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Künstliche Intelligenz

Diskussion um KI: Massive Investitionen in Deutschland nötig

von Sebastian Halm

26.01.2023 Mehr als 80 Prozent der ExpertInnen raten zum Aufbau eines KI-Ökosystems sowie zur Entwicklung von KI-Grundlagenmodellen auf Basis europäischer Werte. Aktuell stammen KI-Grundlagenmodelle, die Unternehmen zur Entwicklung von KI-Anwendungen benötigen, zum Großteil aus den USA und China.

Bild: Computerizer / Pixabay

Welche Voraussetzungen es braucht, um Deutschland zum Technologie-Vorreiter zu machen, errechnet die Machbarkeitsstudie 'Große KI-Modelle für Deutschland' der Initiative Large European AI Models (LEAM)

in Zusammenarbeit mit dem eco - Verband der Internetwirtschaft e.V.

im Auftrag des Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK)

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Aktuell setzen 71 Prozent der hiesigen KI-Unternehmen den Fokus auf große Sprachmodelle. Auch multimodale KI-Modelle (38%) und KI-Modelle zur Berechnung von Geschäfts- und Fertigungsprozessen (34%) sind für die Wirtschaft relevant. KI-Grundlagenmodelle bringen die nächste Entwicklung in der Erfolgsgeschichte der künstlichen Intelligenz. Rund zwei Drittel der deutschen KI-Unternehmen arbeiten bereits mit KI-Grundlagenmodellen.

Deutschland braucht eine leistungsfähige KI-Recheninfrastruktur

Eine Voraussetzung für die Entwicklung von KI-Foundation-Modellen ist der Zugang zu einer leistungsfähigen Recheninfrastruktur. Der Aufbau eines KI-Rechenzentrums ist hard- und softwaretechnisch machbar, so die AutorInnen der Studie. Sie kalkulieren für den Aufbau und Betrieb eines solchen KI-Rechenzentrums rund 380 Millionen Euro und haben ein Modell entwickelt, das öffentliche und privatwirtschaftliche Mittel umfasst. Freie Open Source-Modelle sowie verfügbare Daten zum Training der Algorithmen wurden von 58 Prozent der befragten ExpertInnen als weitere Voraussetzungen genannt.

Die LEAM-Initiative rät dazu, verschiedene Werte und Prinzipien in der Entwicklung von KI-Grundlagenmodellen zu integrieren. Dazu gehören Datenschutz und Datensicherheit, Transparenz, Fairness sowie eine hohe Datenqualität. So sollen vertrauenswürdige KI-Grundlagenmodelle geschaffen werden, die breite Anwendungsmöglichkeiten bieten.

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