Alan Turing gilt zu Recht als der Vater der Künstlichen Intelligenz (KI). Er kombinierte mathematische Studien mit der Informatik und war überzeugt, dass Computer wie Menschen denken können. Seine Arbeit hinsichtlich der Theorie, dass Maschinen Aufgaben menschlicher Experten bei gleicher Qualität übernehmen könnten, ist bis heute richtungsweisend in der Kl. Sein Verfahren zur Prüfung, ob ein Computer ein dem Menschen gleichwertiges Denkvermögen hat („Turing-Test“) ist bis heute grundlegend für zahlreiche Diskussionen am Schnittfeld von Ethik und KI. Seit Mitte der 2000er Jahre hat sich die Forschung zu KI rasant weiterentwickelt – ein guter Grund, genauer hinzuschauen.
Für die Gesellschaft im Allgemeinen und für Investoren im Besonderen ist es wichtig zu verstehen, wie die Technologie funktioniert und wie sie Wirtschaft, Unternehmen, Institutionen sowie Lebensstil beeinflusst. In der von Arete Ethik Invest angestrebten ganzheitlichen Betrachtungsweise wird KI nicht nur auf technologische Aspekte reduziert, sondern umfasst auch soziale Praktiken, Institutionen, Infrastrukturen, Politik und Kultur. Kurz: Die ethischen Implikationen sowie die sozialen und ökologischen Auswirkungen dürfen in der Euphorie nicht vergessen werden. Schon der Programmierer und IT-Philosoph Joseph Weizenbaum, der in den 1960er Jahren einen der ersten Chatbots konzipierte, welcher den Turing-Test bereits in Teilen bestand und somit bei Manchen als „echter“ Mensch durchging, regte die kritische Hinterfragung der „Macht der Computer“ an. In Anlehnung an eine solche Ethik, welche Technologien und Algorithmen nicht pauschal ablehnt, diese aber stets kritisch auf ihre Möglichkeiten und Grenzen hin prüft, ist die Identifizierung von verantwortungsbewussten Unternehmen mit innovativem Geschäftsmodell der Schlüssel zur Aufnahme ins Anlageuniversum der Prime-Values-Fonds.
Was ist generative generative künstliche Intelligenz? Generative Künstliche Intelligenz (GAI) ist eine Art von KI-Technologie, die selbständig neue Inhalte generiert. Diese neuen Inhalte können unter anderem in Form von Texten, Bildern, Audio, Video oder Softwarecodes vorliegen. Allerdings sind diese Anwendungen nur möglich, nachdem ein maschinelles Lernmodell trainiert wurde.
Das bekannteste Beispiel für GAI ist ChatGPT von OpenAl, das in nur wenigen Monaten Hunderte von Millionen von Nutzern angezogen hat. Es ist noch zu früh, um zu sagen, ob GAI den gleichen weitreichenden Einfluss auf die Welt haben wird wie frühere bahnbrechende Innovationen wie die Elektrizität oder der Verbrennungsmotor. Sie hat jedoch das Potenzial, die menschliche Produktivität auf dieselbe weitreichende Weise zu beeinflussen.
Damit GAI erfolgreich genutzt werden kann, sind die drei folgenden Komponenten unabdingbar:
• Hardware und ausreichend Strom für den Betrieb von Hochleistungssystemen in großem Maßstab
• Innovative Algorithmen/Software, um die KI-Modelle zu trainieren und ihnen beizubringen, wie sie Entscheidungen treffen sollen
• Umfangreiche Datensets, anhand derer die Modelle trainiert werden (Reinforcement Learning)
Aus Sicht des Ethik-Komitees und des Ethik-Research sollten Unternehmen im Bereich der KI und der digitalen Datenverarbeitung mit gezielten Fragen auf ihr ethisches Profil hin befragt werden. Mögliche Aspekte sind beispielsweise:
• Ist das Thema der digitalen Verantwortung in einer Richtlinie oder einem Ethik-Kodex enthalten? Sind Aussagen verfügbar, welchem Wertesystem die Algorithmen folgen?
• Der Rohstoff „Daten“ hat durch KI weiter an Bedeutung gewonnen. Kommen vom Unternehmen Signale, dass der Handel mit Daten in gesellschaftlich förderlicher Weise organisiert ist?
• Kommuniziert das Unternehmen transparent gegenüber den Stakeholdern wie Kunden, Geschäftspartnern und Behörden hinsichtlich der digitalen Verhaltensregeln?
• Liegen Kontroversen bei der Datenverarbeitung oder beim Datenschutz vor?
• Sind Bemühungen und Fortschritte zur Reduktion der Umweltbelastungen im Bereich der KI (Ressourcenverbrauch wie Strom und Mineralien) ersichtlich?
• Verzichtet das Unternehmen bewusst auch auf kontroverse Praktiken im Bereich der KI (zum Beispiel verbotene Anwendungsbereiche gemäß EU AI Act)?
Im Rahmen der Arete-Ethik-Analyse werden diese Punkte mitberücksichtigt. Im Laufe der Jahre haben wir in der Branche Unternehmen identifiziert, die dem von uns geforderten ethischen Profil entsprechen, in ihrem Tätigkeitsgebiet eine führende Rolle innehaben und zudem über ein nachhaltiges Umsatz- und Gewinnwachstum verfügen.
Kann man mit Arete Ethik Invest und Prime Values von diesem Investment-Trend partizipieren? Die Berücksichtigung von zukunftsträchtigen Investmentthemen, wie die Künstliche Intelligenz, ermöglichen es grundsätzlich, über den Konjunkturzyklus hinaus zu denken. Beim Thema KI investieren wir in Unternehmen, die das gebotene ethische Verantwortungsbewusstsein zeigen und von denen wir erwarten, dass sie überdurchschnittlich vom transformativen Potenzial von KI profitieren werden.
Matthew Stone (Foto: Arete Ethik Invest)
Es ist zudem hilfreich zu verstehen, dass zur Partizipation am KI-Trend ganz unterschiedliche Geschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen genutzt werden können. Eine Unterteilung in die folgenden vier Tätigkeitsfelder erachten wir als sinnvoll:
1. Rechenleistung: Um KI-Modelle auszuführen, bedarf es einer hohen Rechenleistung. Unternehmen wie Nvidia, AMD, Qualcomm oder auch ASML arbeiten an fortschrittlichen Chips oder entsprechenden Produktionsanlagen für deren Herstellung. Die zunehmende Nachfrage nach Hochleistungsrechnern lässt weiteres Umsatzwachstum erwarten.
2. Infrastruktur (Infrastructure-as-a-Service): Um die erforderlichen Rechenleistungen zu erbringen und die immensen Datenmengen zu analysieren, wird gerne auf Cloud-Infrastruktur zurückgegriffen, die Unternehmen bei Bedarf nutzen können, um nicht selbst kostspielige physische Rechenzentren aufzubauen. Aufgrund der hohen Investitionsanforderungen sind in diesem Segment tendenziell die grosskapitalisierten Unternehmen anzutreffen, wie Microsoft (Azure), Amazon Web Services (aws), Google oder Oracle.
3. Plattform- und Infrastruktursoftware: Um die KI-Infrastruktur effizient nutzen zu können, stellen verschiedene Unternehmen Anwendungen und Plattformen bereit, die wiederum Entwickler zum Erstellen und Verwalten von eigenen KI-Anwendungen nutzen können. In diesem Segment führend sind Unternehmen wie Palantir Technologies, Databricks oder Snowflake.
4. Software-as-a-Service: Letztlich kann KI nur der grosse Durchbruch gelingen, wenn sie von den Endnutzern auch vielfältig genutzt werden kann und einfach zugänglich ist. Hier kommen Software-Anbieter wie SAP, Salesforce, Oracle oder HubSpot ins Spiel.
Fazit: Bei Arete Ethik Invest befinden sich unterschiedliche Tech-Unternehmen im Anlageuniversum, die mittel- bis langfristig von der KI-Wachstumswelle profitieren dürften. Aus finanztechnischer Sicht gilt es zu berücksichtigen, dass sich die Aufmerksamkeit der Investoren in der Regel von der Hardware zur Software verlagert, sobald die Hardware in einem ausgereiften Zustand verfügbar ist. Wie bei allen anderen Sektoren müssen die KI-Investments zuletzt aber auch dem kritischen Blick des Ethik-Komitees standhalten können.
Matthew Stone ist Senior Portfolio Manager bei Arete Ethik Invest.
