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Experten-Interviews, KI-Commerce

„Es besteht die Gefahr, dass Europa in Bezug auf künstliche Intelligenz zurückbleibt.“

2. Juni 2019
Europa bleibt in Bezug auf künstliche Intelligenz zurück
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Warum sind Google Duplex oder bestimmte Alexa Skills nur mit Verzögerung in Deutschland erhältlich? Hängen uns die englisch- und chinesisch-sprachigen Länder technologisch ab? Warum sollten Deutschland und Europa verstärkt in Unternehmen investieren, welche die Entwicklung von künstlicher Intelligenz vorantreiben? Sarah Al-Hussaini, inspirierende KI-Expertin und eine der Gründerinnen von Ultimate.ai, gibt Antworten auf diese und weitere Fragen rund um die Verarbeitung und Entwicklung natürlicher Sprache (NLP & NLG)

 

Wir haben gerade eine Reihe von Innovationen bei Google I/O gesehen, die auf der Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache basieren. Warum sind diese Funktionen zuerst in den USA und in Großbritannien verfügbar und warum dauert es so lange, bis sie in anderen Sprachen verfügbar sind?

Wie die meisten Internetgiganten, ist Google ein US-amerikanisches Unternehmen. Die Innovationsentscheidungen von Google werden in den USA getroffen und sind marktorientiert. Um ihren englischsprachigen Kernmarkt zu bedienen und die Komplexität zu verringern, beginnen die Entwicklungen von Google in natürlicher Sprache auf Englisch. Dies bedeutet zwei wichtige Dinge.

Erstens, die natürlichen Sprachalgorithmen von Google werden für englische Konversationen entwickelt und optimiert. Sprachen sind sehr komplex und vielfältig, sodass die optimierten Algorithmen nicht unbedingt für verschiedene Diktionen einsetzbar sind.

Zweitens muss Google riesige Datensätze sammeln, um Innovationen basierend auf natürlicher Sprache zu entwickeln. Dies ist ein sehr teurer und zeitaufwendiger Vorgang. Wenn Unternehmen vornehmlich intelligente Systeme für Englisch entwickeln, benötigen und erstellen sie englische Datensammlungen. Es gibt daher weniger Sets in Deutsch, Spanisch, Schwedisch oder den über 4.500 anderen gesprochenen Sprachen der Welt. Die Skalierung von ähnlichen Innovationen ist für die betroffenen Länder daher eine massive Investitionsanforderung und ein großes Hindernis. Dies ist auch der Grund, warum in Regionen mit im Schnitt weniger Einwohnern (also weniger Käufern) – wie Skandinavien oder den Benelux-Ländern – viele technischen Neuheiten in natürlicher Sprache nicht zu finden sind (Google Home ist z.B. in all diesen Märkten nicht verfügbar).

Dies ist für Europa natürlich riskant. Da intelligente Systeme überwiegend für die englische Sprache entwickelt werden, entsteht eine technologische Lücke. Denn verfügbare Produkte und Dienstleistungen für andere Sprachen sind limitiert oder weniger fortschrittlich. Wenn dies so bleibt, besteht die Gefahr, dass Europa in Bezug auf KI zurückbleibt.

 

Was sind die Folgen einer verzögerten Verfügbarkeit von Textverarbeitungsfunktionen in nicht englischen Ländern? Was kann schlimmstenfalls passieren?

Innovation baut auf Innovation auf: Englischsprachige Systeme sind bereits jetzt smarter und können mehr, als intelligente Assistenten in anderen Märkten. Wenn Technologie, die auf NLP oder NLG basiert, und die verfügbaren Datensätze weiterhin primär für die USA, Großbritannien und Co. entwickelt werden, besteht die Gefahr, dass sich die Kluft weiter vergrößert.

Neue Produkte und Dienstleistungen in nicht englischsprachigen Märkten werden folglich immer weniger fortgeschritten sein. KI ist eine horizontale Technologie, die fast alle Branchen verändern soll. Das Versäumnis, die KI zu demokratisieren, könnte sich daher negativ auf alles auswirken, von Bildung über Gesundheit und Transport bis hin zu Wachstum.

Im schlimmsten Fall, werden wir uns als Gesellschaft zunehmend daran gewöhnen, in bestimmten Sprachen zu leben und zu arbeiten, da neue Innovationen weiterhin nur auf Englisch zur Verfügung stehen. Dies bedroht langfristig die mehrsprachige Vielfalt unseres Planeten.

 

Was können oder sollten Länder tun, um diese Nachteile zu vermeiden? Können staatliche Investitionen oder nationalen KI-Strategien etwas ändern?

Maßnahmen der Regierung können eine Schlüsselrolle bei der Demokratisierung der KI spielen. Zum einen kann staatliche Finanzierung die Forschung und Entwicklung von Technologien in Landessprachen fördern. Zuschüsse, Subventionen und Steuervorteile können zum Beispiel für Unternehmen gewährt werden, die angewandte KI mit natürlicher Sprache verwenden und/oder erstellen. Dies schließt Zuschüsse für junge Unternehmen ein, die an der Spitze der Innovationskette stehen. Schließlich können Regierungen von nicht englischsprachigen Märkten auch bei der Sammlung von umfangreichen Datenbanken Unterstützung leisten. Diese können öffentlich zugänglich sein und die Hindernisse für die Entwicklung der KI-Technologie in ihren Märkten verringern.

 

Welches Land – USA, China, Deutschland – hat aus deiner Sicht bisher die vielversprechendste KI-Strategie und warum?

Heute wird der Großteil der KI-Entwicklung von den größten Internetunternehmen der Welt durchgeführt. Da diese mehrheitlich in China oder den USA ansässig sind, liegen diese Länder weit vorne. Die chinesische Regierung hat ihre KI-Strategie außerdem sehr aktiv vorangetrieben, erhebliche Mittel für KI-Forschung und Unternehmen bereitgestellt und die Vorschriften für die Erhebung und Verwendung von Daten eingeschränkt. Um mithalten zu können, müssen die USA und Deutschland nationale KI-Strategien in ähnlichem Umfang entwickeln und bekennen. Dies muss schnell geschehen, da sich die technologische Kluft zwischen den Ländern vergrößert.

 

Du bist eine der Gründerinnen von Ultimate.ai – wie setzt ihr NLP ein und was unterscheidet eure Technologie von Mitbewerbern?

Ultimate.ai nutzt NLP, um einige der größten Unternehmen in Europa bei der Skalierung ihres Kundenservice zu unterstützen. Unsere KI-Technologie unterstützt die Arbeit von Kundendienstmitarbeitern, indem sie in Echtzeit qualitativ hochwertige Antwortempfehlungen bereitstellt. Wir automatisieren auch die sich wiederholenden Aufgaben und Prozesse im Kundenservice, um manuelle Arbeit zu vermeiden und mehr Zeit für wertvollere Aktivitäten zu schaffen.

Unsere Hauptinnovation ist die Verwendung des angewandten tiefen Lernens, um eine Lösung zu entwickeln, die völlig sprachunabhängig ist. Unser NLP kann in jeder Sprache eingesetzt werden und ist auf dem neuesten Stand der Technik. Für unsere Kunden, bei denen es sich um große europäische Unternehmen handelt, die Kundenbetreuung auf dem gesamten Kontinent anbieten, ist dies ein grundlegender Vorteil.

Unsere Innovation hat ihren Ursprung in unseren finnischen Wurzeln. Als wir unser Unternehmen 2016 in Finnland gründeten, gab es keine Open Source-Technologie für natürliche Sprachen, die in der Lage wäre, die finnische Sprache zu verarbeiten. Infolgedessen haben wir alles selbst gebaut und die jüngsten Durchbrüche im Bereich Deep Learning genutzt, um unsere neuronale Netzwerkarchitektur zu entwickeln. Heute ist unsere Technologie in der Lage, große Mengen unstrukturierter Gesprächsdaten in jeder Sprache zu verarbeiten und ein KI-Modell zu trainieren, das die Arbeit eines Kundendienstmitarbeiters unterstützt, automatisiert und analysiert.

Wir werden im Zuge unserer weiteren Skalierung innerhalb Europas weiterhin in mehrsprachiges NLP investieren. Bei über 130 Millionen Kundendienstmitarbeitern auf der ganzen Welt, die in Hunderten von Sprachen arbeiten, sind wir der Ansicht, dass starke Technologie erforderlich ist, um den Markt grundlegend zu verändern.

Sarah-Al-Hussaini

Sarah-Al-Hussaini

Sarah Al-Hussaini ist Chief Operating Officer bei Ultimate.ai und liebt laut ihrem Twitter Profil Technologie, Menschen, Freundlichkeit und Fragen, die sie zum Nachdenken anregen. Die Gründerin studierte Wirtschaft an der Universität von Birmingham und beschäftigte sich als Stipendiatin speziell mit dem Indischen und Chinesischen Markt. Bereits in der Schule gewann Sarah den UK Mathematics Challenge Gold Award und Best in School Award dreimal in Folge. Anfang diesen Jahres nannte das Forbes Magazin die inspirierende KI-Expertin in der populären „30 under 30“ Liste.

Bild: Amir Hamja, EyeEm

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