Interview mit Fabian Westerheide, Experte für künstliche Intelligenz, Unternehmer und Risikokapitalgeber: Problemlösung mit KI.

Der Deutsche KI-Verband veranstaltete seine erste Konferenz zu Large European AI Models (LEAM), um die Bedeutung großer, teurer Transformationsmodelle zu diskutieren, die natürliche Sprache verstehen und erzeugen können. Diese Modelle haben zahlreiche Anwendungen, darunter ChatGPT und DeepL Write. Fabian Westerheide, CEO von AI for Humans und Investor in KI-Technologien, nahm an der Konferenz teil und betonte, wie wichtig es ist, in ein Open-Source-Modell zu investieren, damit Europa mit den USA und China mithalten kann.

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Der Deutsche KI-Verband veranstaltete seine erste KI-Konferenz über große europäische KI-Modelle, kurz LEAM. Aber was sind diese "LEAM" - und warum sind sie so wichtig für die Zukunft von Technologie und Industrie in der EU? Um diese Fragen zu beantworten, habe ich den KI- und Tech-Investor Fabian Westerheide nach seinen Einsichten und Aussichten zu diesem Thema befragt. Fabian Westerheide ist der Geschäftsführer von AI for Humans und ein internationaler Experte für die Strategie der künstlichen Intelligenz, Unternehmer und Risikokapitalgeber. Er berät Regierungsinstitutionen wie die Europäische Kommission, die Europäische Weltraumorganisation, den Deutschen Bundestag, das chinesische Technologieministerium und Ministerien wie das Verteidigungs- und Außenministerium sowie Fortune-500-Unternehmen, Think Tanks und Start-ups. Außerdem ist Fabian der Gründer von Rise of AI, das Veranstaltungen für führende KI-Experten organisiert, und Managing Partner bei Asgard - human VC for AI. 

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Anfangen

Fabian begann damit, mit Team Europe Unternehmen aufzubauen, zu denen bekannte Namen wie Gründerszene, Mister Spex und Lieferheld gehörten. Nachdem er sein eigenes Geschäft mit dem Verkauf von Brautkleidern geführt hatte, beschloss er, etwas für sich und die Gesellschaft zu tun. Seine Leidenschaft führte ihn dazu, den Bereich Deep Tech zu erforschen, der 2013/14 mit dem Internet der Dinge und der KI in aller Munde war und kurz vor dem Durchbruch stand.

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"2013/14 hatte ich das Gefühl, dass wir am Anfang einer neuen Welle von etwas Großem stehen, also habe ich mich einfach darauf gestürzt."

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Ein Jahr später wurde ein Durchbruch beim Deep Learning erzielt, der 2016 zur Entwicklung von AlphaGo durch Google Deep Mind führte und dieses Jahr mit ChatGPT Schlagzeilen machte.

Fabian beschloss, sich noch mehr für KI zu engagieren. Er brachte Innovatoren und Köpfe aus der ganzen Branche zusammen und startete seine ersten KI-Treffen, die ihn zur Gründung der Rise of AI-Konferenz führten, die er heute zusammen mit seiner Frau leitet.

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"Ich habe im Laufe der Jahre gelernt, wer ich bin, wie ich am besten arbeite und was mein Wert für die Gesellschaft ist. Mein Wert liegt darin, dass ich Trends erkenne, dass ich mich sehr gut mit Finanzen auskenne und dass ich Netzwerke knüpfen und Chancen erkennen kann. Heute verbinde ich nur noch Punkte, bringe Menschen zusammen und helfe ihnen, sich zu treffen und zusammenzukommen, damit sie ihre eigenen Unternehmen, Projekte und Forschungsprojekte gründen, sich weiterbilden und die richtigen Entscheidungen treffen können."

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Im Laufe der Jahre, sagt er, hat ihn das dazu veranlasst, seine Rolle nicht als "Frontrunner" zu sehen, sondern andere von der Seitenlinie aus als "Ökosystem-Builder" zu unterstützen und ein starkes KI-Netzwerk in Deutschland und darüber hinaus aufzubauen.

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Quo VAIdis, Europa?

Am 24. Januar nahm Fabian an der LEAM-Konferenz des Deutschen KI-Verbandes teil - ein Meilenstein für die nationalen und europäischen Bemühungen, die nächste Generation der KI zu beschleunigen. LEAM steht für Large European AI Models. Diese transformativen Modelle haben den Punkt des Verstehens und der Generierung natürlicher Sprache (NLU/NLG) erreicht und sind zum Beispiel in ChatGPT, aber auch in DeepL Write zu finden.

"Deep Learning ist wirklich gut für das Clustern und Segmentieren von Daten", erklärt Fabian. "Das typische Beispiel ist die Bilderkennung, um herauszufinden, was eine Katze und was keine Katze auf YouTube ist. Das ist der Kerntrend, der kam. Darauf aufbauend haben wir im Laufe der Jahre sogenannte Transformations- oder Transformer-Modelle entwickelt, eine Mischung aus verschiedenen bestehenden Formen des Deep Learning und anderen Technologien. Diese Transformationsmodelle gibt es erst seit etwa zwei bis drei Jahren. Und sie sind enorm teuer in der Ausbildung."

Rückblickend stellt Fabian fest, dass wir einen langen Weg zurückgelegt haben - allerdings nicht ohne einen hohen Preis. "Vor 10 Jahren hat jeder seine eigenen kleinen Modelle gebaut. Heute haben wir große, teure Modelle, auf denen man aber viel einfacher bauen kann. Ich habe einmal in ein Unternehmen investiert, das ein Modell baute, das E-Mails beantworten konnte. Die Entwicklung dieses Modells kostete etwa zwei bis drei Millionen. Die Hälfte davon war staatlich finanziert, die andere Hälfte war privat finanziert. Heute kannst du OpenAI nutzen und darauf aufbauen, und du sparst dir die ersten vier Millionen Investition. OpenAI hat jedoch über eine Milliarde investiert. Und investiert derzeit etwa drei Millionen pro Tag, nur um das ganze System zu betreiben."

Aber warum ist das "E" so wichtig? Fabian erklärt, dass eine der wichtigsten Diskussionen um KI die Frage der Kontrolle ist - und der Investitionen. Die LEAM-Konferenz sollte führende deutsche Unternehmen und Innovatoren zusammenbringen, die ein klares Konzept und einen Aufruf zum Handeln an die Regierung richteten: eine Investition von 350 Millionen Euro, um ein Open-Source-Modell aufzubauen, von dem alle Europäer profitieren könnten.

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"Wir wollen ein europäisches Modell, das nationale Modelle aufbauen kann und das quelloffen sein sollte - im Gegensatz zu OpenAI (Entwickler von ChatGPT), das nicht "offen" ist. Es sollte lokale Sprachen wie Deutsch, Niederländisch, Französisch und Schweizerdeutsch integrieren können. So können wir hoffentlich eines Tages ein großes europäisches Modell haben, das der Open-Source-Kern für alle Unternehmen ist, um es zu monetarisieren, und für Universitäten, um darauf aufzubauen, so dass wir eine Vielzahl von nationalen oder speziellen Versionen von ChatGPT haben."

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Fabian argumentiert jedoch, dass Deutschland und Europa zu langsam waren - und auf dem besten Weg sind, den Anschluss zu verlieren.

Im Moment, so erklärt er, dominieren die USA und China mit ihren Modellen die KI-Branche und machen die europäische Industrie und die Verbraucher von externen Ökosystemen abhängig. In den USA, so Fabian, haben die Regierung (z. B. durch die militärische DARPA) und Investoren eifrig in den Bereich investiert, ohne sich in den Innovationsprozess einzumischen. "Sie finanzieren nur auf der grundlegenden Ebene vor und helfen so, die Innovation voranzutreiben, lassen das Geld aber frei fließen und überlassen es Unternehmen wie Open AI, zu ihren eigenen Bedingungen Geld zu verdienen." Die andere große KI-Macht ist natürlich China, das ebenfalls Ressourcen in die Entwicklung steckt und seine Investitionen in KI bis 2026 auf fast 27 Milliarden Dollar mehr als verdoppeln will - allerdings vor dem besorgniserregenden Hintergrund einer starken staatlichen Zensur und Kontrolle solcher Technologien.

Wie viele auf der Konferenz ist auch Fabian frustriert über den Mangel an mutigen Investitionen und die Innovationshemmnisse auf dem Alten Kontinent.

Er kritisiert, dass die europäischen Regierungen den Markteintritt durch Regulierungshürden, Bürokratie und einen engen staatlichen Zugriff auf Projekte erschweren. Er nimmt vor allem die deutsche Regierung ins Visier und sagt, dass dem Sektor für 2018 mehrere Milliarden Euro versprochen wurden - die aber nie angekommen sind.

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"Das dringend benötigte Geld ist nie im Ökosystem angekommen. Ja, wir haben hier kleine Piloten. Ich kenne sie, sie haben vier Millionen Euro gekostet. Es gibt ein paar Forschungszentren, die mit ein paar neuen Professoren aufgerüstet wurden, aber ich glaube, es wurden etwa 1-1,5 Milliarden Euro ausgegeben, und der Rest ist weg und wird einfach für andere Dinge verwendet.

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Ein mögliches Zukunftsszenario?

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"Unsere Regierungen, unsere juristischen Personen und Unternehmen werden gezwungen sein, entweder eine amerikanische oder chinesische oder eine weniger gute europäische Version zu verwenden."

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Ein gemeinsames europäisches Projekt mit offenem Quellcode, so Fabian, würde "eine Menge Kopfzerbrechen bereiten" und die Notwendigkeit beseitigen, die Forschung und die Vorarbeiten immer wieder zu wiederholen, so dass sich KI in verschiedenen Branchen und vor allem bei kleineren Unternehmen, die nicht über Forschungsabteilungen oder das Geld dafür verfügen, weiter verbreiten könnte. Insgesamt glaubt Fabian, dass ein Mentalitätswandel nötig ist - nicht nur, wenn es um die Lösung technologischer Probleme geht, sondern auch, wenn es um das soziale Wohlergehen geht. Er fordert uns auf, einer guten Gesundheit und einer zukunftssicheren Bildung den Vorrang zu geben, anstatt auf eine "Ellenbogenmentalität" und Produktivität um ihrer selbst willen zu setzen.

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"Wir brauchen eine lebenslange Ausbildung und müssen massiv in die Umwandlung all dieser Menschen in Jobs investieren, die nicht durch KI ersetzt werden - aber die Automatisierung braucht neue Menschen, und sie wird andere Aufgaben ersetzen."

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Für Fabian sind Konzepte wie das Grundeinkommen ein notwendiger Aspekt dieses Prozesses, denn der technologische Fortschritt wird letztlich die Art und Weise verändern, warum, wie und ob wir arbeiten.

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Erst das Problem - dann die Technologie

Im kommenden Jahr werden KI-Tools, die in Unternehmen integriert werden können, lernen und manuelle Aufgaben ersetzen, die "nächste große Welle" sein, in die Fabian investieren möchte. Fabians Rat an junge Gründerinnen und Gründer? "Ihr braucht Teams, die echte Probleme lösen. Kommt nicht mit der Technologie und sucht dann nach einem Problem. Viele KI-Leute haben das getan, und es ist sehr schwierig. Ihr müsst euren Kunden oder eure potenziellen Kunden, ihre Wertschöpfungsketten und ihre Probleme verstehen, und dann könnt ihr sagen: "Hey, ich habe die Technologie. Er weist auch darauf hin, wie wichtig es ist, schnell zu handeln: "Entwickle nicht zwei oder drei Jahre lang etwas und gehe dann auf den Markt. Du musst Lösungen finden - baue ein "neues, gebrauchtes Auto" und arbeite mit dem, was verfügbar ist. Versuche nicht immer, der Neueste zu sein, sondern sei einfach schneller bei der Anwendung von Technologien. Ich wünsche mir, dass mehr Menschen akzeptieren, was es gibt, und klug genug sind, daraus ein wertvolles Geschäft zu machen."

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