KI für den Behördeneinsatz

[M_Ptasinska]

Schon der 9. Zukunftskongress 2023 im Berliner Westhafen veranschaulichte: Die hitzigen Diskussionen um Public-Cloud-Nutzung, Standardisierung und Hoheit über die eigenen Daten gewinnen jetzt erst richtig an Fahrt, und zwar durch das Brennpunktthema künstliche Intelligenz. Spätestens seit der Veröffentlichung von ChatGPT letzten November ist KI in aller Munde. Doch kaum konnte der KI-Dampfer Kurs auf die öffentliche Hand nehmen, stieß er auf stürmischen Gegenwind – und das nicht ohne Grund. Auch 2024 zeigt, dass KI keineswegs nur ein Schlagwort ist, sondern immer intensiveren Einzug in Einrichtungen des öffentlichen Sektors findet.

In der öffentlichen Verwaltung könnte künstliche Intelligenz in vielerlei Hinsicht Fortschritte bringen. Die Liste der Möglichkeiten ist lang: So könnten zum Beispiel statistische Auswertungen mittels ML (maschinelles Lernen) Vergabeverfahren beschleunigen; die Analyse von Sensor- und Geolokationsdaten von Fahrzeugen könnten helfen, die Verkehrsplanung zu verbessern; und die vieldiskutierte „Smart City“ ist letztlich nur ein Sammelbegriff dafür, mit IT und KI möglichst dynamisch und zeitnah alle Aspekte des Stadtalltags zu optimieren, vom Energieverbrauch der Gebäude bis zur Routenoptimierung bei Feuerwehreinsätzen.

Ähnlich große Fortschritte verspricht generative KI: Denn sie liefert nicht nur Analysen, sondern generiert neue Text-, Sprach- oder Video-Inhalte, wie bei der Konversations-KI ChatGPT der Fall. Hier könnten Chatbots Online-Bürgerservices durch verbale Interaktion einfacher zugänglich machen; generative KI könnte aus komplizierten Gesetzesnovellen jene Passagen herausfiltern, die für die jeweilige Behörde oder Abteilung tatsächlich relevant sind, und so deren Umsetzung beschleunigen; und sie könnte Verordnungen automatisch in leichte Sprache übersetzen und so für bessere Barrierefreiheit und eine schnellere Integration zugewanderter Mitmenschen sorgen.

Schnell finden sich Behörden beim Thema KI in tückischem Gewässer wieder: Schließen sie eine KI-Nutzung pauschal aus, gelten sie als rückständig und fortschrittsfeindlich, zumal Teile der Bevölkerung KI längst ganz selbstverständlich verwenden. Nutzt die öffentliche Hand hingegen populäre KI-Services etwa von OpenAI oder Google, setzt sie sich schnell den gleichen Vorwürfen aus wie bei der Public Cloud: Es droht Abhängigkeit von ausländischen Cloud-Giganten, zudem steht erneut die Datensouveränität auf dem Spiel.

Zum Glück gibt es – wie bei der Cloud-Nutzung – auch hier einen Weg, mit dem sich diese Klippen elegant umschiffen lassen. Denn KI-Modelle müssen nicht in der Public-Cloud-Services trainiert werden – sie lassen sich sehr wohl auch lokal trainieren und anwenden. Für aufgabenspezifische Modelle, die auf einem der riesigen „Foundation Models“ (Basismodelle) aufsetzen, reichen sogar überschaubar große Rechenkapazitäten – und diese lassen sich, wie oben erwähnt, in bester Cloud-Manier „as a Service“ beziehen und unter der lokalen Kontrolle der Behörden-IT erstellen.

Aleph Alpha: Modernste KI-Technologie aus Deutschland

Hinzu kommt, dass auch das trainierte KI-Modell nicht von einem der US-Hyperscaler stammen muss. In Deutschland zum Beispiel hat der Heidelberger KI-Spezialist Aleph Alpha ein Foundation Model namens Luminous entwickelt, dass es laut Benchmark-Tests mit den KI-Größen dieser Welt aufnehmen kann. Mehr noch: Luminous versteht neben Sprache auch Bilder. Das ermöglicht zum Beispiel Folgendes: Ein Bürger zeigt am Eingang einer Behörde einen Bescheid vor, und die KI teilt ihm den zuständigen Sachbereich und dessen Büronummer mit. HPE arbeitet mit Aleph Alpha zusammen und kann so den hiesigen Behörden eine vertrauenswürdige lokale KI-Infrastruktur mit modernster KI-Technik als Service bereitstellen.

„Mithilfe von HPEs Supercomputern und KI-Software haben wir Luminous effizient und schnell trainiert – als großes Sprachmodell für geschäftskritische Abläufe beispielsweise in Banken, Krankenhäusern oder Anwaltskanzleien“,

erläutert Jonas Andrulis, Gründer und CEO von Aleph Alpha.

„Luminous kann als digitaler Assistent eingesetzt werden, um die Entscheidungsfindung zu beschleunigen und Zeit und Ressourcen zu sparen.“

Luminous ist als HPE GreenLake Service erhältlich und unterstützt die Sprachen Deutsch, Englisch, Französisch, Italienisch und Spanisch. Auf dieser Basis kann eine Behörde individuelle KI-Anwendungen DSGVO-konform mit eigenen Datenbeständen trainieren – dank speziell auf KI ausgelegter, energieeffizienter Hardware, ohne die eigenen Nachhaltigkeitsziele zu gefährden.

Ein weiteres aktuelles Beispiel für lokal bereitgestellte KI-Infrastruktur ist der KI-Supercomputer fortytwo des Hessischen Zentrums für Künstliche Intelligenz (hessian.AI). Das von drei hessischen Ministerien und dem Bund geförderte Forschungszentrum verfolgt das Ziel, KI-Spitzenforschung zu fördern und in die Breite zu tragen. Dazu installierte hessian.AI kürzlich den Supercomputer fortytwo auf der Grundlage von HPE Apollo 6500 Systemen. Das neue Rechencluster ist speziell für maschinelles Lernen und das Trainieren großer KI-Modelle ausgelegt. Seine gemessene Höchstleistung liegt bei rund 8 PetaFlops. Damit zählt das System zu den 100 leistungsstärksten Supercomputern der Welt.

Diese Beispiele zeigen: Vom einfachen Chatbot für Bürgerservices bis zur KI-Spitzenforschung ist der KI-Betrieb auch in Deutschland möglich – unter eigener Datenhoheit, DSGVO-konform und auf der Basis geprüfter, nachweislich vertrauenswürdiger Infrastruktur vor Ort. Behörden können die Verwaltungscloud-Strategie des Bundes schon heute umsetzen – nicht zuletzt, um ihre Prozesse mit KI-Services zu beschleunigen und bürgernäher zu gestalten. Das Kommando kann also schon heute bedenken lauten: Volle Fahrt voraus!