Die j\u00fcngsten Entwicklungen im Bereich der generativen k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) \u2013 also KI, die eigene Inhalte erzeugt (siehe Begriffserkl\u00e4rungen im Kasten) \u2013 bieten ungeahnte M\u00f6glichkeiten betreffend Digitalisierung und Automatisierung von Alltagsprozessen. Sie l\u00f6sen aber auch \u00c4ngste aus. Bereits wird von verschiedenen Seiten ein Moratorium der KI-Entwicklung gefordert aus Sorge, dass k\u00fcnstliche Intelligenz entsteht, die der Mensch nicht mehr versteht und die sich nicht kontrollieren l\u00e4sst. Weniger Beachtung findet hingegen das Wettrennen der grossen Internetkonzerne um die Vorherrschaft im KI-Markt. Die Gewinner werden unseren Lebensalltag voraussichtlich entscheidend mitgestalten.<\/p>\n
ChatGPT ist ein vom US-amerikanischen Unternehmen OpenAI entwickelter Chatbot, der menschliche Anfragen in nat\u00fcrlicher Sprache (sog. Prompts) interpretiert und mithilfe von KI beantwortet. Dem Chatbot liegt das Sprachmodell GPT zugrunde, ein mit grossen Textmengen trainiertes Basismodell (oder Foundation Model), das als Grundlage f\u00fcr verschiedenste Anwendungen genutzt werden kann. Microsoft arbeitet etwa zurzeit daran, GPT in sein Office-Paket zu integrieren. So k\u00f6nnen mit Prompts in nat\u00fcrlicher Sprache automatisch Dokumente und Pr\u00e4sentationen erstellt oder Daten analysiert werden.[1]<\/a> Duolingo, ein Onlinedienst zum Erlernen von Fremdsprachen, verwendet GPT hingegen, um Konversationen in einer Fremdsprache zu simulieren.<\/p>\n Das Erstellen eines konkurrenzf\u00e4higen Basismodells ist nicht jedem m\u00f6glich. Zum einen werden dazu umfassende Datens\u00e4tze ben\u00f6tigt, die nur wenigen zur Verf\u00fcgung stehen \u2013 etwa Microsoft und Google: Sie betreiben als einzige westliche Unternehmen systematisches \u00abWeb Scraping\u00bb, das heisst, sie extrahieren und speichern die Informationen, die auf Websites angezeigt werden. Zum anderen ben\u00f6tigt das Trainieren eines Basismodells riesige Rechenleistungen, und diese existieren vor allem in den Cloudservices von Microsoft Azure, Google Cloud und Amazon Webservices.<\/p>\n Hier zeigt sich eine klare Parallele zu anderen digitalen M\u00e4rkten, etwa Betriebssystemen: Die Entwicklung beziehungsweise der Betrieb eines Basismodells ist durch starke Skalen- und Netzwerkeffekte gekennzeichnet. Es ist deshalb damit zu rechnen, dass sich nur einige wenige Anbieter auf dem Markt werden etablieren k\u00f6nnen. Die meisten Unternehmen werden hingegen Basismodelle auf Basis von Lizenzen nutzen und f\u00fcr ihre jeweiligen Anwendungen adaptieren.<\/a><\/p>\n Gelten Daten schon seit L\u00e4ngerem als das Gold des 21. Jahrhunderts, gewinnen diese im Zusammenhang mit generativer KI nochmals an Bedeutung. Wer bereits \u00fcber umfassende Datens\u00e4tze verf\u00fcgt, um ein Basismodell zu f\u00fcttern, hat nicht nur aus diesem Grund einen Vorteil: Weil Nutzeranfragen Teil des Datensatzes werden, tragen diese laufend zur Verbesserung des Modells bei. Die Weiterentwicklung von KI dank menschlichen Feedbacks war ein zentraler Schritt in der Entwicklung von GPT. Vereinfacht gesagt, lernt das KI-Modell hierbei aus den Bewertungen seiner Antworten durch reale Menschen.<\/a><\/p>\n Ein Blick in die j\u00fcngere Vergangenheit zeigt, wie entscheidend der Datenzugang f\u00fcr den Wettbewerb sein kann. Im Juni 2022 ging die Software Dall-E von OpenAI online. Ausgehend von einer Benutzereingabe, generiert sie realistische Bilder. Zwei Monate sp\u00e4ter kam das konkurrierende Open-Source-Programm Stable Diffusion auf den Markt. Es funktioniert \u00e4hnlich beziehungsweise generiert ebenso Bilder wie Dall-E. M\u00f6glich war die Entwicklung von Stable Diffusion nur, weil die Programmierer kostenlosen Zugriff auf umfangreiche Bild-Datens\u00e4tze hatten, um ihr Modell zu trainieren und zur Marktreife zu bringen.[2]<\/a> Daten stellen bei der Entwicklung von generativer KI in diesem Sinne eine Art \u00abEssential Facility\u00bb dar, also eine Infrastruktur, deren Nutzung zur Erbringung einer Dienstleistung unerl\u00e4sslich ist: Ohne den Zugang zu geeigneten Daten zu angemessenen Bedingungen ist ein Markteintritt de facto nicht m\u00f6glich. Nur dank des Zugangs zu (kostenlosen) Bilddaten existieren nun mehrere konkurrierende KI-Anwendungen zum Erstellen von Bildern.<\/a><\/p>\n OpenAI ist es nicht nur gelungen, ein Basismodell, das am Anfang der Wertsch\u00f6pfungskette steht, zu entwickeln. Mittels ChatGPT wird gleichzeitig ein Produkt f\u00fcr die Endnutzer bereitgestellt. Aktuell gibt es bereits 12 Plug-ins f\u00fcr ChatGPT, die es erm\u00f6glichen, auf andere Dienstleistungen zuzugreifen. So lassen sich etwa via ChatGPT Reisepl\u00e4ne auf der Buchungsplattform Expedia erstellen. Chatbots wie ChatGPT weisen somit \u00c4hnlichkeiten mit einem App-Store auf: Einzelne Plug-ins werden wie Apps verwendet, der Zugang erfolgt aber immer \u00fcber den entsprechenden Chatbot. Dies bewirkt starke Netzwerkeffekte: Je mehr Plug-ins existieren, desto attraktiver wird es, Dienstleistungen \u00fcber eine einzelne Schnittstelle (z. B. ChatGPT) abzurufen und anzubieten. Und die verst\u00e4rkte Nutzung des immer gleichen Chatbots f\u00fcttert diesen wiederum mit zus\u00e4tzlichen Daten, sodass der Algorithmus immer besser wird.[3]<\/a><\/a><\/a><\/p>\n Die Erfahrungen mit den grossen Tech-Unternehmen haben gezeigt, dass das Wettbewerbsrecht in digitalen M\u00e4rkten unter Umst\u00e4nden nicht ausreicht, um den Wettbewerb effektiv zu sch\u00fctzen. Die Tendenz zu wenigen, den Markt dominierenden Unternehmen ist stark. Die Entwicklungen sind teilweise so schnell, dass Entscheide in Kartellrechtsf\u00e4llen oft viel zu sp\u00e4t kommen. Die EU hat hierauf reagiert und mit dem Digital Services Act (DSA)<\/a> und dem Digital Markets Act (DMA)<\/a> Spielregeln f\u00fcr digitale M\u00e4rkte festgelegt. Diese beinhalten unter anderem weitreichende Anforderungen an die Transparenz und Verhaltensauflagen f\u00fcr grosse Tech-Unternehmen. Im Bereich der KI ber\u00e4t die EU zudem aktuell \u00fcber den AI Act<\/a> und den Data Act<\/a>, wobei insbesondere letzterer Entwurf weitreichende Datenteilungspflichten f\u00fcr Unternehmen vorsieht.<\/p>\n In der Schweiz fehlen entsprechende Regeln zurzeit g\u00e4nzlich. Zwar soll vom Eidgen\u00f6ssischen Departement f\u00fcr Umwelt, Verkehr, Energie und Kommunikation (Uvek) bis im M\u00e4rz 2024 eine Vorlage zur Regulierung von grossen Kommunikationsplattformen ausgearbeitet werden. Was diese im Detail beinhalten wird, ist zurzeit noch unklar \u2013 erste \u00c4usserungen des Uvek deuten jedoch darauf hin, dass keine wettbewerblichen Spielregeln f\u00fcr grosse Tech-Unternehmen vorgesehen sind. Ob eine ausgekl\u00fcgelte Regulierung, wie sie in der EU zurzeit umgesetzt wird, der Weisheit letzter Schluss ist, mag umstritten sein. Klar ist aber, dass Daten in einer Welt generativer KI immer mehr die Rolle einer \u00abEssential Facility\u00bb zukommt. Zu empfehlen w\u00e4re deshalb, die Frage nach dem Zugang zu Daten auch in der Schweiz nicht g\u00e4nzlich ausser Acht zu lassen.<\/p>\n <\/a><\/a><\/p>\n <\/a><\/p>\n <\/a><\/p>\n Die j\u00fcngsten Entwicklungen im Bereich der generativen k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) \u2013 also KI, die eigene Inhalte erzeugt (siehe Begriffserkl\u00e4rungen im Kasten) \u2013 bieten ungeahnte M\u00f6glichkeiten betreffend Digitalisierung und Automatisierung von Alltagsprozessen. Sie l\u00f6sen aber auch \u00c4ngste aus. 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