6 Schritte für ein digitales Europa

Im weiten Feld der Digitalisierung heißt es immer wieder: „Europa muss seine riesige Tech-Lücke schließen“. Künstliche Intelligenz (KI) wird als digitale Schüsseltechnologie angesehen, die Unternehmen und Gesellschaften gleichermaßen prägt. Die aktuellen europäischen Regulierungen und politischen Debatten konzentrieren sich auf einen risikobasierten Defizitansatz. Die Ergebnisse unseres ELF-Projekts "No time to think of what you don't have - Digitalisation and AI in Europe" zeigen, dass ein solcher Ansatz die bisherige Entwicklung von KI nicht berücksichtigt, Innovation und Wirtschaftswachstum nur unzureichend fördert und Bürgerinnen und Bürger nicht darauf vorbereitet, den technologischen Wandel aktiv mitzugestalten.

Künstliche Intelligenz (KI) wird allgemein als wesentlich für die Vorbereitung der nächsten Welle innovativer Produkte und Dienstleistungen angesehen. Allerdings ist KI auch schlecht definiert und wird daher oft missverstanden, auch von denen, die darüber diskutieren.

Traditionelle Ansätze zur Entwicklung von Computerprogrammen sind stark auf eine detaillierte Analyse und Spezifizierung des Problems, sowie auf sequentiellen Abläufen ausgerichtet. Bei einem KI-Ansatz sind die Algorithmen jedoch häufig allgemeine Lernmethoden, die zu allgemeinen statistischen Modellen der Eingabedaten passen. Die Entwicklung von KI-Modellen ist von Natur aus experimentell. Daher können zwei mit ähnlichen Daten trainierte KI-Modelle zu unterschiedlichen Ergebnissen führen. Dies ist sowohl für das Innovationsmanagement, als auch für die Technologiepolitik wichtig. Für Innovation impliziert es einen experimentellen, interaktiven Ansatz für das Systemdesign. Für Regulierung und Politik bedeutet es, offen für Fehler und die damit verbundenen Risiken zu sein. Für Innovationsmanager_innen und politische Entscheidungsträger_innen ist es daher notwendig, insbesondere in der Designphase eines KI-Systems ein gewisses Maß an Risiko und Überraschung in Kauf zu nehmen.

KI-Methoden werden derzeit Teil des Methodenkanons der Informatik. Trotz ihrer faszinierenden und leistungsstarken Fähigkeiten werden KI-Systeme oft kleinere Komponenten sein, die relativ begrenzte – wenn auch oft wichtige – Funktionen eines insgesamt größeren Softwaresystems ausführen. In der Praxis wird die Zukunft der Programmierung daher wahrscheinlich eine Kombination aus algorithmischen und datengesteuerten Programmiermethoden bringen. Die Auswahl erfolgt je nach verfügbaren Daten, Aufgaben, Anforderungen.

Viele nationale und EU-Diskurse verweisen heute auf die Nachteile und Defizite Europas im internationalen Wettbewerb in der KI. Die Position, dass Europa „hinterherhinkt“, hängt von der Datenanalyse ab, da die Datenqualität oft schlecht ist, und die Kosten für bessere Indikatoren unerschwinglich sind. Nicht zuletzt liegt dies wahrscheinlich an der Verbreitung großer ausländischer Marken in unserem täglichen Leben. Unsere Telefone sind zunehmend chinesisch und unsere sozialen Netzwerke sind amerikanisch. 

Auf diese Weise ist eine Defizitsicht entstanden, bei der europäische Strategien die potenziellen Schwächen der KI in Kombination mit wahrgenommenen europäischen Schwächen betonen. Die Politik legt den Schwerpunkt auf der Vermeidung von Mängeln und Regulierung. Dies führt zu einer paradoxen Situation: einerseits navigiert die EU zwischen Warnungen vor Lösungen aus anderen Regionen der Welt (China), oder der Marktmacht der US-Kornzerne, gleichzeitig wird gefordert, die Gefahren von KI-Anwendungen zu mindern, bevor sie auf den Markt kommen. Europa verfügt nach wie vor über eine exzellente und international wettbewerbsfähige Industriesektoren– von Smart Manufacturing und Systems Engineering bis hin zum Ökosystem um die Automobilerstellung. Sie kann in vielen Bereichen auf gut entwickelten und funktionierenden Systemen der öffentlichen Verwaltung aufbauen, unter anderem im Gesundheitssektor und im Bildungswesen.

Es gibt einen großen Wettbewerbsvorteil von KI-Anwendungen im Bereich der Embedded Systems. Bei vielen Anwendungen steht der Umgang mit personenbezogenen Daten nicht im Vordergrund und oft lassen sich Daten nicht einer bestimmten Person zuordnen. Dies reduziert die potenziell negativen Auswirkungen auf die Privatsphäre der Benutzer_innen und in vielen Anwendungen steht nicht der Mensch im Mittelpunkt, sondern die verbesserte Kontrolle der Maschinen.

Trotz großer Unterschiede innerhalb der EU, sind unsere Gesundheitssysteme sehr gut, und gehören zu den besten der Welt. Aus Sicht der KI ist der Gesundheitssektor interessant, da er eine lange Tradition hat, mit großen Datenmengen über verschiedene Systeme und Akteure hinweg zu arbeiten. Es gibt viel Raum für die Digitalisierung, einschließlich des Einsatzes von KI zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung in Europa, oder um Dokumentationspflichten zu verringern. Aber eine Verbesserung der Schnittstellen zwischen Systemen, eine Erleichterung der Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Akteuren und die Datenbereitstellung müssen verbessert werden. Die Gesundheitssysteme der Mitgliedstaaten sind selten interoperabel, und auf europäischer Ebene gibt es im Gesundheitssektor wenig Macht – eine Tatsache, die die Pandemie bewiesen hat.

Die kulturellen Ressourcen Europas, einschließlich seiner lebendigen Kulturszene, sind so reichhaltig, dass sie manchmal als selbstverständlich angesehen werden. Digitale Technologien unterstützen die Bewahrung des kulturellen Erbes, helfen bei der Verwaltung kultureller Aktivitäten und Aufführungen und bieten Zugang zu kulturellen Ressourcen aller Art. Dennoch werden digitale Technologien und KI oft nicht als synergetisch mit der Kultur angesehen. Digitale Technologien und die Welt der Kunst haben sich längst gegenseitig beeinflusst und entsprechende Entwicklungen kritisch reflektiert.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der KI-Technologiepolitik derzeit ein starkes Defizitnarrativ zugrunde liegt. Im Gegensatz dazu schlagen wir einen positiveren, kreativeren Ansatz zur Förderung von KI-Innovationen vor. Wir sollten uns auf Bereiche mit europäischen Stärken wie eingebettete KI-Lösungen, Anwendungen im Gesundheitswesen und die reichen kulturellen Ressourcen in Europa zu konzentrieren. Bildung kann ein besonders fruchtbarer Bereich für KI-Experimente sein. Diese potenziellen Schwerpunktbereiche würden den gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Nutzen erleichtern und können ein produktives und anregendes Umfeld für einen kreativen Ansatz für die europäische KI bieten. Um dies zu erreichen, ergeben sich folgende Empfehlungen:

1. Politische Entscheidungsträger auf europäischer Ebene und in den Mitgliedstaaten sollten eine positivere, konstruktivere, kreativere und risikofreudigere Haltung fördern, die auf die besonderen Merkmale der KI, wie beispielsweise ihren experimentellen Charakter, abgestimmt ist. Wir sollten uns auf Bereiche konzentrieren, in denen in Europa reichhaltige Daten verfügbar sind, in denen Chancen auf soziale und wirtschaftliche Vorteile bestehen und in denen KI-Lösungen klare Vorteile gegenüber den damit verbundenen Risiken aufweisen.
    
2. Die Mitgliedstaaten und die Europäische Kommission sollten Forschung und Entwicklung im Bereich KI erleichtern, ohne Forscher und innovative Unternehmen in der Forschungs- und Entwicklungsphase mit restriktiven Regulierungen zu belasten. Regeln für Forschungsaktivitäten, einschließlich öffentlich finanzierter Forschung, müssen klar vom Angebot KI-basierter Produkte und Dienstleistungen auf dem Markt unterschieden werden.
    
3. Die Europäische Kommission und die Mitgliedsstaaten sollten die Kosten regulatorischer Anforderungen für KI-Entwickler sorgfältig abwägen. Wenn eine Regulierung als wesentlich erachtet wird, sollten die Regulierungsbehörden in der gesamten Europäischen Union einfache Verfahren und Gleichbehandlung sicherstellen.
    
4. Die Mitgliedstaaten sollten einfache und leichtgewichtige regulatorische Sandboxen ermöglichen, an denen verschiedene Interessengruppen leicht teilnehmen können.
    
5. Die Europäische Kommission sollte Anreize schaffen und die Interoperabilität zwischen KI-basierten und anderen digitalen Diensten und Lösungen in der gesamten Europäischen Union erleichtern.
    
6. Entwickler_innen und Pädagog_innen sollten gezielt junge und breite Zielgruppen ansprechen, damit sie mit KI experimentieren können. Industrie und Behörden sollten gemeinsam dafür sorgen, dass eine breite Gemeinschaft an der Gestaltung zukünftiger KI-Systeme teilnimmt, die einen Großteil der europäischen Bevölkerung repräsentiert.