Kapitel 13
Ethische Aspekte einer verantwortungsvollen Nutzung von KI
IN DIESEM KAPITEL
- Regelbasierte Ethik verstehen
- Voreingenommenheit und Fairness bewerten
- KI-Fehlschläge in der realen Welt betrachten
KI wird immer mehr zu einem wichtigen Teil unseres Lebens. In diesem Kapitel erfahren Sie, wie Sie KI richtig und verantwortungsbewusst einsetzen. Wir schauen uns folgende Aspekte an:
- Entscheidungen: Wie KI-Entscheidungen getroffen werden
- Fairness: Wie man Fairness sicherstellt, damit die KI nicht eine Person ungerechtfertigt gegenüber einer anderen bevorzugt
- Datenschutz: Wie man KI-Entscheidungen prüft, um den Datenschutz zu gewährleisten
Die Informationen in diesem Kapitel beschreiben, wie KI sicher genutzt werden kann und für alle gut funktioniert. Nach der Lektüre dieses Kapitels werden Sie in der Lage sein, dazu beizutragen, dass die Macht der KI genutzt wird, um zu helfen und nicht zu schaden.
Ethische Aspekte beim Einsatz von KI verstehen
Durch die Kombination des Ansatzes des höchsten Guts, regelbasierter und charakterbasierter Ethik – die wir alle in den folgenden Abschnitten behandeln – erhalten Sie einen umfassenderen Rahmen für ethische KI. Damit wird sichergestellt, dass KI-Systeme nicht nur konform, sondern auch in der Lage sind, selbst in komplexen und neuartigen Situationen fundierte ethische Entscheidungen zu treffen.
Der Ansatz des höchsten Guts
Beim Einsatz von KI bringt uns der Ansatz des höchsten Guts dazu, uns für Maßnahmen zu entscheiden, die den größten Nutzen bringen. Bei dieser Methode wird das große Ganze betrachtet, und es werden Ergebnisse angestrebt, die der größten Anzahl von Menschen helfen. Bei der KI könnte dies bedeuten, ein Verkehrssystem zu entwerfen, das Staus für alle reduziert, auch wenn dies für einige wenige eine längere Wartezeit bedeutet.
Für diesen Ansatz müssen wir über die Ergebnisse der KI-Maßnahmen nachdenken. Eine KI, die Kinofilme vorschlägt, könnte beispielsweise auf Filme hinweisen, die den meisten Menschen gefallen, anstatt solche, die einen Nischengeschmack ansprechen. Ebenso könnte ein intelligentes Energienetz das Licht in nicht belegten Räumen ausschalten, um Strom für das gesamte Gebäude zu sparen. Beim Ansatz des höchsten Guts geht es darum, was das Beste für die Gruppe ist.
Aber es gibt auch schwierige Fragen. Was passiert, wenn die KI in einem selbstfahrenden Auto bei einem Unfall zwischen zwei Optionen wählen muss, die beide zu einem Schaden am Menschen führen? Das »höchste Gut« würde den Weg mit dem geringsten Schaden wählen, auch wenn er nicht perfekt ist. Es ist nicht einfach zu entscheiden, was »weniger Schaden« verursacht, aber das Ziel ist es, so viele Menschen wie möglich zu schützen.
Auch in der Wirtschaft kann KI diesen Ansatz nutzen. Zum Beispiel könnte ein Unternehmen KI einsetzen, um Preise festzulegen. Die KI könnte einen Preis finden, der niedrig genug ist, damit mehr Menschen das Produkt kaufen, aber immer noch hoch genug, damit das Unternehmen weiterhin einen Gewinn erzielt.
Generative KI (GenKI), die neue Inhalte erstellt, wendet ebenfalls den Ansatz des höchsten Guts an, indem sie Ideen und Lösungen generiert, die vielen zugute kommen können. So kann sie beispielsweise Code schreiben, der Entwicklern hilft, schneller zu arbeiten, oder Lehrmaterial entwerfen, das auf verschiedene Lernstile zugeschnitten ist, um die Bildung für ein breites Publikum zugänglicher zu machen. Diese Art von KI kann sogar Musik oder Kunst kreieren und dabei eine breite Palette von Stilen anbieten, die viele Geschmäcker ansprechen.
Die verantwortungsvolle Verwendung von GenKI bedeutet jedoch, dass sie nicht den einzigartigen Stil von jemandem zu stark kopiert oder die Arbeit von jemandem ohne Erlaubnis verwendet. Sie müssen ein Gleichgewicht zwischen der Schaffung von Inhalten, die für die Allgemeinheit von Nutzen sind, und der Achtung der Rechte des einzelnen Urhebers herstellen. Bei der Entwicklung von KI, die Geschichten schreiben, Musik machen oder Artikel verfassen kann, müssen wir die KI so anleiten, dass sie die Gesellschaft bereichert und gleichzeitig die Kreativität und das Eigentum des Einzelnen respektiert.
Im weiteren Sinne sollte der Ansatz des höchsten Guts bei der GenKI auch das Potenzial für Missbrauch berücksichtigen und versuchen, den Schaden zu minimieren. Während wir die Macht der KI nutzen, um neue und hilfreiche Inhalte zu generieren, müssen wir ihren Einfluss überwachen und sicherstellen, dass ihre weitreichenden Auswirkungen positiv bleiben.
Der Ansatz des höchsten Guts kann ein hilfreiches Instrument sein, aber er ist nicht der einzige Weg, um über Ethik in der KI nachzudenken. Er ist ein Teil des Puzzles. Er kann uns helfen, Entscheidungen zu treffen, die vielen Menschen zugute kommen. Dennoch müssen wir auch über andere ethische Regeln und den Charakter unserer Handlungen nachdenken. Im weiteren Verlauf werden wir sehen, dass es bei der Ethik in der KI darum geht, verschiedene Ideen abzuwägen, um den besten Weg zu finden.
Anwendung der regelbasierten Ethik
Die regelbasierte Ethik in der KI funktioniert durch die Festlegung klarer Regeln, die die KI befolgen soll. Diese Regeln sind wie die Verkehrsregeln, die der KI vorgeben, was sie tun oder vermeiden soll. Wenn wir uns die KI in diesem Fall als den Fahrer eines Autos vorstellen, sind die regelbasierten ethischen Grundsätze die Verkehrsregeln, die sie befolgen muss. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die KI konsistent und vorhersehbar handelt und festgelegten Richtlinien folgt.
Eine regelbasierte Ethik kann einfach sein, wie beispielsweise die Programmierung von KI, persönliche Daten nicht ohne Erlaubnis weiterzugeben. Das schützt die Privatsphäre und schafft Vertrauen. In der Gesundheitsfürsorge kann die KI Regeln haben, um alle Patienten gleich zu behandeln, unabhängig von ihrem Hintergrund. Dies fördert die Fairness und vermeidet Voreingenommenheit.
Im Finanzwesen können Institutionen KI so programmieren, dass Faktoren wie ethnischer Hintergrund oder Geschlecht ignoriert werden. Dadurch wird sichergestellt, dass wir Entscheidungen auf der Grundlage des finanziellen Verhaltens und nicht auf der Grundlage persönlicher Merkmale treffen. Auch im Marketing kann die KI auf Regeln zurückgreifen, um manipulative Praktiken zu vermeiden. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass sich die KI auf ehrliche und transparente Werbung konzentriert.
Die regelbasierte Ethik spielt bei GenKI-Plattformen wie ChatGPT eine entscheidende Rolle. Sie hilft, die Antworten und Interaktionen der KI ethisch zu steuern. ChatGPT zum Beispiel arbeitet nach einer Reihe von Regeln, die schädliche oder ethisch fragwürdige Interaktionen mit dem Nutzer auf einem Minimum halten sollen. Diese Regeln können verhindern, dass anstößige Inhalte erzeugt werden, und helfen, die Privatsphäre der Benutzer zu respektieren. Sie können auch verhindern, dass sich Benutzer auf betrügerische Praktiken einlassen. Auf diese Weise kann sichergestellt werden, dass die KI-Ausgabe mit den gesellschaftlichen Normen und ethischen Standards übereinstimmt, wodurch ChatGPT letztlich zu einem besseren Werkzeug für alle Nutzer wird.
Nicht alle großen Sprachmodelle (LLM) verfügen über strenge ethische Sicherheitsvorkehrungen. In diesen Fällen besteht ein erhöhtes Risiko, Inhalte zu generieren, die schädlich oder irreführend sein können. Dieser Unterschied macht deutlich, wie wichtig es ist, ethische Regeln in KI-Systemen sorgfältig auszuarbeiten und umzusetzen, insbesondere bei generativen Modellen, die weitreichende Anwendungen und Auswirkungen haben.
Das Schadenspotenzial von GenKI geht über die von ihr produzierten Inhalte hinaus. Ohne ethische Regeln kann die zuvor mit Daten trainierte KI die in den Daten gefundenen Vorurteile verstärken, was zu unfairen oder voreingenommenen Ergebnissen führt. Dies ist besonders bedenklich bei Anwendungen wie Rechtshilfe, Gesundheitsberatung oder Bildungsinhalten, wo voreingenommene KI-Ergebnisse schwerwiegende Folgen haben könnten.
Bei der Umsetzung einer regelbasierten Ethik in GenKI geht es nicht nur darum, offensichtlichen Missbrauch zu verhindern, sondern auch darum, die KI dazu anzuleiten, Entscheidungen zu treffen, die fair und gerecht sind und mit den allgemeinen gesellschaftlichen Werten übereinstimmen. Dazu gehört ein kontinuierlicher Prozess der Bewertung und Anpassung dieser Regeln an neue Herausforderungen und ethische Dilemmata, wenn sich die KI-Technologie weiterentwickelt.
Dieser Ansatz der KI-Ethik unterstreicht die Notwendigkeit einer vielschichtigen Strategie, die regelbasierte Rahmenwerke mit anderen ethischen Überlegungen kombiniert. Wenn Sie sich mit Tugendethik und anderen Modellen beschäftigen, werden Sie feststellen, dass ein ganzheitlicher Ansatz für den verantwortungsvollen Einsatz von KI unerlässlich ist. Es geht nicht nur darum, Regeln aufzustellen, sondern auch darum, die tieferen Auswirkungen der KI-Handlungen zu verstehen und kontinuierlich nach ethischen Verbesserungen zu streben.
Das ist Tugendethik
Tugendethik in der KI geht über bloße Regeln hinaus. Es geht darum, eine KI zu schaffen, die nicht nur weiß, was zu tun ist, sondern auch versteht, warum es das Richtige ist. Das bedeutet, KI mit Eigenschaften wie Fairness, Ehrlichkeit und Freundlichkeit zu entwickeln. Man kann sich das so vorstellen, dass man der KI einen guten moralischen Charakter beibringt.
Im Kundenservice zum Beispiel ist KI, die Skripten folgt, in ihren Möglichkeiten begrenzt. Stattdessen sollte sie die Bedürfnisse des Kunden verstehen und sich um sie kümmern. Das macht die KI nicht nur hilfreich, sondern auch vertrauenswürdig und angenehm in der Interaktion. Im Bildungswesen sind KI-Tutoren mit einem Schwerpunkt auf Tugendethik geduldig und ermutigend und passen sich dem individuellen Lernstil jedes Schülers an.
Zur Entwicklung einer solchen KI gehört mehr als nur die Programmierung; sie erfordert ein tiefes Verständnis der menschlichen Werte. Die Aufgabe ist komplex, denn was als »guter Charakter« gilt, kann je nach Kultur und Situation unterschiedlich sein. Daher müssen KI-Entwickler verschiedene Perspektiven berücksichtigen, um sicherzustellen, dass der Charakter der KI mit einem breiten Spektrum an ethischen Standards übereinstimmt.
Es gibt jedoch eine Herausforderung: Wie können wir sicherstellen, dass sich die KI in jeder Situation durchgängig gut verhält? Hier kommen das ständige Lernen und die Anpassung ins Spiel. KI mit Tugendethik muss in der Lage sein, aus neuen Erfahrungen zu lernen und ihr Verhalten entsprechend anzupassen.
Prüfung auf Voreingenommenheit und Fairness
In der KI sind Voreingenommenheit (Bias) und Fairness wichtige Themen. KI trifft oft einschneidende Entscheidungen in unserem Leben, zum Beispiel bei der Einstellung für einen Job oder bei der Bewilligung eines Kredits. Aber manchmal kann KI aufgrund von verzerrten Daten oder Programmierung unfair sein. Es ist wichtig, diese Verzerrungen zu beseitigen, um sicherzustellen, dass KI jeden gleich behandelt und faire Entscheidungen trifft. In diesem Abschnitt sehen wir uns an, wie KI voreingenommen sein kann, warum darauf geachtet werden muss und wie man KI fairer machen kann.
Identifizierung und Verringerung algorithmischer Verzerrungen
Das Erkennen und Reduzieren von Vorurteilen in KI-Systemen ist eine wichtige Fähigkeit, insbesondere für Nutzer von Plattformen wie ChatGPT. Voreingenommenheit in der KI tritt auf, wenn das System Vorurteile gegenüber bestimmten Gruppen an den Tag legt. Dies ist oft auf die Daten zurückzuführen, mit denen es trainiert wurde, auf die Art und Weise, wie es programmiert wurde, oder darauf, wie Sie Ihre Prompts formulieren. Wenn Sie als Nutzer wissen, wie Sie diese Vorurteile erkennen und abmildern können, ist dies der Schlüssel zu einer fairen und ausgewogenen Interaktion mit KI.
Zunächst sollten sich die Nutzer der verschiedenen Vorurteile bewusst sein, die in der KI auftreten können. Dazu gehören Vorurteile in Bezug auf Geschlecht, Rasse, Alter und mehr. Wenn bestimmte Gruppen durchweg negativ dargestellt werden oder wenn sich die Antworten der KI auf der Grundlage von Wörtern, die sich auf die Identität beziehen, drastisch ändern, könnte dies auf Voreingenommenheit hindeuten.
Als Benutzer können Sie aktiv prüfen, ob die Antworten der KI voreingenommen sind, indem Sie verschiedene Möglichkeiten ausprobieren, dieselbe Frage zu stellen. Sie könnten zum Beispiel ein historisches Ereignis in unterschiedlichen Sprachen erfragen und beobachten, ob sich die Antworten der KI in einer Weise ändern, die unfair oder voreingenommen erscheint. Eine andere Methode besteht darin, Fragen zu verschiedenen Gruppen oder Szenarien zu stellen und den Ton und den Inhalt der KI zu vergleichen. Wenn die Antworten stark zu einem bestimmten Standpunkt tendieren, kann dies auf Voreingenommenheit hindeuten. Wenn Sie diese Tests durchführen, werden Sie sich der Funktionsweise der KI bewusster und können bei Ihren zukünftigen Interaktionen achtsamer sein.
Es ist auch wichtig, den KI-Entwicklern Feedback zu geben. Wenn Sie eine voreingenommene Antwort der KI entdecken, sollten Sie die Entwickler auf dieses Ergebnis aufmerksam machen. Dazu können Sie beispielsweise auf das Daumen-nach-unten-Symbol unter der Antwort klicken, im Dialogfeld die Option »Dies ist schädlich/unsicher« wählen und dann eine kurze Beschreibung des Problems geben. Auf diese Weise wird die KI mit der Zeit besser und fairer.
Ebenfalls ist es nützlich, etwas über künstliche Intelligenz zu lernen und darüber, wo sie möglicherweise verzerrt ist. Sie sollten versuchen, die Grundlagen zu verstehen, wie KI funktioniert. Dazu gehört auch, dass Sie wissen, wo KI Dinge falsch machen kann, zum Beispiel wenn sie bestimmte Gruppen von Menschen ungerecht behandelt. Dieses Wissen kann Ihnen helfen, intelligentere Fragen zu stellen und die Antworten der KI kritischer zu betrachten.
Es ist auch wichtig, dass Sie über Ihre eigenen Vorurteile nachdenken. Manchmal wird die Art und Weise, wie wir Fragen stellen oder Antworten verstehen, von unseren eigenen Ansichten beeinflusst. Wenn wir uns unserer Voreingenommenheit bewusst sind, können wir fairer und ausgewogener mit KI umgehen.
Bei der weiteren Entwicklung der KI werden die Nutzer eine wichtige Rolle spielen, um sie zu verbessern – indem sie sich potenzieller Voreingenommenheit bewusst sind, KI testen, den Entwicklern Feedback geben und lernen. Damit werden die Nutzer dazu beitragen, dass KI fair, unvoreingenommen und ausgewogen ist. Dies ist ein wichtiger Teil des verantwortungsvollen Umgangs mit KI. Es macht KI zu einem besseren Werkzeug für alle und stellt sicher, dass die Menschen sie auf eine Weise nutzen, die hilfreich und gerecht ist.
Fairness in Datensätzen erkennen
Ein KI-Datensatz ist eine Sammlung von Informationen, mit denen ein KI-System trainiert wird, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Dazu können Daten wie Bilder oder Texte gehören, die es der KI ermöglichen, zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern. Das Verständnis von Fairness in KI-Datensätzen ist wichtig, um sicherzustellen, dass KI-Systeme unvoreingenommene und umfassende Antworten geben. Dies ist ein Faktor, der einen großen Einfluss auf die Unvoreingenommenheit der KI haben kann. Angesichts seiner Bedeutung untersuchen wir in diesem Abschnitt das Konzept der Fairness in Datensätzen und wie es sich auf die Arbeitsweise von KI-Systemen auswirkt.
Fragen Sie sich, warum Fairness in Datensätzen so wichtig ist? Im Grunde genommen geht es darum, wie KI Wissen erwirbt und Entscheidungen trifft. Betrachten Sie KI als einen Prozess des Lernens und der Entscheidungsfindung. Wenn die Daten, aus denen sie lernt, einseitig oder aus einer engen Perspektive betrachtet werden, wird das Wissen der KI begrenzt und verzerrt. Angenommen, die KI lernt vorwiegend aus Daten einer bestimmten Region oder Sprache, dann könnte sie Probleme haben, wenn sie mit Personen aus anderen Regionen oder Sprachen zu tun hat.
Wir können Fairness in Daten erreichen, indem wir Informationen aus einer Vielzahl von Quellen, Kulturen, Sprachen und Perspektiven einbeziehen. Diese Vielfalt trägt dazu bei, dass keine KI entsteht, die eine Gruppe gegenüber einer anderen bevorzugt. Außerdem hilft sie der KI, eine Vielzahl von Nutzern und Situationen zu verstehen und auf sie zu reagieren. Die Erstellung fairer Datensätze umfasst zwei wichtige Schritte:
- Die für die Datenerhebung zuständigen Personen müssen sicherstellen, dass sie Informationen aus einem breiten Spektrum von Quellen sammeln. Das bedeutet, dass sie Daten aus verschiedenen geografischen, demografischen und kulturellen Bereichen einbeziehen müssen.
- Die Daten müssen sorgfältig auf versteckte Verzerrungen untersucht werden. Dazu gehört die Analyse der Daten, um festzustellen, ob sie bestimmte Sichtweisen übermäßig repräsentieren oder andere ausklammern. Wenn beispielsweise ein Datensatz über berufliche Leistungen hauptsächlich Beispiele für Leistungen von Männern enthält, könnte dies dazu führen, dass die KI Antworten erzeugt, die unbeabsichtigt die Leistungen von Frauen ausschließen. Daher ist es wichtig, solche Ungleichgewichte in den Daten zu überprüfen und zu korrigieren.
Sie fragen sich vielleicht: »Was kann ich dagegen tun? Ich bin doch nicht für das Training von KI-Systemen zuständig.« Auch als Nutzer können Sie eine Rolle bei der Förderung von Fairness spielen. Wenn Sie sich möglicher Verzerrungen in KI-Antworten bewusst sind, können Sie bei KI-Entwicklern Bedenken äußern oder sich für Plattformen entscheiden, die für ihr Engagement für Fairness bekannt sind. Sie können auch etwas bewirken, indem Sie Ihre eigenen Eingaben oder Prompts bei der Interaktion mit der KI variieren. Auf diese Weise tragen Sie dazu bei, die Fähigkeiten der KI herauszufordern und zu erweitern.
Es ist wichtig, sich über die Funktionsweise der KI und ihre Abhängigkeit von Datensätzen zu informieren. Es ist, als würde man die Regeln eines Spiels verstehen. Wenn Sie wissen, wie KI trainiert wird, können Sie ihre Antworten besser interpretieren und erkennen, wenn sie aufgrund von verzerrten Daten unausgewogene Antworten gibt. Dieses Wissen ermöglicht es Ihnen, fundierte Entscheidungen zu treffen und mit KI überlegter umzugehen.
Fairness in KI-Datensätzen ist nicht nur eine technische Frage, sondern ein grundlegender Aspekt, der sich darauf auswirkt, wie KI mit unserer vielfältigen Welt interagiert und sie repräsentiert. Wenn wir sicherstellen, dass die Datensätze vielfältig und repräsentativ sind, und indem wir aufmerksam und informiert agieren, tragen wir zur Entwicklung von KI bei, die fair, unvoreingenommen und von Nutzen für alle ist.
Modellierung mit Blick auf Fairness
Fairnessbewusste Modellierung ist die Entwicklung von KI-Systemen, die bei ihren Entscheidungen an Fairness denken und diese berücksichtigen. Es geht im Wesentlichen darum, der KI beizubringen, bei ihren Entscheidungen fair zu sein – eine fortschrittlichere Art der KI-Entwicklung, bei der die Entwickler die KI mit vielen verschiedenen Informationen trainieren und dafür sorgen, dass sie fair antwortet.
Bei der fairnessbewussten Modellierung wenden die Entwickler von KI-Systemen spezielle Techniken an, um jegliche Ungerechtigkeit bei der Auswahl durch die KI zu erkennen und zu beheben. Betrachten wir zum Beispiel ein Computerprogramm, das einem Unternehmen bei der Auswahl von Bewerbern für eine Stelle hilft. Fairnessbewusste Modellierung stellt sicher, dass das Programm nicht unfairerweise eine Person aufgrund ihres Namens oder ihres Wohnorts einer anderen vorzieht.
Ein Beispiel für fairnessbewusste Modellierung sind Unternehmen für Gesichtserkennungssoftware, wie Kairos (https://www.kairos.com) und Facia (https://facia.ai). Diese Unternehmen entwickeln KI für die Gesichtserkennung, zum Beispiel für die Gebäudesicherheit. Bei der fairnessbewussten Modellierung verwenden die Unternehmen Techniken, die sicherstellen, dass die KI Menschen nicht aufgrund ihres Aussehens ungerecht behandelt. Letztlich wird damit sichergestellt, dass die KI Menschen unabhängig von ihrem Aussehen gleich erkennt.
Das Überprüfen und Testen der KI-Entscheidungen ist sehr wichtig. Bei der fairnessbewussten Modellierung überprüfen die KI-Entwickler regelmäßig und kontinuierlich, ob die KI immer noch faire Entscheidungen trifft. Wenn die Entwickler Probleme feststellen, beheben sie diese. Wenn die KI beispielsweise einer Bank dabei hilft, zu entscheiden, wer einen Kredit bekommt, sorgt die Fairness-Modellierung dafür, dass sie nicht eine Gruppe von Menschen gegenüber einer anderen bevorzugt. Die Entwickler behalten das im Auge und nehmen bei Bedarf Änderungen vor, damit es fair bleibt.
Ein weiterer wichtiger Bestandteil der fairnessbewussten Modellierung ist die Zusammenarbeit eines Teams von Personen mit unterschiedlichem Hintergrund. Stellen Sie sich ein Team von Leuten vor, die ein Auto bauen, und jeder bringt ein anderes Bauteil mit. Wenn in der KI-Entwicklung Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund zusammenarbeiten, trägt dies zur Schaffung eines ausgewogenen und fairen KI-Systems bei. Die Mitglieder des KI-Teams mit all ihren unterschiedlichen Fähigkeiten arbeiten zusammen, um die verschiedenen Aspekte eines Problems zu lösen.
Darüber hinaus ist es wichtig, sowohl den Menschen, die KI entwickeln, als auch den Menschen, die sie nutzen, etwas über Fairness beizubringen. Die Entwickler müssen verstehen, was Fairness bedeutet und wie man KI fair macht. Die Nutzer müssen verstehen, dass KI nicht perfekt ist und wie man KI verantwortungsvoll einsetzt. So müssen die Entwickler lernen, wie sie Ungerechtigkeiten in der KI beheben können, und die Nutzer müssen lernen, wie sie die KI nutzen können, ohne Probleme zu verursachen. Hierfür gibt es Schulungs- und Trainingsprogramme, aber immer noch sehr wenige.
Fairnessbewusste Modellierung ist ein Weg, KI zu entwickeln, die sich um Fairness kümmert. Dabei wird die KI darauf trainiert, alle Menschen gleich zu behandeln. Unternehmen, die KI entwickeln, können diesen Ansatz in Bereichen wie der Gesichtserkennung, bei Programmen zur Überprüfung von Lebensläufen und vielem mehr anwenden, wo KI fair zu jeder Person sein muss, der sie begegnet.
Transparenz und Verantwortlichkeit
Es reicht nicht aus, KI-Systeme einfach nur intelligent zu machen. Diese Systeme müssen auch transparent sein, und es muss Rechenschaft über ihre Arbeitsweise abgelegt werden können. Sie müssen verstehen, wie KI ihre Entscheidungen trifft und dass die Betreiber von KI-Systemen für ihre Handlungen verantwortlich gemacht werden. In diesem Abschnitt gehen wir der Frage nach, warum KI transparent sein muss. Wir untersuchen auch, wer beim Einsatz von KI-Systemen rechenschaftspflichtig ist. Wenn Sie diese Aspekte verstehen, können Sie sicherstellen, dass KI vertrauenswürdig ist und in einer Weise eingesetzt wird, die für alle von Vorteil ist.
Die Bedeutung von erklärbarer KI
Bei der KI geht es nicht nur darum, intelligente Systeme zu schaffen. Wir müssen diese Systeme in die Lage versetzen, zu erklären, warum sie Entscheidungen treffen. An dieser Stelle kommt das Konzept der erklärbaren KI (Explainable AI, XAI) ins Spiel. Wenn Sie sich mit diesem Thema befassen, sollten Sie daran denken, dass es nicht ausreicht, dass KI intelligent ist, sondern dass sie auch nachvollziehbar und erklärbar sein muss.
Hier einige Gründe, warum XAI so wichtig ist:
- XAI ist wichtig für die Vertrauensbildung. Unabhängig davon, ob die KI etwas mit geringem Risiko erledigt, zum Beispiel einen Film vorzuschlagen, oder etwas mit hohem Risiko, z. B. eine medizinische Diagnose zu stellen, hilft das Verständnis, warum die KI eine bestimmte Entscheidung trifft, den Menschen, ihren Ergebnissen zu vertrauen.
- XAI ist entscheidend für die Fehlersuche. Wenn die KI einen Fehler macht, ist das Wissen, warum sie diesen Fehler gemacht hat, wie das fehlende Teil des Puzzles. Es ist der Schlüssel, um herauszufinden, was falsch gelaufen ist und wie man es beheben kann. Ohne dieses Verständnis ist die Lösung des Problems wie der Versuch, ein Puzzle mit fehlenden Teilen zu vervollständigen. Es ist fast unmöglich.
- XAI bietet Lernmöglichkeiten. Wenn wir verstehen, wie KI-Systeme zu ihren Entscheidungen kommen, können wir Einblicke in komplexe Problemlösungs- und Entscheidungsprozesse gewinnen. Es ist wie ein Blick in die Gedankenwelt eines Experten, der uns neue Möglichkeiten bietet, Probleme in Angriff zu nehmen und zu lösen.
- XAI ist aus ethischen Gründen unerlässlich. KI-Systeme können erhebliche Auswirkungen auf das Leben der Menschen haben, zum Beispiel auf ihre Kreditwürdigkeit oder ihre Jobchancen. Wenn KI Entscheidungen trifft, die sich auf Menschen auswirken, müssen diese Entscheidungen transparent und fair sein.
In den meisten Branchen ist XAI nicht nur ein »nice to have«, sondern wird zu einer gesetzlichen Anforderung. Regierungen und Organisationen erkennen die Bedeutung von Transparenz bei KI-Systemen. Neue Gesetze und Vorschriften werden erlassen, um sicherzustellen, dass KI-Systeme erklären können, wie sie Entscheidungen treffen. Dies gilt vor allem für Bereiche wie Finanzen und Gesundheitswesen, wo KI-Entscheidungen schwerwiegende Folgen haben können.
Als Nutzer von KI ist es für Sie entscheidend, XAI zu verstehen. Es versetzt Sie in die Lage, die richtigen Fragen zu den KI-Systemen zu stellen, mit denen Sie interagieren. Ganz gleich, ob es sich um einen virtuellen Assistenten auf Ihrem Telefon oder um ein Programm handelt, das Ihnen Schulungskurse empfiehlt – das Wissen, dass diese Systeme ihre Argumente erklären können, gibt Ihnen zusätzliches Vertrauen und Sicherheit.
Die Entwicklung von XAI bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Es kann schwierig sein, komplexe KI-Systeme für normale Menschen verständlich zu machen. Die Entwickler müssen ein Gleichgewicht zwischen der Komplexität einer KI und ihrer Fähigkeit finden, sich selbst in einfachen Worten zu erklären. Trotz dieser Herausforderungen wächst der Druck auf XAI, weil Vertrauen, Rechenschaftspflicht und ethische Verantwortung in der Technologie gefragt sind.
Rechtliche Erwägungen und Rechenschaftspflicht
Wenn wir über KI sprechen, ist es wichtig, die rechtlichen Aspekte zu berücksichtigen und zu wissen, wer für die Entscheidungen der KI verantwortlich ist. In diesem Abschnitt befassen wir uns mit Gesetzen, die für KI gelten und die sicherstellen, dass die Menschen für die Nutzung von KI verantwortlich sind.
Da KI in unserem Leben immer häufiger vorkommt, entwickeln Regierungen Gesetze, um ihre Nutzung zu regeln. Gesetze wie die EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) sorgen dafür, dass KI sicher ist, die Privatsphäre der Menschen respektiert und niemanden diskriminiert. Im Gesundheitswesen zum Beispiel müssen Gesetze sicherstellen, dass KI, die zur Diagnose von Krankheiten eingesetzt wird, die Privatsphäre der Patienten wahrt und so genau wie möglich ist.
Im Folgenden sind einige Bereiche aufgeführt, die bei der Behandlung von KI-Rechtsfragen zu berücksichtigen sind:
- Datenschutz: Der Einsatz von KI-Systemen berührt sehr häufig auch Fragestellungen des Datenschutzes. Relevant sind hier vor allem die DSGVO und nationale Gesetze. Die DSGVO regelt auch solche Bereiche wie das Profiling, in denen KI eingesetzt wird, also die Erstellung von Profilen mithilfe von KI, beispielsweise von Menschen, die Kredite beantragen. Informieren Sie sich immer über die aktuelle Rechtslage, denn diese kann sich ändern, und ziehen Sie bei Bedarf juristischen Beistand hinzu.
- Fairness: Viele bestehende Gesetze verlangen von der KI, dass sie alle Menschen gleich und unvoreingenommen behandelt. Dies ist in Bereichen wie der Stellenbesetzung von entscheidender Bedeutung, wo KI keine Entscheidungen auf der Grundlage der Herkunft, des Geschlechts oder anderer persönlicher Merkmale einer Person treffen sollte. Diese Gesetze helfen, sicherzustellen, dass KI-Systeme fair sind und jedem eine faire Chance geben.
- Rechenschaftspflicht: Hier geht es darum, zu wissen, wer für die eingesetzten KI-Systeme verantwortlich ist. Wenn etwas schief geht, ist es wichtig zu wissen, wer das Problem beheben sollte. Dies könnten die Unternehmen sein, die die KI entwickelt haben, die Menschen, die sie nutzen, oder sogar diejenigen, die die Daten bereitgestellt haben, aus denen sie gelernt hat. Bei der Rechenschaftspflicht in der KI geht es auch darum, dass man für die Entscheidungen der KI verantwortlich ist. Ein Beispiel: Ein KI-System wird zur Kreditvergabe eingesetzt und trifft eine ungerechte Entscheidung. In diesem Fall muss die Bank, die die KI einsetzt, die Verantwortung übernehmen. Sie muss verstehen, wie KI funktioniert, und sicherstellen, dass sie faire Entscheidungen trifft.
- Bildung: Es ist wichtig, sich über die rechtliche und ethische Verwendung von KI zu informieren. Menschen, die KI entwickeln oder nutzen, sollten die dafür geltenden Gesetze kennen. Und sie sollten ihre Verantwortung für die ethische und faire Nutzung von KI verstehen.
Nachdem die Nutzung von KI stetig zunimmt, werden die damit verbundenen rechtlichen Überlegungen und die Rechenschaftspflicht immer wichtiger. Gesetze sind notwendig, um die Nutzung von KI zu regeln und zu gewährleisten, dass sie sicher ist, die Privatsphäre respektiert und für alle fair ist. Gleichzeitig wird durch die Rechenschaftspflicht sichergestellt, dass die richtigen Personen für die Entscheidungen der KI verantwortlich sind.
Prüfung von KI-Systemen
Wenn Sie KI-Systeme wie ChatGPT, Claude oder andere einsetzen, ist es wichtig zu überprüfen, wie gut sie funktionieren und ob sie gute Entscheidungen treffen. Dieser Prozess wird als Audit eines KI-Systems bezeichnet. Das Auditing stellt sicher, dass die KI so funktioniert, wie sie sollte und keine Fehler oder unfairen Entscheidungen trifft.
Bei der Prüfung von KI-Systemen untersuchen die Experten genau, wie die KI Entscheidungen trifft. Sie sehen sich an, welche Daten die KI verwendet und wie sie diese Informationen verarbeitet. Ziel ist es, etwaige Probleme wie Verzerrungen oder Fehler zu finden und zu beheben. Wird beispielsweise eine KI zur Bewertung von Aufsätzen eingesetzt, prüfen die Prüfer, ob die KI unabhängig vom Thema oder vom Schreibstil eine faire Bewertung abgibt.
Ein wichtiger Aspekt beim Audit ist das Testen der KI anhand verschiedener Szenarien. Dabei werden der KI verschiedene Arten von Aufgaben gestellt, die sie lösen oder Fragen beantworten soll. Die Auditoren überprüfen dann die Antworten der KI, um sicherzustellen, dass sie korrekt und angemessen sind. Wenn die KI falsche Antworten gibt oder Voreingenommenheit zeigt, werden die Prüfer diese Probleme erkennen.
Ein weiterer wichtiger Bestandteil der Prüfung von KI-Systemen ist die Sicherstellung, dass sie die Privatsphäre der Nutzer respektieren. Das heißt, es muss sichergestellt werden, dass die KI Ihre Daten sicher aufbewahrt und sie nicht ohne Erlaubnis weitergibt. Die Prüfer überprüfen die Sicherheitsfunktionen des Systems, um zu gewährleisten, dass Ihre Daten geschützt sind.
Die Prüfer untersuchen auch, wie sich die KI auf verschiedene Personengruppen auswirkt. Sie wollen sicherstellen, dass die KI alle fair behandelt, ohne eine Gruppe gegenüber einer anderen zu bevorzugen. Dieser Teil der Prüfung hilft, sicherzustellen, dass die KI ethisch und gerecht ist.
KI-Systeme müssen transparent sein. Transparenz bedeutet, dass die KI in der Lage sein sollte zu erklären, wie sie eine Entscheidung getroffen hat. Wenn ein KI-System entscheidet, an welcher Hochschule Sie sich bewerben sollen, sollte es in der Lage sein zu demonstrieren, wie es zu dieser Entscheidung gekommen ist. Prüfer achten auf diese Transparenz, um sicherzustellen, dass die Nutzer die Entscheidungen der KI verstehen und ihnen vertrauen können.
Wenn Sie als Nutzer wissen, dass das von Ihnen eingesetzte KI-Systeme einer Prüfung unterzogen wurde, können Sie sich besser darauf verlassen. Es bedeutet, dass Experten daran arbeiten, dass die KI zuverlässig, fair und sicher ist.
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI in unserem Leben wächst auch die Bedeutung der Prüfung dieser Systeme. Regelmäßige Audits helfen, KI-Systeme zu verbessern und sie hilfreicher und vertrauenswürdiger zu machen. Dieser Prozess stellt sicher, dass KI uns auch weiterhin bei unseren täglichen Routinen hilft, von der Unterstützung bei den Hausaufgaben bis hin zur Empfehlung, welche Bücher wir lesen oder welche Spiele wir spielen sollten.