Große Sprachmodelle (LLMs) versprechen umfangreiche Arbeitsentlastung insbesondere im administrativen Kontext und kommen auch in der Bundesverwaltung zunehmend zum Einsatz. Gleichzeitig erfordert ihr Training immense Daten- und Rechenkapazitäten, die nur wenigen Unternehmen zur Verfügung stehen. Zeichnet sich hier eine drohende technologische Abhängigkeit des Staates ab? Basierend auf der Analyse von 33 LLM-Projekten der Bundesverwaltung diskutieren Dorian Wachsmann und Nicole Opiela, wie digitale Souveränität gestärkt werden kann und welche Maßnahmen bereits umgesetzt werden.
Digitale Souveränität und grosse Sprachmodelle in der Bundesverwaltung
Wie souverän ist der Staat bei der Nutzung von großen Sprachmodellen (LLMs)? Die Bundesverwaltung setzt an immer mehr Stellen auf Anwendungen, die auf Basis von LLMs funktionieren. In der Studie wird sich empirisch damit auseinandergesetzt, ob in diesem Technologiefeld neue Abhängigkeiten zu entstehen drohen. Basis sind eine LLM-Marktanalyse und Maßnahmenanalyse zu KI in Deutschland sowie ausgewählten Ländern – mit abschließenden konkreten, umsetzbaren Handlungsempfehlungen.
Mit dem Einzug großer Sprachmodelle sind verschiedene generative KI-Systeme auf allen Ebenen der Verwaltung im Einsatz. Welche Unterschiede und Gemeinsamkeiten bestehen zwischen diesen Systemen – und wie kann Redundanz verringert und Nachnutzung gestärkt werden? Die Vorstudie vergleicht KI-Systeme in der deutschen Verwaltung. Sie identifiziert technische Gemeinsamkeiten und Unterschiede sowie Nachnutzungspotenziale.
KI-Sprachmodelle können Verwaltungsarbeit unterstützen – doch sensible Daten erfordern eigene, sichere Lösungen. Wie vermeidet die öffentliche Verwaltung dabei Doppelentwicklungen? Jens Tiemann und Mike Weber diskutieren mit Philipp Eins, wie die unterschiedlichen Anforderungen der Verwaltung bedient werden können und wie trotzdem ein gemeinsames KI-Ökosystem durch Standards und Referenzarchitekturen gelingen kann.