1:20
Cloud, das muss was Unsicheres sein, weil das ist irgendwo oben und so im Himmel und herum und irgendwie wenig greifbar und führt insbesondere in der Bevölkerung natürlich zu großen Missverständnissen und zu Ängsten und zu Sorgen. Und darauf möchte ich am Beginn eingehen. Bis im November 2022 hat ein Großteil der Bevölkerung, wenn man mit ihnen über künstliche Intelligenz gesprochen hat, an den Knight Rider oder den Terminator gedacht. Und sicher nicht das, mit dem die meisten von ihnen sich bereits seit Jahrzehnten in Wahrheit beschäftigen. Große Datenmengen und daraus auch Ableitungen zu
2:00
treffen, damit zu arbeiten und es für Effizienzsteigerungen zu verwenden, Kosten zu sparen ist möglicherweise auch zu verwenden, aber auch natürlich, um oft sinnlos gewordene Tätigkeiten, die über künstliche Intelligenz abbildbar waren, auch Humanressourcen zu sparen, insbesondere in einer Zeit, wo schlichtweg das Fachpersonal nicht mehr da war. Durch JGPD ist etwas passiert, ein Art iPhone-Moment für die künstliche Intelligenz. Plötzlich hat jeder Bürger geglaubt, zu wissen, was künstliche Intelligenz ist. Und wenn man über künstliche Intelligenz in den kommenden Monaten gesprochen hat, hat man meistens über generative
2:41
künstliche Intelligenz gesprochen. Und jeder hat, das ist jetzt die künstliche Intelligenz, zu sich selber gesagt, und was damit nicht alles möglich ist. Eine riesen Chance, aber auch für die Politik keine Herausforderung. Vor zwei Jahren, im Juni 2022, bin ich noch zu einem europäischen Rat gefahren und habe mich das erste Mal für mich über Frisch im Amt mit dem AI-Act beschäftigt. Und ich war voll motiviert, hat man gedacht, das ist echt super. Also da geht es um was, bin nach Hause, Pressekonferenz, AI-Act, null Interesse. Hat keine Menschen interessiert.
3:23
Keine einzige Berichterstattung dazu, ich voll motiviere die AI-Act, da setzen wir uns ein, hat niemanden interessiert. Plötzlich, im November, hat es jeden interessiert. Noch viel schlimmer. Warum habt ihr euch damit nicht schon längst beschäftigt? Warum sind wir da schon wieder hinten mit der Regulierung? Und das ist ja alles so gefährlich. Bis wir dann aufgeklärt haben, dass Europa eigentlich die Ersten sind, die das regulieren. Worauf eben gleich wieder entgegengesetzt worden ist. Aber warte mal, Europa reguliert jetzt gleich wieder. Also die Amerikaner, wie heißt es, sind innovativ. Und die Europäer regulieren gleich wieder.
4:03
Und das, was wir sehen, also diese Zangensituation zwischen China und den Vereinigten Staaten und damit irgendwie Europa und schon wieder werden wir irgendwo abgehängt. Eine Situation, die ich versuchen werde, in den nächsten Minuten noch etwas mit Ihnen zu beleuchten und auch ein paar Überlegungen mitzugeben, was ich glaube, dass an Infrastruktur insbesondere notwendig ist oder was wir als Staat zukünftig, wenn wir über künstliche Intelligenz uns unterhalten, aber auch als Gesellschaft und als Wirtschaft beitragen müssen, damit wir die Chancen der künstlichen Intelligenz nutzen. Vorweg, künstliche Intelligenz ist eine riesige Chance.
4:41
Künstliche Intelligenz ist wahrscheinlich auch eine der wenigen Chancen, dass wir uns den Wohlstand und die Wettbewerbsfähigkeit in Europa so erhalten können, wie wir es aktuell haben. Weil wir wissen, wir sind in einer Situation, auch das, und das macht wahrscheinlich den Menschen am meisten Sorgen, wir sind nicht mehr alleine auf der Welt als Europa, sondern wir sind in einer scharfen Auseinandersetzung fast schon in einem virtuellen Krieg zwischen den Vereinigten Staaten und zwischen China, und ja, das ist so, das finden wir auf Rohstoffseite, das finden wir auf der Hardware-Seite, wenn wir an Mikrochips denken,
5:15
und das finden wir insbesondere bei Daten. Aber klar, alles, was zu einem Guten verwendet wird, kann auch zu einem Schlechten verwendet werden, und deshalb dominiert auch die Angst und die Sorge und die Diskussion darüber, was kann mit dieser Technologie alles Schlechtes angestellt werden. Social Scoring, in China ein großes Thema, andere Themen wie Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der HR, bei der Cyberkriminalität, Deepfakes, Fake News werden plötzlich noch einfacher, und all diese Dinge, die die Menschen Sorgen machen, und oft verleitet man sich auch als Mensch aus der Wirtschaft und der Politik dazu, denkt, ach, das wird echt,
5:56
da kommt was auf uns zu. Und vergisst aber dabei, und dazu möchte ich Sie auch alle als Meinungsbilder ermutigen, die positiven Seiten der künstlichen Intelligenz proaktiv zu zeigen und auch zu sagen. Und hier haben wir auch die Medien zukünftig aus meiner Sicht eine große Verantwortung. Wenn Sie heute einen Artikel über künstliche Intelligenz und Pflege lesen, werden Sie ein Bild eines Pflegeroboters sehen. Wenn Sie über künstliche Intelligenz und Tourismus lesen, dann werden Sie wahrscheinlich einen Roboter sehen, der einen Zimmerschlüssel übergibt. Wenn Sie über künstliche Intelligenz und Bau lesen,
6:31
werden Sie wahrscheinlich einen Bauarbeiter-Roboter vorfinden, der gerade irgendwie, keine Ahnung, Ziegel streicht oder sowas. Jetzt bin ich nicht der Experte von künstlicher Intelligenz am Bau, aber eins weiß ich auch, dass wahrscheinlich der Roboter, der die Ziegel streift, die letzte Anwendung von künstlicher Intelligenz in der Bauwirtschaft sein wird. Bei künstlicher Intelligenz und Pflege wird es uns ermöglichen, Menschen länger zu Hause zu pflegen, durch Sensoriken auch pflegende Angehörige zu entlasten. Bei künstlicher Intelligenz und Medizin wird es nicht der Roboter sein, der zwischen Leben und Tod den Knopf drückt,
7:06
sondern, und das finden wir bereits, werden wir schneller Medikamente entwickeln können, werden wir schneller behandeln können, besser behandeln können, Tumore viel besser erkennen können und all das befindet sich bereits in der Umsetzung. Das heißt, mein Appell zu Beginn, bitte, künstlicher Intelligenz prinzipiell als etwas Positives zu sehen und da auch als Meinungsbild dann vorauszugehen und das klar zu artikulieren und sich auch nicht, und auch ich muss mich da immer wieder selber finden, nicht in den allgemeinen, auch hin und wieder medial gespinten Chor einzuschreiten, das wird alles total furchtbar und in Wahrheit das Ende der
7:44
Menschheit, weil irgendwann regieren uns Roboter. Was braucht es dafür oder wovon bin ich überzeugt, dass es benötigt als Staat diese Chancen der künstlichen Intelligenz wirklich auch zu nützen? Als erstes Infrastruktur und wenn ich von Infrastruktur rede, meine ich einmal nicht die digitale Infrastruktur per se, die sowieso, das sind die Hausaufgaben, also dass wir überall schnelles Internet brauchen, mobil und stationär, denn wir investieren mir wahnsinnig viel Geld in die Glasfaser, das wird bis 2030 in Österreich gut verlegt werden, und ich glaube da haben wir unsere Hausaufgaben gemacht, gerade wenn wir das mobile Internet anschauen.
8:17
Wo wir unsere Hausaufgaben weltweit noch überhaupt nicht gemacht haben, ist die Dateninfrastruktur und eigentlich das, was am relevantesten wird und das trifft auch das Thema künstliche Intelligenz und die Bauwirtschaft. Alles, was ich auf Daten aufsetzen kann, ist am Ende des Tages der Dividet geschuldet, wo es viele Start-ups gibt, viele innovative Leute, die daraus etwas kreieren können. Das Wichtige und das Entscheidende ist jedoch, wie stelle ich Daten zur Verfügung? Wie organisiere ich Daten? Wie strukturiere ich Daten? Und wie baue ich einheitliche Schnittstellen, sodass diese Daten dann auch für meine Wirtschaft,
8:55
Wissenschaft und Forschung zur Verfügung gestellt werden? Ein unglaublich unpopuläres, langweiliges Thema. Sie werden auch heute niemanden vor den Ofen hervorholen mit dem Thema, wie wichtig es ist, Daten gut zu organisieren, wo man die Daten wieder überhaupt niemanden vorstellen kann. Das sind aber eigentlich die Themen, mit denen wir uns derzeit in Europa wirklich beschäftigen, worauf wir uns wirklich konzentrieren. Wie werden unsere Daten in Zukunft gehostet, wie werden sie organisiert sein und wie stellen sie unserer Wissenschaft und Forschung zur Verfügung? Und das wird ein Wettbewerbsvorteil der Europäischen Union.
9:28
Ich möchte ein paar Beispiele dafür nehmen. Wir bauen gerade in Europa verschiedene Datenräume. Ein relativ einfaches Beispiel dafür ist die European Health Data Space. Das heißt, wir haben strukturiert, dass die Gesundheitsdaten zukünftig in Europa auf dieselbe Art und Weise strukturiert werden müssen. Natürlich anonymisiert. Aber mit diesen Gesundheitsdaten dann die Wissenschaft und Forschung, zum Beispiel die Pharmaindustrie, aber auch die universitäre Forschung, damit arbeiten kann. Und so gut oder jetzt, man möglicherweise wirklich einmal datenbasierte Gesundheitspolitik machen kann, auf der Basis von echten Daten,
10:03
die man vollständig vorhanden hat. Dafür muss ich aber alle mal schauen, wie liebt das Beispiel in Österreich, die Elger, wie bekomme ich alle Daten in die Elger rein, wie schaffe ich es überhaupt, alle Gesundheitsdaten zu organisieren. Das ist die europäische Idee, verschiedene Data Hubs zu schaffen, Tourismusdaten, auch Daten der Bauwirtschaft, Mobilitätsdaten, um sie zur Verfügung zu stellen. Das wird aber elementar sein, weil ohne Daten wird weder der kleine Tischler noch die Großbauindustrie, wenn ich in diese Richtung schaue, zukünftig arbeiten können. Weil schlichtweg ansonsten nicht möglich sein wird,
10:38
effizient zu arbeiten und effizient zum Beispiel eine Baustelle zu bestellen oder auch die großindustriellen Maschinen anzutreiben, wenn ich ganz genaue Daten habe, wie sie funktionieren und wie ich sie am effizientesten einsetzen kann. Das eine ist Datenorganisation. Das Problem dabei ist, dass die weltweiten Daten zu einem großen Anteil in der Hand von, man würde Oligopol dazu sagen, zu einem großen Anteil in der Hand von ein paar wenigen sind, berühmten Hyperscalern. Hyperscalern sind, was man will, was kryptodynamisches. Wer sind die vier Hyperscalern? Die bekanntesten? Google.
11:18
Also AWS. Und? Der IBM. Asien. Ali. Von den vier würde ich mal sagen, dass sie wirklich groß sind. Das heißt, kein Europäer drunter Problem. Nicht nur, weil ich die Sorge habe, dass uns Microsoft am nächsten Tag die Daten abdrehen wird, aber prinzipiell, dass es ein Problem ist, dass wir kein europäisches Konstrukt hier haben und dadurch diese große Anzahl von Daten, die für unsere Wirtschaft so elementar werden in privatwirtschaftlicher Hand sind. Nebenbei digitale Souveränität bei der Hardware genauso. Zweites gruppendynamisches Beispiel. Wie viele Satelliten sind im Lower Orbit
11:59
aktuell? Lower Orbit ist der, der besonders nah bei der Erde ist. Nein, viel weniger. 6000 ca. Wie viel davon kann Elon Musk? Gute 4000. Also zwei Drittel der Satelliten im Lower Orbit sind in der Hand von einem privatwirtschaftlichen Unternehmen. Alle anderen reden davon, dass sie viele weitere raufschicken werden. Bis jetzt hat das keiner wirklich so gemacht. Wer macht das, hat das Ziel, bis 2030 40.000 Satelliten da hinaufzuschaffen. 80.000 am insgesamt Platz. Also Sie können sich alle vorstellen, was das für Wettbewerb bedeutet,
12:39
wenn mehr oder weniger ein Unternehmen, ein weltweites Kommunikationsnetzwerk, über das er wiederum Daten kommunizieren kann und Daten ist der einzige Grund, warum er das macht, entsprechend Hand haben kann. Gut, erstes Problem. Also die Hyperskill. Das heißt, wie organisieren wir das staatlich und das machen wir mit dem sogenannten Data Governance Act. Wie wir also staatliche Daten organisieren und dann auch der Wirtschaftsforschung zur Verfügung stellen. Zweites Thema. Der oberösterreichische Bauer. Du kommst aus Oberösterreich. Richtig. Der oberösterreichische Bauer, der mit seinem John Deere Traktor,
13:14
weil er sich einen John Deere Traktor gekauft hat, über seinen oberösterreichischen Acker fährt. Wen gehören die Daten, dem oberösterreichischen Bauern oder gehören sie John Deere? John Deere sagt natürlich, der gehören John Deere. Wir mit dem Data Actor auf europäischer Ebene und deshalb sind diese Entscheidungen, die wir da gerade treffen, so elementar sagen, weil sie gehören dem oberösterreichischen Bauern. Und das sind die Auseinandersetzungen, die wir gerade auch haben. Dass der, der die Daten sammelt, auch Eigentümer seiner Daten ist und damit arbeiten kann. So. Das sind die grundvoraussetzlichen Infrastruktur, die,
13:44
glaube ich, so elementar sind. Warum rede ich dabei bei künstlicher Intelligenz? Weil immer die Basis für jede künstliche Intelligenz natürlich das Vorhandene von großen Datenmengen ist, um daraus Ableitungen zu treffen. Warum ist das so relevant für die Bauwirtschaft? Immer wenn man von Bauwirtschaft und Digitalisierung spricht, kommt man zu einem Wort. Wim. Ein Wort. Wim. Wim, drei Buchstaben, genau. Und in Wahrheit habt ihr euch alle schon über Jahre genau mit diesem Thema beschäftigt. Wim basiert auf Daten und Wim basiert auf, ich bin kein Wim Experte, aber auf einer standardisierten Art und Weise von Daten und
14:20
Datenstruktur, die weiterhin verwendet werden kann. Und deshalb ist genau das natürlich die Grundlage für künstliche Intelligenz. Und darauf, wie man, wir werden nachher noch mehr darüber hören, wie man mit künstlichen intelligenten Systemen darauf aufbauen kann. Das heißt, das strukturierte Vorhandensein von Daten ist die einzige Art und Weise, wie ich zukünftig auch mit künstlicher Intelligenz arbeiten kann und daraus einen Wettbewerbsvorteil am Ende des Tages erziehen kann. Als Europäische Union, und das sind wir wieder am Anfang, haben wir uns die Frage gestellt, was wollen wir bei der KI-Regulierung?
14:57
Und die Europäische Union hat wieder die klassische Antwort gegeben, wir wollen die Eier legende Wollmilch sauber. Also wir wollen regulieren, aber trotzdem Innovationen fördern. Etwas, was in den vergangenen Jahren, und ich bin durchaus selbstkritisch auch über EU-Regulierung, uns nicht immer fantastisch gelungen ist. Es sind zwar alle begeistert in Brüssel nach wie vor von der Datenschutzgrundverordnung, die meisten, die ich in Österreich kenne, sind eher auf die Nerven gegangen. Und deshalb hat man bei der künstlichen Intelligenzregulierung einen neuen Ansatz gewählt. Und zwar ein risikopasierter Ansatz,
15:33
ich sage das nur ganz kurz, wie ist das Ding aufgebaut. Das heißt, ich habe eine Risikobüramide von geringem Risiko bis unannehmbarem Risiko. Und auf dieser Risikobüramide werden die verschiedenen Anwendungsfälle von künstlicher Intelligenz eingeteilt. Also nicht JGPD per se, sondern die Verwendung von einer künstlichen Intelligenz eben in einem Bewerbungsprozess. Oder Face Recognition, diskutieren wir gerade noch intensiv in den letzten Zügen. Ohne das Thema Social Scoring, was eben in der Europäischen Union zukünftig verboten sein soll. Und so teilt die Europäische Union eben bei der KI-Regulierung ein.
16:08
Von geringem Risiko mit möglicherweise Transparenzverpflichtungen bis hinauf zu unannehmbarem Risiko, die verboten sind. Im Kern beschäftigt sich der AI-Act aber mit dem Mittelding, sogenannte Hochrisikoanwendungen, die verschiedene Auflagen dann machen. Deshalb haben wir in Österreich die KI-Service Stelle. Ich habe es zuerst einmal KI-Behörde genannt, da ist die eigene Wirtschaft und Industrie über mich hergefallen. Jetzt nenne ich es halt Service Stelle, seint uns das gleiche. Es ist am Ende des Tages die nationale Umsetzung des AI-Acts. Das heißt, wir brauchen natürlich eine nationale Stelle,
16:40
die hier agiert als Vollzieher. Zu Beginn wird das sein, eine Service Stelle, an die sich die Unternehmerinnen und Unternehmer wenden können. Und weil wir hier sind, wo wir sind, darf ich das, glaube ich, wichtigste Thema beim AI-Act für die österreichische Wirtschaft ansprechen. Und das ist Rechtssicherheit. Das große Problem, was wir von der Datenschutz-Grundverordnung bereits kannten und sicher im AI-Act noch viel intensiver wird. Die großen Hyperscaler wiederum, wenn sie sich leisten können und die Großunternehmer mit großen Anwaltsscharen für Rechtssicherheit für sich zu sorgen, ist eine bestmögliche Rechtssicherheit.
17:20
Die große Herausforderung wird es sein für kleine und mittlere Unternehmen, die künstlich intelligente Lösungen einsetzen wollen, dass die sich auch darauf verlassen können, dass sie das auch dürfen. Und das ist der Sinn dieser KI-Service Stelle, dass wir genau diese bestmögliche Sicherheit den Unternehmerinnen und Unternehmern auch bieten wollen und können. In der Innovation, glaube ich, gibt es zwei Dinge, auf die wir uns in der Europäischen Union, oder in weit drei Dinge, auf die wir uns in der Europäischen Union bei künstlicher Intelligenz konzentrieren müssen. Das erste ist, wir müssen Räume schaffen,
17:52
wo man Dinge probieren darf, sogenannte regulatory sandboxes. Der eine oder andere von Ihnen hat das schon einmal gehört. Also über Zeit und Ort abgeschlossene Bereiche, wo ich Innovationen ausprobieren kann. Brauche ich nicht nur für die künstliche Intelligenz. Wir sind mit dem Koalitionspartner Intensiv und diskutieren unsere regulatory sandbox laws. Ich hoffe, wir kriegen das jetzt bald durch. Das ist eben genau damit gemeint. Und nachher noch zwei Dinge, die ich mitgeben möchte. Das eine ist natürlich Risikokapital. Und wir wissen, wir haben das schon in vielen derartigen Runden diskutiert, das große,
18:23
große mittel-europäische Problem. Risikokapital für Start-ups in der zweiten, dritten Finanzierungsrollrunde. Dann, wenn es um 10 Millionen aufwärts geht, wie wir das zur Verfügung stellen können. Und damit verbunden Risikokapital bei künstlicher Intelligenz hat ein neues Marshall. Nicht ganz neu bei Start-ups, aber das sind Rechenkapazitäten, GPU-Rechenkapazitäten. Deshalb extrem wichtig, dass wir es schaffen, einerseits staatliche Supercomputerprogramme aufzulegen, mit denen unsere Wissenschaft, Forschung und auch Wirtschaft arbeiten kann, auf die sie schnell Zugriff bekommt und eben nicht wieder in
19:00
die Clouds der Hyperscaler zu gehen. Und andererseits, wie ich es auch schaffe, Rechenkapazität in einer Art von Risikokapital zur Verfügung zu stellen. Weil am Ende des Tages in der Grundlagenforschung von künstlicher Intelligenz, nicht in der angewandten Forschung, sondern in der Grundlagenforschung, ein oder andere von Ihnen hat wahrscheinlich die österreichische Diskussion dazu auch mitbekommen, geht es dabei um Rechenkapazität in einer Art und Weise von natürlich Risikokapital. Weil Gott sei Dank ist Grundlagenforschung in Österreich immer noch so, dass man am Ende des Tages ja nicht davor
19:32
wissen sollte, was am Ende herauskommt, was ein Grundprinzip der Grundlagenforschung wäre. In diesem Sinne, meine sehr geehrten Damen und Herren, ich hoffe, wir haben einen kleinen Einblick geben können. Ich freue mich auf die Diskussion und auch auf die weiteren Inputs aus der Bauwirtschaft. Vielen herzlichen Dank.
