Leam-Bündnis: Deutschland muss eigene KI-Modelle entwickeln, um Rückstand zu USA und China aufzuholen
Berlin, 10. Juni 2022. Deutschland und Europa müssen weit mehr in „Künstliche Intelligenzen“ investieren, wenn sie in dieser Schlüsseltechnologie nicht hoffnungslos von den USA und China abgehängt werden wollen. Denn KI-Methoden werden in Zukunft über die internationale Wettbewerbsfähigkeit zahlreicher Wirtschaftszweige entscheidend mitbestimmen. Darauf hat ein neugegründetes Bündnis „Large European AI Models“ (Leam) aus deutschen Unternehmen und Forschungseinrichtungen in Berlin hingewiesen. Die Bundesrepublik müsse deshalb eigene KI-Modelle entwickeln und speziell dafür auch ein Rechenzentrum der Spitzenklasse bauen, um diese Künstlichen Intelligenzen zu trainieren.
Massive Investitionen notwendig
„Damit nicht erneut amerikanische Unternehmen Monopole aufbauen, europäische Unternehmen von diesen abhängig werden und damit Europa die Chancen der zukunftsprägenden Schlüsseltechnologie Künstliche Intelligenz für Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft nutzen kann, sind massive Investitionen in die Entwicklung und Bereitstellung großer KI-Modelle sowie KI-Infrastrukturen erforderlich“, heißt es in einem Positionspapier des Leam-Verbundes. „Es wäre gefährlich und fahrlässig, die technologische Entwicklung den großen Tech-Konzernen in den USA und China zu überlassen.“
Europa droht Anschluss zu verlieren
„Große KI-Modelle verdrängen wegen Ihrer Leistungsfähigkeit zunehmend bestehende Lösungen, sind aber nur in den USA über Schnittstellen verfügbar“, ergänzte Präsident Jörg Bienert vom KI-Bundesverband aus Berlin, der das Bündnis und den Aufruf mitinitiiert hatte. „In Europa stehen wir vor der Herausforderung, den Anschluss an die Entwicklung und einen weiteren Teil unserer digitalen Souveränität zu verlieren.“
KIs kommen durch Expertenerfahrung und Training zu eigenen Entscheidungen
Unter einem KI-Modellen versteht man die Gesamtheit der Anweisungen, Verzweigungen und des Wissens, mit denen Künstliche Intelligenzen zu eigenen Entscheidungen gelangen. Solche Modelle werden mit den Erfahrungen menschlicher Experten gefüttert und dann an Datenfluten aus dem Sektor trainiert, in dem die jeweilige KI später arbeiten soll. Das können zum Beispiel Produktionsbilder, Verkehrsvideos oder Mikroskopiebilder sein. Das Modell ist dabei die Kerntechnologie, die deutsche KI-Forscher und -Programmierer heute meist aus den USA zukaufen. Als führende Akteure in diesem Sektor gelten zum Beispiel Google, Amazon, Apple, Tesla, Alibaba und andere Unternehmen aus den USA und China.
300 Millionen Startinvestitionen kalkuliert
Um da aufzuholen, müsste Deutschland allerdings erhebliche Summen einsetzen. „Um eine erfolgreiche Entwicklung und den nachhaltigen Betrieb europäischer KI-Modelle auch in Zukunft zu ermöglichen, sind Investitionen im mittleren dreistelligen Millionenbereich dringend nötig“, betonte Verbandspräsident Bienert. Staat und Wirtschaft müssen diese Investitionen gemeinsam tätigen.“ Im Positionspapier ist von Startinvestitionen um die 300 Millionen Euro die Rede und danach von jährlichen Infrastrukturkosten zwischen 15 und 20 Millionen Euro.
Sprachvermögen und kognitive Leistungen von Spitzen-KIs kaum noch vom Menschen zu unterscheiden
Als ganz zentrale Problem sehen die Leam-Initiatoren den Mangel an geeigneten Rechenzentren. „In den letzten Jahren haben Unternehmen und Forschungseinrichtungen in den USA und China bahnbrechende Ergebnisse mit großen KI-Modellen erzielt“, argumentiert der KI-Bundesverband. „Trainiert mit riesigen Datenmengen zeigt diese neue Technologie-Generation zum ersten Mal ein tiefes Sprachvermögen, gepaart mit einer Fähigkeit zu kognitiven Leistungen, die in relevanten Szenarien von menschlicher Intelligenz nicht unterscheidbar sind. Dafür trainieren KI-Entwickler die Modelle über mehrere Wochen auf den größten Superrechnern der Welt.“ In Europa sei das hingegen kaum möglich, „da bestehende High-Performance-Computer für eine Vielzahl von wissenschaftlichen Aufgaben genutzt werden und nur sehr eingeschränkt für das Training von KI-Modellen zur Verfügung stehen.“ Daher brauche die Bundesrepublik ein neues Hochleistungsrechenzentrums speziell fürs KI-Training.
Rund 40 Unterstützer gefunden
Dieser Appell hat bisher laut KI-Bundesverband rund 40 Unterstützer gefunden, darunter die Humboldt-Uni Berlin, Bosch, SAP, das deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, Beyer, Vattenfall, die Bundesdruckerei, aber auch kleinere Unternehmen wie Cloud & Heat aus Dresden.
Autor: Heiko Weckbrodt
Quellen: Leam, KI-Bundesverband
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