Die kommenden Jahre werden enorme Veränderungen mit sich bringen, da die KI-Modellierung rasch Fortschritte macht und sich in neue Bereiche ausdehnt. Dies wird tiefgreifende Auswirkungen auf die Gesellschaft und die Wirtschaft haben. Die generative KI (GenAI), für die Technologien wie ChatGPT ein bekanntes Beispiel sind, hat das Potenzial, die Produktivität erheblich zu steigern.
Weltweit investieren Nationen massiv in fortgeschrittene KI-Technologien und ultraschnelle Computerinfrastrukturen. In den nächsten fünf Jahren wird es entscheidend sein, hohe Standards für sichere und vertrauenswürdige KI zu schaffen. Mit SNAI erhält die Schweiz die einmalige Chance, ihr Geschick zu beweisen sowie gleichzeitig öffentliche, private sowie gemeinnützige Organisationen in diesem Vorhaben zu unterstützen.
Die ETH Zürich und die EPFL verstärken deshalb ihr Engagement, die Schweizer KI-Forschung international an die Spitze zu bringen. Mit der Zustimmung der Schulleitungen der ETH Zürich und der EPFL ist ein neues Institut gegründet worden: Das Swiss National AI Institute (SNAI). SNAI verfolgt eine nationale Perspektive für KI-basierte Bildung, Forschung und Innovation.
Im Rahmen der koordinierten Aktivitäten wird SNAI auf Transparenz, Open Source und Vertrauenswürdigkeit setzen. Dabei baut das neue Institut auf die Expertise verschiedener KI-Forschungsdisziplinen auf sowie auf die beiden bestehenden AI Centers der ETH und der EPFL.
SNAI wird die Umsetzung der Schweizer KI-Initiative unterstützen, deren Finanzierung seit Kurzem gesichert ist: Der ETH-Rat, das strategische Führungsund Aufsichtsorgan des ETH-Bereichs, hat beschlossen, 20 Millionen Franken zuhanden der Schweizer KI-Initiative für die Jahre 2025-2028 bereitzustellen. Zusätzlich zur Finanzierung durch den ETH-Rat werden SNAI und seine Projekte durch Beiträge der ETH Zürich und der EPFL sowie durch Drittmittel finanziert.
Eine GenAI aus der Schweiz
SNAI und die Schweizer KI eröffnen die Chance, nicht nur den nationalen digitalen Wandel zu beschleunigen, sondern auch zur globalen Entwicklung dieses aufstrebenden Bereichs beizutragen, indem grosse Sprachmodelle mit über 50 Milliarden Parametern erstellt werden. Die Entwicklung solch fortschrittlicher Modelle erfordert den Zugang zu hochentwickelten, leistungsstarken Supercomputern und spezialisierter KI-Expertise.Durch die Integration in das ETH AI Center und das EPFL AI Center wird das neue Institut von Anfang an von der Expertise von über 70 auf KI fokussierten Professuren aus der ganzen Schweiz profitieren. Gemeinsam werden sie das erste nationale, schweizerische Basismodell für Sprachen sowie weitere Basismodelle zur Unterstützung ihrer Forschungsziele entwickeln. Das Modell wird sich an Schweizer Werten wie Vertrauenswürdigkeit, Open Source und Transparenz orientieren und auf die Bedürfnisse von Schweizer Bezugsgruppen zugeschnitten sein.
Schätzungen zufolge verfügen derzeit auf der ganzen Welt nur wenige hundert Personen über das erforderliche KI-Fachwissen, um sehr grosse Basismodelle zu entwickeln. Deshalb wird sich SNAI nicht nur auf die Forschung, sondern auch auf die Ausbildung von KI-Spezialist:innen für Hochschulen und Industrie konzentrieren, um so den Talentpool zu vergrössern, was auch der heimischen Wirtschaft zugutekommen wird.
Starkes, langfristiges Engagement für KI in der Schweiz
«Mit der gemeinsamen Lancierung von SNAI engagieren sich die ETH Zürich und die EPFL langfristig für die Stärkung und Förderung der KI in der Schweiz. Wir wollen ein Forschungsumfeld schaffen, das die Schweiz als Standort für inklusive, zuverlässige, transparente und vertrauenswürdige KI etablieren kann», sagt Christian Wolfrum, ETH-Vizepräsident für Forschung. «Besonders jungen Talenten werden das vielfältige Forschungsökosystem und die neuste Weltklasse-Infrastruktur zugutekommen.»«Wir wollen ein Forschungsumfeld schaffen, das die Schweiz als Standort für inklusive, zuverlässige, transparente und vertrauenswürdige KI etablieren kann.»
«SNAI wird sich mit den Möglichkeiten und Herausforderungen der KI von nationaler Bedeutung widmen, die die Zusammenarbeit vieler Forschenden in unserem Land erfordern. Die Ergebnisse dieser Zusammenarbeit werden die Wettbewerbsfähigkeit der Schweiz in der Forschung und Entwicklung von KI stärken. Dies ermöglicht es uns letzten Endes, die KI-Expertise in der Schweiz und darüber hinaus massiv auszubauen», sagt Pierre Dillenbourg, EPFL-Vizepräsident für akademische Angelegenheiten. «Unsere Bestrebungen werden den Weg ebnen für neue Anwendungen zugunsten der Schweizer Industrie und der Gesellschaft im Allgemeinen», fügt er hinzu.
SNAI nimmt den Impuls der Schweizer KI-Initiative auf und beschleunigt deren Umsetzung. Diese Forschungsinitiative wurde im Dezember 2023 von den beiden Hochschulen gemeinsam lanciert (siehe ). Sie umfasst Forschende aus über zehn wissenschaftlichen Institutionen der ganzen Schweiz.
Sie wurde mit einer Rechenleistung von 10’000’000 GPU-Stunden ausgestattet, um grosse KI-Basismodelle zu entwickeln, die die Grundlage der modernen GenAI bilden. Diese Modelle werden in Kernbereichen der Schweizer Gesellschaft wie Gesundheitswesen, Nachhaltigkeit, Wissenschaft, Bildung, Robotik und Augmented Reality eingesetzt. In Zukunft wird die Schweizer KI-Initiative vom SNAI betrieben.
Dementsprechend werden die Forscherinnen und Forscher ihre Modelle, wann immer möglich als Open Source zur Verfügung stellen, damit KMU und Start-ups sie nutzen können. Mit dem starken Fokus auf quelloffene und fachspezifische Basismodelle verfolgt SNAI die Vision, die Schweizer KI international an der Spitze zu positionieren, wenn es um ethische und rechtliche Standards, Transparenz und Vertrauenswürdigkeit geht.
«SNAI hat zum Ziel, die Zusammenarbeit zwischen Institutionen und Forschungsbereichen anzukurbeln, um gemeinsam die Rolle grosser KI-Basismodelle zu erforschen und sie so weiterzuentwickeln, dass sie in gesellschaftlichen Schlüsselbereichen robust und zuverlässig funktionieren», sagt Ana Klimovic, Professorin für Informatik an der ETH Zürich und Mitglied des Steuerungskomitees der Initiative. «Als Forschende legen wir grossen Wert auf Transparenz, Offenheit und Vertrauenswürdigkeit. Ausserdem wollen wir eine Infrastruktur entwickeln, um die grossen Basismodelle energieeffizient zu trainieren und zu betreiben», fügt sie hinzu.