Anfang Februar 2025 gab es in Paris den internationalen Aktionsgipfel zu Künstlicher Intelligenz („AI Action Summit“). Rund 1500 Vertreter aus über 100 Ländern kamen bei diesem hochkarätigen Treffen zusammen, darunter Staats- und Regierungschefs, Wissenschaftler sowie Vertreter internationaler Organisationen und Technologiefirmen. Die Zielsetzung und Diskussionsthemen der Konferenz fassten die Veranstalter in drei Fragen zusammen:
- Wie können wir Technologien und Anwendungen der künstlichen Intelligenz in allen Ländern der Welt massiv ausbauen?
- Wie können wir sicherstellen, dass niemand zurückgelassen wird und unsere Freiheiten in der KI-Revolution erhalten bleiben?
- Wie können wir sicherstellen, dass die Nutzung künstlicher Intelligenz unsere humanistischen Werte respektiert und dass die Technologie der Gesellschaft und dem öffentlichen Interesse dient?
Der Gipfel offenbarte nicht nur die Herausforderungen an KI, sondern ebenso tiefgreifende globale Spannungen im Umgang mit KI und endete schließlich ohne eine einheitliche Abschlusserklärung: die USA und Großbritannien verweigerten ihre Unterschrift, da sie eine zu strenge Regulierung fürchten. Die Unterzeichner einigten sich auf folgende sechs Prioritäten[1]:
- Förderung der Zugänglichkeit von KI, um die digitale Kluft zu verringern.
- Gewährleistung von offener, inklusiver, transparenter, ethischer, sicherer und vertrauenswürdiger KI unter Berücksichtigung der internationalen Rahmenbedingungen für alle.
- Innovationen im Bereich der KI ermöglichen, indem die richtigen Bedingungen für ihre Entwicklung geschaffen werden und eine Marktkonzentration vermieden wird, wodurch der industrielle Aufschwung und die Entwicklung unterstützt werden.
- Förderung des Einsatzes von KI, die die Zukunft der Arbeit und der Arbeitsmärkte positiv gestaltet und Chancen für nachhaltiges Wachstum bietet.
- KI für Menschen und den Planeten nachhaltig zu gestalten.
- Stärkung der internationalen Zusammenarbeit und Förderung der Koordination der internationalen Ordnungspolitik.
KI verfügt unbestritten über das Potenzial einen tiefgreifenden Wandel von Gesellschaft und Wirtschaft herbeizuführen und eröffnet beispiellose Möglichkeiten für Schlüsselbereiche wie Gesundheit, Bildung, Beschäftigung und Innovation. Sie ermöglicht Produktivitäts- und Effizienzsteigerungen sowie Kostensenkungen. Sie kann die Lebensqualität steigern, die Genauigkeit von Vorhersagen erhöhen und die Entscheidungsfindung verbessern. KI kann dazu beitragen neue Möglichkeiten in den Bereichen öffentlicher Verkehr, Bildung, Energie und Abfallwirtschaft zu eröffnen und die Nachhaltigkeit von Produkten zu erhöhen. Die Liste ließe sich beliebig erweitern.
Mit zunehmendem Einsatz von KI gehen aber auch bedeutende Herausforderungen einher – insbesondere in Bezug auf Zuverlässigkeit von Informationen, Schutz der Grundrechte und Zugänglichkeit [2]. Zudem birgt die verstärkte Abhängigkeit von KI-Systemen durchaus enorme potenzielle Risiken, denn die Ergebnisse einer Anwendung von KI hängen davon ab, wie die KI konzipiert ist und welche Daten verwendet werden. Hier stellt sich beispielsweise die Frage der Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen. Sowohl Daten als auch Design können absichtlich oder unabsichtlich verzerrt werden. In diesem Kontext wird beispielsweise oft kritisiert, dass dem Benutzer nur Informationen angezeigt werden, die mit seinem bisherigen Online-Verhalten übereinstimmen („Filterblasen“), anstatt eine Umgebung für eine pluralistische, gleichermaßen zugängliche und integrative öffentliche Debatte zu schaffen. KI kann sogar dazu genutzt werden, extrem realistische gefälschte Videos, Audioaufnahmen und Bilder zu erzeugen, die als „Deepfakes“ bezeichnet werden. Darüber hinaus könnte die Verwendung von Zahlen KI faktenbasiert und präzise erscheinen lassen, auch wenn dies nicht der Fall ist („Mathwashing“).
Was genau Künstliche Intelligenz ist und was sie leistet bzw. leisten kann, ist vielen Menschen noch unklar. Grund ist unter anderem, dass KI von hoher Komplexität geprägt ist und zahllose Anwendungsmöglichkeiten bietet. Die Definition von KI gestaltet sich entsprechend schwierig. Die internationale Gemeinschaft bemüht sich deshalb, globale Rahmenbedingungen zu schaffen, die diesen Herausforderungen gerecht werden und sichere und vertrauenswürdige KI ermöglichen.
Einen strategischen Entwurf für Europas KI-Strategie gibt beispielsweise der Bericht „An Ambitious Agenda for European AI“[3] des Investitions- und Transformationsunternehmens General Catalyst. Die Studie zeigt die Notwendigkeit einer koordinierten Zusammenarbeit anhand zahlreicher europäischer Fallstudien auf, fasst die Erkenntnisse von Branchenführern zusammen und gibt Empfehlungen für politische Entscheidungsträger und Unternehmen. Die Schlüsselthemen des Berichts sind:
- Regulatorische Vereinfachung: Harmonisierung bestehender Gesetze für mehr Klarheit und Skalierung.
- Datenharmonisierung: Aufbau einer sicheren und innovationsfreundlichen Datenlandschaft.
- Beschleunigung von KI-Investitionen: Abbau bürokratischer Hürden und Risikominimierung für KI-Finanzierung.
- Infrastruktur für KI: Entwicklung einheitlicher Standards für Energieversorgung, Rechenzentren und Netzwerke.
- Aufklärung und Qualifizierung: EU-weite Kampagnen zur Steigerung des KI-Verständnisses und Kompetenzentwicklung.
Auf dem Pariser KI-Gipfel wurde von EU-Kommissionspräsidentin Ursula von der Leyen das Progamm „InvestAI“ angekündigt. Mit dieser Initiative sollen 200 Milliarden Euro für Investitionen in KI mobilisiert werden. Die EU wird das Programm mit 50 Milliarden Euro ausstatten, einschließlich eines neuen europäischen Fonds für vier KI-Gigafabriken in Höhe von 20 Milliarden Euro. Weitere 150 Milliarden Euro sollen von der privatwirtschaftlichen „European AI Champions“-Initiative beigesteuert werden. Mehr als 70 europäische Unternehmen haben sich hier zusammengeschlossen, „um Europas volles Potenzial im Bereich der KI zu erschließen.“[4] Bislang hat Brüssel das Ziel verfehlt, Europa zum führenden KI-Standort zu machen. Begründet ist das vor allem darin, dass die 2018 eingeführte KI-Strategie der EU[5] veraltet ist und ihre Umsetzung verzögert bzw. nicht einheitlich verfolgt wurde. Vor dem Hintergrund des 500 Milliarden Dollar schweren Stargate-Projekts der USA sowie des erstaunlich preiswerten chinesischen KI-Modells DeepSeek ist diese neue EU-Initiative sicherlich ein wichtiges und notwendiges Signal.
Die von der EU geplanten neuen KI-Gigafabriken werden auf das Training der komplexen, sehr großen KI-Modelle spezialisiert sein. Solche Modelle der nächsten Generation erfordern eine umfangreiche Recheninfrastruktur für bahnbrechende Entwicklungen in bestimmten Bereichen wie der Medizin oder der Wissenschaft. Die Gigafabriken werden über rund 100.000 KI-Chips der neuesten Generation verfügen, etwa viermal mehr als die KI-Fabriken, die derzeit aufgebaut werden. Bereits im Dezember vergangenen Jahres hatte die EU sieben Vorschläge für die Einrichtung und den Betrieb der ersten KI-Fabriken in Europa ausgewählt. Eine dieser Fabriken wird übrigens in Stuttgart errichtet werden: Unter der Koordination des Höchstleistungsrechenzentrums der Universität Stuttgart (HLRS) wird das Konsortium „HammerHAI“ den dringenden Bedarf an mehr künstlicher Intelligenz in der akademischen Forschung als auch bei Start-ups sowie kleinen und mittleren Unternehmen abdecken und damit Zugang zu leistungsstarker KI-Infrastruktur ermöglichen. Vorschläge der EU-Mitgliedsstaaten zu den nächsten fünf KI-Fabriken konnten bis zum 1. Februar 2025 eingereicht werden. Die Ergebnisse des KI-Gipfels von Paris lassen also auf einen Aufschwung der europäischen KI-Szene hoffen.
Heutzutage werden mehr Daten gesammelt und zur Verfügung gestellt als jemals zuvor. In Wirtschaft, Verwaltung und Wissenschaft kommen immer mehr digitale Anwendungen zum Einsatz, die nicht nur Daten nutzen, sondern auch ständig neue erzeugen.
Laut der globalen Datenbank Statista soll sich das Volumen der im Jahr 2028 erstellten und replizierten Daten auf rund 394 Zettabyte (ZB) belaufen. Lag die weltweite Datenmenge im Jahr 2017 noch bei 26 Zettabyte, waren es 2023 bereits 132,4 ZB[6]. Zur Einordnung: Ein Zettabyte entspricht einer Milliarde Terabyte. Um also ein Zettabyte an Daten zu speichern, würden somit eine Milliarde Festplatten mit einem Terabyte Speicherkapazität benötigt. Man stelle sich vor, wie viele LKW oder Container dafür benötigt werden. Diese Datenflut birgt sowohl Chancen als auch Herausforderungen. „Wir ertrinken in Informationen und hungern nach Wissen.“ In diesem Zitat des amerikanischen Zukunftsforschers John Naisbitt wird die Problematik der Transformation von Informationen in Wissen deutlich: Informationen sind im Übermaß vorhanden; doch sind alle Informationen relevant und im richtigen Kontext dargestellt?
Das Ausmaß dieser Datenmenge ist so enorm, dass viele Auswertevorgänge wohl nur noch mittels Künstlicher Intelligenz, aber mit nur wenig, bis keiner menschlichen Interaktion erfolgen können. In gewisser Weise gehen KI und die Daten also eine symbiotische Beziehung ein: KI benötigen für das Training enorm viele Datensätze und umgekehrt können die unvorstellbar großen Datenmengen nur mit Hilfe von KI verwaltet und analysiert werden. Sicher ist aber auch: Künstliche Intelligenz kann Wissen durch Rekombination von Daten zwar verdichten und so vielleicht verborgenes Wissen aufdecken, aber sie kann nicht wirklich neues Wissen aus einer gegebenen Menge vorhandenen Wissens generieren. Und schon gar nicht kann sie ihm einen höheren Sinn geben[7].
[1] Déclaration sur une intelligence artificielle inclusive et durable pour les peuples et la planète. https://www.elysee.fr/emmanuel-macron/2025/02/11/declaration-sur-une-intelligence-artificielle-inclusive-et-durable-pour-les-peuples-et-la-planete. Abgerufen am 07.03.2025
[2] Verordnung (EU) 2024/1689 des Europäischen Parlaments und des Rates vom 13. Juni 2024 zur Festlegung harmonisierter Vorschriften für künstliche Intelligenz. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/?uri=CELEX:32024R1689. Abgerufen am 07.03.2025
[3] General Catalyst: An Ambitious Agenda for European AI. Februar 2025.
[4] EU AI Champions Initiative. https://aichampions.eu. Abgerufen am 07.03.2025
[5] EU-Kommission: Koordinierter Plan für künstliche Intelligenz. https://www.kowi.de/Portaldata/2/Resources/fp/2018-COM-CP-Artificial-Intelligence-DE.pdf. Abgerufen am 07.03.2025
[6] Statista: Prognose zum weltweit generierten Datenvolumen bis 2028. https://de.statista.com/statistik/daten/studie/267974/umfrage/prognose-zum-weltweit-generierten-datenvolumen/. Abgerufen am 07.03.2025
[7] Henning Vöpel: Twelve European Thoughts on Artificial Intelligence. https://commongroundeurope.eu/blog/twelve-european-thoughts-on-artificial-intelligence/. Abgerufen am 07.03.2025