Künstliche

Intelligenz.

Künstliche Intelligenz betrifft immer mehr Geschäftsprozesse. Gleichzeitig sind noch viele Fragen im Umgang mit KI ungeklärt. Unser Team an spezialisierten IT- und IP-Anwälten berät Unternehmen und Unternehmer im Umgang und zum Einsatz von KI.

Jetzt anrufen!

Was ist Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist, einfach ausgedrückt, die Simulation menschlicher Intelligenz oder Kompetenz durch automatisierte Systeme. Das bedeutet, dass KI-Systeme versuchen, Fähigkeiten wie Lernen, Denken oder Problemlösen nachzuahmen, die normalerweise nur Menschen besitzen. Im Gegensatz zu klassischer Software, die aus festen Regeln und Anweisungen besteht, kann KI aus Beispieldaten lernen und ihr Verhalten an neue Situationen anpassen. Herkömmliche Programme liefern bei gleichen Eingaben immer die gleichen, vorhersehbaren Ergebnisse. KI-Systeme hingegen passen ihre Algorithmen selbstständig an: Sie erkennen Muster in den Daten und leiten daraus Regeln für neue Daten ab. Dadurch wirken KI-Anwendungen oft flexibler und „intelligenter“ als herkömmliche Software.

Wie funktioniert KI?

Moderne KI basiert vor allem auf Machine Learning (ML), also maschinellem Lernen. Statt alle Entscheidungsregeln von Programmierern vorzugeben, wird ein KI-Modell mit vielen Beispieldaten trainiert. Dabei passt es seine internen Parameter so lange an, bis es die gestellten Aufgaben möglichst gut lösen kann. Ein verbreiteter Typ sind künstliche neuronale Netze – Rechenmodelle, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Diese Netze bestehen aus vielen virtuellen „Neuronen“, die in Schichten miteinander verbunden sind. Mit genügend Daten lernen sie, komplexe Muster zu erkennen, zum Beispiel in Bildern oder gesprochenen Wörtern.

Eine besondere Art von neuronalen Netzen sind Large Language Models (LLMs). Dabei handelt es sich um sehr große Sprachmodelle mit Milliarden von Trainingsparametern, die auf riesigen Textmengen trainiert werden. Ein LLM wie das GPT von OPenAI (das Modell hinter ChatGPT) lernt statistische Zusammenhänge zwischen Wörtern und Sätzen. So kann es aus einem gegebenen Satzanfang wahrscheinliche Fortsetzungen generieren. Auf diese Weise beantworten LLMs Fragen in natürlicher Sprache oder schreiben zusammenhängende Texte, die oft erstaunlich menschenähnlich klingen.

Anwendungsbereiche von KI

KI-Technologien finden heute in vielen Bereichen Anwendung. Im Folgenden einige wichtige Einsatzgebiete:

KI in Unternehmen

Für Unternehmen bietet KI enorme Chancen zur Automatisierung und Effizienzsteigerung. Sie kann beispielsweise repetitive Prozesse automatisieren und große Datenmengen analysieren, um daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Im Kundenservice kommen KI-gestützte Chatbots zum Einsatz, die rund um die Uhr Fragen beantworten und Probleme lösen können. Auch im Marketing kann KI helfen, indem sie beispielsweise personalisierte Produktempfehlungen gibt oder Zielgruppen genauer anspricht. Insgesamt können Unternehmen mit KI schneller Entscheidungen treffen, Kosten senken und neue Geschäftsmodelle entwickeln.

KI für kreative Anwendungen

Auch im kreativen Bereich eröffnet Künstliche Intelligenz völlig neue Möglichkeiten. Generative KI-Systeme können eigenständig Inhalte erstellen – zum Beispiel generative Kunst, bei der Algorithmen Bilder oder Grafiken erzeugen, die wie von Menschenhand geschaffen aussehen. Ähnliches gilt für die Musik: KI kann Melodien komponieren oder Beats generieren, die als Inspiration für Künstler dienen. Im Design unterstützen KI-Werkzeuge Designer, indem sie Layouts oder Farbpaletten vorschlagen. Und bei der Textgenerierung helfen Sprachmodelle Autoren, indem sie Texte entwerfen oder bei der Übersetzung und Korrektur unterstützen.

Wichtig ist: KI wird nicht die Kreativität des Menschen ersetzen, sondern als Werkzeug dienen, um neue Ideen zu finden und Routinearbeiten zu entlasten.

KI im Rechtswesen (Legal Tech)

Im Rechtsbereich wird KI unter dem Stichwort Legal Tech zur Unterstützung juristischer Tätigkeiten eingesetzt. So können spezialisierte KI-Programme Dokumente und Verträge analysieren, indem sie beispielsweise Vertragsklauseln automatisch auf Risiken oder Unregelmäßigkeiten überprüfen. Bei der Dokumentenanalyse sortiert und durchsucht KI in kürzester Zeit große Mengen juristischer Texte (z.B. Gerichtsurteile oder Gesetzestexte) nach relevanten Informationen.

Auch hier gilt: KI kann den Rechtsanwalt unterstützen und von Routineaufgaben entlasten. Dadurch haben Anwälte und Juristen mehr Zeit, sich auf komplexe Rechtsfragen und die Beratung ihrer Mandanten zu konzentrieren.

Generative KI: Beispiele für Text-, Bild-, Video- und Musikgeneratoren

Ein besonders rasanter Trend der letzten Jahre ist die generative KI – also KI-Systeme, die selbstständig Inhalte wie Texte, Bilder, Videos oder Musik erzeugen können. Solche Systeme lernen aus vorhandenen Daten (z.B. tausenden von Bildern oder Büchern) und können daraus neue Werke erstellen. Hier einige bekannte Anbieter und Modelle generativer KI in verschiedenen Medienbereichen:

Text: ChatGPT (von OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google) und Le Chat (Mistral) sind KI-Sprachmodelle, die menschliche Sprache verstehen und selbst Texte formulieren können. Sie werden z.B. für Textgenerierung, Zusammenfassungen, Übersetzungen oder als virtuelle Assistenten eingesetzt.
Bilder: DALL·E (OpenAI), Midjourney, Stable Diffusion, Flux und Adobe Firefly sind sogenannte Text-zu-Bild-Generatoren. Sie erzeugen aus schriftlichen Beschreibungen künstliche Bilder und Grafiken. Dadurch können selbst Laien mit wenigen Worten eindrucksvolle Illustrationen oder Kunstwerke erstellen.
Videos: Runway, Synthesia, Adobe Firefly und Dream Machine bieten KI-Tools für die Videogenerierung oder -bearbeitung. Mit ihrer Hilfe lassen sich z.B. kurze Videoclips, Animationen oder virtuelle Moderatoren (Avatare) produzieren, ohne dass ein reales Filmteam nötig ist.
Musik: Suno und AIVA sind Beispiele für KI, die Musik komponiert. Sie können auf Basis erlernter Musikstile eigene Musikstücke generieren, was etwa für Hintergrundmusik oder als Inspirationsquelle für Musiker genutzt wird.

Das Problem des Halluzinierens von KI

Halluzinieren beschreibt das Phänomen, dass KI-Modelle Inhalte generieren, die zwar plausibel erscheinen, aber nicht der Realität entsprechen. Insbesondere Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT können erfundene Fakten, falsche Quellenangaben oder sogar völlig neue Konzepte präsentieren, die so nicht existieren. Dieses Problem entsteht, weil KI nicht „weiß“, was wahr oder falsch ist – sie erkennt nur statistische Muster und Wahrscheinlichkeiten in Texten. Eine kritische Prüfung und menschliche Kontrolle von KI-generierten Inhalten ist daher unerlässlich, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Recht, Medizin und Wissenschaft. Es ist daher unerlässlich Inhalte auf ihre Richtigkeit zu überprüfen.

Ethische und rechtliche Fragen

Die Verbreitung von KI-Technologien bringt neben Chancen auch eine Reihe ethischer und rechtlicher Fragen mit sich. Auf der positiven Seite hilft KI, viele Prozesse zu beschleunigen, Fehler zu reduzieren und neue Lösungen für gesellschaftliche Probleme zu finden – sei es in der Medizin, im Umweltschutz oder bei der Entlastung von monotonen Tätigkeiten. Gleichzeitig müssen aber auch die Risiken von KI berücksichtigt werden:

Datenschutz: KI-Systeme benötigen oft große Datenmengen. Dabei besteht die Gefahr, dass personenbezogene Daten missbraucht werden oder ohne Wissen der Betroffenen in die Trainingsdaten einfließen. Es muss daher sichergestellt werden, dass die geltenden Datenschutzgesetze eingehalten werden und sensible Informationen geschützt bleiben.
Transparenz: Viele KI-Modelle – insbesondere neuronale Netze – sind so komplex, dass ihre Entscheidungswege für Menschen nur schwer nachvollziehbar sind (Stichwort: Black Box). Diese Intransparenz kann problematisch sein, wenn z.B. ein Algorithmus einen Kreditantrag ablehnt oder eine medizinische Diagnose stellt, ohne dass klar ist, warum. Daher wird gefordert, dass KI-Systeme erklärbare Ergebnisse liefern oder zumindest offengelegt wird, wo KI zum Einsatz kommt.
Bias und Diskriminierung: Ein weiterer Aspekt ist der sogenannte Bias, also die Verzerrung der Ergebnisse. Wird eine KI mit einseitigen oder diskriminierenden Daten trainiert, kann sie diese Vorurteile übernehmen. So gab es Fälle, in denen Algorithmen Frauen bei Bewerbungen benachteiligten, weil die Trainingsdaten aus der Vergangenheit stammten, in der weniger Frauen eingestellt wurden. Solche Verzerrungen zu erkennen und zu verhindern ist eine große Herausforderung, damit KI fair und gerecht bleibt.
Verantwortung: Schließlich stellt sich die Frage, wer für die Entscheidungen einer KI verantwortlich ist. Wenn ein selbstfahrendes Auto einen Unfall verursacht oder eine KI im Finanzbereich falsche Entscheidungen trifft, wer haftet dann? Entwickler, Betreiber und Gesetzgeber müssen klären, wie mit solchen Fällen umzugehen ist. Es geht darum, Mechanismen zu schaffen, die Fehlentscheidungen vorbeugen und im Ernstfall die Verantwortlichkeiten klar zuordnen.

Trotz dieser Herausforderungen bietet KI große Chancen für Unternehmen, allerdings muss mit der Technik verantwortungsvoll umgegangen werden. Hier bedarf es in den Unternehmen entsprechenden Richtlinien und Kontrollen, damit KI so eingesetzt werden kann, dass sie nützt, ohne zu schaden.

Die KI-Verordnung der EU

Um Chancen und Risiken von KI in ein gesundes Gleichgewicht zu bringen, hat die Europäische Union verbindliche Regelungen für KI, die sogenannte KI-Verordnung verabschiedet. Diese EU-Verordnung soll ein einheitliches Regelwerk schaffen, wie KI-Systeme in Europa entwickelt und eingesetzt werden dürfen. Die KI-Verordnung verfolgt dabei einen risikobasierten Ansatz: KI-Anwendungen werden je nach Gefährdungspotenzial in verschiedene Risikokategorien eingeteilt – von gering über hoch bis inakzeptabel.
Anwendungen mit inakzeptablem Risiko (z.B. manipulative Social Scoring Systeme oder Massenüberwachung) sind danach in der EU verboten. KI-Systeme mit hohem Risiko (z.B. in Bereichen wie Medizin, Verkehr oder Justiz) bleiben erlaubt, müssen aber strenge Auflagen erfüllen. Anbieter solcher Systeme müssen beispielsweise Risikobewertungen durchführen, für Transparenz sorgen und die Einhaltung von Sicherheits- und Datenschutzstandards nachweisen. Weniger risikoreiche KI-Anwendungen sollen dagegen vor allem Transparenzpflichten erfüllen – etwa die Kennzeichnung, wenn Nutzer mit einem KI-System interagieren oder wenn Inhalte (wie Texte oder Bilder) von KI erzeugt wurden.

Die KI-Verordnung der EU ist der weltweit erste große Rechtsrahmen für Künstliche Intelligenz. Die Regelungen treten schrittweise in Kraft: zunächst für verbotene Anwendungen und Schulungspflichten, später für hohe Risiken und Transparenzpflichten. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie ihre KI-Systeme überprüfen und gegebenenfalls an die neuen Anforderungen anpassen müssen, um rechtskonform zu bleiben. Langfristig soll der AI Act sicherstellen, dass KI in Europa vertrauenswürdig und im Einklang mit europäischen Werten eingesetzt wird. Er ist damit ein wichtiger Schritt, um die Chancen der Künstlichen Intelligenz zu nutzen und ihre Risiken zu begrenzen.

Wir beraten und begleiten Unternehmen bei allen rechtlichen Fragen im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz (KI), sowohl Anbieter und Entwickler entsprechender Systeme als auch Kunden die solche Systeme einsetzen oder Betroffene die durch Künstliche Intelligenz (KI) in ihren Rechten verletzt werden.