Mit einem am heutigen Donnerstag, 19. Juli 2018, veröffentlichten Positionspapier stellt die Arbeitsgruppe Bildung und Forschung der CDU/CSU-Bundestagsfraktion wesentliche Punkte für eine erfolgreiche deutsche KI-Strategie vor. Hierzu erklären der bildungs- und forschungspolitische Sprecher der CDU/CSU-Bundestagsfraktion, Albert Rupprecht, und der zuständige Berichterstatter, Andreas Steier:
Albert Rupprecht: „Es wäre ein Fehler, beim Thema Künstliche Intelligenz (KI) den US-Playern oder China nachzueifern. Wir müssen die Stärken des Standorts Deutschland mit den Chancen der KI verzahnen: starker Produktionsstandort, komplexe Wertschöpfungsketten, erfolgreicher Mittelstand mit vielen ,hidden champions‘, Datensicherheit, freiheitliche ethische Standards und eine exzellente Forschungslandschaft. Gelingt uns diese Verbindung, wird der Standort Deutschland auch im KI-Zeitalter seine weltweite Spitzenposition behaupten.
Hierzu brauchen wir vor allem vier Dinge: ein starkes Forschungsnetzwerk, das die international besten Köpfe anzieht, exzellente Nachwuchsausbildung, eine Regulatorik mit der Maßgabe „so viel wie nötig, so wenig wie möglich“, sowie eine maximal enge Zusammenarbeit zwischen Forschung und Wirtschaft, insbesondere für Startups und den Mittelstand.“
Andreas Steier: „Der Einsatz künstlicher Intelligenz ist schon heute wettbewerbsentscheidend. Und er wird es in den kommenden Jahren in noch viel mehr Branchen sein. Die Frage, ob wir innovative Ideen – beispielsweise für die Mobilität von morgen, für eine saubere Energieversorgung oder für eine Arbeitswelt der Zukunft – mitentwickeln, ist für unsere Gesellschaft von zentraler Bedeutung. Dabei müssen wir uns auf unsere Stärken besinnen: Wir haben eine exzellente Grundlagenforschung sowie einen breiten, sehr erfolgreichen Mittelstand. Auch unser Umgang mit Daten kann dabei ein Standortvorteil sein.
Dabei ist es mir ein wichtiges Anliegen, dass wir neben der sicheren Nutzbarmachung von Daten auch andere Wege gehen. Wir wollen synthetische Daten und Datenmodellierung als Lösung fördern. Hier liegt die Chance, relevante Daten in großen Mengen und signifikanten Variationen zu erzeugen.“
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