Untersuchung der Verantwortung von Künstlicher Intelligenz durch Risikogovernance
Die zunehmende Verbreitung von KI-basierten Systemen und die Entwicklung spezifischer Regulierungen und Standards haben die Verantwortlichkeit für die Konsequenzen, die aus der Entwicklung oder Nutzung dieser Technologien resultieren, zu einem immer wichtigeren Thema gemacht. Dennoch scheinen konkrete Strategien zur Lösung der damit verbundenen Herausforderungen nicht angemessen entwickelt oder kommuniziert worden zu sein, was zu einem Verantwortungslücken führt.
Methoden
Um zu untersuchen, wie Methoden der Risikogovernance zur Verwaltung der Verantwortung von KI verwendet werden können, wurde eine explorative, workshopbasierte Methodik gewählt. Ziel war es, aktuelle Herausforderungen für die Verantwortung und das Risikomanagement zu identifizieren, die von KI-Praktikern aus Wissenschaft und Industrie angesprochen wurden.
Ergebnisse und Diskussion
Die interaktive Studiengestaltung offenbarte verschiedene Erkenntnisse darüber, welche Aspekte für die Handhabung von KI-Risiken in der Praxis funktionieren oder nicht. Aus den gesammelten Perspektiven wurden fünf erforderliche Merkmale für Risikomanagementmethoden abgeleitet: Balance, Erweiterbarkeit, Repräsentation, Transparenz und Langfristorientierung. Zudem wurden Anforderungen an Klarheit und Handlungsbedarf festgestellt, etwa hinsichtlich der Definition von Risiken und Verantwortlichkeiten oder der Standardisierung von Risikogovernance und -management, um die Verantwortung von KI von einem konzeptionellen in die industrielle Praxis zu überführen.
Einführung
Der Einfluss von Künstlicher Intelligenz (KI) in unserer Gesellschaft wächst. Unternehmen ziehen zunehmend den Einsatz von KI-Modellen in Betracht, da sie neue Anwendungsmöglichkeiten bieten. Diese Entwicklung führt zu einer Verschiebung der Unternehmensprozesse durch KI-Systeme, die unabhängig und autonom agieren können.
Mit diesen Zuwächsen in Fähigkeit und Komplexität entstehen neue Fragen bezüglich der Verwaltung der Vorhersagen, Entscheidungen oder Handlungen von KI-basierten Anwendungen. Insbesondere stellt sich die Frage, wer für die Ergebnisse eines KI-Systems verantwortlich ist.
Risikogovernance-Ansatz zur Verantwortung
Risikogovernance wird als eine Tätigkeit betrachtet, die rechtliche, institutionelle, soziale und wirtschaftliche Kontexte berücksichtigt, in denen ein Risiko bewertet wird. Diese Methodik ermöglicht eine umfassende Sichtweise auf die Verantwortlichkeit für Schäden und umfasst alle Elemente der Verantwortlichkeit.
Methodologische Ansätze
Im Rahmen der Workshops wurden die Perspektiven von Praktikern aus verschiedenen Bereichen, darunter Ethik, Datenwissenschaft und Recht, erörtert. Die Teilnehmer wurden gebeten, die Risiken und Verantwortlichkeiten zu identifizieren, die mit KI-Systemen verbunden sind, sowie mögliche Risikomanagementstrategien zu diskutieren.
Ergebnisse der Workshops
Die Ergebnisse der Workshops zeigen, dass es eine Vielzahl von Risiken gibt, die mit KI-Systemen verbunden sind. Die Teilnehmer haben verschiedene Risiken identifiziert, darunter Datenverzerrung, Erklärbarkeit und Datenschutz.
Ein weiteres zentrales Thema war die Notwendigkeit von Bildungsprogrammen, um sowohl Entwickler als auch Nutzer über die ethischen Herausforderungen und potenziellen Risiken von KI zu informieren.
Fazit
Die Untersuchung zeigt, dass es entscheidend ist, klare und standardisierte Rahmenbedingungen für die Risikogovernance bei KI zu schaffen. Die Berücksichtigung der Verantwortlichkeiten und die Entwicklung praktikabler Risikomanagementstrategien sind unerlässlich, um Vertrauen in KI-Systeme zu fördern und die damit verbundenen Risiken effektiv zu managen.
Insgesamt verdeutlichen die Ergebnisse, dass die Herausforderungen im Kontext von KI und der Verantwortung, die damit einhergeht, ernsthaft angegangen werden müssen, um die Technologie verantwortungsvoll und effektiv in der Praxis einzusetzen.
