Energiewende, Mobilität, Medizin – drei Bereiche, in denen die Bundesregierung große Hoffnungen in künstliche Intelligenz setzt. Doch Deutschland hinkt bei deren Entwicklung hinterher. Was muss passieren, damit wir nicht abgehängt werden?
Quelle: br.de, Bernd Oswald, 18.12.2022
Die Bundesregierung setzt große Hoffnungen in die Künstliche Intelligenz. Mit ihr seien enorme Chancen verbunden – im Energiebereich, für die Mobilität und die Medizin, so Bundeskanzler Olaf Scholz (SPD) zum Abschluss der Kabinettsklausur in Meseberg.
Das Bundeskabinett hatte dort mit drei KI-Experten über die Entwicklung von KI in Deutschland und deren Einsatz in großem Stil, diskutiert. Denn in Sachen KI geben die USA den Ton an. Was die Entwicklung von KI-Anwendungen angeht, ist Deutschland eher ein Nachzügler.
Ein KI-Modelle für verschiedene Anwendungen
Besonders gut zu sehen ist das an den großen KI-Modellen. Damit sind große neuronale KI-Modelle gemeint, die auf einer gigantischen Menge von Daten vortrainiert wurden. Das Besondere an diesen Modellen: Ihr Wissen eignet sich als Grundlage für verschiedene Anwendungen, für die dann gar kein oder nur minimales zusätzliches Training nötig ist. Das gerade bekannteste große KI-Modell ist das Sprachmodell ChatGPT, das auf menschliche Anweisungen hin Texte verschiedenster Art generieren kann.
73 Prozent der großen KI-Modelle werden in den USA entwickelt, 15 Prozent in China. Das geht aus der Machbarkeitsstudie „Large European AI-Models“ – kurz LEAM – hervor, die der Bundesverband KI im Auftrag des Bundeswirtschaftsministeriums durchgeführt hat. Es bestehe die Gefahr, dass Deutschland zunehmend in die Abhängigkeit amerikanischer Systeme gerate.
Deutsches KI-Hochleistungs-Rechenzentrum
Große KI-Modelle brauchen sehr viel Rechenleistung – die derzeit in Deutschland aber nicht vorhanden ist, wie es in der deutschen KI-Studie heißt. Der Aufbau eines solchen KI-Hochleistungs-Rechenzentrums würde etwa 350 bis 400 Millionen Euro kosten. Für den Betrieb würde zudem hochspezialisiertes Personal benötigt.
Angesichts des Fachkräftemangels gerade im IT-Sektor wäre das kurzfristig eine große Herausforderung – mittel – und langfristig aber auch eine enorme Chance, um talentierte Wissenschaftler zu halten, heißt es in der Studien. Zur Finanzierung des KI-Rechenzentrums schlagen die Studienautoren eine Mischung aus öffentlichen und privatwirtschaftlichen Mitteln vor.
Privates Kapital zur Finanzierung der KI-Infrastruktur
Die Botschaft, dass zum Aufbau einer KI-Infrastruktur in Deutschland auch privates Kapital notwendig ist, ist auch bei der Bundesregierung angekommen. Auf der Klausurtagung in Meseberg sagte Finanzminister Christian Lindner (FDP) die eingeladenen KI-Experten hätten darauf hingewiesen, dass bei der Künstlichen Intelligenz enormer Kapitalbedarf bestehe: „Es geht hier vor allen Dingen auch um privates Kapital“.
Da treffe es sich gut, dass das Finanzministerium und das Bundesjustizministerium gerade am sogenannten Zukunftsfinanzierungsgesetz arbeiten, dessen Ziel es ist, die privaten Finanzierungsmöglichkeiten in Deutschland in der Breite zu verbessern. Es soll noch 2023 verabschiedet werden.