AI-Sicherheit und -Schutz: Innovation in Ländern der Globalen Mehrheit ermöglichen
In der heutigen Diskussion über die Governance von Künstlicher Intelligenz (KI) wird oft eine zentrale Spannung zwischen der Förderung von Innovation und der Gewährleistung von Sicherheit und Schutz deutlich. AI-Sicherheit bezieht sich auf die Verhinderung von Schäden durch fortschrittliche Systeme, während AI-Schutz den Schutz der Integrität von Modellen während ihrer Gestaltung, Implementierung und Bereitstellung umfasst. Diese beiden Aspekte werden zunehmend als notwendig anerkannt, werden jedoch oft als Hindernisse für Innovation dargestellt.
Die Wahrnehmung von Sicherheit und Innovation
Die Debatte über Sicherheit und Innovation hat zu einem impliziten Narrativ geführt: Die Priorisierung von Sicherheit könnte die Einführung von KI verlangsamen und Länder, insbesondere in der Globalen Mehrheit, daran hindern, die wirtschaftlichen und entwicklungsbezogenen Vorteile der KI vollständig zu nutzen. In diesem Kontext wird die AI Impact Summit 2026 in Indien als Gelegenheit gesehen, um diese Spannungen anzugehen und die Innovationsprioritäten der Globalen Mehrheit in den Mittelpunkt der internationalen KI-Zusammenarbeit zu stellen.
Die wirtschaftlichen Konsequenzen technologischer Mängel
Die wirtschaftlichen Folgen technologischer Mängel, Cyberkriminalität oder Rückschritte bei den Vereinten Nationen Nachhaltigkeitszielen (SDGs) könnten durch die zunehmende Abhängigkeit von KI verstärkt werden. Beispielsweise wurden den afrikanischen Ländern im Jahr 2021 Kosten von etwa 10 % ihres Bruttoinlandsprodukts (BIP) durch Cyberkriminalität geschätzt, was etwa 4,12 Milliarden Dollar entspricht. Ein berüchtigter Ransomware-Angriff in Costa Rica im Jahr 2022 führte zu wirtschaftlichen Verlusten von etwa 2,4 % des jährlichen BIP.
Entwicklungsvorteile von Sicherheit und Schutz
Investitionen in Sicherheit und Schutz können erhebliche Entwicklungsvorteile für Länder der Globalen Mehrheit bringen. Technologie- und Wissensübertragungen von entwickelten zu aufstrebenden Volkswirtschaften erfordern eine angemessene Berücksichtigung lokaler Umgebungen. Technologien, die auf lokale Risiken eingehen, sind effektiver, da sie die spezifischen Bedrohungen angemessen adressieren.
Vertrauen und Stabilität für breite Akzeptanz und internationale Investitionen
Vertrauen ist entscheidend für die Akzeptanz neuer Technologien. Ein Beispiel für einen erfolgreichen Ansatz ist M-PESA in Kenia, wo institutionelle Unterstützung und robuste Sicherheitsmaßnahmen das Vertrauen der Nutzer stärkten und zu einer breiten Akzeptanz führten. Ähnliche Prinzipien können auf KI angewendet werden, um das Vertrauen in Gemeinschaften der Globalen Mehrheit zu stärken und internationale Investitionen zu fördern.
Schlussfolgerung
Die Governance-Rahmenbedingungen für KI sollten über die Dichotomie hinausgehen, die Sicherheit und Schutz als Hindernisse für Innovation betrachtet. Der Aufbau nationaler Kapazitäten für AI-Sicherheit und -Schutz sowie die Teilnahme an multilateralen Governance-Mechanismen sind nicht nebensächlich; sie sind die Grundlage für nachhaltige Entwicklung und Innovation.
