Digitale Souveränität wahren

Soll sich KI auf breiter Basis durchsetzen, ist es notwendig, dass die Industrie und auch die Verbraucher Vertrauen in die Technologie gewinnen.

Die TREND-REPORT-Redaktion sprach mit Professor Holger Hanselka, Präsident des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) und Mitglied im Lenkungskreis der Plattform Lernende Systeme.

Herr Prof. Hanselka, welche Chancen bieten sich für den Standort Deutschland im Kontext neuer KI-Technologien?
Lernende Systeme, die auf Methoden und Technologien der künstlichen Intelligenz basieren, werden zunehmend zum Treiber der Digitalisierung in Wirtschaft und Gesellschaft. Man denke nur an Industrie 4.0, medizinische Diagnostik, autonomes Fahren sowie die Unterstützung von Rettungskräften in Katastrophengebieten. Das wirtschaftliche Potenzial dieser Systeme für Deutschland ist enorm: Bereits heute entstehen völlig neue Geschäftsmodelle, welche die traditionellen Wertschöpfungsketten drastisch verändern. Dies bietet Chancen für neue Unternehmen, kann aber auch zur Bedrohung für etablierte Marktführer werden, wenn diese nicht rechtzeitig reagieren. In Deutschland ist es unser erklärtes Ziel, dass künstliche Intelligenz dem Menschen dienen soll, nicht umgekehrt. So steht es auch in der KI-Strategie der Bundesregierung. Dies ist auch der Kerngedanke der Plattform Lernende Systeme, in der Politik, Wirtschaft und Wissenschaft zusammenarbeiten, um die Chancen, die KI bietet, bestmöglich für Deutschland zu nutzen.

Die deutschen Investitionen in KI-Technologien, im Vergleich zu den USA und China, fallen eher nüchtern aus. Wie können wir mit der Forschung am Ball bleiben?
In unserer Forschung zu Industrie 4.0, beim autonomen Fahren oder auch im Bereich der Entwicklung von lernenden Systemen für lebensfeindliche Umgebungen nehmen wir in Deutschland bereits einen Spitzenplatz ein. So halten deutsche Unternehmen weltweit die meisten Patente zum autonomen Fahren. Auch in der IT-Sicherheit, einer wichtigen Voraussetzung für Industrie 4.0, sind wir wissenschaftlich weit vorne. Beispielsweise erforschen wir am Karlsruher Institut für Technologie in unserem Kompetenzzentrum für IT-Sicherheit KASTEL, wie sich KI nutzen lässt, um gegen Angreifer gewappnet zu sein, und wie man sich gegen menschlich und künstlich intelligente Angreifer-Systeme wehrt. Damit die Industrie Vertrauen in KI gewinnt, ist es erforderlich, dass wir die digitale Souveränität wahren können. Die Herausforderung im Zusammenspiel von Wissenschaft und Wirtschaft ist aktuell, dass wir unser Wissen rasch für neue KI-Anwendungen und Geschäftsmodelle nutzen, denn lernende Systeme sind ein zentraler Wettbewerbsfaktor für die Zukunftsfähigkeit des Innovations­standortes Deutschland.

Wie können wir mehr Start-ups im Kontext der neuen Technologien an den Start bringen und fördern?
Wichtig ist eine Gründerförderung auf allen Ebenen. Daher sieht die KI-Strategie der Bundesregierung konkrete Maßnahmen vor, um die Zahl der Gründungen im Bereich der KI zu erhöhen, von Beratungsangeboten bis hin zur Bereitstellung von Wagniskapital. Klar ist: Das Wissen, das wir aktuell in Deutschland haben, müssen wir in den Markt bringen, sodass es der Gesellschaft und Wirtschaft nutzt. Auch am KIT fördern wir massiv Ausgründungen. Zwei Beispiele: Das 2016 gegründete Unternehmen „Understand ai“ mit Wurzeln am KIT kombiniert Machine Learning mit menschlicher Sorgfalt und bereitet mithilfe selbstlernender Algorithmen Daten für das autonome Fahren auf. „Things Thinking“ setzt KI ein, um große Textmengen in kurzer Zeit zu analysieren, was beispielsweise Wirtschaftsprüfern, Steuerberatern und Kanzleien weiterhilft. Wichtig ist, dass wir Gründern in jedem Schritt des Unternehmensaufbaus systematisch Beratungsangebote an die Hand geben. Dies bedeutet auch, dass wir im Sinne einer Kultur des Scheiterns gesellschaftlich anerkennen, dass junge Unternehmen auch von negativen Erfahrungen lernen und dadurch immer besser werden.

Mit der zunehmenden Vernetzung von Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen wächst auch deren potenzielle Verwundbarkeit durch Cyberangriffe.

Wo befinden wir uns ungefähr im Entwicklungsprozess der „wirklichen KI“?
Wenn Sie mit „wirklicher KI“ die Unterscheidung von starker und schwacher KI meinen, dann bin ich der falsche Ansprechpartner, denn ich bin kein Informatiker und auch kein Philosoph. Aber als Ingenieur interessiert mich sehr, wie KI in unterschiedliche technische Entwicklungsprozesse einfließt und dort zu großen Veränderungen führt. Denn letztendlich ist es ja nicht die KI, die gesellschaftliche Veränderungen mit sich bringt, sondern die technischen Veränderungen in unterschiedlichen Anwendungsbereichen, die durch KI erreicht werden können. Und da sind die Veränderungen, die man heute schon durch den Einsatz von KI erreichen kann, durchaus schon beträchtlich. Diesen Ansatz verfolgen wir ja auch in der Plattform Lernende Systeme, wo drei Arbeitsgruppen sich konkreten Anwendungsszenarien widmen, zu intelligenten Verkehrssystemen, zur Gesundheit und zu lebensfeindlichen Umgebungen.

Teilweise autonom fahrende Fahrzeuge sind bereits Realität.

Was wird in naher Zukunft zu erwarten sein?
Im autonomen Fahren werden wir gewaltige Fortschritte machen. Autos, die selbstständig einparken und die uns von A nach B bringen werden, sind ja bereits heute Realität. Fahrerlose Autos werden mehr und mehr unsere Mobilität prägen, die multimodal sein wird und verschiedene Verkehrsmittel kombiniert, idealerweise geplant mit einer App. Dies wird auch die Stadt- und Regionalentwicklung positiv beeinflussen, weil gerade auch ältere Menschen durch das fahrerlose Auto mobiler sind und nicht mehr zwingend in die Stadt ziehen müssen. Genauso ist die intelligente integrierte Vernetzung der Produktion ein Prozess, der längst begonnen hat und sich in der globalisierten Welt mehr und mehr durchsetzen wird. Dies hat zur Folge, dass wir nicht in Ländergrenzen denken dürfen, sondern europaweit Strategien entwickeln müssen. Die jüngst verkündete Zusammenarbeit von Daimler und BMW beim autonomen Fahren ist ein wichtiges Zeichen, denn es geht darum, in Europa die Kräfte zu bündeln. Auch werden sich Berufsbilder verändern. Das Weltwirtschaftsforum rechnet damit, dass schon bis zum Jahr 2022 weltweit rund 75 Millionen Arbeitsplätze durch Maschinen ersetzt werden. Gleichzeitig werden der Studie zufolge in den kommenden fünf Jahren 133 Millionen neue Stellen geschaffen, für die teilweise ganz neue Fachkenntnisse nötig sein werden, wie Datenanalysten, E-Commerce- und Social-Media-Spezialisten. Dies bedeutet, dass bereits Schülerinnen und Schüler programmieren lernen und wir KI fest in die ingenieurwissenschaftliche Ausbildung integrieren müssen. Denn künftig werden wir KI in jedem Schritt der Entwicklung von neuen Produkten mitdenken müssen.

Aktuell ist die Herausforderung im Zusammenspiel von Wissenschaft und Wirtschaft, dass wir unser Wissen rasch für neue KI-Anwendungen und Geschäftsmodelle nutzen, denn lernende Systeme sind ein zentraler Wettbewerbsfaktor für die Zukunftsfähigkeit des Innovationsstandortes Deutschland.

Wie könnten in Zukunft die neuen KI-Technologien unsere Netze und Anwendungen sicherer machen und welche Herausforderungen sind noch zu meistern?
Der Hackerangriff auf den Bundestag Ende des letzten Jahres und die Cyberattacke „Wanna Cry“ auf die Deutsche Bahn im Mai 2017 sind nur zwei Beispiele für Angriffe auf IT-Systeme des Staates und der Wirtschaft. Mit der zunehmenden Vernetzung von Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen wächst auch deren potenzielle Verwundbarkeit durch Cyber-Angriffe. KI kann die Sicherheit von IT-Systemen verbessern. Wir sollten aber darauf achten, nicht nur die Außengrenzen eines komplexen IT-Systems zu schützen, das reicht nicht aus. Denn wir müssen auch reagieren können, wenn ein Teil des IT-Systems von einem Angreifer übernommen wurde. KI-Systeme können ihr Potenzial ausspielen, wenn es um die verlässliche Angriffserkennung geht. Eine Herausforderung besteht darin zu verstehen, warum eine KI dies oder jenes tut. Daher brauchen wir dringend weitere Forschung und Einblicke in die „Blackbox“ der KI, damit wir uns auf die Entscheidungen von KI-Systemen in kritischen Situationen verlassen können. //

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