Gemeinsame Erklärung: 79948846-4605-4c3a-94a6-044e344acc33_en (europa.eu)

Am 23. Juli 2023 haben Wettbewerbskommissarin Margrethe Vestager, die Leiterin der britischen Wettbewerbsbehörde (CMA) Sarah Cardel, der stellvertretende Generalstaatsanwalt im Justizministerium der USA (DOJ) Jonathan Kanter sowie die Vorsitzende der Federal Trade Commission (FTC) Lina M. Khan eine gemeinsame Erklärung zum Wettbewerb bei generativen KI-Grundmodellen und KI-Produkten abgegeben.

Gemeinsame Erklärung:

Die gemeinsame Erklärung zielt darauf ab, ein gemeinsames Verständnis der Probleme beim Einsatz von generativer KI zu entwickeln, im Zusammenhang mit Wettbewerb bei generativen KI-Grundmodellen und KI-Produkten faire, offene und wettbewerbsfähige Märkte in den Vordergrund zu stellen, die Interessen der Verbraucher und jeweiligen Volkswirtschaften zu schützen und auch die jeweiligen Eingriffsbefugnisse nach den Wettbewerbsrechten der verschiedenen Länder zu nutzen.

Einerseits wird das Potential von KI für Innovationen anerkannt, die dem Verbraucher dienen und das Wirtschaftswachstum fördern, und KI als wichtiger technologischer Wendepunkt gewürdigt. Andererseits werden potenzielle Gefahren für den Wettbewerb genannt, welche durch den Einsatz von KI entstehen könnten; der Gefahrenaspekt überwiegt in der Erklärung.

Es werden mehrere Risiken identifiziert, die aus der schnellen Entwicklung der generativen KI resultieren könnten:

1. Die Entwicklung von KI-Modellen erfordere spezialisierte Chips, erhebliche Rechenleistung, umfangreiche Daten und technisches Fachwissen. Es bestehe die Gefahr, dass eine kleine Anzahl von Unternehmen diese wesentlichen Inputs kontrollieren und so den fairen Wettbewerb einschränken könnte.
2. Große digitale Unternehmen könnten ihre bestehende Marktmacht nutzen, um Wettbewerb in KI-bezogenen Märkten zu verhindern und ihre Position weiter zu festigen oder auszubauen.
3. Weit verbreitete Partnerschaften und Investitionen in die Entwicklung generativer KI könnten von großen Unternehmen genutzt werden, um den Wettbewerb zu untergraben und Marktbedingungen zu ihrem Vorteil zu steuern.

Die Erklärung weist auch auf andere wettbewerbsrechtliche Bedenken hin, etwa die Möglichkeit, dass Algorithmen für wettbewerbsschädigende Preisabsprachen genutzt werden könnten. Zudem betonen die Behörden die Bedeutung des Verbraucherschutzes: Die täuschende oder unfaire Nutzung von Verbraucherdaten zum Modelltraining könnte die Privatsphäre und Sicherheit der Menschen gefährden. Verbraucher sollten informiert werden, wann und wie KI in den von ihnen genutzten Produkten und Dienstleistungen eingesetzt wird.

Aus diesen Gründen seien Grundsätze zum Schutz des Wettbewerbs im KI-Ökosystem notwendig. Durch Erfahrungen der Wettbewerbsbehörden sei zumindest klar, dass neben spezifischen Maßnahmen, die auf den KI-Markt ausgerichtet werden müssen, auch allgemeine Prinzipien dienlich sind, Wettbewerb zu ermöglichen und Innovation zu fördern.

Daher wird die Notwendigkeit folgender Prinzipien betont:

1. Fairer Umgang: Unternehmen mit Marktmacht sollten keine ausschließenden Praktiken anwenden, die Investitionen und Innovationen Dritter entmutigen und den Wettbewerb untergraben.
2. Interoperabilität: KI-Produkte und -Dienste sollten interoperabel sein, um Wettbewerb und Innovation zu fördern.
3. Wahlmöglichkeiten: Verbraucher und Unternehmen sollen aus einer Vielzahl von Produkten und Geschäftsmodellen wählen können. Mechanismen, die Kundenbindung erzwingen oder ungebührlichen Einfluss ermöglichen, sollten genau geprüft werden.

In den nächsten Jahren werde sich zeigen, wie sich der Markt für generative KI-Grundmodelle und Produkte entwickele und welche Maßnahmen notwendig würden, um Wettbewerb auch in diesem Bereich zu schützen und um Innovation zu ermöglichen.

Definitionen:

Generative KI ist künstliche Intelligenz, welche durch gezielte Eingabeaufforderungen (Prompt oder Anfrage) eine bestimmte Form der Ausgabe (z. B. Texte, Bilder, Programmcodes oder Audiodateien) selbstständig generiert (https://www.ibm.com/de-de/topics/generative-ai).

Grundmodelle stellen dabei Computermodelle dar, welche es einer KI ermöglichen auf Grundlage einer Art neuronalen Netzwerk eine erhebliche Menge an Daten zu verarbeiten. Dadurch kann eine KI mittels großer und vieler Datensätze trainiert werden (https://www.techopedia.com/de/definition/foundation-model).