Die entscheidenden Fragen tauchen in der "Nationalen KI-Strategie" nicht auf

Globaler Wettlauf um die schlausten Algorithmen - Teil 2

Weil sich die handels- und geopolitischen Spannungen verschärfen, fragmentiert der Weltmarkt für Digitaltechnik. Gerade im Bereich der Künstlichen Intelligenz hat ein neues technologisches Wettrüsten begonnen. Und Deutschland? Mit ihrer neuen "Nationalen KI-Strategie" will die Bundesregierungen an die Weltspitze - ohne industriepolitisches Konzept, ohne Europa und ohne Rücksicht auf die gesellschaftlichen Folgen.

Die wachsenden internationalen Spannungen führen nun in gewissem Umfang zu einer Wiederentdeckung der Industriepolitik. Diese "digitale Industriepolitik" greift ins Marktgeschehen ein, um die Wettbewerbsfähigkeit der einheimischen Produzenten zu sichern und mobilisiert dafür große Ressourcen. Von Japan bis Österreich, von Neuseeland bis Kanada, überall auf der Welt bringen Regierungen "Nationale KI-Strategien" auf den Weg und überbieten sich gegenseitig mit Fördergeldern für ihre Forschungseinrichtungen. Im Gegensatz zum vergangenen Jahrhundert verfolgt diese Industriepolitik aber keine sozial- oder arbeitspolitischen Ziele, sondern zielt lediglich auf marktfähige "Innovation".

Gerade für Deutschland - ökonomisch völlig abhängig vom Export hochpreisiger Produkte - steht beim Wettlauf um die schlauesten Algorithmen viel auf dem Spiel. Sollte KI tatsächlich in immer mehr Produkte wandern, geraten einheimische Hersteller in Abhängigkeit und verlieren ihre Fähigkeit, Preise zu setzen. Die Technologie wird vermutlich vor allem für Interfaces eine wichtige Rolle spielen - Stichwort Sprachsteuerung. Selbst wenn dann beispielsweise die Kraftwagen weiterhin hierzulande gefertigt werden, kommt das Betriebssystem für das autonome Fahren möglicherweise aus den USA oder China. Dienstleistungen, die sich übers Internet abwickeln lassen, könnten völlig von ausländischen Anbietern übernommen werden. Insofern ist die Angst davor, technologisch abgehängt zu werden und in der internationalen Arbeitsteilung abzusteigen, nicht irrational. Wer KI aufkaufen muss, rutscht in der Wertschöpfungskette nach hinten und kann nicht mehr Preise setzen.

Wie reagiert nun die Bundesregierung auf diese Herausforderung? Am 3. Dezember wird sie auf dem "Digital-Gipfel" ihre Strategie verabschieden. Drei Milliarden Euro sind vorgesehen - vor allem für die Forschung, aber auch als Starthilfen für Unternehmensgründungen und ähnliche Maßnahmen. "Deutschland soll zum weltweit führenden Standort für KI werden", heißt es in den bereits veröffentlichten Eckpunkten der "Nationalen KI-Strategie".

Daten-Dürre in Deutschland

Ein ambitioniertes Ziel: Deutschland ist zwar in der akademischen Forschung gut aufgestellt, im Vergleich mit den USA und China aber weit abgeschlagen. Das liegt vor allem daran, dass die Erfolgsmeldungen aus der KI des letzten Jahrzehnts allesamt auf Maschinenlernen ("Deep Learning") beruhten. Für Maschinenlernen sind große Datenmengen notwendig. Die amerikanischen Internetkonzerne (Google, Amazon, Facebook) bekommen sie von ihren Nutzern geschenkt, ebenso die chinesischen Anbieter. Der Datenschutz in China ist lax, gleichzeitig ist die Digitalisierung des Alltagslebens weit fortgeschritten. Mit einem gewissen Neid nennen amerikanische KI-Experten deshalb das Land auch "Daten-OPEC".

Für europäische Forscher ist es dagegen schwierig, ausreichende Mengen an Trainingsdaten für ihre Algorithmen zu bekommen. Die europäische Datenschutzgrundverordnung hat dies noch schwieriger gemacht, und Fördergelder in beliebiger Höhe werden daran nichts ändern. Woher Daten nehmen, wenn nicht stehlen? Die österreichische EU-Ratspräsidentschaft schlug im September vor, die amerikanischen Internetkonzerne zu zwingen, ihre Datenbanken für "anonymes Maschinenlernen" für europäische Unternehmen zu öffnen. Außerdem regte sie die Schaffung eines "gemeinsamen europäischen Datenraums" an.

KI ohne Daten ist wie Trockenschwimmen: Mit Schwimmübungen ohne Wasser wird man auch kein guter Schwimmer.

So bringt Frank Riemensperger von Accenture die Situation auf den Punkt. Er fordert, konsequent Datenpools zu bilden und an Plattformen anzubinden. Zu der KI-Strategie gehören nämlich gemeinsame Datenbanken von Universitäten und Unternehmen ("Datenpartnerschaften"), damit anonymisierte Trainingsdaten zur Verfügung stehen.

Diese Idee scheitert bislang an der begründeten Angst der beteiligten Unternehmen und Fakultäten, Betriebsgeheimnisse preiszugeben, wenn sie solche Datenbanken beliefern. Die "Datenhoheit" trotz Vernetzung zu erhalten, ist ihr größtes Interesse. Der Versuch, die Unternehmen zur Kooperation zu bewegen, gleicht ohnehin dem, Haifische dazu zu bringen, in die gleiche Richtung zu schwimmen.

Deutschland möchte lieber allein zur Weltspitze klettern

Selten erwähnt, aber entscheidend: KI ist kapitalintensiv. Rechenkapazitäten und Datenmengen entscheiden beim Maschinenlernen (mit) über die Qualität. Entsprechend heißt es in der bereits erwähnten Studie der SNV:

Deutschland kann im internationalen Wettbewerb langfristig nur als Teil eines europäischen Ansatzes bestehen. Die angestrebte Kooperation mit Frankreich bietet die Chance, beide Länder zum Motor einer europäischen KI-Strategie zu machen.

SNV

Dennoch hat die Bundesregierung den französischen Vorschlag für ein gemeinsames Forschungszentrums ins Leere laufen lassen. Stattdessen kündigt sie eine "koordinierte Vernetzung bestehender Kompetenzzentren in Frankreich und Deutschland ('virtuelles Zentrum')" an und eine gemeinsame Förderung von Grundlagenforschung. Zur europäischen Zusammenarbeit finden sich in dem Strategiepapier vor allem Allgemeinplätze. Zu groß war wohl die Angst der Deutschen, etwaige Entwicklungsvorsprünge zu verspielen und ungewollt die Konkurrenten von morgen zu stärken.

Der Maschinenlernen-Ansatz wird vor allem in den Instituten der Max-Planck-Gesellschaft verfolgt, andere Ansätze (wie etwa semantische Analysen, Expertensysteme ….) vor allem in der Deutschen Forschungsgesellschaft für Künstliche Intelligenz (DFKI) und Fraunhofer-Instituten. KI, die nicht auf Deep Learning beruht, benötigt keine großen Datenmengen. Allerdings ist sie, wenigstens in Hinblick auf praktische Anwendungen, eher ein Ladenhüter.

In Erwartung des kommenden warmen Geldregens haben sich beide Fraktionen an die Öffentlichkeit gewandt. In einem Offenen Brief forderte die "Fraktion Maschinenlernen" im April ein gemeinsames europäisches Forschungszentrum. Als Namen schlugen sie "European Lab for Learning and Intelligent Systems" (ELLIS) vor. Einen Monat später gründetet die Gegenseite die "Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence Research in Europe" (CLAIRE). Das Max-Planck-Institut hat unterdessen mit Unterstützung der baden-württembergischen Landesregierung bei Tübingen ein Zentrum aufgebaut, das Industrie und Forschung vernetzen soll.

"AI Made in Germany" - algorithmische deutsche Wertarbeit?

Mit der "Nationalen KI-Strategie" werden nun beide KI-Fraktionen ein bisschen beglückt, auch wenn sich die "Fraktion Maschinenlernen" nicht ganz zufrieden zeigt. Aber den meisten Wissenschaftsmanagern und Politikern ist wohl klar, dass deutsche Unternehmen und Forschungsinstitute den Wettlauf um die meisten Daten und die größte Rechenpower nicht gewinnen können.

Das Ärgerlichste an der "Nationalen KI-Strategie" ist nun, dass die technologische Schwäche in eine ethische Stärke umgedichtet werden soll. So kommentierte Andreas Steier (CDU) Mitglied der Enquete-Kommission für KI:

Vor KI Made in Germany braucht niemand Angst haben, denn wir packen das Thema richtig an und verstehen unser Vorgehen auch als Antwort auf einen Wettbewerb der Wertesysteme.

Andreas Steier

Mit den zahlreichen Hinweisen auf die "verantwortungsvolle und gemeinwohlorientierte Entwicklung und Nutzung" wird versucht, KI aus Deutschland als sicheres und ethisch überlegenes Qualitätsprodukt auf dem Markt zu positionieren. Deutschland müsse einen "dritten Weg" finden, "der sich vom staatskapitalistischen Ansatz der chinesischen KI-Strategie und dem stark am Markt orientieren Ansatz des Silicon Valley unterscheidet", formuliert die SNV.

Werte sind schön, wenn es sonst nichts zu haben gibt. Konkrete Hinweise, wie "verantwortungsvolle und gemeinwohlorientierte" KI aussehen müsste, finden sich in der veröffentlichen Strategie nicht. Die internationale Initiative für ein Verbot autonomer Waffensysteme hat die Bundesregierung jedenfalls nicht unterstützt. Zu den Auswirkungen auf die Beschäftigten wird unverbindlich angekündigt, man wolle Datenschutz und die Mitbestimmung sichern.

Obwohl sich die IG Metall in der Industrie 4.0-Debatte den Technologie-Unternehmen regelrecht angedient hat, tauchen gewerkschaftliche Positionen nicht auf. KI bei der Arbeit müsse "menschenzentriert" sein, heißt es lediglich - was das wohl bedeuten mag? Was machen diejenigen, die durch Automatisierung ihren Job verlieren werden?

Das wichtigste an der KI-Strategie ist also in gewisser Weise, welche Fragen nicht gestellt werden - und das ist bezeichnend für die deutsche digitale Industriepolitik insgesamt. Der Dialog mit der Bevölkerung wird immer wieder versprochen, aber an keiner Stelle präzisiert die Bundesregierung, was eigentlich besprochen werden soll.

Daten sind das neue Öl, heißt es oft. Daran stimmt immerhin, dass manche Produzenten sie von den "Datenbesitzern" aufkaufen müssen - aber wie sinnvoll sind solche Geschäftsmodelle überhaupt? Muss zum Beispiel ein Anbieter autonomer Fahrzeuge seine Sensordaten mit anderen Anbietern teilen oder nicht? Welche Unternehmensstrukturen sollen entstehen, wie werden etwa kleine Unternehmen vor der Marktmacht großer Plattformen geschützt werden? Die Regierung kündigt an, privaten Unternehmen den Zugang zu Daten zu erleichtern. Sie entwickeln Dienstleistungen und Produkte, die die Bevölkerung ihnen wiederum abkauft - inwiefern dient das dem Gemeinwohl? Welche Rollen sollen die öffentlichen Dienste übernehmen - werden zum Beispiel Krankenhäuser Lizenzgebühren an Programme wie Ada Healthcare zahlen? Die entscheidenden Fragen tauchen in der "Nationalen KI-Strategie" nicht einmal auf.