«Jobs lassen sich nicht auf Knopfdruck automatisieren»
Die ETH Zürich spielt bei der Entwicklung von Schweizer KI eine Schlüsselrolle. Wie Gesellschaft und Wirtschaft von der Technologie profitieren können, sagt KI-Expertin Hanna Brahme vom ETH AI Center.
Interview: Ralph Hofbauer (AWP) / Bilder: Inci Satir
Die Angst vor dem «Jobkiller KI» ist gross. Zu Recht?
Ich glaube, KI wird in dieser Hinsicht häufig überschätzt. Jobs lassen sich nicht auf Knopfdruck automatisieren. Viele Tätigkeiten erfordern Hintergrundwissen und es geht um Details, die KI-Agenten nicht selbstständig beurteilen können. Mich stört der oft sehr schwarzmalerische Umgang
mit dem Thema. Statt Angst zu haben, sollten wir uns fragen, wie uns die Technologie weiterbringen kann.
Was kann KI für die Gesellschaft tun?
KI beschleunigt und befruchtet die Forschung, zum Beispiel bei der Entwicklung neuer Materialien oder Medikamente. Grosses Potenzial sehe ich
auch im Bereich «Embodied AI», wenn KI also in physische Systeme integriert wird. Roboter können so besser auf visuelle, akustische oder sensorische Reize reagieren – und damit finden sie sich auch in unstrukturierten Umgebungen zurecht, zum Beispiel bei Rettungseinsätzen.
Und was bringt die Technologie der Wirtschaft?
KI ist eine Chance für die Schweiz. Wir sind ein starker Wirtschaftsstandort – das bleiben wir aber nur, wenn wir uns mit innovativen Technologien beschäftigen. Deshalb ist es wichtig, dass Unternehmen die Möglichkeiten von KI ausprobieren und nutzbar machen.
Wo ist der Einsatz sinnvoll?
Auf Prozessebene lässt sich KI am besten dort einsetzen, wo es klar abgrenzbare Arbeitspakete gibt. In der Administration beispielsweise kann man sie
als Teammitglied betrachten, an das sich bestimmte Routinearbeiten delegieren lassen. Auch auf der Produktebene eröffnet KI neue Möglichkeiten: Unternehmen können besser auf Kundenbedürfnisse eingehen und mit überschaubarem Aufwand massgeschneiderte Lösungen anbieten.
Sitzt KI irgendwann auch in der Geschäftsleitung?
Ich glaube nicht, dass KI künftig strategische Entscheidungen übernimmt. Aber sie könnte helfen, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Die Geschäftsleitung entscheidet aufgrund bestimmter Daten und Informationen – und ich kann mir gut vorstellen, dass dabei manchmal wichtige Aspekte übersehen werden. KI könnte solche blinden Flecken sichtbar machen.
Ich glaube nicht, dass KI künftig strategische Entscheidungen treffen wird. Aber die Technologie könnte helfen, die richtigen Entscheidungen zu treffen.
Hanna Brahme ist Mitarbeiterin des ETH AI Center und Kuratorin am AI House
Der KMU Monitor ZH zeigt, dass der Unterstützungsbedarf beim Umgang mit KI sehr hoch ist. Wie packen Unternehmen das Thema am besten an?
Zuerst muss ein Unternehmen herausfinden, was es mit KI überhaupt erreichen möchte – optimierte Prozesse, verbesserte Produkte oder beides? Dann geht es darum, die passenden Umsetzungspartner für Pilotprojekte zu finden. Sind die Ziele hingegen noch unklar, kann eine externe Analyse zeigen, wo KI den grössten Nutzen bringt. Wichtig ist vor allem auch, dass man die Mitarbeitenden ermutigt, Events oder Weiterbildungen zum Thema zu besuchen. Dort entstehen häufig Ideen für erste Projekte.
Was tut die ETH für den Wissenstransfer mit den Unternehmen?
Gemeinsam mit der EPFL Lausanne und dem Branchenverband SwissICT haben wir den Swiss AI SME Circle lanciert. Die Initiative unterstützt KMU mit Schweizer KI-Technologien und entsprechendem Knowhow. Im Oktober sind 45 Firmen mit dem Programm gestartet. Sie erhalten unter anderem
die Möglichkeit, KI-Projekte mit Apertus umzusetzen – dem Large Language Model (LLM), das ETH Zürich und EPFL Lausanne gemeinsam entwickelt
haben. Die Firmen stehen dabei in direktem Austausch mit dem Entwicklerteam und unterstützen so wiederum die Weiterentwicklung des Modells
– es profitieren also beide Seiten.
Was unterscheidet Apertus von den LLM aus dem Silicon Valley?
Unternehmen wie OpenAI oder Google geben sehr wenig über ihre Sprachmodelle preis. Apertus hingegen ist Open Source: Der Code, die Architektur und alle Trainingsdaten sind öffentlich zugänglich. Das Modell wurde mit 15 Billionen Worteinheiten aus über 1‘000 Sprachen trainiert. 40 Prozent der Daten sind nicht-englischsprachig und damit ist das Modell viel diverser als andere. Zudem läuft Apertus auf Schweizer Infrastruktur. Die damit verbundenen Vorteile wie Sicherheit und Unabhängigkeit gewinnen im aktuellen geopolitischen Klima an Bedeutung.
KI wird uns Arbeit abnehmen, aber das kritische Denken bleibt unsere Aufgabe.
Hanna Brahme
KI wird häufig für ihre diskriminierende Tendenz kritisiert, die sogenannte Bias. Wie lässt sich dieses Problem lösen?
Ich sehe die Bias weniger als ein technisches Problem, denn die Tendenzen der Modelle sind ein Spiegel der Gesellschaft. Grundsätzlich gilt: Je diverser die Trainingsdaten, desto geringer ist das Risiko der Diskriminierung. Natürlich müssen wir rassistische oder sexistische Inhalte mit allen Mitteln vermeiden, doch eine gewisse kulturelle Färbung ist nicht unbedingt schlecht, schliesslich nutzen wir LLM ja immer in einem bestimmten Kontext.
Und was ist mit den Halluzinationen, für die KI berüchtigt ist?
Auch das ist eine Frage der Qualität und der Menge an Trainingsdaten. Wenn uns KI zu neuer Kreativität verhelfen soll, müssen wir aber wohl auch in Kauf nehmen, dass der Output nicht immer mit der Realität übereinstimmt. Umso wichtiger ist die Kontroll- und Entscheidungsfunktion des Menschen. KI wird uns Arbeit abnehmen, aber das kritische Denken bleibt unsere Aufgabe.
