AI-Governance und warum sie notwendig ist
In den letzten Jahren hat die Diskussion über AI-Governance an Bedeutung gewonnen. Im März 2023 unterzeichneten Technologieexperten ein offenes Schreiben, in dem sie forderten, dass die Ausbildung leistungsstarker KI-Modelle gestoppt wird, bis stärkere Gesetze zur KI-Governance entwickelt werden können. Diese Forderung verdeutlicht die Notwendigkeit, ethische Standards und gesetzliche Vorschriften im Umgang mit KI zu etablieren.
Was ist AI-Governance?
AI-Governance umfasst ein kombiniertes Rahmenwerk von Prozessen, Prinzipien und Richtlinien, die die Entwicklung und Bereitstellung ethischer und verantwortungsvoller KI-Systeme leiten. Es stellt sicher, dass diese Systeme transparent, nachvollziehbar und rechenschaftspflichtig sind. Zudem bietet es Richtlinien, um Risiken zu minimieren und KI-Modelle zu schaffen, die frei von Vorurteilen und Fehlern sind.
Risiken der Datenprivatsphäre in der KI-Ausbildung
Bei der Ausbildung von KI-Modellen besteht das Risiko, dass persönliche, identifizierbare oder sensible Daten verwendet werden. Wenn die betroffene Person ihrer Datenverwendung nicht zugestimmt hat, kann dies als unethisch und rechtswidrig angesehen werden.
Beispiel 1: Fehlende informierte Zustimmung
Eine der Anforderungen der Datenschutzgesetze ist, dass Organisationen die persönlichen Daten der Verbraucher nur mit deren informierter Zustimmung sammeln dürfen. Das bedeutet, dass der Zweck der Datensammlung klar kommuniziert werden muss.
Beispiel 2: Verwendung persönlicher Daten in Antworten
Ein weiteres Risiko besteht darin, dass KI-Modelle persönliche Informationen in ihren Antworten offenbaren könnten. Wenn persönliche Daten in den Trainingsdaten enthalten waren, könnte das Modell diese Informationen preisgeben, wenn danach gefragt wird.
Bias und Diskriminierung in KI-Modellen
Ein zentrales Problem bei der KI ist, dass sie nur so gut ist wie die Daten, auf denen sie trainiert wurde. Ein bekanntes Beispiel ist der Tay-Chatbot von Microsoft, der aufgrund von vulgärer Sprache und antisozialen Interaktionen deaktiviert werden musste, nachdem er toxisches Verhalten übernommen hatte.
Vorurteile in den Trainingsdaten und algorithmische Vorurteile können zu diskriminierenden Ergebnissen führen, etwa bei Einstellungsentscheidungen oder in der medizinischen Diagnostik.
AI-Governance-Rahmenwerke und Gesetze
Die EU AI-Verordnung, die im August 2024 in Kraft trat, kategorisiert KI-Modelle nach dem Risiko, das sie darstellen. Die vier Risikokategorien sind:
- Minimales oder kein Risiko: Niedrigrisikoklassifizierte KI-Systeme wie Spam-Filter.
- Begrenztes Risiko: Systeme mit moderatem Risiko, die Interaktionen mit Benutzern haben, wie KI-Chatbots.
- Hohes Risiko: Systeme, die das Wohlbefinden oder die grundlegenden Rechte von Personen beeinflussen können, wie KI im Gesundheitswesen.
- Unakzeptables Risiko: Systeme, die die grundlegenden Rechte von Individuen verletzen.
Schlussfolgerung
Die Notwendigkeit einer soliden AI-Governance ist klar. Sie schützt nicht nur die Privatsphäre der Nutzer, sondern sorgt auch dafür, dass KI-Systeme verantwortungsbewusst und ethisch eingesetzt werden. Unternehmen und Organisationen müssen klare Richtlinien und Verfahren entwickeln, um die Risiken im Umgang mit KI zu minimieren und das Vertrauen der Öffentlichkeit zu gewinnen.
