Mit der Eröffnung des Google AI Center Berlin entsteht ein neuer Hub an der Schnittstelle von Forschung, Industrie und Politik. Ziel ist es, Zusammenarbeit zu fördern und Innovation im Bereich der künstlichen Intelligenz weiter voranzutreiben. Kaum jemand verbindet die Entwicklung von KI so eng mit Berlin wie Slav Petrov, der bei Google DeepMind zentrale Teile des Post-Trainings von Gemini verantwortet und die Entwicklung des Standorts seit vielen Jahren begleitet.

Im Interview spricht er über Berlins besondere Rolle im globalen KI-Ökosystem, erklärt, warum Post-Training entscheidend für den praktischen Einsatz von KI ist, und gibt Einblicke, wie Fortschritte in Mehrsprachigkeit und multimodalen Systemen unsere Kommunikation verändern. Ein Gespräch über technologische Grundlagen, konkrete Anwendungen und die Frage, wie aus Forschung reale Wirkung entsteht.

Google hat soeben das AI Center Berlin im historischen Gropius-Gebäude eröffnet – als Plattform für die Zusammenarbeit zwischen Forschung, Industrie und Politik. Sie haben bedeutende Teile Ihres Lebens in Deutschland verbracht. Was bedeutet diese Eröffnung für Sie persönlich – und warum Berlin?

Privat bin ich sehr mit Berlin verbunden – ich bin hier aufgewachsen und meine Kinder wachsen auch hier auf. Es ist unsere Heimat. Beruflich ist Berlin für mich der richtige Ort: Mit Google blickt der Standort auf eine zehnjährige Geschichte der KI-Forschung zurück. Hier wurden Grundlagen für die heutigen großen Sprachmodelle entwickelt, KI-Meilensteine wie PaLM oder LaMDA und jetzt Gemini mitentwickelt – und ein langjähriger Berliner Kollege war Mitautor des berühmten Transformer-Papers. 

Dass wir nun mit dem Google AI Center all diese Aktivitäten – von DeepMind über Research bis Cloud – unter einem offiziellen Dach bündeln und einen physischen Ort für den Austausch schaffen, ist ein großartiger Meilenstein für dieses Ökosystem. Wir erhoffen uns, dass hier viele weitere Ideen und Innovationen in Zusammenarbeit entstehen.

Sie co-leiten das Post-Training für Gemini, eines der fortschrittlichsten multimodalen KI-Systeme der Welt. Was bedeutet Post-Training eigentlich – und warum ist diese Phase so entscheidend für ein Modell wie Gemini?

Wenn das Pre-Training der KI das Weltwissen vermittelt, ist das Post-Training die Phase, in der wir ihr beibringen, dieses Wissen auch wirklich nützlich und verlässlich anzuwenden. Unser Ziel ist es, den Sprung vom reinen Chatbot zum universellen Assistenten zu schaffen. 

In meinem Team fokussieren wir uns dabei auf drei Dinge: Wir trainieren das Modell darauf, über Sprachgrenzen hinweg zu kommunizieren, gesprochene Sprache inklusive Dialekten und Emotionen zu verstehen und aktiv Tools – wie Browser oder E-Mails – zu nutzen. Das macht die KI erst alltagstauglich.

Ihre Arbeit an Audioverarbeitung, Mehrsprachigkeit und Tool-Use erreicht Milliarden von Nutzer:innen in Google Search, Translate und Assistant. Was davon empfinden Sie derzeit als besonders bedeutsam?

Die Verschmelzung dieser Fähigkeiten, um echte Kommunikationsbarrieren einzureißen. Ein persönliches Beispiel: Mein siebenjähriger Sohn spricht kein Bulgarisch, meine Tante aus Bulgarien aber nur ihre Muttersprache. Dank Gemini können sich die beiden nun mit ihren eigenen Stimmen und in Echtzeit direkt miteinander unterhalten. 

Mehr als die Hälfte der Menschheit wächst mehrsprachig auf. Wenn KI diese Realität nahtlos abbilden kann – egal ob getippt oder gesprochen – hören wir auf, nur Technologie zu nutzen, und fangen an, uns global wirklich zu verstehen.

Berliner Forscher:innen haben das grundlegende Transformer-Paper mitverfasst und zu wichtigen Modellen wie Gemini beigetragen. Was zeichnet Berlins Forschungskultur aus – und was soll das neue AI Center zu diesem Erbe beitragen?

Berlins Stärke ist die Verbindung von tiefgreifender akademischer Grundlagenforschung und der Motivation, echte Probleme zu lösen. Das neue AI Center macht genau das jetzt noch sichtbarer. Wir stellen die Räume und die Köpfe, die Community bringt die Fragen mit. 

Mit unseren neuen AI-Demo-Spaces und Eventflächen schaffen wir eine direkte Brücke: Wir bringen Forscher:innen, die an Quantencomputing oder Robotik arbeiten, direkt mit Start-ups, Entwickler:innen und etablierten Unternehmen zusammen. Diese enge Verzahnung soll dabei helfen, Berlins KI-Erbe in die praktische Anwendung zu übersetzen.

Sie wurden 2023 mit dem ACL Test-of-Time Award ausgezeichnet – eine Anerkennung dafür, dass Ihre Arbeit über ein Jahrzehnt hinweg relevant geblieben ist. Was braucht es in einem so schnelllebigen Feld wie KI, um Forschung zu betreiben, die wirklich Bestand hat?

Ich arbeite seit über 20 Jahren an KI, und unser Fokus lag immer darauf, nützliche Werkzeuge zu bauen, auf die man sich täglich verlassen kann. Beständigkeit in der Forschung erfordert, Probleme skalierbar zu lösen. Anstatt beispielsweise jeden einzelnen Fakt manuell in jede Sprache zu übersetzen, müssen wir die richtigen Lernsignale entwickeln, damit ein Modell selbstständig lernt, sein Wissen über alle Sprachgrenzen hinweg zu generalisieren. 

Wer das Fundament richtig baut, dessen Arbeit überdauert auch den nächsten Hype.

Mit Blick auf die europäische KI-Landschaft: Wo sehen Sie die größten Chancen – und was wäre nötig, damit Europa eine führende Rolle bei der Entwicklung der nächsten KI-Generation einnimmt?

Europas größte Chance liegt in seiner Vielfalt, einer starken Industrie und großartiger Forschung. Es macht absolut Sinn, Themen wie Multilingualität genau hier in Europa zu erforschen, wo so viele Sprachen auf engem Raum gesprochen werden. Damit wir führend bleiben, müssen wir KI aus dem Labor in die breite Anwendung bringen. 

Das Potenzial ist riesig: Generative KI kann der deutschen Wirtschaft bis 2034 ein Plus von 440 Milliarden Euro bringen. Um das zu heben, brauchen wir starke Partnerschaften – genau deshalb kooperieren wir hier in Berlin eng mit Spitzenforscher:innen der TU Berlin und der TU München sowie mit Industrie-Vorreitern wie Mercedes-Benz, der Deutschen Bank und vielen weiteren.