Verantwortungsvolle KI – eine Definition

Verantwortungsvolle KI ist die Praxis, KI so einzusetzen, dass die menschliche Aufsicht gewährleistet ist und dass das gesellschaftliche Wohlergehen im Mittelpunkt steht. Es geht darum, sicherzustellen, dass KI-Modelle, -Datensätze und -Anwendungen unter ethischen und rechtlichen Gesichtspunkten entwickelt und eingesetzt werden, ohne absichtlich Schaden anzurichten oder Vorurteile zu verfestigen. Das ist wichtig, weil der Missbrauch von KI oder ihr unvorsichtiger Einsatz für Nutzer, betroffene Personen, die Gesellschaft und Unternehmen erhebliche Schäden bedeuten kann.

Was ist verantwortungsvolle KI im Gegensatz zu vertrauenswürdiger KI und ethischer KI?

Die Begriffe verantwortungsvolle KI, vertrauenswürdige KI und ethische KI sind eng miteinander verknüpft, aber es gibt einige wichtige Unterschiede:

• Verantwortungsvolle KI umfasst die allgemeinen ethischen Auswirkungen, Governance, Aufsicht, die rechtlichen Aspekte und langfristigen Folgen von KI.
• Vertrauenswürdige KI bezieht sich speziell auf die Entwicklung von KI-Systemen, die von Menschen als zuverlässig, fair, transparent, erklärbar und sicher wahrgenommen werden.
• Ethische KI konzentriert sich auf die moralischen Grundsätze, nach denen KI entwickelt und eingesetzt wird, damit sie der Menschheit und der Menschenwürde nicht schadet.

Trotz all dieser Konzepte müssen wir uns immer vor Augen halten, dass KI, weil sie nicht menschlich ist, auch nicht mit menschlichen Eigenschaften wie Verantwortungsgefühl, Seriosität oder ethisches Bewusstsein ausgestattet ist. Daher ist es wichtig, diese Eigenschaften den Menschen zuzuschreiben, die diese Technologie schaffen oder nutzen, aber nicht der Technologie selbst.

Wie verantwortungsvolle KI funktioniert

Wie eine verantwortungsvolle KI funktioniert, wird von verschiedenen menschlichen und technologischen Aspekten bestimmt:

• Die Menschen, die KI nutzen, müssen die Vorteile und Risiken einer Nutzung von KI verstehen und sich verpflichten, ethische Grundsätze zu befolgen. Dabei spielen sowohl einzelne als auch alle Menschen in Unternehmen und staatlichen Stellen eine Rolle.
• Die KI-Technologie selbst muss auf eine Art und Weise entwickelt, eingesetzt und geregelt werden, die den Menschenrechten und dem Wohlergehen Priorität einräumt.

Die Festlegung formalisierter verantwortungsvoller KI-Prinzipien ist eine gute Möglichkeit, alle Mitarbeitenden in einem Unternehmen an eine gemeinsame Vision für eine verantwortungsvolle KI zu binden. Die Festlegung von Grundsätzen ist jedoch nur ein Anfang. Die Organisation muss zusätzlich eine effektive KI-Governance, Schulungen und technische Prozesse einführen, um die Grundsätze auch in die Tat umzusetzen.

Die Grundsätze verantwortungsvoller KI können je nach Unternehmen variieren. Finanzdienstleistungsunternehmen könnten beispielsweise mehr Wert auf Fairness und Nichtdiskriminierung legen, während in Unternehmen im Bereich der sozialen Medien Themen wie Transparenz oder Datenschutz wichtiger sein können. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für die Grundsätze, die in den Ethikleitlinien der Europäischen Kommission für die Entwicklung vertrauenswürdiger KI-Systeme zusammengefasst sind:

Beispiele für Grundsätze für eine verantwortungsvolle KI

Menschliches Handeln und menschliche Kontrolle: KI sollte die menschliche Entscheidungsfindung unterstützen, die Menschenrechte wahren und über Mechanismen für eine Kontrolle durch den Menschen verfügen.

Technische Robustheit und Sicherheit: KI-Systeme sollten sicher, widerstandsfähig, genau und zuverlässig sein und über einen Notfallplan verfügen, um unbeabsichtigte Schäden zu verhindern.

Datenschutz und Daten-Governance: Systeme sollten den Datenschutz in vollem Umfang achten und die Qualität, den Datenschutz und den rechtmäßigen Zugriff auf Daten regeln.

Transparenz: Systeme müssen nachvollziehbar und transparent sein. Sie sollten eindeutig als KI gekennzeichnet sein und ihre Fähigkeiten und Grenzen sollten offen kommuniziert werden.

Vielfalt, Nichtdiskriminierung und Fairness: KI sollte Vorurteile vermeiden, Vielfalt fördern, gleichberechtigten Zugang gewährleisten und Stakeholder in den Entwicklungsprozess einbeziehen.

Soziales und ökologisches Wohlergehen: KI-Systeme sollten allen Menschen, auch künftigen Generationen, zugute kommen. Sie müssen nachhaltig und umweltfreundlich sein, und ihre gesellschaftlichen Auswirkungen sollten sorgfältig bedacht werden.

Rechenschaftspflicht: Es sollten Mechanismen etabliert werden, die die Verantwortung und Rechenschaftspflicht für KI-Systeme und ihre Ergebnisse sicherstellen. Auditierbarkeit und Barrierefreiheit sind ebenfalls sicherzustellen.

Praktiken für eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung

Entwickler und Forschende, die KI-Systeme entwickeln oder implementieren, müssen die technischen Best Practices für eine vertrauenswürdige KI befolgen und die Einhaltung der Grundsätze für eine verantwortungsvolle KI in ihrem Unternehmen stets im Blick behalten. Hier einige gängige Praktiken:

Bewertung von Trainingsdaten für Modelle

Unterschiedliche Datensätze helfen dabei, verschiedene Kohorten einzubeziehen, was die Robustheit und die Inklusion im KI-System verbessert. Wichtig ist das Verständnis der Daten, die zum Trainieren der Modelle verwendet werden. Denn so können Probleme wie KI-Bias erkannt und gemindert werden.

Kausalitätsanalyse

Wenn Sie verstehen, wie Ursache-Wirkungs-Beziehungen in KI-Modellen funktionieren, können Sie eine ethisch vertretbare Entscheidung darüber treffen, wie die Technologie eingesetzt bzw. ob sie überhaupt eingesetzt werden sollte. Diese Analyse macht Prognosemodelle robuster, indem sie Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Variablen aufdeckt.

Was-wäre-wenn-Analyse

Hierbei handelt es sich um einen Prozess zur Verbesserung der Modellgerechtigkeit und der Entscheidungsfindung durch „Was-wäre-wenn“-Abfragen, um eine Voreingenommenheit der KI und Logikprobleme aufzudecken. Dabei wird das Modell gefragt, wie sich seine Entscheidungen ändern würden, wenn der Input, z. B. Daten über eine Person oder eine Situation, anders gewesen wäre.

Fairness beim maschinellen Lernen

Die Beseitigung von KI-Bias ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Systeme unterschiedliche Gruppen oder Einzelpersonen gleich behandeln. Dabei werden unausgewogene Darstellungen oder ungerechte Behandlungen in den Trainingsdaten und -algorithmen des maschinellen Lernens aufgedeckt. In der Regel geschieht das in drei Phasen:

• Vorverarbeitung von Daten zur Ermittlung und Beseitigung von Verzerrungen und Voreingenommenheit
• Anwendung von Fairness-Einschränkungen während der Modelltests
• Nachbearbeitungsanpassungen für die Entscheidungsfindung des Modells

Fehlerbewertung im Modell

Die Bewertung und Korrektur von Fehlern in den Vorhersagen der Modelle ist entscheidend, um riskante oder befremdliche Ergebnisse zu vermeiden. Gängige Methoden zur Bewertung von Fehlern sind Konfusionsmatrix, Präzision, Recall, F1-Score und ROC-Kurve.

Interpretierbarkeit des Modells

Um das Vertrauen und die Transparenz bei Nutzern und Regulierungsbehörden zu fördern, müssen die Entwickler verstehen und erklären können, warum ihre Modelle bestimmte Entscheidungen treffen und bestimmte Verhaltensweisen zeigen. Einige häufig verwendete Interpretationstechniken:

• Merkmalsgewichtung identifiziert und priorisiert die einflussreichsten Variablen oder „Merkmale“, die das Modell für Vorhersagen verwendet.
• Diagramme der partiellen Abhängigkeit sind Grafiken, die die Beziehung zwischen einer ausgewählten Variablen und einem bestimmten Ergebnis visualisieren, wobei alle anderen Variablen konstant gehalten werden.

Warum ist eine verantwortungsvolle KI wichtig?

Künstliche Intelligenz hat tiefgreifende Auswirkungen auf die Gesellschaft und beeinflusst schon heute die Art und Weise, wie wir arbeiten und interagieren. Verantwortungsbewusste KI kann ein Katalysator für Innovationen sein, indem sie neuartige, am Menschen ausgerichtete Ansätze zur Problemlösung und Produktentwicklung fördert. Eine unverantwortliche Nutzung von KI birgt jedoch erhebliche Risiken, wie die Verschärfung von Ungleichheiten und die Erzeugung schädlicher Inhalte. Durch die Einhaltung verantwortungsvoller KI-Grundsätze und -Praktiken können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme auf ethisch vertretbare, verantwortungsbewusste und für alle Stakeholder vorteilhafte Weise entwickelt und eingesetzt werden – immer mit dem Fokus, Verantwortung zu übernehmen.

Ethische Anforderungen an Unternehmen und Regierungen

Alle Organisationen und Einzelpersonen müssen bei der Nutzung von KI hohe ethische Standards einhalten. Neben der Erfüllung rechtlicher Anforderungen müssen Unternehmen und Regierungen bei ihren KI-Bestrebungen auch dem Datenschutz, der Transparenz und der Fairness Vorrang einräumen.

Gesellschaftliche Erwartungen an einen ethischen Einsatz von Technologien

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI wächst die Nachfrage nach Rechenschaftspflicht und Transparenz bei Technologieunternehmen. Die Gesellschaft erwartet, dass KI-Systeme so entwickelt werden, dass sie die Menschenrechte achten, die Vielfalt fördern und das Gemeinwohl in den Vordergrund stellen.

Vorteile einer verantwortungsvollen KI

Da viele Unternehmen ihre KI-Einführung schnell abschließen wollen, ist es verständlich, dass das Thema verantwortungsvolle KI eher als ein Hemmnis betrachtet wird – oder als etwas, was man getrost auf später verschieben kann. Vor dem Start größerer KI-Projekte ist die Festlegung von Leitprinzipien jedoch von entscheidender Bedeutung, um technologische Fehler, Schäden für Menschen und Reputationsschäden schon im Vorfeld zu vermeiden.

Wettbewerbsvorteile

Unternehmen können sich in puncto ethische Innovation eine Führungsposition erarbeiten und neue Kunden anziehen, die bei ihren Kaufentscheidungen ethischen Werten Vorrang einräumen. Zusätzlich zu den Vorteilen der KI in Bezug auf Effizienz und Innovation ermöglicht der verantwortungsvolle Einsatz von künstlicher Intelligenz Unternehmen, KI mit weniger Risiko einzusetzen als Wettbewerber, die dies nicht tun.

Kosteneinsparungen und Effizienz

Ein proaktiver Umgang mit KI-Verzerrungen und die Sicherstellung der Genauigkeit von Modelldaten kann dazu beitragen, Schäden an Menschen und kostspielige Fehler zu vermeiden und die Effizienz zu verbessern. Außerdem sind transparente und erklärbare KI-Modelle in der Regel genauer.

Stärkeres Vertrauen in die Marke

Eine offene Kommunikation darüber, wie KI-Systeme entwickelt, implementiert und gesteuert werden, zeigt das Engagement für ethische Werte und das Wohl der Kunden. Dies kann die Markenwahrnehmung und Kundenbindung erhöhen und dazu beitragen, Vertrauen von Kunden und Partnern aufzubauen.

Bessere Entscheidungen

Durch die Identifizierung und Abschwächung von Verzerrungen in Daten und Algorithmen können Unternehmen darauf vertrauen, dass KI-gesteuerte Erkenntnisse und Empfehlungen korrekt, gerecht und mit ethischen Standards vereinbar sind. Dieser Vorteil macht sich in verschiedenen Unternehmensbereichen bemerkbar (Produktentwicklung, Kundendienst und strategische Planung etc.).

Weniger Risiken

Fälle von KI-Bias, Datenschutzverletzungen oder unethischer Nutzung von KI können den Ruf eines Unternehmens schädigen und zu kostspieligen Prozessen führen. Die Einhaltung verantwortungsvoller KI-Prinzipien kann dazu beitragen, diese Risiken zu vermeiden.

Herausforderungen bei verantwortungsvoller KI

Die Aufstellung einer Reihe von Grundsätzen für verantwortungsvolle KI ist nur der erste Schritt, mit dem Unternehmen dafür sorgen, dass Mitarbeitende verstehen, wie sie künstliche Intelligenz wirklich verantwortungsvoll entwickeln und einsetzen. Die häufigsten Herausforderungen bei der Entwicklung einer verantwortungsvollen KI sind:

KI-Bias erkennen und reduzieren

KI-Systeme können bestehende Verzerrungen in ihren Trainingsdaten widerspiegeln oder verstärken, was zu ungerechten Ergebnissen bei Anwendungen wie der Einstellung von Personal oder der Bewilligung von Darlehen führen kann. Um diese Verzerrungen abzuschwächen, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datensätze vielfältig sind, regelmäßige Prüfungen durchführen und Algorithmen zur Abschwächung von Verzerrungen einsetzen.

KI-Governance: ethische Compliance sicherstellen

Ohne einen robusten KI-Governance-Rahmen können Unternehmen mit Datenschutz-, Sicherheits- und Kontrollproblemen konfrontiert werden. Damit Vorschriften eingehalten werden und den Rechenschaftspflichten in KI-Systemen genüge getan wird, müssen klare Richtlinien festgelegt, Transparenz geschaffen und Interessenvertreter einbezogen werden.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Standardisierung

Weil sich künstliche Intelligenz so rasant entwickelt, kommen die rechtlichen Rahmenbedingungen kaum hinterher. Dadurch entstehen Lücken, die Ethikverstöße möglich machen. Wir benötigen anpassungsfähige rechtliche Rahmenbedingungen und internationale Zusammenarbeit, um sicherzustellen, dass KI-Systeme so entwickelt werden, dass sie den jeweils aktuellen Vorschriften und Normen entsprechen.

Skalierbarkeit ethischer KI-Praktiken

Die Skalierung ethischer KI-Praktiken ist eine Herausforderung, insbesondere für Organisationen, denen es an Ressourcen oder Fachwissen fehlt. Um verantwortungsvolle Praktiken wirksam zu verbreiten, müssen KI-Fachleute in ethischen Fragen geschult und Technologien zur Automatisierung ethischer Überprüfungen eingesetzt werden.

Böswillige Nutzung von künstlicher Intelligenz

Die Verbreitung von Fehlinformationen, die unerlaubte Überwachung und die diskriminierende Erstellung von Profilen sind ernst zu nehmende Themen. Um diese Risiken zu vermeiden, sind verbindliche regulatorische Maßnahmen, strenge ethische Richtlinien und eine kontinuierliche menschliche Kontrolle erforderlich.

Anwendungsfälle für verantwortungsvolle KI

Gesundheitswesen: Verbesserung der Diagnosegenauigkeit

Künstliche Intelligenz kann Ärzten helfen, Krankheiten anhand medizinischer Bilder genauer zu diagnostizieren. Durch die Gewährleistung der Fairness und Transparenz der Modelle kann der Einsatz von KI zu gerechteren Gesundheitsergebnissen für unterschiedliche Bevölkerungsgruppen führen.

Finanzen: faire Kreditentscheidungen

Indem Bonitätsalgorithmen überwacht und angepasst und KI-Verzerrungen beseitigt werden, können Banken und Kreditinstitute einen gerechteren Zugang zu Finanzprodukten schaffen und so Diskriminierungen verringern.

Einzelhandel: personalisierte Kundenerlebnisse

Mit generativer KI können Einzelhändler hochgradig personalisierte Inhalte und Produktempfehlungen erstellen. Wenn Einzelhändler transparent zeigen, wie sie diese Technologie einsetzen, wird das Verbrauchervertrauen gestärkt, was zu einer höheren Kundenbindung und mehr Umsatz führt.

Automobilindustrie: sicherere Fahrzeuge

Durch strenge Tests und die Einhaltung ethischer KI-Standards arbeiten Hersteller gezielt daran, Unfälle zu reduzieren und die Sicherheit im Straßenverkehr zu verbessern.

Personalwesen: vorurteilsfreies Recruiting

Durch die Anwendung von Algorithmen, die regelmäßig auf Fairness geprüft werden, können Personalabteilungen unvoreingenommene Einstellungsentscheidungen treffen und so Vielfalt und Inklusion am Arbeitsplatz fördern.

Arten verantwortungsvoller KI

Neben ethischer KI und vertrauenswürdiger KI gibt es mehrere andere Arten von verantwortungsvoller KI:

Nachhaltige KI: Hier steht die umweltfreundliche Entwicklung von KI-Technologien im Mittelpunkt. Dazu gehören die Optimierung des Energieverbrauchs von Systemen, die Nutzung einer umweltfreundlicheren Infrastruktur und die Berücksichtigung der Auswirkungen von KI-Implementierungen über den gesamten Lebenszyklus hinweg, um den CO₂-Fußabdruck und die Umweltbelastung zu minimieren.

Regulierungskonforme KI: Bei dieser Form soll sichergestellt werden, dass alle KI-Aktivitäten und -Technologien den entsprechenden Gesetzen und Vorschriften entsprechen. Diese Art von verantwortungsvoller KI ist in stark regulierten Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung. Denn hier ist die Einhaltung rechtlicher Standards ebenso wichtig wie die technische Leistung.

Menschenzentrierte KI: Hier stehen die menschlichen Werte und das Wohlergehen im Vordergrund. Betroffene werden in den Entwicklungsprozess einbezogen und es werden Technologien entwickelt, die den Menschen ergänzen, ohne ihn zu ersetzen.

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