Wenn einige Experten vor KI warnen, ist das sicherlich bemerkenswert. Wenn aber der Chef von Microsoft davor warnt, dessen Unternehmen Milliarden Dollar in künstliche Intelligenz investiert hat, sollten wir auf der Hut sein. Und genau das geschah am Sonntag, dem 12. Juli, als Microsoft-CEO Satya Nadella in seinem Blog einen Artikel veröffentlichte, in dem er behauptet, dass Unternehmen für KI nicht nur mit Geld bezahlen. Ohne es zu wissen, bezahlen sie auch mit etwas weitaus Wertvollerem, nämlich mit ihrem eigenen Know-how. Er bezeichnete die ganze Angelegenheit als „umgekehrtes Informationsparadoxon“.
Das umgekehrte Informationsparadoxon
Nadella stützt sich auf die Theorie des Ökonomen Kenneth Arrow. Dieser beschrieb einst, dass der Verkäufer einer Information riskiert, sie bereits dadurch preiszugeben, dass er sie einem Interessenten zeigt. Künstliche Intelligenz treibt dieses Paradoxon jedoch noch weiter. In diesem Fall trägt nämlich der Käufer, also das Unternehmen, das Risiko. Nadella betont in seinem Artikel, dass man für Intelligenz zweimal bezahlt: „…einmal mit Geld und ein zweites Mal mit dem Wissen, das man offenlegen muss, damit die KI nützlich ist.“ Und das ist vollkommen richtig. Je bessere Ergebnisse man von einem Modell erwartet, desto mehr Informationen muss man ihm geben.
Und hier entsteht das Problem. Während Unternehmen das Gefühl haben, dass kostenpflichtige Tools ihnen die Arbeit erleichtern, ist die Realität komplizierter. Die KI lernt nämlich genau aus dem, was man in sie eingibt, also aus Prompts, Tools und Korrekturen, mit denen der Nutzer das Modell zu einem besseren und präziseren Ergebnis führt. Und genau in diesen Korrekturen verbirgt sich laut Nadella das Know-how des Unternehmens, das sonst nicht öffentlich und für die Konkurrenz unzugänglich bliebe. Die Unternehmen geben es jedoch freiwillig über die KI preis, denn je mehr die KI über sie weiß, desto bessere Ergebnisse liefert sie ihnen.
Doppelte Standards
Mit seinen Überlegungen richtet sich Nadella auch an die Entwickler von KI-Modellen. Er hält es für ironisch, dass KI-Unternehmen ihre Modelle mit öffentlichen Daten aus dem gesamten Internet trainieren, ihren Nutzern aber gleichzeitig vertraglich die sogenannte Destillation untersagen, also das Trainieren eigener Modelle anhand der Ausgaben kommerzieller Modelle.
Genau eines solchen Vorgehens beschuldigte OpenAI das chinesische Unternehmen DeepSeek. Dieses soll angeblich OpenAI-Modelle destilliert haben, um seine eigenen KI-Modelle zu verbessern. Paradox ist jedoch, dass große KI-Unternehmen täglich eine solche „Destillation“ bei ihren Nutzern vornehmen. Deshalb sollten laut Nadella auch die Kunden die gleiche Möglichkeit haben.
Was kann man dagegen tun? Nadella hat einen Rat
Nadella rät Unternehmen, die Kontrolle über ihre Daten, Prompts und Rückmeldungen zu behalten, eine eigene „Lernumgebung“ aufzubauen und sich vor allem nicht ausschließlich an einen einzigen KI-Anbieter zu binden. Ideal ist somit eine Umgebung, in der Unternehmen zwischen Modellen verschiedener Anbieter wechseln können.
Diese Empfehlungen Nadellas blieben jedoch auch seinen Kritikern nicht verborgen, die darin einen gewissen Eigennutz sehen. Nadella ist nämlich CEO von Microsoft, das eine der größten Cloud-Plattformen der Welt betreibt, und genau eine solche eigene „Lernumgebung“ können Unternehmen auf dessen Cloud-Plattform Microsoft Azure einrichten.
Auch andere Experten schlagen Alarm
Nadella ist jedoch nicht der Einzige, der auf diese Problematik hinweist. Ähnliche Warnungen kamen bereits früher etwa vom Investor Jason Calacanis oder vom Palantir-Chef Alex Karp. Und laut TechCrunch reagieren die Unternehmen bereits, denn das Interesse an Open-Source-Modellen, die auf eigener Hardware betrieben werden, wächst. Mehr noch: Sie können ungefähr 90 % der Arbeit großer Modelle erledigen, jedoch zu einem Bruchteil der Kosten.
Wie sich Unternehmen künftig für den Umgang mit KI entscheiden werden, ist noch offen. Dennoch entwickelt sich die Frage, wem das bei der Nutzung von KI entstandene Wissen gehört, zu einem der wichtigsten Themen der gesamten Branche.
Quelle: SN Scratchpad, TechCrunch, Business Standard
