Schramböck: US-Konzerne sollen Datenpools für AI-Entwicklung in Europa öffnen

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In der Diskussion rund um die Vorherrschaft amerikanischer Tech-Konzerne wie Facebook oder Google prescht die österreichische Wirtschaftsministerin Margarete Schramböck mit einem ungewöhnlichen Vorschlag vor. Sie will, dass die Unternehmen ihre riesigen Datenpools europäischen Unternehmen und Forschungseinrichtungen öffnen, um die Entwicklung in den Gebieten Künstliche Intelligenz und Robotik anzukurbeln.

„Wir brauchen auch jene Daten, die europäische Konsumenten in ausländische Systeme einspielen“, sagte Schramböck dem deutschen Handelsblatt. Konkret wolle sie „US-Internetunternehmen mit mehr als 30 Prozent Marktanteil in Europa zur Herausgabe ihrer Daten zu animieren“. Dieser Ansatz soll unter dem aktuellen EU-Ratsvorsitz Österreichs mit anderen EU-Staaten diskutiert werden.

SPD für Datenpool-Öffnung je nach Marktanteil

In Deutschland stößt Schramböck damit laut Handelsblatt bei der SPD auf offene Ohren. SPD-Chefin Andrea Nahles hatte bereits vor einigen Wochen vorgeschlagen, dass Digitalunternehmen mit einem bestimmten Marktanteil nach einem gewissen Zeitraum einen großen Teil ihres Datenpools anonymisiert für Forschung und Entwicklung öffentlich zur Verfügung stellen sollten. Bei Datenschützern könnten diese Ideen weniger gut ankommen und vor allem schwer mit der seit Mai in Europa gültigen Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) vereinbar sein.

Debatte um Bürgerdaten für Forschungszwecke in Österreich

Um Künstliche Intelligenzen entwickeln zu können, werden große Mengen repräsentativer Daten benötigt, um den Algorithmen alle Normalitäten und Eventualitäten beibringen zu können. Vor diesem Hintergrund wurde heuer auch von der Türkis-Blauen-Regierung eine Gesetzesänderung auf den Weg gebracht, die die Freigabe von anonymisierten Bürgerdaten für Forschungseinrichtungen ermöglichen sollte – darunter auch Gesundheitsdaten. Von Datenschützern kam scharfe Kritik, während Forscher den Vorstoß begrüßten: Gerade in der Medizin können Künstliche Intelligenzen Krankheitsmuster nur dann zuverlässig erkennen, wenn sie mit sehr großen Datenpools trainiert wurden.