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KI Grundversorgung für Deutschland
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Europe/Berlin
Vorlesungssaal (RZgö, Burckhardtweg 4, Göttingen)
Vorlesungssaal
RZgö, Burckhardtweg 4, Göttingen
Description
Einleitung
Deutschland hat das Potential, um mit einer flächendeckenden KI-Grundversorgung für die Hochschulen den Grundstein für die KI-Ökonomie zu setzen. Bildung ist laut unserem Grundgesetz Aufgabe des Staates - wir stellen aber weniger KI-Angebote für Universitäten bereit als vergleichbare Staaten. Dieser Zukunftsworkshop diskutiert die gemeinsame Gestaltung einer KI-Grundversorgung für Inferenzdienste in Deutschland. Eingeladen sind Vertreterinnen und Vertreter aus Wissenschaft, Politik und Medien, um über die Etablierung einer KI-Grundversorgung und mögliche nächste Schritte zu diskutieren.
Eine Grundversorgung umfasst dabei den elementaren Zugang zu KI-Werkzeugen für den alltäglichen Einsatzgebrauch, aber auch den Zugang zu Weiterbildungsmöglichkeiten. Eine sichere und breit verfügbare Grundversorgung mit KI-Diensten ist eine zentrale Voraussetzung für die Zukunftsfähigkeit des Wissenschafts- und Bildungsstandorts Deutschland. Daneben sind weitere Fördermaßnahmen für KI-Forschung und eine KI-Ökosystem notwendig. Finden Sie eine detailliertere Definition von Grundversorgung unten.
Prof. Julian Kunkel, GWDG: "Es wird politisch viel über die Notwendigkeit einer Grundversorgung gesprochen, aber es bewegt sich noch wenig. Unsere Erfahrungen zeigen: Eine bundesweite KI-Grundversorgung für Hochschulen und darüber hinaus ist schon heute für unter 5 Mio. Euro pro Jahr realisierbar. Gemeinsam mit unseren Partnern können wir entsprechende Dienste bundesweit skalieren. Jetzt gilt es, diese Chance zu nutzen und das Vorhaben gemeinsam voranzutreiben."
Ein Ziel des Workshops ist das gemeinsame Verfassen eines Positionspapiers, welches Szenarien für die konkrete Grundversorgung und der Zusammenarbeit aufzeigt. Startpunkt hierzu sind individuelle Papiere wie das Konzept Grundversorgung der GWDG.
Kontext-relevante Dokumente werden von Teilnehmenden gesammelt und bereitgestellt um eine bestmögliche Diskussionsgrundlage zu bieten.
Workshop Agenda
Gestalten Sie die Zukunft der KI in Deutschland mit!
Die GWDG lädt Sie herzlich ein, sich am Workshop zu beteiligen. Deutschland hat das Potenzial, mit einer flächendeckenden KI-Grundversorgung für Hochschulen den Grundstein für eine erfolgreiche KI-Ökonomie zu legen. Dieser Workshop dient als Plattform für den Austausch zwischen Wissenschaft, Politik und Medien, um die Etablierung einer solchen Grundversorgung und die nächsten Schritte zu diskutieren.
Inhaltlich beschäftigen wir uns mit den Themenblöcken:
- KI-Kompetenzen
- Infrastruktur
- Tooling
- Datenschutz, Ethik & Governance
- Finanzierung und Roadmap
Vortragende:
- Julian Kunkel, GWDG - Grundversorgungskonzept der GWDG - Ein Plädoyer für eine länderübergreifende Lösung
- Katja Scholz-Bürig, HAWK - Nur gemeinsam sind wir stark - Über Abhängigkeiten, Chancen und Risiken - Perspektive einer kleineren Hochschule
- Henning Mayer van den Bruck & Torsten Bloth, Microsoft - Zukunftsworkshop zur Gestaltung einer KI-Grundversorgung in Deutschland
- Andre Baier, FrauenhoferIEE - Domain spezifischer Einsatz von KI am Beispiel Energie
- Martin Bovermann, Ruhr-Uni-Bochum - KI-Strategiepapier NRW 2.0 - Gemeinsamer Impuls der Projekte KI:edu.nrw, KI:connect.nrw und Open Source-KI.nrw
- Stefan Wölwer, HAWKI - Vom Interface zum KI-Ökosystem
Wir freuen uns auf die konstruktive Diskussion über die Zukunft der KI in Deutschland!
Themen
KI-Kompetenzen
Der Aufbau von KI-Kompetenzen stellt eine zentrale Herausforderung für Wissenschaft, Lehre und Verwaltung dar. Während die Forschung nach neuen Algorithmen und Anwendungen strebt, stehen Lehrende vor der Aufgabe, Studierende auf eine Arbeitswelt vorzubereiten, die zunehmend von KI geprägt ist. In der Verwaltung gilt es, KI-gestützte Prozesse verantwortungsvoll zu implementieren, um Effizienz zu steigern, ohne dabei Datenschutz und Transparenz zu gefährden. Nutzende von KI stehen dabei vor grundlegenden Fragen: Welche Tools sind für meine spezifischen Aufgaben geeignet? Wie kann ich die Ergebnisse von KI-Systemen kritisch bewerten und interpretieren? Welche ethischen Implikationen sind bei der Nutzung von KI zu berücksichtigen? Und wie kann ich sicherstellen, dass KI-Systeme fair und unvoreingenommen sind? Die Entwicklung von praxisorientierten Schulungen und Weiterbildungsangeboten, die diese Fragen adressieren, ist daher unerlässlich, um das volle Potenzial der KI für den Wissenschafts- und Bildungsstandort Deutschland zu erschließen.
Infrastruktur und Zugang
Eine zuverlässige und zugängliche KI-Infrastruktur ist entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von KI in Wissenschaft, Lehre und Verwaltung. Forschende benötigen Ressourcen für die Analyse von Daten und das Testen von Modellen, Lehrende für KI-gestützte Lernangebote und die Verwaltung für die Automatisierung von Prozessen. Diese Anforderungen bedeuten für Rechenzentren eine Herausforderung: Es gilt, eine Balance zwischen leistungsstarker Hardware und nachhaltigem Betrieb zu finden.
Anstatt ausschließlich auf die Bereitstellung der neuesten Spitzentechnologie zu fokussieren, ist es wichtig, eine robuste und skalierbare Infrastruktur zu haben, die auch langfristig betrieben und gewartet werden kann. Dies beinhaltet die Optimierung bestehender Ressourcen, die Nutzung von Cloud-basierten Diensten und die Implementierung effizienter Energiemanagementstrategien. Die Sicherstellung eines langfristigen Betriebs, inklusive der Bereitstellung von Support und Schulungen, ist ebenso wichtig wie die initiale Investition in die Infrastruktur, um eine nachhaltige Nutzung von KI-Technologien zu gewährleisten und den Wissenschaftsstandort Deutschland zukunftsfähig zu machen.
Werkzeuge und Frontends für Endanwender
Die Verfügbarkeit geeigneter KI-Werkzeuge für Endanwender ist entscheidend für den Erfolg von KI-Anwendungen. Forschende benötigen flexible und anpassbare Tools für die Modellentwicklung, Datenanalyse und Visualisierung. Lehrende benötigen benutzerfreundliche Plattformen für die Erstellung interaktiver Lernmaterialien und die Automatisierung von Bewertungsaufgaben. In der Verwaltung ist der Bedarf an Tools zur Prozessautomatisierung, Datenextraktion und Entscheidungsunterstützung groß. Die Herausforderung besteht darin, eine vielfältige Tool-Landschaft bereitzustellen, die sowohl Open-Source-Lösungen als auch kommerzielle Produkte umfasst und sich an die spezifischen Bedürfnisse der jeweiligen Nutzergruppen anpasst. Die Weiterentwicklung des Toolings erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen Entwicklern, Forschern und Anwendern, um sicherzustellen, dass die Tools benutzerfreundlich, zuverlässig und ethisch vertretbar sind. Zudem ist die Integration von KI-Tools in bestehende Arbeitsabläufe und IT-Systeme von großer Bedeutung, um eine reibungslose Nutzung zu gewährleisten und den Mehrwert von KI voll auszuschöpfen.
Datenschutz, Ethik & Governance
Der Einsatz von KI in öffentlichen Einrichtungen in Deutschland stellt besondere Anforderungen an den Datenschutz. Die Verarbeitung personenbezogener Daten durch KI-Systeme muss stets im Einklang mit der DSGVO und anderen relevanten Datenschutzbestimmungen erfolgen. Dies erfordert umfassende Maßnahmen zur Datensicherheit, wie beispielsweise die Anonymisierung und Pseudonymisierung von Daten, die Implementierung von Zugriffskontrollen und die regelmäßige Durchführung von Datenschutz-Folgenabschätzungen. Öffentliche Einrichtungen stehen dabei vor der Herausforderung, einen hohen Datenschutzstandard zu gewährleisten und gleichzeitig die Vorteile von KI-Anwendungen nutzen zu können. Der Aufwand für die Umsetzung dieser Maßnahmen ist erheblich und erfordert spezialisiertes Know-how sowie eine enge Zusammenarbeit mit Datenschutzbeauftragten und Aufsichtsbehörden.
Finanzierung & Roadmap
Die Realisierung einer flächendeckenden KI-Grundversorgung für Wissenschaft, Bildung und Verwaltung erfordert eine nachhaltige und tragfähige Finanzierung. Eine rein dezentrale Finanzierung durch einzelne Einrichtungen ist kaum umsetzbar und würde zu einer Fragmentierung der Angebote führen. Stattdessen bedarf es eines kooperativen Ansatzes, der Bund, Länder und gegebenenfalls auch die Industrie einbezieht. Denkbar sind Modelle, die auf einer gemeinsamen Finanzierung von zentralen Infrastrukturkomponenten und Dienstleistungen basieren, ergänzt durch individuelle Beiträge der Einrichtungen für spezifische Anwendungen und Weiterbildungsangebote. Die Schaffung eines Förderprogramms, das gezielt die Entwicklung und den Einsatz von KI-Tools und -Infrastruktur unterstützt, ist ebenso wichtig wie die Förderung von Open-Source-Initiativen und die Bereitstellung von Beratungsleistungen.
Die Veröffentlichung der Sprecher erfolgt am 26.09. in der Agenda.
Unsere Definition von Grundversorgung
Mit KI-Grundversorgung bezeichnen wir den Zugang zu generativen KI-Diensten, die regelmäßig und interaktiv zur Unterstützung von Endnutzern genutzt werden und dort typische Use-Cases abdecken. Diese umfassen beispielsweise Zusammenfassen oder Generieren von Texten, Literaturrecherche, Unterstützung bei der Erstellung von Lehr- und Lernhilfen aber auch Unterstützung im Studium. Typischerweise sind damit Inferenzanfragen mit Large-Language-Modellen (LLMs) gemeint. Diese Anfragen werden von den End-Nutzenden direkt im Webbrowser oder mittels Werkzeugen indirekt übermittelt und Nutzendenanfragen müssen dabei meist zeitnah beantwortet werden (typischerweise innerhalb von Sekunden).
Grundversorgung bedeutet nicht einfach nur das bloße Vorhandensein von einem oder mehreren Werkzeugen, sondern auch die rechtssichere Bereitstellung und elementare Unterstützung und Training der Anwender mit diesen Werkzeugen. Aufbauend auf einer Grundversorgung ist ein Community-basiertes Ökosystem angedockt, dass Nutzenden ermöglicht KI effektiv und verantwortungsvoll für viele weitere Anwendungsszenarien bequem zu nutzen.
Nicht verstehen wir mit der Grundversorgung individuelle Bedürfnisse von Forschenden an KI-Training und Zeit-unkritische Inferenz von komplexen Modellen. Diese sind nicht nur schwierig zu quantifizieren, sondern hängen stark vom Nutzungsszenario ab. Diese können mit Rechenzentren bspw. im NHR hochqualitativ abgewickelt werden. Ein grundlegender Unterschied des Nutzungsszenarios Forschung ggü. Grundversorgung ist hierbei die Expertise der Nutzenden (mittel/hoch vs. gering) und die Zeitkritikalität der Anfragen (Stunden vs. interaktiv), welche sich unmittelbar auf die Verarbeitung auswirkt (Scheduling im Batch-Modus vs. hochverfügbarer Live-Service).
Ebenfalls können auch nicht die Bedürfnisse ALLER Nutzenden erfüllt werden, aber 95% der Use-Cases für generative KI-Dienste sollen - qualitativ zufriedenstellend - erfüllt werden.
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