Künstliche Intelligenz gilt als echter Zukunftsmarkt – eine Technologie, die in nahezu jeder Branche ihren Einsatz sucht. Ob es die IT-Riesen der USA oder die aufstrebenden Tech-Firmen aus China sind – die beiden führenden Wirtschaftsmächte gelten als jene Märkte, die am meisten von Artificial Intelligence profitieren werden, während Europa mehreren Studien zufolge zurückzufallen scheint.

In Österreich haben jetzt vier Gründungsmitglieder den Verein AI Austria ins Leben gerufen. Magdalena Hauser (Geschäftsführerin des I.E.C.T.), Clemens Wasner vom AI-Startup Enlite.ai, Stefan Engl (Mitgründer von Kjero) und Dietmar Millinger (www.grex-app.com) stellen den Vorstand des Vereins und wollen dabei helfen, Österreich zu einem international relevanten Player im Bereich Künstlicher Intelligenz zu machen. Eine Mitgliedschaft für KMU startet bei 500 Euro, Startups und Studenten bekommen Sondertarife und müssen im 1. Jahr keinen Beitrag zahlen.

Zum Start wurden international anerkannte Größen als Ehrenmitglieder eingebunden, darunter Deep-Tech-Investor und ARM-Mitgründer Hermann Hauser, Alois Saria, vom Management-Team des Human Brain Project und Robert Trappl, Gründer und Leiter des OFAI (Austrian Institute for AI). Im Interview mit Trending Topics erklärt der Vorstand von AI Austria, was Mitglieder des Vereins bekommen, was die neue Datenschutzverordnung (DSGVO) für die AI-Forschung und -Entwicklung bedeutet und welche Strategie Europa im Wettrennen mit den USA und China fahren sollte.

Trending Topics: Was sind die Ziele von AI Austria, und warum wurde dazu ein eigener Verein gegründet?

Unsere Vision ist es, Österreich zu einem führenden Player im Bereich Artificial Intelligence zu machen. Das reicht von Forschung in technischen, gesellschaftlichen und ethischen Fragen bis hin zur praktischen Anwendung von AI im Unternehmenseinsatz.

AI wird weltweit als das bestimmende Thema der nächsten Jahrzehnte gesehen. Bemerkenswert daran ist, dass diese Einschätzung nicht nur von Tech-CEOs wie Elon Musk, Mark Zuckerberg oder Sundar Pichai stammt, sondern auch von einer stetig wachsenden Zahl an Regierungschefs wie Justin Trudeau, Emmanuel Macron, Xi Jinping und Wladimir Putin geteilt wird. Letztere sind es auch, die mit Milliardeninvestitionen die eigene Gesellschaft und Wirtschaft AI-ready machen wollen. Ein Land ist in diesen Aufzählungen leider immer abwesend: Österreich.

Der wirtschaftliche Erfolg in unserem Land ist zu einem großen Teil dem cleveren Einsatz von Technologie zu verdanken. Allein deshalb können wir es uns nicht leisten, bei der wichtigsten Entwicklung der nächsten Jahrzehnte nur Zuseher zu sein. Vielmehr muss schnellstmöglich eine Vernetzung aller relevanten Player aus Wissenschaft, Wirtschaft, Lehre erfolgen sowie in weiterer Folge die Verabschiedung einer nationalen AI-Strategie inklusive Maßnahmenplan. Wir wollen mit AI Austria hier einen Beitrag leisten.

Mitgliedern/Partnern wird eine ganze Reihe an Vorteilen versprochen. Wie viel kostet eine solche Mitgliedschaft, und wen wollt ihr damit ansprechen?

Grundsätzlich wollen wir alle ansprechen, die sich mit dem Thema AI beschäftigen oder daran interessiert sind, diese Thema in Österreich voranzutreiben. Das kann vom Studenten bis hin zum Großunternehmen sein. Wir bieten unseren Mitgliedern Sichtbarkeit, Vernetzung, Unterstützung bei Förderungen, Zugang zu Informationen sowie die Teilnahme an Arbeitsgruppen. So sind wir z.B. gerade dabei, Arbeitsgruppen zum Thema Curriculum für AI und Machine Learning aufzusetzen. Mitglieder können hier mitarbeiten und somit die Zukunft Österreichs positiv mitgestalten.

Eines der aktuell wichtigsten Vorhaben des Vereins ist die Herausgabe des „AI Austria Report“, in dem der aktuelle Status sowie die Chancen von AI und Machine Learning in Österreich dargelegt werden. Um möglichst konkrete Handlungsempfehlungen für Politik und Verwaltung zu erarbeiten, passiert dies unter Miteinbeziehung unserer Mitglieder, um ein fundiertes und holistisches Bild zu erlangen.

In einer neuen Studie von Roland Berger und Asgard kommt Österreich gar nicht vor, was AI-Startups angeht? Wie viele „echte“ AI-Startups gibt es in Österreich eurer Analyse nach?

Asgard ist ein deutscher VC der in den letzten Jahren die „AI Landscape“ von zunächst Deutschland, später Europa und seit neuestem in Partnerschaft mit Roland Berger auch weltweit herausgibt. Der große Unterschied zu vergleichbaren „AI Landscapes“, wie es z.B. Swisscom für die Schweiz macht oder EnliteAI für Österreich, liegt darin, dass sich Asgard fast nur an Investment bzw. Funding Rounds orientiert. Angesichts dieser Vorgehensweise und der vergleichsweise niedrigen Höhe von Funding Rounds in Österreich verwundert es nicht, dass es nur wenige heimische Startups in diese Liste geschafft haben. AI als reines Startup-Thema zu behandeln, ist aber im Kontext der Gesamtwirtschaft ohnehin nicht sinnvoll. Wie wir erst vorige Woche auf der Applied AI Conference gesehen haben, gibt es in Österreich eine große Anzahl an innovativen KMUs und Großunternehmen, die den internationalen Vergleich nicht scheuen müssen.

Bevor man die Anzahl an „echten“ AI-Startups beantworten kann, macht es zunächst Sinn festzuhalten, was ein solches ausmacht: Eigenständiges Entwickeln und Trainieren von Machine- und Deep-Learning-Modellen in einem Ausmaß, das über das bloße Anwenden von bereits existierenden Frameworks hinausgeht. Folgt man dieser Definition, sind wir aktuell bei 30 bis 40 Startups, die ich in die Kategorie „Applied AI“ geben würde, Tendenz erfreulicherweise stark steigend. Was bei uns nicht oder nur sehr selten anzutreffen ist, sind sogenannte DeepTech-Startups, welche die Grenzen der technischen Möglichkeiten von AI erweitern. Cortical.io verdient hier eine extra Erwähnung. Das bereits in 2011 gegründete Startup setzte Jahre vor dem aktuellen AI-Hype auf neue Wege zur Textsuche und Analyse und stellt mit insgesamt 6,3 Millionen Euro Funding eine Ausnahmeerscheinung dar.

Wer sind die Vorzeige-Firmen und Forscher im AI-Bereich in Österreich?

Zu den Spitzenforschern zählen zweifellos Sepp Hochreiter (hier im Interview), der bereits in den 1990ern an der JKU Linz mit LSTM die AI Technologie hinter Siri und Alexa entwickelt hat. Robert Trappl gehört als großer Visionär ebenfalls dazu, da er bereits 1984 mit dem OFAI eine der ersten Forschungseinrichtungen für AI gegründet hat und in dem Feld forscht. Die beiden und ihre Teams stellen aber nur die Speerspitze einer weitaus breiteren Basis dar, die sich erfreulicherweise quer durch alle Bundesländer zieht. Was Startups und Firmen anbelangt, wäre es angesichts von über 130 Playern in der aktuellen AI Landscape nicht fair, Einzelne herauszuziehen.

Ist die DSGVO hinderlich für AI, wenn es um die Verarbeitung von Daten geht?

Die Simple Antwort: ja. Die korrekte Antwort – es kommt darauf an, was wir daraus machen. Europa bzw. Gesetzgeber generell haben die Web 2.0-Ära komplett verschlafen, was sich an jüngsten Skandalen und den Oligopolen im Tech-Sektor zeigt. Nachdem man sich dieses Umstandes langsam aber sicher bewusst wird, ist es nur eine Frage der Zeit, bis noch strengere Regulierung kommen wird, bis hin zur Anwendung des Kartellrechts. Dass sich eine strengere Anwendung von Gesetzen langfristig in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln kann, hat man in den letzten Jahrzehnten am Beispiel der europäischen Automobilindustrie bzw. der japanischen Elektronikindustrie gesehen. In beiden Fällen haben Vorgaben in den Bereichen Energieverbrauch bzw. Umweltbelastung dazu geführt, dass große Sprünge bei der Effizienz erreicht werden konnten. US-Hersteller, die diesem Druck nicht ausgesetzt waren, haben diese Trends verschlafen und spielen heute nur noch eine untergeordnete Rolle in beiden Industrien. Es ist nicht auszuschließen, dass strengere Datenschutzverordungen dazu führen werden, dass europäische Unternehmen bei Daten-Synthetisierung bzw. neuen AI-Methoden, die mit weitaus weniger Samples auskommen, führend sein werden.

Die Arbeit mit AI und Machine Learning erfordert den Zugang zu Daten. Bei zu enger Auslegung der DSGVO kann damit durchaus eine Bremse für den Einsatz von AI und Machine Learning in gewissen Bereichen entstehen. Insbesondere die Notwendigkeit, Daten von Nutzern löschen zu können, kann für ein Unternehmen, das aus den Daten Modelle generiert hat, eine spannende Herausforderung erzeugen. Wie damit umgegangen wird, ist noch zu klären.

Welche Strategie sollte Österreich und Europa fahren, um zwischen den beiden Großmächten USA und China zu bestehen?

Die eigenen Stärken stärken und neue Stärke finden. Das gilt sowohl für unsere Wirtschaft aber insbesondere auch für unsere Forschungs- und Ausbildungseinrichtungen. Europa hat im Vergleich zu den USA immer noch eine starke Industrie, die einen großen Teil der Ökonomie ausmacht. Hier gilt es durch cleveren Einsatz von AI und Machine Learning bestehende Wertschöpfungsketten zu optimieren, aber auch neue Einsatzgebiete für Produkte zu erschließen. Dies kann nur dann nachhaltig erfolgreich sein, wenn wir es schaffen, die richtigen Rahmenbedingungen für Forschung und Ausbildung, aber auch Investoren und innovative Startups zu schaffen.

Um jedoch gegen China zu bestehen, muss Europa einen weiteren wesentlichen Standortnachteil beseitigen: Die Inhomogenität des Marktes sowie die hohe Anzahl an unterschiedlichen lokalen Regulierungen.

AI-Lösungen können breit skaliert ausgerollt werden. In Europa ist das schwieriger. Als Österreicher denkt man zuerst an Österreich, dann an den DACH-Raum und dann wird es unklar. Eine Skalierung von Österreich auf die ganze EU ist kein bekanntes Rollenmodell. Hier ist es klar die Aufgabe der EU, entsprechende Rahmen zu schaffen. Damit könnten aber wieder innovative Lösungen und neue Stärken entstehen, die z.B. eine effiziente Verarbeitung von europäischen Sprachen, was wiederum ein Vorteil gegenüber z.B. amerikanischen Produkten sein kann, die sich zumeist auf Englisch und Deutsch beschränken.

Wenn ihr euch Citizen Score oder IJOP in China anseht – ist AI nicht der Hebel für den ultimativen Überwachungsstaat? Wie kann man verhindern, dass AI für solche staatlichen Zwecke eingesetzt wird?

Solche Überwachungssysteme kommen auch ohne AI aus. Einfache Statistik reicht aus, um einen Überwachungsstaat zu betreiben. Natürlich macht es Machine Learning einfacher solche Systeme zu bauen, aber die Kernursache liegt in der Struktur der Gesellschaft, nicht in der Technologie. Und dort muß auch angesetzt werden. Eine freie und reife Zivilgesellschaft wird ein solches System nicht wissentlich zulassen. China zeigt jedoch, dass eine solches System nicht unbedingt mit Ablehnung aufgenommen wird, wenn sich aus der permanenten Überwachung Zugewinne in Komfort und wahrgenommenen Sicherheit ergeben. Hier haben wir offensichtlich sehr verschiedene Auffassungen über Freiheit und Privatsphäre zwischen den Gesellschaften. Viel mehr Risiko liegt darin, wenn solche Überwachungssysteme ohne Konsens der Gesellschaft eingeführt werden. Und das ist zum Beispiel im Westen der Fall. Es ist sehr spannend zu sehen, wie in den USA die Geheimdienste schrittweise mehr Überwachung der eigenen Mitbürger ausbauen und nicht daran gehindert werden.

Aber es wäre doch eine super Idee, eine AI zu bauen, die alle Spuren einer Person im Internet findet und unkenntlich macht. Eine Art Staubwedel, der meine Spuren löscht oder überdeckt. Das wäre doch eine Idee für ein Startup, oder?

Anmerkung: Das Team von AI Austria hat die Antworten gemeinsam verfasst.