Die Initiative “Applied AI” an der TU München wendet sich in einem Positionspapier an die deutsche Regierung. Das Papier ist von zahlreichen deutschen Entscheidern großer Unternehmen unterzeichnet, darunter internationale Konzerne wie Google und Nvidia.

In dem Positionspapier wird Künstliche Intelligenz als “entscheidende Schlüsseltechnologie des 21. Jahrhunderts” hervorgehoben. KI bringe “weitreichende soziale und wirtschaftliche Herausforderungen, Chancen und Veränderungen”.

Als Anwendungsszenarien werden unter anderem autonome Fahrzeuge, KI-gestützte Diagnosen von Krankheiten, Pharmaforschung, Prozessoptimierung und neue Formen der Mensch-Maschine-Interaktion genannt.

Die Autoren appellieren, dass Deutschland als eine der weltweit führenden Industrienationen nicht den Anschluss verlieren dürfe an die “KI-Pioniernationen” USA, Kanada und China.

Aufklären über “technologisch bedingte Veränderungen”

Die Politik müsse für deutsche KI-Innovationen die richtigen Rahmenbedingungen schaffen. Das sei “von höchster Dringlichkeit” und die “Zeit zum Handeln bereits angebrochen”. Deutschland dürfe die Entwicklung der “bahnbrechenden Technologie” nicht abwarten, sondern müsse Wege finden, wie KI-Technologie “in der Breite für unser aller Wohl” eingesetzt werden könne.

Applied AI warnt in diesem Kontext “vor einer vergangenheitsorientierten, protektionistischen und risikofokussierten Diskussion”, die in der Bevölkerung zu Ablehnung von KI führen könnte. Die Regierung müsse ein positives Zielbild formen.

Konkret fordern die Autoren des Positionspapiers Förderungen für Unternehmen, Startups und die Forschung sowie eine bessere Integration von KI in die Bildung und Weiterbildung – angefangen in der Schule. Die Gesellschaft müsse durch gezielte Kampagnen an “technologisch bedingte Veränderungen herangeführt werden”.

Eine erfolgreiche KI-Strategie setze den Hebel bei dem “enormen Fachkräftemangel” an: Unternehmen müssten schnell KI-Wissen aufbauen können. Beispielsweise sollen Ausbildungen gefördert oder Visa-Prozesse verkürzt werden, um schneller ausländische Experten zu rekrutieren.

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