Standpunkt Auf KI setzen – aber auf die richtige

Um die enormen Chancen von KI in Europa zu nutzen, braucht es eine Datenstrategie, die nicht nur eine Verbotsstrategie im Sinne des Datenschutzes ist, sondern die Nutzung – auch von personenbezogenen Daten – ermöglicht, glaubt Dagmar Schuller von Audeering.

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Die Digital- und KI-Strategie Europas muss an allererster Stelle das Vertrauen der Bürger in die Technologie ermöglichen. Das gelingt nur durch effiziente Qualitätssicherung, Transparenz und die Förderung einer aktiven Nutzung von KI-Technologien.

Wenn Europa bei KI mithalten will, braucht es eine Datenstrategie, die weniger von Verboten gekennzeichnet ist als von transparenten Qualitätsprozessen. Insbesondere bei personenbezogenen Daten müssen wir auf eine vergleichbare Darstellung der jeweiligen Datenbasis, der Labels, der Gewinnung der Daten und vor allem auch der eingesetzten Adaption bestehender Lösungen in verwandten Gebieten setzen. Aktuelle Diskussionen über „Fair AI“ müssen an einer anderen Stelle ansetzen – die Maschine an sich entscheidet fair. Es sind die Daten, auf Basis derer die Maschinelle Intelligenz die Entscheidung trifft, die wir in den Fokus rücken müssen. Ebenso müssen wir die Lernprozesse, welche die Grundlage für eine Entscheidung liefern einem Qualitätsprozess unterziehen.

Personenbezogene Daten als Chance begreifen

Sich auf die aktuellen Datenschutzregelungen zu versteifen oder die Situation zu umgehen, indem man den Schwerpunkt auf nicht-personenbezogene Daten setzt, ist nicht sinnvoll. Damit nehmen wir uns die Basis für europäische Innovation und verbauen uns die enormen Potenziale der Technologie für Wirtschaft und Gesellschaft.

Nicht-personenbezogene Daten haben unstrittig einen enormen Wert für die Verbesserung industrieller Anwendungen und Produkte. Allerdings ist es die menschliche Komponente, die einen wesentlichen Fortschritt für alle Lebensbereiche in der täglichen Anwendung bringen wird. Es wird Zeit, die Perspektive zu ändern. Es ist Aufgabe der Politik, den richtigen Rahmen für eine aktive Partizipation der Bürger zu schaffen. Bürger sollten ihre persönlichen Daten als Chance für die individuelle Nutzung und Anpassung von KI-Anwendungen empfinden. Und nicht nur das: Unter der Prämisse der Sicherheit und Anonymität könnten beispielsweise freiwillige Datenbeiträge auch gesamtgesellschaftlich die Entwicklung fördern und positiv beeinflussen.

Potenziale von Anonymisierung nutzen

Gerade in hochsensitiven Bereichen wie Gesundheit hat man durch Einsatz von KI vielfältige Möglichkeiten, insbesondere bei der frühen Diagnose und verbesserten Therapie von Krankheiten. Digitalisierung ermöglicht es, Gebiete, in denen Fachärztemangel herrscht, besser zu versorgen. Dabei einen hohen ethischen und sicherheitstechnischen Standard zu verlangen, ist notwendig. Eine reine Verbotsstrategie im Sinne des Datenschutzes ist aber hinderlich und führt nicht zum Ziel. KI kann erst sinnvoll im Zusammenhang mit großen Datenmengen eingesetzt werden und gerade im Bereich vernetzter Daten, insbesondere Multisensorik und Cross-Funktionalität, ihr volles Potential ausspielen.

Der Fokus muss deshalb auf der Förderung von innovativen Technologien liegen, die es ermöglichen, beispielsweise Echtzeitanalysen durchzuführen, um nur wesentliche Merkmale für eine weitergehende Analyse zu extrahieren und damit relevante Ergebnisse zu erzielen. Personenbezogene Rohdaten müssen so gar nicht mehr oder nur teilweise unmittelbar gespeichert werden. Dafür müssen Regelungen geschaffen werden, die nicht verbotsgeprägt, sondern nutzungs- und sicherheitsgeprägt sind. Diese anonymisierten, nicht auf Personen rückführbare Daten sollten insbesondere für die Forschung und Entwicklung breitflächig zur Verfügung gestellt werden.

Braucht eine „deutlich offensivere Förder- und Finanzierungspolitik“

Denn mit einer erfolgreichen Digitalisierungs- und KI-Strategie geht auch die Förderung von innovativen Unternehmen und Forschung einher. Grundlagenforschung ist wesentlich, aber die Umsetzung der Forschung in anwendbare Produkte muss genauso ein vitaler Bereich der Strategie sein. Besonders für kleine und mittelständische Unternehmen ist das immer noch schwierig. Und das, obwohl der Mittelstand die Basis der europäischen Wirtschaft bildet. Für ein funktionierendes KI-Ökosystem braucht es eine deutlich offensivere Förder- und Finanzierungspolitik nicht nur für Universitäten und Forschungsinstitute sondern auch für KMUs, um Innovation schneller in massentaugliche Produkte umzusetzen. Hierzu braucht es pragmatische Lösungen.

Ähnlich wie bei Förderprogrammen zur Sanierung von Wohngebäuden in Hinblick auf Energieeffizienz, muss es auch Programme geben, die den Einsatz von KI für Betriebe fördern und unterstützen, insbesondere, wenn sie eine unmittelbare positive Auswirkung auf die Effizienz des Unternehmens oder gesamtgesellschaftliche Ziele haben. Hoher Verwaltungsaufwand und lange Antragsphasen müssen für Unternehmen reduziert werden, um das Momentum nicht zu verlieren. Nur so schaffen wir schnellere Innovationen, die zugänglich für die Bürger sind.

Finanzielle Anreize schaffen

Ein effizientes KI-Ökosystem muss auch durch eine realitätsnahe und eine die Liquidität unterstützende Finanzierung geprägt sein. Es ist notwendig, gerade im Bereich Venture Capital oder anderen auch privaten Finanzierungsmöglichkeiten, Anreize zu schaffen, Innovation im Bereich Digitalisierung und KI zu finanzieren und voranzutreiben und auch hier einen optimistischeren und positiveren Zugang zu unterstützen.

In Europa werden innovative Ideen, die hierzulande vorangetrieben werden, oft viel zu misstrauisch und negativ betrachtet, während Konzepte aus dem Silicon Valley oder auch China gleichzeitig scheinbar deutlich positiver betrachtet werden. Hier wird eine niedrigere Messlatte an die Funktionalität und Perfektion ansetzt, als es gegenüber der eigenen Technologie oft der Fall ist.  Um international nicht den Anschluss zu verlieren, sollte eine offenere Innovationskultur gerade im Bereich KI durch Europa aktiv positiv geprägt werden.

Dagmar Schuller ist Gründerin und CEO von Audeering, einem Spin-Off der Technischen Universität München, das sich auf KI-basierte Technologien zur Audioanalyse, insbesondere zur automatischen Emotionserkennung, spezialisiert hat. 

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