht isoliert betrachten. Vielmehr brauche es in der Grundlagenforschung eine europäische Lösung.

“Ich halte das für den genialsten Schachzug der wirtschaftlichen Weltgeschichte.”

Wohlstand in Gefahr?

Warum also die eigene KI-Forschung? Hirschbrich greift zu drastischen Worten: “Wenn wir die Forschung an Künstlicher Intelligenz aufgeben, verlieren wir in ein bis zwei Generationen unser Wohlstandsniveau”. Denn KI werde, so seine Überzeugung, zum Motor der Gesamtwirtschaft werden. Sie verändere die “DNA” wirtschaftlichen Handelns. “Es ist egal ob wir KI im Bereich Business Intelligence, der Mobilität, Medizin, Sicherheit oder anderen Segmenten einsetzen, sie wird alle diese Bereiche dominieren. Das Besitzen von KI-IP (Anm.: geistiges Eigentum an KI) wird somit zur wichtigsten wirtschaftlichen Zukunftsfrage”, sagt der Gründer.

“Das Silicon Valley ist nicht unser Feind”

Dabei stellt Hirschbrich, der sein Unternehmen Updatemi selbst dort gegründet hat (weitere Standorte in Linz und Wien), klar: “Das Silicon Valley ist nicht unser Feind”. Die Champions dort seien Partner und Vorbilder. Google etwa habe “so ziemlich alles richtig gemacht”. Man habe ein florierendes Geschäftsmodell mit Daten entwickelt (v.a. Adwords in der Google Suche), die die Basis für “mächtige” KI seien. “Ich halte das für den genialsten Schachzug der wirtschaftlichen Weltgeschichte. Ähnlich genial waren nur etwa die Erfindung einer Gemeinschaftswährung in der Qin-Dynastie (200 v Chr.), die Basis für unermessliches Wachstum war, oder etwa die Gründung der Standard Oil Company durch John D. Rockefeller, der damit den wesentlichen Antrieb der amerikanischen Wirtschaftsgeschichte schuf”, sagt Hirschbrich.

Archiv: Michael Hirschbrich im Video-Interview

Hoffen auf den “Lucky Punch” in der KI-Forschung

Aber: “Nichts entbindet uns von unserer Verantwortung, selbst proprietäre KI-Champions zu werden”. Und hier habe Europa einen massiven Aufholbedarf. “Europa hat längst keine eigenen relevanten Betriebssysteme mehr, oder Technologieanbieter im Mobility-Bereich. Egal für welchen Markt wir heute eigene mobile Anwendungen entwickeln, ein Drittel unserer Umsätze wandert zu Apple oder Google”, sagt Hirschbrich. Celum-Gründer Kräftner ergänzt: “Österreich und Europa haben im Bereich KI, wie in fast allen anderen IKT Bereichen das Problem, dass es keine Leitbetriebe gibt. Man wird damit immer nachhinken und muss auf einen ‘Lucky Punch’ in der KI-Forschung hoffen. Diesen kann man aber auch mit den im Vergleich geringen Budgets und kleineren Playern absolut schaffen”.

“Die Lösung liegt in Finanzierungsstrukturen, die ein unabhängiges AI-Ökosystem ermöglichen.”

Kleinere Player schnell an Unis anbinden

Dann käme es aber zum Problem, dass mangels Leitbetrieben im Erfolgsfall schnell ein amerikanischer oder bald ein asiatischer Player komme und sich das Unternehmen und die Technologie kaufe – “unter lautem Geklatsche der lokalen Szene”. Stattdessen müssten die verhältnismäßig kleineren Player schneller an die Unis angebunden werden und “nicht als KMU Feigenblatt in EU-Projekten verheizt werden”, so Kräftner. Und man müsse sich politisch, wie auch als Unternehmen etwas mehr pro-europäisch geben. “Es geht darum, eben zum Beispiel nicht unbedingt eine AI-Lösung bei einem großen US-Player zu kaufen, sondern zu schauen was es vergleichbares und – ja, eventuell riskanteres – in Europa gibt”.

“Jetzt erst recht!”

Kräftner resümiert: “Insgesamt liegt die Lösung in Finanzierungsstrukturen, die ein unabhängiges AI-Ökosystem ermöglichen, von der Grundlagenforschung, über die angewandte Forschung bis zum Exit aus eben dieser in größere Verbünde”. Und Michael Hirschbrich appelliert: “Europäische Politiker und CEOs, die diese Brisanz nicht verstanden haben, handeln fahrlässig. Das wird viel öffentliches und privates Geld brauchen, sehr viele Talente die diese europäische Challenge mit gewinnen wollen. Und vor allem braucht es, angesichts der Größe der Herausforderung, die Fähigkeit, die wir auch als Unternehmer beweisen müssen: Nämlich jenen, die uns täglich sagen, warum etwas nicht geht oder eh keinen Sinn hat, ein ‘Jetzt erst recht!’ selbstbewusst zu entgegnen – gefolgt von beeindruckenden Taten”.

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Logo von OpenAI
Foto: Adobe Stock

Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.


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