LAION in offener Brief an das Europäische Parlament: Schutz von Open-Source-KI in Europa gefordert

LAION (The Large Scale Artificial Intelligence Open Network), und andere renommierte Forschungseinrichtungen, haben einen offenen Brief an das Europäische Parlament veröffentlicht. Dieser Brief betont die unvermeidlichen negativen Auswirkungen, die der Entwurf des KI-Gesetzes auf die Open-Source-Forschung und -Entwicklung (F&E) im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) haben wird.

Der Brief unterstreicht die wesentliche Rolle, die Open-Source-F&E bei der Gewährleistung der Sicherheit, Sicherheit und Wettbewerbsfähigkeit von KI in Europa spielt, und warnt vor der Hemmung solcher bahnbrechenden Arbeiten.

Der Brief behandelt die folgenden Punkte, wie von LAION erläutert.

Die Bedeutung von Open-Source-KI

Der Brief nennt drei Hauptgründe, warum Open-Source-KI geschützt werden sollte:

1. Sicherheit durch Transparenz: Open-Source-KI fördert die Sicherheit, indem Forscher und Behörden die Leistung von Modellen überprüfen, Risiken identifizieren und Gegenmaßnahmen ergreifen können.
2. Wettbewerb: Open-Source-KI ermöglicht es kleinen und mittleren Unternehmen, auf bestehenden Modellen aufzubauen und die Produktivität zu steigern, anstatt auf wenige große Unternehmen für wesentliche Technologien angewiesen zu sein.
3. Sicherheit: Öffentliche und private Organisationen können Open-Source-Modelle für spezielle Anwendungen anpassen, ohne sensible Daten mit proprietären Unternehmen teilen zu müssen.

Bedenken zum Entwurf des KI-Gesetzes

Der Entwurf des KI-Gesetzes kann neue Anforderungen für Grundmodelle einführen, die sich negativ auf die Open-Source-F&E in KI auswirken könnten. Der Brief argumentiert, dass “eine-Größe-passt-für-alle”-Regeln die Open-Source-F&E behindern und zu folgendem führen könnten:

• Verfestigung von proprietären Gatekeepern, oft großen Unternehmen, zum Nachteil von Open-Source-Forschern und -Entwicklern
• Begrenzung der akademischen Freiheit und Verhinderung der europäischen Forschungsgemeinschaft, Modelle von öffentlicher Bedeutung zu untersuchen
• Verringerung des Wettbewerbs zwischen Modellanbietern und Förderung von Investitionen in KI im Ausland

Empfehlungen für das Europäische Parlament

Der offene Brief enthält drei wichtige Empfehlungen:

1. Sicherstellen, dass Open-Source-F&E den Anforderungen des KI-Gesetzes entsprechen kann: Das Gesetz sollte die Open-Source-F&E fördern und die Unterschiede zwischen Closed-Source-KI-Modellen, die als Dienstleistung angeboten werden, und KI-Modellen, die als Open-Source-Code veröffentlicht werden, anerkennen. Wo angebracht, sollte das Gesetz Open-Source-Modelle von Regelungen befreien, die für Closed-Source-Modelle bestimmt sind.
2. Anforderungen proportional zum Risiko auferlegen: Das Gesetz sollte Regeln für Grundmodelle festlegen, die proportional zu ihrem tatsächlichen Risiko sind. Ein “eine-Größe-passt-für-alle”-Rahmen könnte es unmöglich machen, low-risk- und Open-Source-Modelle in Europa einzusetzen.
3. Öffentliche Forschungseinrichtungen für Rechenressourcen einrichten: Die EU sollte groß angelegte Supercomputing-Einrichtungen für KI-Forschung einrichten, um es der europäischen Forschungsgemeinschaft zu ermöglichen, Open-Source-Grundmodelle unter kontrollierten Bedingungen mit öffentlicher Aufsicht zu untersuchen.

Die Zukunft der KI in Europa

Der Brief schließt mit einem Appell an das Europäische Parlament, die Punkte zu berücksichtigen und eine legislative Umgebung zu schaffen, die die Open-Source-F&E unterstützt. Dieser Ansatz wird die Sicherheit durch Transparenz fördern, die Innovation und den Wettbewerb vorantreiben und die Entwicklung einer souveränen KI-Fähigkeit in Europa beschleunigen.

Mit zahlreichen angesehenen Unterstützern, darunter das Europäische Labor für Lernen und Intelligente Systeme (ELLIS), das paneuropäische KI-Netzwerk der Exzellenz und der deutsche KI-Verband (KI-Bundesverband), dient der Brief als eindringliche Erinnerung an die Bedeutung des Schutzes von Open-Source-KI für die Zukunft Europas.

Unterstützer

• Europäisches Labor für Lernen und Intelligente Systeme (ELLIS) – Paneuropäisches KI-Netzwerk der Exzellenz
• Deutscher KI-Verband (KI-Bundesverband) – Mit über 400 Unternehmen das größte KI-Netzwerk in Deutschland
• Prof. Jürgen Schmidhuber: Wissenschaftlicher Direktor des Schweizer KI-Lab IDSIA (USI & SUPSI), Mitbegründer und Chief Scientist von NNAISENSE, Erfinder von LSTM-Netzwerken
• Prof. Sepp Hochreiter: JKU Linz, Erfinder von LSTM-Netzwerken
• Prof. Bernhard Schölkopf: Direktor, Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme und ELLIS-Institut, Tübingen, Deutschland
• Prof. Serge Belongie: Universität Kopenhagen; Direktor, Pioneer Centre for AI
• Prof. Andreas Geiger: Universität Tübingen und Tübingen AI Center
• Prof. Irina Rish: Full Professor an der Université de Montréal, Kanada-Exzellenz-Forschungsstuhl (CERC) in Autonomer KI und Kanada-CIFAR-KI-Stuhl, Kernmitglied des Mila – Quebec AI Institute.
• Prof. Antonio Krüger: CEO des Deutschen Forschungszentrums für KI (DFKI) und Professor an der Universität des Saarlandes
• Prof. Kristian Kersting: Full Professor an der Technischen Universität Darmstadt und Co-Direktor, Hessisches Zentrum für KI (hessian.AI)
• Jörg Bienert: CEO des Deutschen KI-Verbands, CPO von Alexander Thamm GmbH
• Patrick Schramowski: Forscher am Deutschen Forschungszentrum für KI (DFKI) und Hessisches Zentrum für KI (hessian.AI)
• Dr. Jenia Jitsev: Lab-Leiter am Jülich Supercomputing Center, Forschungszentrum Jülich, Helmholtz-Gemeinschaft, ELLIS-Mitglied
• Dr. Sampo Pyysalo: Forschungsstipendiat an der Universität Turku, Finnland
• Robin Rombach: Co-Entwickler von Stable Diffusion, PhD-Kandidat an der LMU München
• Prof. Michael Granitzer: Lehrstuhl für Data Science an der Universität Passau, Deutschland und Koordinator von OpenWebSearch.eu
• Prof. Dr. Jens Meiler: Universität Leipzig, ScaDS.AI-Zentrum für Skalierbare Datenanalyse und Künstliche Intelligenz
• Prof. Dr. Martin Potthast: Universität Leipzig, ScaDS.AI-Zentrum für Skalierbare Datenanalyse und Künstliche Intelligenz und OpenWebSearch.EU
• Prof. Dr. Holger Hoos: Alexander-von-Humboldt-Professor für KI an der RWTH Aachen (Deutschland) und Professor für Maschinelles Lernen an der Universität Leiden (Niederlande)
• Prof. Dr. Henning Wachsmuth: Lehrstuhl für Natürliche Sprachverarbeitung am Institut für Künstliche Intelligenz, Leibniz-Universität Hannover
• Prof. Dr. Wil van der Aalst: Alexander-von-Humboldt-Professor für Prozess- und Datenwissenschaft an der RWTH Aachen und Chief Scientist bei Celonis
• Prof. Dr. Bastian Leibe: Lehrstuhl für Computer-Vision an der RWTH Aachen (Deutschland)
• Prof. Dr. Martin Grohe: Lehrstuhl für Logik und Theorie diskreter Systeme, RWTH-Universität
• Prof. Ludwig Schmidt: Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering, University of Washington
• Dr. Morten Irgens: Vizerektor, Kristiania, Mitbegründer und Vorstandsmitglied von CLAIRE (der Konföderation von Laboratorien für KI-Forschung in Europa), Adra (der AI-, Daten- und Robotik-Vereinigung) und NORA (dem norwegischen KI-Forschungskonsortium)
• Prof. Dr. Hector Geffner: Alexander-von-Humboldt-Professor für KI an der RWTH Aachen (Deutschland) und Wallenberg-Gastprofessor für KI an der Linköping-Universität, Schweden
• Prof. Dr. Hilde Kuehne: Goethe-Universität Frankfurt (Deutschland), MIT-IBM Watson AI Lab (USA)
• Prof. Gerhard Lakemeyer, Ph.D.: Leiter der Gruppe Wissensbasierte Systeme und Lehrstuhl für Informatik, RWTH Aachen, Deutschland
• Sebastian Nagel: Crawl-Ingenieur, Common Crawl, Konstanz, Deutschland

Obwohl nicht offiziell auf der Liste der Unterstützer, unterstützt Unite.AI auch diesen offenen Brief.