Symbolbild: UTSA.edu

Führende Fachleute für Künstliche Intelligenz (KI) haben ihre Empfehlungen für eine Schweizer KI-Strategie publiziert. In einem Whitepaper plädieren sie für eine intensivere Nutzung der Technologie und die Schaffung nationaler Datenplattformen, da Daten eine Voraussetzung für leistungsfähige Algorithmen seien. Ohne entsprechende Anstrengungen riskiere die Schweiz, den Anschluss bei dieser zukunftsweisenden Technologie zu verlieren, so die KI-Spezialisten. Ein Erfolgsfaktor dabei si die gesellschaftliche Akzeptanz, weshalb die Bevölkerung verstärkt für Chancen und Risken zu sensibilisieren sei.

Zu den AutorInnen des Whitepapers zählen Prof. Hervé Bourlard, Direktor von Idiap Research Institute, Prof. Joachim Buhmann vom Institut für Maschinelles Lernen an der ETH Zürich, Prof. Alessandro Curioni, Vizepräsident Europa und Direktor von IBM Research – Zurich, Prof. Ernst Hafen, Institut für Molekulare Systembiologie der ETH Zürich und Mitbegründer von Midata, sowie Prof. Jana Koehler, Vorsitzende der Geschäftsführung, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz DFKI.

Fünf Bereiche mit Empfehlungen bilden den Kern des Berichts: Die Schweiz müsse eine nationale Datenplattform aufbauen; sie soll eine "Stelle zur Verifizierung und Prüfung von KI" schaffen; das Vertrauen der Gesellschaft in die Technologie müsse gestärkt werden; die Forschung über und mit KI sei zu fördern sowie ihr Einsatz in der Hochschulbildung zu intensivieren und schliesslich sollen Firmen befähigt werden, insbesondere KMU, KI für ihre Zwecke zu nutzen.

Datenplattformen im Dienst des Gemeinwohls

Da Daten die Grundlage für KI-Systeme bilden, hätten Organisationen mit grossen Datenbeständen einen wesentlichen Wettbewerbsvorteil bei der Entwicklung von Algorithmen, heisst es im Bericht. Um z.B. den US-Datenkraken (Gafa) etwas entgegensetzen zu können, soll die Schweiz nationale Datenplattformen schaffen. Bürgerinnen und Bürger könnten dort ihre Daten speichern und zum Wohl der Gesellschaft teilen, beispielsweise für die medizinische Forschung. Die SchweizerInnen müssten dabei jederzeit volle Kontrolle und Transparenz über ihre Daten und deren Verwendung haben. Dazu bedürfe es einer demokratischen Kontrolle der Plattformen, beispielsweise durch eine genossenschaftliche Organisation. Die Midata-Genossenschaften für Gesundheitsdaten könnten hier als Modell dienen.

Künstliche Intelligenz in Bildung und Forschung

Computational Thinking habe die Wissenschaft verändert, so der Bericht weiters: Die rechnergestützte Modellierung sei heute eine unverzichtbare empirische Methode. KI erziele immer öfter beeindruckende Resultate, so etwa bei der medizinischen Diagnose aufgrund bildgebender Verfahren. Nachzuweisen, dass solche Resultate eine garantierte Qualität aufweisen, bleibe jedoch eine ungelöste Herausforderung. Dazu seien grosse Forschungsanstrengungen nötig: Im Fokus soll dabei das Verständnis probabilistischer Algorithmen und Modelle stehen. Dieses Wissen sei in Informatiklehrgängen sowie vermehrt auch in anderen Disziplinen zu vermitteln. Die AbsolventInnen seien auf eine Zukunft vorzubereiten, in der sie von KI gefällte Entscheidungen evaluieren und qualitativ beurteilen müssen.

Nationale KI-Strategie gemäss Fachleuten "sehr wichtig"

Bislang verfolge die Schweiz keine nationale KI-Strategie, im Unterschied zu vielen anderen Ländern. Die EU habe mit dem "Digital Europe Programme" (DEP) zudem eine supranationale Initiative gestartet, die KI als einen von fünf Pfeilern definiert. 2,5 der insgesamt 9,2 Milliarden Euro des Programms fliessen in KI. Das Programm betreffe auch die Schweizer Forschung ("Horizon 2020"). Das Staatssekretariat für Bildung, Forschung und Innovation SBFI habe deshalb eine Umfrage zum DEP unter wichtigen Schweizer Stakeholdern durchgeführt und die Resultate im Juli publiziert. 150 Institutionen und Forschende haben teilgenommen. Die Befragten erachten es als sehr wichtig, dass sich die Schweiz am DEP beteilige und dass sie eine nationale KI-Strategie erarbeite.

Das Whitepaper kann hier!! heruntergeladen werden.



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