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Hill ist Publizist und Buchautor. Er war Holtzbrinck-Fellow am Wissenschaftszentrum Berlin.

Gastkommentar Deutschland und die EU fahren eine völlig verfehlte KI-Strategie

Künstliche Intelligenz produziert zu viel Hype und zu wenig Erfolg. Das Silicon-Valley-Modell ist für Europa und Deutschland nicht erstrebenswert.
  • Steven Hill
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Der Wettlauf um die Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) hat begonnen. KI steht für die nächste Welle technologischer Neuerungen und wird die Triebkraft der Zukunft sein. In den USA, wo Präsident Trump einen Handelskrieg mit Verbündeten und Konkurrenten begonnen hat, ist Technologie ein Bestandteil sowohl der Wirtschaft als auch der Militärstrategie.

Offizielle Gespräche konzentrieren sich zunehmend auf eine neue Art von „KI-Nationalismus“. China betrachtet seine technologische Entwicklung schon lange als Erweiterung seiner allgemeinen nationalistischen Agenda.

Wie schaut es mit Deutschland und der EU aus? Das Land des „Sozialkapitalismus“ hinkt im KI-Wettlauf hinterher. Und nun, wo sein schlummerndes Bewusstsein erwacht ist, läuft Deutschland Gefahr, beim Nachholen seiner Versäumnisse die falsche Strategie zu fahren. Sowohl die jüngsten EU-Vorschläge als auch Deutschlands neuer Strategieplan, der im Dezember vorgestellt wird, bemühen sich darum, das Silicon-Valley-Modell zu kopieren. Das ist jedoch nicht möglich und darüber hinaus auch nicht erstrebenswert.

Die Europäer klagen darüber, dass es kein europäisches Google, Apple, Facebook oder Amazon gibt, und vergessen dabei, dass viele der neuen Technologien nur dank der enormen Militärausgaben entwickelt werden konnten, die jahrzehntelang ins Silicon Valley flossen.

In den 1930er-Jahren und während des Zweiten Weltkriegs war das Gebiet um San Francisco ein wichtiger Forschungs- und Technologiestandort der US-Regierung. Die nahe gelegene Stanford University zog in den 1950er- und 1960er-Jahren die talentiertesten Forscher an und vermittelte sie an Unternehmen wie Fairchild Semiconductor und Bell Telephone Laboratories, deren Forschung einen militärischen Schwerpunkt hatte. Beispielsweise wurde in diesen Unternehmen an einer Reaktion auf den Sputnik-Satelliten der Sowjetunion gearbeitet.

Im Jahre 1969 betrieb das Stanford Research Institute einen der vier ersten Netzwerkknoten, aus denen der vom Militär finanzierte Vorläufer des heutigen Internets, Arpanet, bestand. Andere vertraute Technologien wie Apples Assistentin Siri, die über Spracherkennung verfügt, das World Wide Web und Google Maps begannen als Projekte der DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency), einer Organisation für militärische Forschungsprojekte.

Das US-Militär finanziert kräftig mit

Angesichts dieser stabilen Basis an Forschungs- und Entwicklungsinvestitionen befanden sich die Risikokapitalgeber, die ihr Privatvermögen in neue Unternehmen und Technologien investierten, in einer privilegierten Situation. Sieben von zehn Start-up-Unternehmen im Silicon Valley scheitern, und neun von zehn erzielen niemals Gewinne, aber die Unternehmen, in die viele Kapitalgeber investierten – Google, Amazon, Facebook, Apple –, haben sich als äußerst profitabel erwiesen und beherrschen den Markt. China fährt eine ähnliche staatlich finanzierte Strategie.

Sind Deutschland und die EU auf einen derartigen risikoreichen, vom Militär finanzierten und teuren Entwicklungsverlauf vorbereitet? Das ist unwahrscheinlich. Die vor Kurzem vorgestellten deutschen und europäischen Investitionsstrategien für die KI-Entwicklung sind ein Anzeichen des Fortschritts. Doch sie haben Schwächen. Die Fördermittel sind sehr – bis zum Jahr 2020 stellt die EU 1,5 Milliarden Euro zur Verfügung, Deutschland, Frankreich und das Vereinigte Königreich versprachen gemeinsam, weitere 2,8 Milliarden bereitzustellen.

Zum Vergleich: Das chinesische Unternehmen Alibaba wird in den nächsten drei Jahren 13 Milliarden an Investitionen tätigen, und die chinesische Regierung wird knapp zwei Milliarden in den Bau eines nationalen KI-Technologieparks in Peking investieren. Im Jahre 2017 verzeichnete das US-Militär Ausgaben in Höhe von 7,4 Milliarden Dollar für nicht geheime KI-Projekte und verwandte Felder (Big Data und Cloud-Computing), das entspricht einem Anstieg von 32 Prozent seit 2012.

Zudem investierte das Militär viele Milliarden US-Dollar in geheime Forschungs- und Entwicklungsprojekte. Hier sind die Zahlen nicht bekannt. Dass Deutschland und Europa jemals ähnlich hohe Investitionen wie die Unternehmen und Regierungen der USA und Chinas tätigen werden, scheint unwahrscheinlich.

Eine KI-Vision ist nicht vorhanden

Es wird viel darüber geschrieben, dass KI Arbeitsplätze vernichte und zur Fusion von Mensch und Maschine führe. Jedoch wird nicht genug erörtert, welche Art von KI-Forschung am meisten im Dienste des Gemeinwohls sei. Es besteht die reale Gefahr, dass wir das wahre Potenzial dieser Technologie nicht erschließen werden.

Momentan existieren zwei grundlegende Herangehensweisen an die KI-Forschung – die der größeren Labore in der Privatindustrie und die der Forschungslabore an den Universitäten. Beiden Ansätzen gelingt es nicht, eine angemessene Antwort auf die komplexen Herausforderungen zu formulieren.

Die Forschungslabore von Unternehmen wie Google, Amazon und Facebook verfügen über viele Ressourcen, aber da ihr Fokus nur auf Gewinnmaximierung liegt, konzentrieren sie sich auf kommerzielle Ziele wie Werbeeinnahmen, Marketing, die Gewinnung persönlicher Daten und die Überwachung von Inhalten. Das führt nicht zu neuen Lösungsansätzen für die globalen Probleme der Menschheit.

Universitätslabore stehen vor der Herausforderung, dass sie klein sind. Ein Algorithmus funktioniert nur selten beim ersten Mal, und es muss zahllose Stunden herumexperimentiert werden, um ihn korrekt zu programmieren. Dieser Prozess kann durch automatisches Lernen beschleunigt werden, aber das setzt wiederum Erfahrung in einer Reihe von KI-Subfeldern voraus.

Philipp Slusallek, wissenschaftlicher Direktor des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI), sagt, dass die meisten KI-Forschungstätigkeiten „überwiegend isoliert vonstattengehen, in separaten Forschungsgruppen, die ihre eigenen Methoden und Infrastrukturen schaffen und ihre eigenen Datensätze erstellen. Derzeit gibt es weder einen systematischen Ansatz noch eine gemeinsame Plattform, um diese Forschungsgruppen zusammenzubringen.“

So ist es dann kein Wunder, dass künstliche Intelligenz in der realen Welt mit Schwierigkeiten zu kämpfen hat. Die Fehler im Facebook-Algorithmus sind legendär. Einige der besten Bilderkennungssysteme schießen unglaubliche Böcke. Der von Microsoft zur Interaktion mit Internetnutzern in sozialen Netzwerken entwickelte KI-Chatbot Tay musste wieder abgeschaltet werden, nachdem er gelernt hatte, die rassistischen Sticheleien der Nutzer nachzuahmen, und damit begann, Hitler-Zitate zu posten, den Holocaust zu leugnen.

Hier gibt es also mehr Hype als Errungenschaften. KI-Nationalismus und Wettbewerbsdenken zwischen den Nationen, insbesondere hinsichtlich der militärischen Verwendung von KI, erhöhen nur die Komplexität der Lage.

Ein Cern für KI!

Immer mehr Wissenschaftler und politische Fürsprecher kommen zu dem Schluss, dass es deshalb gemeinschaftlicher internationaler Bemühungen bedarf, um eine gute KI-Forschungsagenda zu erarbeiten. Einige Wissenschaftler haben die Gründung eines Cern für KI vorgeschlagen.

Das Cern ist die Europäische Organisation für Kernforschung, die größte Forschungseinrichtung der Welt für Teilchenphysik. Im Falle einer Orientierung an diesem Modell könnte sich ein kapitalstarkes Konsortium für KI-Wissenschaft und -Forschung gemeinschaftlich auf das Gemeinwohl konzentrieren und Methoden, Algorithmen, Daten und Anwendungen teilen.

Anstelle eines Wettlaufs um Vorherrschaft würde ein Cern für KI eine öffentlich verfügbare Grundarchitektur bereitstellen. Wie bei der Schaffung des Internets würde regierungsfinanzierte Innovation das Netzwerk erschaffen, dem sich dann viele kleinere Start-ups und Universitäten anschließen könnten, ohne von Facebook, Google oder Amazon verschlungen zu werden. Das würde den Wettbewerb ankurbeln und für mehr Neuerung sorgen als das gegenwärtige monopolistische Entwicklungsmodell.

Ein Cern für KI-Forschung könnte auch dazu beitragen, Abhilfe für ein weiteres europäisches Problem zu schaffen – den Mangel an Datenmaterial. Zur Entwicklung künstlicher Intelligenz benötigt man riesige Mengen an Daten, die von Algorithmen mit einer enormen Rechenleistung und unter Höchstgeschwindigkeit durchkämmt werden.

Künstliche Intelligenz speist sich aus Daten – und Europa hat keine kohärente Datenquelle, weil es nicht über große, datenintensive, kommerzielle Unternehmen wie die chinesischen Unternehmen Alibaba und Tencent oder Google, Facebook und Amazon verfügt, die große Mengen an Kundendaten gewinnen können.

Ein Cern für KI-Forschung könnte ein neues Konzept für die Speicherung privater Informationen erarbeiten und diese fortan als „soziale Daten“ definieren, die als Teil des Gemeinguts geschützt werden müssen. Das ist eine fortschrittlichere Vision für unsere Daten, als es Einzelpersonen zu erlauben, zu „Daten-Aktionären“ zu werden, und es Facebook und Google für einen Spottpreis zu erlauben, unsere persönlichen Daten zu analysieren und zu Geld zu machen.

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