Ein Regierungsfahrplan für intelligente, sichere und ethische KI
Die Bundesregierung plant, die Produktivität durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) „in großem Maßstab“ zu steigern. Dies beinhaltet die Modernisierung des öffentlichen Dienstes mit KI-Tools. Grundsätzlich ist dies begrüßenswert. Prädiktive KI-Modelle könnten Veränderungen in Gesundheitstrends vorhersagen, die fiskalische Prognose verbessern und Steuerbetrug aufdecken, unter anderem.
Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache könnten größere Konsultationen zu Regierungsentscheidungen ermöglichen. Doch diese Chancen kommen mit einer Warnung: Ohne einen durchdachten Rollout und KI-fähige Führung riskieren wir, öffentliche Mittel für glänzende neue Werkzeuge auszugeben, anstatt echten Fortschritt zu erzielen.
KI-Systeme sind keine „Set-it-and-forget-it“-Tools. Es handelt sich um komplexe, dynamische Systeme, die ernsthafte Bedenken hinsichtlich Privatsphäre, Ethik und Rechenschaftspflicht aufwerfen. Sie erfordern Teams aus verschiedenen Experten – von Algorithmus-Prüfern bis zu Ethikberatern – um effizient zu arbeiten.
Herausforderungen der KI-Implementierung
Die Innovation in der KI geschieht mit atemberaubender Geschwindigkeit. Das Gleiche gilt für die Art und Weise, wie wir sie verwalten und regieren, da ständig neue Techniken zur Bias-Minderung und zum Datenschutz entstehen. Wenn KI zu schnell und ohne ausreichende interne Expertise eingeführt wird, birgt die KI-Akzeptanz Risiken, und die Regierungen könnten hinter den Systemen zurückfallen, die sie kontrollieren möchten.
Während die Schaffung eines zentralisierten KI-Hubs ein wichtiger Schritt ist, bleibt der Aufbau von Kapazitäten in den Regierungsabteilungen entscheidend. Viele Abteilungen stärken ihre Fähigkeiten, aber die Geschwindigkeit der KI-Entwicklung und der erforderliche Aufsichtsniveau stellen eine Herausforderung für Teams dar, die versuchen, Tools zu bewerten, Risiken zu managen oder zu entscheiden, wo und wie KI eingesetzt werden sollte.
Es geht nicht darum, die Abteilungen in Tech-Labore zu verwandeln. Es geht darum, sicherzustellen, dass KI-Entscheidungen auf Wissen und operationale Realitäten basieren.
Umweltauswirkungen und ethische Überlegungen
Wir dürfen auch den enormen CO2-Fußabdruck der KI nicht ignorieren. Ein KI-Rollout der Regierung ohne Berücksichtigung der Emissionen könnte Kanadas Klimaziele untergraben. Die Bundesregierung hat diese Herausforderung in ihrer neuen Sovereign AI Compute Strategy anerkannt, die sich verpflichtet, kanadisch kontrollierte Rechenkapazitäten zu schaffen, die mit sauberer Energie betrieben werden. Dies ist ein entscheidender Schritt, der jedoch Nachverfolgung benötigt.
Die Glaubwürdigkeit der Modernisierungsbemühungen im Bereich KI hängt davon ab, dass die Produktivität nicht auf Kosten der Klimaziele oder der digitalen Souveränität geht.
Transparente Aufsicht und Rechenschaftspflicht
Jede KI-Einführung muss auch von robuster und transparenter Aufsicht geregelt werden. Ein wachsendes Set von Politiken, Regulierungen und Institutionen, wie das AI and Data Act, das Artificial Intelligence Safety Institute und der Artificial Intelligence Advisory Council, können sicherstellen, dass die in der gesamten Wirtschaft verwendeten KI-Systeme transparent, verantwortungsbewusst und sicher sind.
Wenn KI-Tools in der Regierung eingerichtet werden, muss das gleiche Maß an Aufsicht angewendet werden. Dazu gehört die öffentliche Erklärung, wie Systeme funktionieren, welche Risiken sie darstellen und wie sie überwacht werden.
In Kanada ist eine umfassende Risikobewertung erforderlich, die als algorithmische Auswirkungen-Bewertung bekannt ist, eine Anforderung unter der Richtlinie des Schatzamts zur automatisierten Entscheidungsfindung.
Allerdings benötigt die Durchsetzung unter einem politischen Instrument, anstatt unter einem Gesetz, Rechenschaftsmechanismen. Es benötigt auch unabhängige Stellen, wie das Büro des Datenschutzbeauftragten, die in der Lage sind, Nichteinhaltungen zu untersuchen, wie es unter einem gesetzlichen Rahmen der Fall wäre.
Fazit und Ausblick
In einer Zeit, in der das Vertrauen in öffentliche Institutionen gering ist, ist dieses Maß an Transparenz keine Option. Der Aufbau auf diesen ersten Schritten ist entscheidend, um das öffentliche Vertrauen zu stärken und Systeme zu verbessern.
Diese Herausforderungen zeigen, dass ohne eingebettete KI-Führung die Abteilungen riskieren, sich auf vorgefertigte Lösungen oder stark auf Berater zu stützen. Dies kann teuer und nicht nachhaltig für politisch orientierte KI-Tools sein, die regelmäßige Updates und Anpassungen erfordern. Jedes Ministerium sollte in der Lage sein, die KI-Akzeptanz zu managen, indem es beispielsweise einen Chief AI Officer ernennt. Diese Beamten würden die Entwicklung, Implementierung und Governance von KI überwachen und Wissen teilen, um das Lernen zu beschleunigen, alles in Koordination mit dem zentralisierten KI-Hub.
Dieses Netzwerkmodell der KI-Führung würde sicherstellen, dass fachspezifisches Wissen technische Entscheidungen informiert und es der Regierung ermöglicht, gezieltere Entscheidungen darüber zu treffen, wo der Einsatz von KI angemessen ist.
Die stolze Geschichte Kanadas in der KI-Forschung spiegelt unsere Kreativität und wissenschaftliche Strenge wider. Forschungsexzellenz allein gewährleistet jedoch nicht den sicheren oder effektiven Einsatz von KI im öffentlichen Sektor – Warnungen einiger unserer brillantesten KI-Pioniere belegen diese Wahrheit.
Der Weg nach vorne ist klar: gezielte, überlegte Modernisierung, die KI-Wissen einbettet, Innovation mit ethischen und demokratischen Prinzipien in Einklang bringt und die Umweltauswirkungen als zentrale Entwurfskonstante behandelt.
Dieser Ansatz würde es der Regierung ermöglichen, selektiv und strategisch zu modernisieren und die Dienstleistungen zu verbessern, ohne Gerechtigkeit, Verantwortlichkeit oder Nachhaltigkeit zu opfern.
Alles andere riskieren wir, Steuergelder für eine Parade kostspieliger Experimente auszugeben, deren Vorteile möglicherweise niemals realisiert werden, oder schlimmer noch, deren Gefahren allzu offensichtlich werden.
