Der Wettbewerb von KI-Modellen konsolidiert sich zunehmend. Experten, die mit Euractiv sprachen, sind der Meinung, dass auch die Regulierungsinstrumente der EU ungeeignet sein könnten, Marktmissbrauch zu verhindern.
Es wird erwartet, dass die politischen Entscheidungsträger der EU in den kommenden Wochen das KI-Gesetz fertigstellen werden, ein Gesetz zur Regulierung der künstlichen Intelligenz (KI) auf der Grundlage des Gefahrenpotentials. Seit der Vorlage des Gesetzentwurfs wurde die Diskussion durch den raschen Aufstieg von ChatGPT und ähnlichen Modellen unterbrochen.
Ausschlaggebend für den Erfolg von ChatGPT war nicht die Verwendung generativer KI, die es bereits seit einiger Zeit gibt, sondern vielmehr der beispiellose Umfang und die Leistung des Modells.
Infolgedessen ist man bei den Diskussionen über das KI-Gesetz vom ursprünglichen horizontalen Charakter des Gesetzes abgewichen, um strengere Verpflichtungen für „hochwirksame“ Gründungsmodelle wie GPT-4 einzuführen.
Dieser gezielte Ansatz, sich auf die einflussreichsten Akteure zu konzentrieren, bei denen es sich momentan in erster Linie um außereuropäische Unternehmen handelt, ist in der EU-Digitalpolitik immer häufiger anzutreffen. Dazu zählen unter anderem die ’sehr großen Online-Plattformen‘ des Gesetzes über digitale Dienste (DSA) und die ‚Gatekeeper‘ des Gesetzes über digitale Märkte (DMA).
In Rechtsvorschriften, die auf Big-Tech-Unternehmen abzielen, wird immer häufiger auf diese Kategorien Bezug genommen. Für das KI-Regelwerk der EU gibt es jedoch keinen solchen Querverweis, was auf das bisher spektakulärste Versagen des DMA zurückzuführen ist: Das Versagen, keinen einzigen Cloud-Dienst zu benennen.
„Big Tech nutzt seine Marktmacht im Cloud-Sektor, um eine dominante Position auf dem KI-Markt zu erlangen. Dieser Prozess ist schon seit langem im Gange“, sagte Kris Shrishak, Senior Fellow beim Irish Council for Civil Liberties, gegenüber Euractiv.
Rechenleistung & KI
Die Frage, welche Basismodelle als „hochwirksam“ gelten sollen, ist immer noch ein bewegliches Ziel, wobei sich die politischen Entscheidungsträger an einer Kombination verschiedener Kriterien orientieren. Eines der anfänglich genannten Kriterien war jedoch die zum Trainieren des Modells verwendete Rechenleistung.
Die Rechenleistung ist eine entscheidende Komponente der KI. Sie befindet sich hauptsächlich in den Händen von Unternehmen, die mit ihren kommerziellen Cloud-Diensten massive Skaleneffekte erzielt haben, also Hyperskalierer wie Amazons AWS, Microsofts Azure und Google Cloud.
Ein Hyperscaler muss jedoch nicht zwingend ein führendes Unternehmen auf dem Gebiet der KI sein.
Darüber hinaus könnte die Verwendung der zum Trainieren eines Modells verwendeten Rechenleistung als Kriterium für die Bestimmung eines „hochwirksamen“ Basismodells auch einen perversen Effekt haben, da eine höhere Investition zunächst in der Regel bedeutet, dass das Modell robuster ist.
Das Trainieren eines Modells ist jedoch nur ein Teil der Gleichung, da für die Feinabstimmung des Modells und seinen täglichen Betrieb eine konstante Rechenleistung erforderlich ist.
Außerdem ist die Wirkung eines Basismodells weitgehend proportional zu seiner Nutzerbasis. Gleichzeitig können nur wenige Unternehmen weltweit ein KI-Modell mit Hunderten von Millionen Nutzern betreiben, wie ChatGPT.
„Niemand kann ein bahnbrechendes Basismodell aufbauen, ohne eine Art Partnerschaft mit einem Big-Tech-Unternehmen zu haben“, sagte Max von Thun, Europa-Direktor des Open Markets Institute, gegenüber EURACTIV.
In diesem Zusammenhang gehen führende KI-Unternehmen Partnerschaften mit Tech-Giganten ein, ohne dass die Wettbewerbsbehörden eingreifen, wie es bei OpenAI mit Microsoft und Anthropic mit Amazon der Fall war. Diese Investitionen werden oft von mehr oder weniger exklusiven Vereinbarungen über die zugrunde liegende Cloud-Infrastruktur begleitet.
„Es ist schwierig, diese Partnerschaften als Fusionen zu betrachten, weil es davon abhängt, ob der Cloud-Anbieter eine Beteiligung und Einfluss auf den generativen KI-Anbieter hat und von der Art der Beziehung, ob es sich um eine Exklusiv- oder nur um eine Strategiepartnerschaft handelt“, sagte Christophe Carugati, Associate Fellow beim Think-Tank Bruegel, gegenüber Euractiv.
Konzentration auf dem KI-Markt
Die Idee eines Basismodells ist, dass es an verschiedene Zwecke angepasst werden kann, da neue KI-Anwendungen darauf aufgebaut werden können. Seit dem öffentlichen Start von ChatGPT hat der Hype um KI zum Aufblühen von Tausenden von KI-getriebenen Unternehmen geführt.
Die teuren Infrastrukturkosten im Zusammenhang mit leistungsstarken KI-Modellen führen jedoch bereits dazu, dass sich dieser Markt auf weniger Akteure konzentriert.
„Viele der derzeitigen Marktteilnehmer erleiden große Verluste, vor allem wegen der hohen Betriebskosten der Modelle“, so Zach Meyers, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Centre for European Reform.
„Es scheint unvermeidlich, dass viele der derzeitigen Akteure entweder auf der Strecke bleiben oder von größeren Unternehmen übernommen werden.“
Nach Ansicht von Andrea Renda, einem der Experten, der hinter den Kulissen am meisten zur Gestaltung des KI-Gesetzes beigetragen hat, werden wir uns auf eine „Plattformisierung“ des KI-Marktes zubewegen, bei der die meisten neuen KI-Modelle auf einer Handvoll von Basismodellen aufbauen werden.
Diese Marktkonsolidierung könnte dazu führen, dass marktbeherrschende Akteure ihre Position noch weiter ausbauen können. Wenn beispielsweise eine KI-Lösung auf einem Basismodell aufbaut, könnte der nachgelagerte Wirtschaftsbeteiligte gezwungen sein, seine KI-Anwendung auf derselben Cloud-Infrastruktur zu betreiben, was als „Bündelung“ bezeichnet wird.
Dies ist bereits der Fall, wenn eine KI-Lösung als Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) zu einem Basismodell erstellt wird. Dies stellt eine Art Filter dar, der die Antwort des Modells an die Bedürfnisse der KI-Lösung anpasst. Da die Abfrage direkt an das Basismodell geleitet wird, wird die API von der zugrunde liegenden Cloud-Infrastruktur unterstützt.
Umgekehrt besteht für Hyperscaler ein Anreiz, ihre Basismodelle selbst zu präferieren oder sie mit ihren Cloud-Angeboten zu bündeln.
„Was wir erleben, ist, dass einige der großen Tech-Giganten das Territorium besetzen, indem sie große Investitionen in eine Handvoll Gen-KI-Unternehmen tätigen, ohne dass sich jemand darum kümmert. Es ist, als hätten wir nichts aus der jüngsten Vergangenheit gelernt“, sagte die Kartellrechtsexpertin Cristina Caffarra gegenüber Euractiv.
„Die üblichen Verdächtigen verankern ihre Marktmacht in der Zukunft, und es gibt viel Händeringen, aber es ist bereits geschehen“, sagte sie.
Eine Möglichkeit, das Basismodell und den darunter liegenden Cloud-Service zu entbündeln, ist die Verwendung eines Open-Source Basismodells. Diese sind jedoch eher selten: Viele KI-Modelle, die den Anspruch erheben, offen zu sein, neigen dazu, kritische Informationen zurückzuhalten.
Welche Rolle spielt das Gesetz für digitale Märkte?
Selbstreferenzierung und Bündelung sind entscheidende Elemente, die die Bildung von Mono- und Oligopolen in kritischen Bereichen der Internetwirtschaft ermöglichten – genau das, was das DMA mit seinen Ex-ante-Verpflichtungen zu verhindern versprach, da kartellrechtliche Untersuchungen im Online-Bereich in der Regel erst dann abgeschlossen werden, wenn der Schaden bereits entstanden ist.
„Eines der Ziele der DMA ist es, schneller zu handeln, um Monopolisierung zu verhindern, bevor es zu spät ist. Ironischerweise befinden sich die bisher benannten Plattformen in Märkten, die bereits stark konzentriert sind. Mit der KI und der Cloud gibt es die Möglichkeit, proaktiver zu handeln“, fügte von Thun hinzu.
Die DMA hat es versäumt, einen Hyperscaler als Gatekeeper zu benennen, weil ihre quantitativen Schwellenwerte nicht für den Cloud-Sektor geeignet waren.
Euractiv hat erfahren, dass Frankreich und Deutschland die Europäische Kommission drängen, eine Marktuntersuchung nach dem qualitativen Kriterium einzuleiten. Dieser Prozess könnte jedoch Jahre dauern und einen ellenlangen Rechtsstreit nach sich ziehen.
In der Zwischenzeit bewegt sich der KI-Markt mit halsbrecherischer Geschwindigkeit, wobei alle paar Monate neue Generationen von Basismodellen auf den Markt kommen.
Laut Jonathan Sage, einem Senior Policy Advisor bei Portland, kann die EU ohne die Cloud-Bezeichnung der DMA nur wenig tun, um sie daran zu hindern, Abhängigkeiten zwischen ihrer Cloud-Infrastruktur und den Basismodellen zu schaffen.
Dennoch könnte die DMA nicht in der Lage sein, die Verfestigung von Marktmacht in der KI zu verhindern, da sie sich nicht direkt auf Stiftungsmodelle bezieht.
„Eine effektivere Lösung wäre es, den systemischen Ansatz der DMA speziell für Stiftungsmodelle zu replizieren, da es immer noch unklar ist, welche Konsequenzen eine Marktbeherrschung in diesem Sektor für nachgelagerte Betreiber haben wird“, sagte Sebastiano Toffaletti, Generalsekretär der Digital SME Alliance, gegenüber Euractiv.
Die Einführung neuer oder die Änderung bestehender Regeln dauert jedoch Jahre, und genau diese Zeit hat der KI-Markt möglicherweise nicht. Die Kartellrechtsexpertin Caffara betonte, es sei „eine Frage des Timings.“
„Die DMA befasst sich mit alten Problemen, hat aber nicht die Mittel, um die Bildung eines engen Oligopols auf der Ebene der KI-Basis zu verhindern. Es ist einfach nicht das richtige Instrument. Bevor sich etwas bewegt, wird es viel zu spät sein“, schloss sie.
[Bearbeitet von Zoran Radosavljevic/Alice Taylor/Kjeld Neubert]