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Ethische KI: Prinzipien und Best Practices

Heute befassen wir uns mit sich den ethischen Prinzipien und Best Practices bei der Implementierung von KI-Systemen. Die KI Systeme durchdringen immer mehr unserer Lebensbereiche und beeinflussen die Entscheidungen, welche den Alltag und unsere Gesellschaft nachhaltig formen. Deshalb steht heute die Frage: “Wie stellen wir sicher, dass diese Systeme fair, transparent und verantwortungsvoll eingesetzt werden können?”, im Mittelpunkt unserer Betrachtungen. Viel Spaß bei der Lektüre.

Eines ist sonnenklar: Generell ist die Einführung von KI-Systemen stets mit großer Verantwortung verbunden. Eines der zentralen ethischen Prinzipien ist Transparenz. Die Funktionsweise und Entscheidungsprozesse von KI müssen für Nutzer nämlich nachvollziehbar und verständlich sein. Transparenz fördert schließlich das Vertrauen in die Technologie und ermöglicht es, Fehler oder Vorurteile frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren. Ein transparenter Umgang mit KI erfordert demnach eine klare Dokumentation der Algorithmen und der Entscheidungslogik. So hat beispielsweis das Unternehmen OpenAI, welches bekanntermaßen hinter ChatGPT steht, seine Modelle und Forschungsergebnisse öffentlich zugänglich gemacht, um eben diese Transparenz zu gewährleisten und die wissenschaftliche Gemeinschaft zu einer kritischen Auseinandersetzung zu ermutigen. Ein weiteres wesentliches Prinzip ist die Fairness. Die Schwierigkeit für KI-Systeme dürfte dabei sein, dass keine Diskriminierung aufgrund von Geschlecht, Herkunft, Religion oder anderen persönlichen Merkmalen gefördert werden. Eine sorgfältige Datenaufbereitung und -prüfung ist hierfür eine wesentlich Voraussetzung, um sicherzustellen, dass keine Verzerrungen oder Vorurteile in den Datensätzen vorhanden sind. 

Wie in vorherigen Blogbeiträgen beschrieben ist ein prominentes Beispiel für die Notwendigkeit von Fairness der Fall von COMPAS, einem KI-basierten System zur Risikobewertung von Straftätern in den USA. Die Studien zeigten, dass das System tendenziell afroamerikanische Angeklagte als rückfallgefährdeter einstufte als weiße Angeklagte, was auf eine Voreingenommen-heit im zugrunde liegenden Datensatz hinwies. Absolute Verantwortlichkeit ist gleichwohl ein zentraler Aspekt bei dieser Thematik. Es muss klar definiert werden, wer für die Entscheidungen und Handlungen eines KI-Systems verantwortlich ist. Diese Verantwortlichkeiten sind besonders wichtig in kritischen Bereichen wie bspw. dem Gesundheitswesen, der Justiz und im Finanzsektor. Die “Regelmaschine” Europäische Union hat in ihrem Vorschlag für eine KI-Verordnung betont, dass KI-Systeme in Hochrisikobereichen strengen Auflagen unterliegen und die Verantwortlichkeiten klar geregelt sein müssen. 

Soll heißen: Die Europäische Union (EU) hat in ihrem Vorschlag für eine KI-Verordnung, bekannt als „Artificial Intelligence Act“, betont, dass alle KI-Systeme in Hochrisikobereichen strengen Auflagen unterliegen sollen. Dieser Entwurf, der im April 2021 vorgestellt wurde, zielt also darauf ab, ein einheitliches Regelwerk für die Entwicklung und Nutzung von KI in der EU zu schaffen, wobei sowohl ethische als auch sicherheitstechnische Aspekte im Vordergrund stehen. Dieser Vorschlag teilt KI-Anwendungen in verschiedene Risikokategorien ein, wobei Hochrisikobereiche besonders streng reguliert werden sollen. Zu den Hochrisikobereichen zählen unter anderem biometrische Identifizierung und Kategorisierung von natürlichen Personen. Doch auch kritische Infrastrukturen wie Energieversorgung, Verkehr und Wasserversorgung, oder die  Anwendungen im Bildungswesen und in der beruflichen Ausbildung sind dabei im direkten Blickfeld. Auch KI-Systeme zur Arbeitsverwaltung und zum Zugang zu Beschäftigung,  wie auch zur Verwaltung wesentlicher privater und öffentlicher Dienstleistungen wie Kreditvergabe und Sozialleistungen, sowie solche zur Unterstützung der Strafverfolgung und der Justiz fallen unter diese Kategorie. Für diese Hochrisikobereiche schreibt der Vorschlag der EU spezifische Anforderungen vor. Klingt ja erst mal gut…- Allerdings

Müssen zukünftig die Unternehmen Risikomanagementsysteme implementieren, welche zur Identifizierung, Bewertung und Minderung von Risiken dienen. Zudem sind die Unternehmen dazu verpflichtet, umfangreiche technische Dokumentationen und Protokolle zu führen, um die Konformität mit den Vorschriften nachzuweisen! Transparenz spielt hier die entscheidende Rolle: Nutzer von Hochrisiko-KI-Systemen müssen über die Funktionsweise, die damit verbundenen Risiken und die Maßnahmen zur Risikominderung informiert werden. Darüber hinaus muss oft gewährleistet sein, dass menschliche Aufsichtspersonen die Kontrolle über das System behalten und bei unerwarteten Ergebnissen eingreifen können. Die Verantwortlichkeiten für die Einhaltung dieser Vorschriften liegen ganz klar bei den Entwicklern, Herstellern und Betreibern der KI-Systeme. Diese müssen sicherstellen, dass ihre Produkte und Dienstleistungen den Anforderungen entsprechen und ebenso regelmäßig überprüft werden. Bei Verstößen gegen die Vorschriften drohen dahingehend empfindliche Geldbußen, die bis zu sechs Prozent des weltweiten Jahresumsatzes eines Unternehmens betragen können! Der Vorschlag der EU für eine KI-Verordnung soll ein bedeutender Schritt in Richtung einer regulierten und verantwortungsvollen Nutzung von KI-Technologien sein. Durch die klaren Vorgaben und die strengen Auflagen soll schließlich sichergestellt werden, dass KI-Systeme sicher, fair und transparent eingesetzt werden und die Rechte und Freiheiten der Bürger geschützt bleiben.

So weit so gut: Doch was bedeutet dieser EU Vorschlag im Hinblick auf den bürokratischen Mehraufwand für Unternehmer und Unternehmen? Insbesondere die strengen Auflagen für Hochrisikobereiche, bringt unweigerlich einen signifikanten bürokratischen Mehraufwand für Unternehmen mit sich. Unternehmen müssen einerseits umfangreiche Risikomanagementsysteme einführen sowie detaillierte technische Dokumentationen und Protokolle führen. Andererseits muss sichergestellt sein, dass ihre Systeme regelmäßig überprüft und aktualisiert werden. Diese Anforderungen bedeuten gleichsam zusätzliche Arbeit und Mehrkosten. Doch nicht nur die Implementierung von Risikomanagementsystemen und die technische Expertise, sondern auch die Einbeziehung von Fachleuten aus den Bereichen Ethik, Recht und Datenschutz werden das Budget belasten und auch den bürokratischen Mehraufwand. Dies kann gleichzeitig bedeuten, dass Unternehmen neue Stellen schaffen müssen oder externe Berater hinzuziehen müssen, damit die vorgeschriebenen Standards erfüllt werden. Alleine die Erstellung und Pflege umfassender Dokumentationen und Protokolle werden mega zeitaufwendig sein und erfordern gleichwohl eine gründliche und kontinuierliche Überwachung der KI-Systeme. Zudem müssen die Unternehmen sicherstellen, dass alle Änderungen und Aktualisierungen gründlich dokumentiert werden, damit die Konformität mit den Vorschriften jederzeit nachgewiesen werden kann. Dies kann allerdings besonders für kleinere Unternehmen eine erhebliche Belastung darstellen, weil sie möglicherweise nicht über die gleichen Ressourcen verfügen wie größere Unternehmen.

Weil diese Anforderungen an Transparenz und die Bereitstellung von Informationen an die Nutzer ebenso bedeuten, dass Unternehmen klare und verständliche Erklärungen zu ihren KI-Systemen und deren Funktionsweise entwickeln müssen, kann das wiederum zusätzliche Schulungen und Kommunikations- maßnahmen erforderlich machen. Nicht zuletzt könnte die Notwendigkeit regelmäßiger Audits und Kontrollen durch unabhängige Stellen zu weiteren Kosten führen. Kleine und mittelständische Unternehmen (KMU’s) müssen möglicherweise externe Prüfungen in Auftrag geben, um die Einhaltung der Vorschriften nachzuweisen, was sowohl finanziell als auch organisatorisch sehr belastend sein kann. Zusammenfassend lässt sich zum jetzigen Zeitpunkt sagen, dass der bürokratische Mehraufwand eine signifikante Heraus-forderung darstellt, welche insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU’s) empfindlich treffen kann. Andererseits sind diese Maßnahmen auch notwendig, um die Sicherheit, Fairness und Transparenz von KI-Systemen zu gewährleisten und das Vertrauen der Öffentlichkeit in diese Technologien zu stärken. Bedeutet: Unternehmen, die in der Lage sind, diese Anforderungen erfolgreich zu erfüllen, könnten langfristig davon profitieren, indem sie das Vertrauen ihrer Kunden und Partner gewinnen und sich als verantwortungsbewusste und ethisch handelnde Akteure in einem zunehmend regulierten Markt positionieren.

Privatsphäre 

Der Schutz der Privatsphäre spielt natürlich ebenso eine wichtige Rolle. Der Schutz von personen-bezogenen Daten muss daher zwingend im Zentrum der Entwicklung und Nutzung von KI Systemen stehen. Die KI Systeme müssen demnach so gestaltet sein, dass sie die Privatsphäre der Nutzer respektieren und schützen. So hat beispielsweise die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der EU strenge Regeln für den Umgang mit personenbezogenen Daten eingeführt, die auch für KI-Anwendungen gelten. Das heißt die Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme DSGVO-konform sind und die Daten der Nutzer schützen.

Neben diesen ethischen Grundsätzen gibt es eine noch Reihe von Best Practices, die bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen berücksichtigt werden sollten. Eine interdisziplinäre Zusammenarbeit ist hierbei von entscheidender Bedeutung. Daher muss die Entwicklung von KI in Zusammenarbeit mit Experten aus verschiedenen Disziplinen erfolgen, darunter Informatik, Ethik, Recht und Soziologie. Dies kann eine umfassende Betrachtung der Auswirkungen und Risiken gewährleisten. Ein gutes Beispiel dafür kann die Zusammenarbeit von Technologiefirmen mit Ethikräten und unabhängigen Forschungseinrichtungen sein, um sicherzustellen, dass die entwickelten Systeme auch den ethischen Standards entsprechen.

Alles in Allem bedeutet dies für KUM Unternehmen ebenso regelmäßige Audits und Kontrollen, die mit erheblichen Mehrkosten einhergehen. Unternehmen wie Google und Microsoft führen schon regelmäßige ethische Überprüfungen ihrer KI-Systeme durch und haben schon spezielle Teams eingerichtet, die sich ausschließlich mit der ethischen Bewertung von KI beschäftigen. 

Eine Frage bleibt diesbezüglich in meiner Welt noch offen: Die Komplexität der Anforderungen können nämlich auch auch bedeuten, dass KMUs zusätzliche Fachkräfte einstellen- oder externe Berater hinzuziehen müssen, um die regulatorischen EU Vorgaben zu erfüllen. Dies wird besonders für kleinere Unternehmen, die nicht über die notwendigen internen Kapazitäten verfügen, eine signifikante Belastung darstellen. 

Was ist hier zu tun? Es besteht doch die Gefahr, dass zu strenge und umfassende Regulierungen die Innovationskraft und den Wettbewerb massiv beeinträchtigen. KMUs sind oft die treibenden Kräfte hinter vielen innovativen Lösungen und Technologien, doch wenn sie durch übermäßige Bürokratie und hohe Compliance-Kosten ausgebremst werden, kann dies die Dynamik und Innovationsfähigkeit des gesamten Marktes beeinträchtigen. Eine mögliche Lösung könnte für mich darin bestehen, dass spezielle Unter-stützungs- und Fördermaßnahmen für KMUs entwickelt werden. Dies könnte in Form von Förderprogrammen, Schulungen und Beratungsdiensten geschehen, die KMUs dabei helfen, die regulatorischen Anforderungen zu erfüllen, ohne dass sie dadurch übermäßig finanziell belastet werden. Zudem sollten die Regelungen etwas flexibler gestaltet werden, denn die spezifischen Bedürfnisse und Kapazitäten kleinerer Unternehmen sind hierbei explizit berücksichtigen.

Fazit: Die Regulierung von KI ist also ein Balanceakt zwischen notwendigem Schutz und der Förderung von Innovation. Sicherlich sind strenge Auflagen notwendig, um die ethischen und sicherheitstechnischen Standards zu gewährleisten. Dennoch müssen diese so gestaltet werden, dass sie insbesondere KMUs nicht übermäßig belasten. Eine differenzierte und unterstützende Herangehensweise könnte hier dazu beitragen, dass auch kleinere Unternehmen von den Vorteilen der KI profitieren können, ohne dass der bürokratische Aufwand ihre Wettbewerbsfähigkeit kolossal beeinträchtigt.

Best Practices Umsetzungen

Ein hervorragendes Beispiel für die Umsetzung ethischer Prinzipien und Best Practices ist die Initiative „AI for Good“ der Vereinten Nationen. Diese Initiative zielt darauf ab, KI zur Lösung globaler Herausforderungen wie Armut, Gesundheitsversorgung und Klimawandel einzusetzen. Dabei stehen ebenso ethische Überlegungen sowie die Zusammenarbeit verschiedener Interessengruppen im Vordergrund. Soll heißen: Die Initiative fördert transparente Prozesse und fordert von allen teilnehmenden Projekt Anwärtern, dass sie ihre Fortschritte und Methoden regelmäßig offenlegen. Dies gewährleistet, dass die eingesetzten KI-Systeme nachvollziehbar und verantwortungsbewusst genutzt werden.

Ein weiteres Beispiel ist das „Partnership on AI“, ein Zusammenschluss führender Technologie-unternehmen und NGO’s (Nichtregierungsorganisationen). Diese Partnerschaft hat sich der Entwicklung und Verbreitung von Best Practices für den verantwortungsvollen Einsatz von KI verschrieben. Ziel ist der Austausch von Wissen und Erfahrungen um für die Mitglieder Leitlinien zu schaffen, welche die ethischen Aspekte und gesellschaftlichen Auswirkungen von KI berücksichtigen. So entwickelt „Partnership on AI“ spezifische Richtlinien zur Vermeidung von Voreingenommenheit und Diskriminierung. Diese Richtlinien beinhalten detaillierte Verfahren zur Datenprüfung und -aufbereitung, um sicherzustellen, dass die Algorithmen fair und ausgewogen arbeiten.

Auch Google hat ein internes Team für Ethik und Gesellschaft gegründet, welches sich mit den ethischen Implikationen seiner KI-Produkte auseinandersetzt. Dieses Team arbeitet eng mit Entwicklern und Ingenieuren zusammen, um so sicherzustellen, dass ethische Überlegungen bereits in der Entwicklungsphase berücksichtigt werden. Ein konkretes Beispiel hierfür ist die Entwicklung des „What-If Tool“. Dabei handelt es sich um ein Open-Source-Werkzeug, welches Entwicklern dabei hilft, die Entscheidungen ihrer Modelle besser zu verstehen und auch zu visualisieren. Dieses Tool unterstützt also Entwickler dabei, mögliche Vorurteile und Verzerrungen in ihren Modellen zu erkennen und zu beheben. 

Natürlich hat auch Microsoft massive Anstrengungen unternommen, um sicherzustellen, dass ihre KI-Technologien verantwortungsvoll eingesetzt werden. Ein Beispiel ist hierbei der „Responsible AI Standard“, – ein umfassendes Regelwerk, das von allen Teams befolgt werden muss, welche KI-Produkte entwickeln. Des Weiteren hat Microsoft ein „AI Ethics Advisory Board“ eingerichtet, das gleichwohl sicherstellt, dass alle KI-Projekte des Unternehmens den festgelegten ethischen Standards entsprechen.

Und schließlich hat IBM mit seiner „Trust and Transparency Initiative“ ebenso ein umfassendes Programm gestartet, welches darauf abzielt, das Vertrauen der Öffentlichkeit in die KI zu stärken. Daher veröffentlicht IBM regelmäßig Berichte und Daten zu seinen KI-Systemen und bietet gleichwohl Werkzeuge an, die Entwicklern helfen, ihre Modelle auf Fairness und Transparenz zu überprüfen. Ein Beispiel dafür ist „AI Fairness 360“, ein Toolkit, das eine Reihe von Metriken und Algorithmen zur Bewertung und Verbesserung der Fairness von KI-Modellen bereitstellt.

Diese Beispiele sollen zeigen, dass führende Technologieunternehmen und Organisationen bereits erhebliche Anstrengungen unternehmen, um ethische Prinzipien und Best Practices in die Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen zu integrieren. Durch solche transparenten Prozesse, interdisziplinäre Zusammenarbeit und regelmäßige Überprüfungen können Unternehmen zukünftige sicherstellen, dass ihre KI-Systeme nicht nur technologisch fortschrittlich, sondern auch ethisch verantwortungsvoll sind- und bleiben. Wie gewohnt möchten wir zum Abschluss einen Blick auf unseren nächsten Blogbeitrag werfen, in welchem wir die Auswirkungen der KI auf die Arbeitswelt untersuchen. Wir werden unter anderem folgende Punkte näher beleuchten. 

  • Wie verändert KI unsere Arbeitsplätze
  • Ist KI ein „Jobkiller“
  • Welche neuen Möglichkeiten und Herausforderungen ergeben sich daraus? 

Bleiben Sie uns gewogen auf dieser spannenden Reise in die Zukunft der Arbeit mit KI. Vielen Dank fürs Lesen und bis zum nächsten Mal!

Hinweis zur Erstellung dieses Beitrags:

Der Inhalt dieses Blogbeitrags und einige visuelle Elemente wurden mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz (K.I.) erstellt. Bildquelle: Pixabay

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Etymologisch ist KAIAKOO® aus der Maori Sprache (regulär kaiako) abgeleitet und bedeutet Trainer, Lehrer oder Meister.

Das zweite O in KAIAKOO® steht indes für die Extrameile, die ich mit ihnen gemeinsam gehe, damit Sie kurzfristig gewünschte Ergebnisse erzielen. – Michael H. Böhm

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