Prof. Dr. rer. nat. Marius Lindauer ist Mentor im AI Grid. Er ist Professor an der Leibniz Universität Hannover am Institut für Künstliche Intelligenz.

Potenzial ausschöpfen, um international mithalten zu können

In Deutschland steht die Künstliche Intelligenz im Fokus vieler politischer Initiativen und hat ein großes Potenzial, das viele Industriepartner:innen klar erkennen. Gleichzeitig ist Deutschland risikobewusst und geht einen vergleichsweise zurückhaltenden Weg. Dabei müssen wir unser Potenzial in KI-Forschung und Anwendung von KI unbedingt vollkommen ausschöpfen, wenn wir international wettbewerbsfähig bleiben wollen. Nur dann können wir auch Expertise aufbauen, um zu verstehen was KI leisten kann und was nicht – und wo echte Risiken liegen. Denn wenn wir nicht beim State of the Art mitmischen können, sammeln wir auch keine Erfahrungen damit. Daher glaube ich, müssen wir viel stärker neuen Erkenntnissen und Durchbrüchen in der Forschung folgen, um künftig den richtigen Weg zwischen Vorsicht und Vorteilen zu finden.

Ich verstehe eine Skepsis bzgl. KI in Deutschland. Natürlich birgt diese Technologie ein Risiko. Wenn wir aber keinen Zugriff auf sie haben und keine eigenen Modelle entwickeln können, wenn wir nicht die entsprechenden Hardware-Ressourcen dafür haben, dann können wir die deutschen und europäischen Vorstellungen auch nicht umsetzen.

Wir brauchen ein viel größeres Investment

Deutschland fehlt ein Global Player mit umfassenden Ressourcen und Mitteln, der auf Augenhöhe mitspielt. In der KI zeigt sich eine starke Monopolisierung weniger großer Unternehmen, größtenteils aus Nordamerika und China und weil wir solche Unternehmen und Möglichkeiten in Deutschland und in Europa nicht haben, haben wir quasi schon einen Wettbewerbsnachteil. Um den großen amerikanischen Konzernen wie Google (Alphabet), Meta, Amazon oder Apple etwas entgegen zu setzen, finde ich ein europaweites Forschungsinstitut für KI unabdingbar. Die Politik darf sich nicht auf den Exzellenzclustern und KI-Centern ausruhen, die sie bislang geschaffen hat.

Deutschland als Standort attraktiv machen – von Hardware bis zum Gehalt

Drei Punkte haben hier für mich Priorität: 1. Wir brauchen mehr Hardwareressourcen, um beispielsweise wirklich große Large Language Models in Europa zu bauen, bei denen wir selbst die Kontrolle haben. Wir brauchen einen besseren Zugang zu entsprechenden Daten. Aktuell bremsen uns politische und gesetzliche Vorgaben aus. 2. Wir möchten hochqualifizierte, vielversprechende Talente im Land halten. Aktuell ist Deutschland gehaltstechnisch als auch ausstattungstechnisch unattraktiv. Deshalb wandern Talente, die etwas verdienen wollen, nach Nordamerika aus. Sie sehen Deutschland nur als eine Zwischenstation, um Wissen zu sammeln und einen tollen Abschluss zu bekommen. Notwendig ist also eine andere Gehaltsstruktur, um gute Leute zu halten. 3. Und wir brauchen eine Willkommens-Kultur, um international Fachkräfte anzulocken. Aktuell schaffen wir beides nicht.

Deutsche Forschung hat ein immenses Potenzial

Wir haben definitiv ganz viel Potenzial in Deutschland. Wir haben großartige Forschungsgruppen, publizieren auf den besten Konferenzen weltweit und es ist ja kein Kinderspiel, so weit zu kommen. Hier leisten wir Herausragendes. Doch das ganze Lehrsystem rund um Akkreditierung, Studienordnung oder Prüfungsform ist überreguliert und oft zu schwerfällig, um die Lehre zeitgemäß und dynamisch anzupassen, das tut mir oft für die Studierenden leid. In einer Zeit von schnellem technologischem Wandel und Forschungsdurchbrüchen in unbekannter Regelmäßigkeit und Schnelligkeit braucht es auch ein dynamisches und schnelles System, um das Wissen an die Anwender und Studierenden zu bringen. Aus meiner Sicht müssten wir bürokratische Hürden abbauen und ganz klar digitaler werden, um als Vorbild zu wirken. Insgesamt dauert die Ausbildung auch zu lange. Wir können es uns nicht leisten, zehn Jahre (BSc+MSc+Phd) zu warten, bis wir die nächste KI-Generation ausgebildet haben. Flexible Micro-Degree Programme, wie wir sie an der Leibniz Universität im Rahmen der Leibniz AI Academy schaffen, sind aus meiner Sicht ein Schritt in die richtige Richtung.

Die Lücke zwischen Wissenschaft und Wirtschaft

Es gibt industrielle Kooperationspartner:innen mit Know-how und richtig tollen Teams. Sie sind notwendig, damit wir mit dem Transfer von KI in die Wirtschaft, in die Produktion und in die Unternehmen Erfahrungen sammeln können. Nur so finden wir Best Practices, die KI-Anwendungen planbar machen. Zurzeit sind aber noch zu wenige Unternehmen wirklich risikobereit. Der EU AI Act zieht sich schon zu lange hin. Niemand will in eine Technologie investieren, die dann vielleicht übermorgen als höchste Risikotechnologie eingestuft wird und ganz stark eingeschränkt wird. Hier müsste die Politik schneller agieren und klare Richtlinien schaffen. Dann sind vielleicht auch ein paar Vorbehalte bei der Industrie wieder rauszuholen.

AI Grid – Brückenschlag zwischen Forschung und Industrie

Deshalb ist das AI Grid immens wichtig. Mit dieser Initiative können wir das neuste Wissen wirklich in die Unternehmen transferieren. So können wir diese wichtige Brücke bauen und gerade die jungen Talente mitnehmen. Wir brauchen eine solche Community in Deutschland, die darauf abzielt, Leute zu vernetzen, um sie in Deutschland zu halten und vom Standort zu überzeugen. Es geht darum, dass potente Partner:innen im akademischen Betrieb und in der Industrie an einem Strang ziehen und Möglichkeiten und Karriereoptionen anbieten. Und wir brauchen natürlich die High Potentials, Studierende, die ihre Visionen für die Zukunft entwickeln und all das umsetzen und zusammenzutragen. Deshalb sehe ich im AI Grid ein Potenzial, das wir unbedingt fördern müssen.

Mentoring – das Herzstück des AI Grid

Das Mentoring liegt mir am meisten am Herzen. Mir ist es wichtig, junge talentierte Forscher:innen maßgeschneidert mit dem richtigen Input zu unterstützen, damit sie ihr Potenzial zu 100 Prozent ausschöpfen können. Mentoring gibt jungen Leuten Ansprechpartner:innen an die Hand, bei denen sie unbefangen und offen sein können. Diese Vertrauensbasis zwischen Mentor:in und Mentee ist strategisch ganz essenziell.

Praxisnaher Input mit Karriere-Weitblick – mein Angebot als Mentor

Was ich im Mentoring anbiete, ist zum einen meine Erfahrung darin, wie man KI einsetzen kann. Ich arbeite an Automatisiertem Maschinellen Lernen (AutoML), wo es darum geht, schnell und effizient neue KI-Anwendungen umzusetzen. So kann ich Einsichten teilen, was bei uns gut funktioniert hat und wie man Technologien gut einsetzen kann, um gerade diese Brücke von Wissenschaft zur Industrie schlagen zu können.

Ein zweiter Aspekt ist die Karriereberatung. Was ist wichtig, um später erfolgreich zu sein, welche Fähigkeiten sind hilfreich? Und was sind aktuell die wichtigen Themen im KI-Umfeld? Was wird gerade auf den großen wissenschaftlichen Konferenzen diskutiert, das in zwei, drei Jahren in den Unternehmen ankommen wird? Hier habe ich die Expertise und kann Hinweise geben, von denen die nächste Generation sehr gut profitieren kann.

Auch für mich ist es wichtig, einen Input zu bekommen von der nächsten Generation. Sie wird die Zukunft noch umso länger prägen. Stichwort Klimakrise und was sie mit Nachhaltigkeit zu tun, wo doch zunehmend mehr Energie und Ressourcen verbraucht werden. Ich denke, wir alle müssen mit dieser Generation verstärkt im Dialog sein.