Fragen für die öffentliche KI-Förderung

In den vergangenen zwei Jahren haben den Prototype Fund zunehmend mehr Bewerbungen für Softwareprojekte erreicht, die Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) wie Large Language Models (LLM) nutzen oder kritisch beleuchten. Mit der Verbreitung dieser Ansätze müssen sich öffentlich finanzierte Technologieförderprogramme wie der Prototype Fund damit auseinandersetzen, welche Auswahl- und Unterstützungsmechanismen es für KI-Projekte braucht, die offen, anpassbar und nachhaltig sind.

Was zählt als Open-Source-KI?

Wenn der Staat Softwareenticklung finanziert, sollte die Allgemeinheit von den Ergebnissen profitieren können. Der Prototype Fund fördert deshalb ausschließlich Open-Source-Software. Bei traditioneller Softwareentwicklung bedeutet das: der Code wird unter einer freien und offenen Lizenz veröffentlicht. Um KI-Modelle und -Anwendungen untersuchen und frei nutzen zu können, reicht die Veröffentlichung des Code allein jedoch nicht aus. Ihre Funktionsweise ist nur in Kombination mit weiteren Informationen wie den zugrundeliegenden Daten und Trainingsparametern festgelegt. Auch die Zusammenarbeit in Open-Source-Communities über öffentliche Repositorien ist nur dann möglich, wenn alle wesentlichen Komponenten eines KI-Projekts offen verfügbar sind. Aktuell arbeitet deshalb die Open Source Initiative in einem Multi-Stakeholder-Prozess an einer Definition des Begriffs Open-Source-KI.
Öffentliche Förderprogramme sollten transparent erklären, welche Komponenten unter Open-Source-Lizenz zu veröffentlichen sind und unter welchen Bedingungen auf proprietären, unveröffentlichten Komponenten aufgebaut werden darf. Das gilt besonders auch für Datensätze.

Welche KI-Projekte sind mit knappen Ressourcen umsetzbar?

KI-Modelle oder -Anwendungen zu entwickeln, kann sehr ressourcenintensiv sein. Benötigt werden nicht nur umfangreiche Datensätze und Rechenkapazitäten, über die wenige große, meist US-amerikanische Unternehmen bestimmen und deren Nutzung mit erheblichen Kosten und CO₂-Emissionen verbunden ist. Um mit vielfältigen und teils ungeklärten rechtlichen Fragen und Anforderungen des KI-, Datenschutz- und Urheberrechts umgehen zu können, sind außerdem Fachkenntnisse erforderlich, die gerade kleinen Teams ohne institutionelle Anbindung z. B. an Forschungseinrichtungen oder Unternehmen fehlen.
Förderprogramme können bedarfsgerecht unterstützen, indem sie beispielsweise zusätzliche finanzielle Mittel für die Beschaffung und Aufbereitung von Daten oder Hardware sowie die Miete von Cloud-Diensten bereitstellen. Außerdem können spezifische Schulungs- und Beratungsangebote dabei helfen, Ressourcen sparsam einzusetzen, Trainingsdaten datenschutzkonform zu nutzen oder KI-Modelle und -Anwendungen transparent zu dokumentieren. Auch mit diesen Mitteln werden allerdings nicht alle Projektvorhaben für KI-Modelle oder -Anwendungen umsetzbar sein. Förderprogramme müssen deshalb im Auswahlprozess die Frage beantworten, ob sich Vorhaben für KI-Projekte mit den verfügbaren Ressourcen realisieren lassen. Projekte, die besonders ressourcenschonende Ansätze verfolgen, bevorzugt für eine Förderung auszuwählen, kann nicht nur aus ökologischen Gründen sinnvoll sein. Auch Abhängigkeiten von großen Unternehmen und Risiken für die Schutz personenbezogener Daten können so reduziert werden.

Wann ist KI überhaupt die richtige Methode?

Ob der Einsatz von KI-Methoden in einem bestimmten Kontext sinnvoll ist, hängt nicht nur davon ab, ob ein Lösungsansatz für ein gesellschaftlich drängendes Problem damit prinzipiell möglich ist. Entscheidend ist vielmehr, ob KI-Methoden im Vergleich zu alternativen Lösungsansätzen vielversprechend sind. Gerade bei innovativen Projekten im Anfangsstadium zeigt sich oft erst im Entwicklungsprozess, welche Methode zum Ziel führt. Vor diesem Hintergrund kann eine Vorgabe von Förderprogrammen, KI-Methoden zu nutzen, Fehlanreize setzen.
Förderprogramme mit dem Ziel, innovative, technische Lösungsansätze in konkreten Anwendungskontexten zu unterstützen, sollten deshalb sowohl im Auswahlprozess als auch während der Förderung ausreichend Flexibilität ermöglichen, damit die technische Umsetzung lösungsorientiert festgelegt und bei Bedarf geändert werden kann.

Mehr Informationen zum Thema finden sich im aktuellen Trendbericht des Prototype Fund, Generative KI in der Hand der Zivilgesellschaft.