Op/Ed: KI-Kompetenz kann eine verantwortungsvollere Zukunft in Nord Carolina aufbauen
Der wichtigste Bestandteil einer verantwortungsvoller KI ist die Kompetenz. Alles andere – Verantwortlichkeit, Governance-Strukturen, Werkzeuge, Räte – hängt davon ab.
Nord Carolina hat Maßnahmen ergriffen, um eine Grundlage für diese Kompetenz auf staatlicher Ebene zu schaffen. Die Exekutive des Gouverneurs und die Gründung des KI-Führungsgremiums in Nord Carolina zeigen das Verständnis, dass die Führung in verantwortungsvoller KI eine vielfältige Koalition von Experten und Mitgliedern der Gemeinschaft erfordert. Dieser Ansatz geht über abstrakte Prinzipien hinaus und konzentriert sich auf die praktische Anwendung von KI zum Nutzen aller Bürger.
Ein Modell geteilter Verantwortung etablieren
Der erste Schritt zum Aufbau eines verantwortungsvollen KI-Rahmens besteht darin, zu erkennen, dass die Verantwortlichkeit geteilt werden muss. Sie kann nicht ausschließlich bei Ingenieuren und Datenwissenschaftlern liegen. In Nord Carolina setzt sich das KI-Führungsgremium für ein Modell geteilter Verantwortung ein, das Führungskräfte, Rechtsexperten, Beschaffung, Sicherheit, Personalwesen, Pädagogen und die Gemeinden, die direkt von KI-Entscheidungen betroffen sind, einbezieht.
Die Prioritäten des Gremiums reflektieren einen entscheidenden Wandel von der Theorie zur Praxis. Der Fokus liegt nicht nur auf der Formulierung von Prinzipien, sondern auch auf der Stärkung der Governance dafür, wie KI in öffentlichen Dienstleistungen genutzt wird. Dazu gehört die Investition in KI-Kompetenz und die Bereitschaft der Arbeitskräfte, damit Entscheidungsträger verstehen, was KI kann und was nicht, wo Risiken entstehen und wer verantwortlich ist, wenn etwas schiefgeht.
Das Vertrauen der Öffentlichkeit in KI ist kein rein technisches Problem; es ist ein sozio-technisches Problem, und sein Erfolg hängt von Menschen ab. Ohne eine Bevölkerung, die die Fähigkeiten und Risiken von KI versteht, kann es keine echte Verantwortlichkeit geben. Ohne Verantwortlichkeit gibt es kein Vertrauen – und ohne Vertrauen wird der Wert von KI stagnieren.
Systeme für Transparenz und Verantwortlichkeit aufbauen
Prinzipien allein sind unzureichend. Während viele Organisationen den Erfolg von KI in Bezug auf Geschwindigkeit und Produktivität messen, erfordert ein verantwortungsvoller Ansatz mehr. Wenn nur die Geschwindigkeit gemessen wird, wird auch nur Geschwindigkeit erzielt. Wenn jedoch Verantwortlichkeit, Fairness, Zuverlässigkeit und reale Auswirkungen gemessen werden, werden Systeme geschaffen, die Bestand haben.
Hier wird Transparenz mehr als nur eine Compliance-Anforderung. Die Governance muss es Organisationen ermöglichen, ihre Arbeit zu zeigen: woher die Daten stammen, wie Modelle trainiert werden, welche Annahmen eingebettet sind und wo die menschliche Verantwortlichkeit liegt.
Wenn ein Ergebnis nicht zurückverfolgt oder erklärt werden kann, ist die Institution gefährdet – nicht nur rechtlich, sondern auch in Bezug auf ihren Ruf. Die Verantwortung der Governance umfasst die Verhinderung von Ergebnissen, bei denen ein System technisch konform ist, aber dennoch das Vertrauen der Öffentlichkeit oder institutionelle Werte untergräbt. Die Eigentümerschaft muss explizit sein, die beabsichtigten Ergebnisse müssen mit den tatsächlichen Ergebnissen verglichen werden, und Teams müssen ermächtigt werden, zu pausieren, Fragen zu stellen und einzugreifen.
Ein interdisziplinäres und inklusives KI-Ökosystem schaffen
Ein gemeinsames Hindernis für geteilte Verantwortung kann als „Pandemie des Nicht-Zugehörens“ bezeichnet werden, bei der nicht-technische Fachkräfte annehmen, dass die Governance von KI etwas ist, das nur für technische Experten reserviert ist. Sie sehen KI als etwas, das „dort drüben“ in technischen Teams passiert, anstatt als eine Reihe von Entscheidungen, die ihre eigenen Bereiche prägen. Um dem entgegenzuwirken, müssen Führungskräfte klarstellen, dass Lebenserfahrung und Fachwissen entscheidend sind, um zu definieren, was „gut“ aussieht.
Die nächste Generation intuitiert dies bereits. In einer aktuellen Sitzung mit Studenten wurde gefragt, welche Rollen über Ingenieure hinaus einen Platz am Tisch brauchen, um KI zu gestalten. Ihre Antworten umfassten Lehrer, Philosophen, Psychologen, Ärzte, Historiker, Politiker und Sozialarbeiter. Sie beschrieben eine interdisziplinäre, gesamtgesellschaftliche Liste, die signalisiert, dass unsere Lehrpläne und Politiken mit ihren Erwartungen aufholen müssen, dass KI jedermanns Angelegenheit ist.
Um dies zu erreichen, hat Nord Carolina die Möglichkeit, ein umfassendes Ökosystem für KI-Kompetenz aufzubauen:
K-12 Bildung: Integration des KI-Lehrplans in Informatik, Sozialkunde und Geisteswissenschaften, um Schülern zu helfen, nicht nur die Mathematik, sondern auch die Auswirkungen auf Privatsphäre, Vorurteile, Macht und Demokratie zu verstehen.
Hochschulbildung: Verbindung von Datenwissenschaft und Ingenieurwesen mit Ethik, Recht, öffentlicher Politik und Gesundheit, damit zukünftige Pflegekräfte, Lehrer und Unternehmer sich alle als Teil des KI-Entscheidungsprozesses sehen.
Informelles Lernen: Nutzung von Bibliotheken, Gemeindezentren und gemeinnützigen Organisationen als vertrauenswürdige Räume für KI-Kompetenz, in denen Einwohner Fragen stellen, sicher experimentieren und ihre Bedenken in der Diskussion reflektiert sehen können.
Den Weg zu einer verantwortungsvollen Zukunft ebnen
Nord Carolina ist bereits Heimat aufkommender Beweisstücke dieses Modells. Eine Institution hat die erste KI-Akademie an einer HBCU gegründet, die technische Schulung mit einem Programm für Recht und Politik kombiniert. Community Colleges und Universitäten im ganzen Bundesstaat testen KI-Kurse, die Informatik mit Gesundheitswesen, Landwirtschaft, Fertigung und mehr verbinden, während informelle Lernpartner wie öffentliche Bibliotheken und Jugendorganisationen KI-Workshops und Abzeichen in Nachmittagsprogrammen erkunden.
Diese Bemühungen übertragen nicht nur Wissen, sondern fördern auch ein Gefühl der Zugehörigkeit und Ermächtigung. Sie erreichen Einwohner, die möglicherweise nie einen formellen Kurs belegen, aber dennoch von algorithmischen Entscheidungen betroffen sind.
Durch den frühen und breiten Aufbau von Kompetenz kann der Staat Führungskräfte kultivieren, die nicht nur verstehen, wie KI funktioniert, sondern auch, wie sie Macht, Gerechtigkeit und Verantwortlichkeit gestaltet. Das Ziel ist nicht, Innovation zu verlangsamen, sondern sie nachhaltig, geteilt und vertrauenswürdig zu machen.
