Kritische Fragen zur Verantwortlichkeit von K.I. beantwortet
Die Modelle zur Verantwortlichkeit von K.I. sind umstritten, doch Führungskräfte müssen die Verantwortung für die eingesetzten Technologien übernehmen.
Dieser Artikel untersucht, wie man Verantwortlichkeit zuweist, wenn Systeme der künstlichen Intelligenz (K.I.) an Entscheidungsprozessen beteiligt sind. Mit der zunehmenden Verbreitung von K.I. ist unklar, wer zur Verantwortung gezogen werden sollte, wenn diese Systeme schlechte Entscheidungen treffen. Das traditionelle Modell der Verantwortlichkeit von oben nach unten, das von Führungskräften zu Managern reicht, sieht sich Herausforderungen gegenüber, die durch die Black-Box-Natur von K.I. entstehen. Ansätze, die Entwickler oder Benutzer haftbar machen, haben ebenfalls Einschränkungen. Die Autoren argumentieren, dass eine geteilte Verantwortlichkeit über mehrere Interessengruppen hinweg optimal sein könnte, unterstützt durch Tests, Aufsichtskomitees, Richtlinien, Vorschriften und erklärbare K.I. Konkrete Beispiele aus der Finanzbranche, der Kundenbetreuung und der Überwachung veranschaulichen die Fragen der K.I.-Verantwortlichkeit.
Warum Verantwortlichkeit?
Es wurde zu Recht viel Wert auf die Vorurteile von Maschinenlernen (ML) und künstlicher Intelligenz (K.I.) gelegt. Die allgemeine Begründung basierte auf menschlichen Vorurteilen, aber was ist mit den Vorurteilen in den Trainingsdaten des Maschinenlernens? Es ist an der Zeit, die Verantwortlichkeit für schädliche Handlungen von K.I. nicht zu übersehen, die weiterhin diskutiert werden und teilweise in Ländern und Wirtschaftsbereichen über Vorschriften im Fluss sind.
Einige Überlegungen zur Verantwortlichkeit
Finanzwelt und nationale Sicherheit: Lassen Sie uns über die Kontrolle möglicher betrügerischer Aktivitäten nachdenken, die das Gesetz verletzen? Wer sollte als verantwortlich angesehen werden?
Gesundheit: Was passiert, wenn Diagnosen aufgrund von Problemen mit ML und K.I. falsch sind?
Transport: Lassen Sie uns autonome Fahrzeuge betrachten und überlegen, ob die algorithmische Anwendung fehlschlägt. Wer ist verantwortlich für Schäden, die durch K.I. an den Stakeholdern verursacht werden?
Was passiert, wenn Algorithmen falsch liegen?
Banken und K.I.: Banken verwenden K.I.-Chatbots für den Kundenservice. Durch das Überprüfen von Transaktionsmustern erkennt K.I. auch Ausgaben, die betrügerisch sein könnten. Wenn etwas schiefgeht… aufgrund von Vorurteilen, Fehlern oder mangelnder Transparenz:
- diffundiert dies die Verantwortung über Black-Box-Systeme hinweg anstelle von Personen;
- ermöglicht algorithmische Schäden, unbemerkt und unangefochten zu bleiben, und
- verringert die Möglichkeit, Probleme zu beheben oder eine ethische Kontrolle sicherzustellen, da undurchsichtige Algorithmen menschliches Urteil und Diskretion in Bankentscheidungen ersetzen.
Die Kundenseite könnte unter blockierten Zahlungen, gesperrten Konten oder Kreditschäden aufgrund unangemessener Flaggen leiden. Vorurteile könnten auch zu ungerechten Ablehnungen von Anträgen führen. Die mangelnde Transparenz in den K.I.-Systemen der Banken bedeutet, dass Kunden keine Möglichkeit haben, nachteilige algorithmische Entscheidungen, die ihre Finanzen betreffen, zu verstehen oder anzufechten.
Kundenservice: Chatbots für den Kundenservice können auf häufige Fragen mit automatisierten Antworten reagieren. Wenn etwas schiefgeht…?
- Kann kein einzelner Mitarbeiter verantwortlich gemacht werden, wenn das automatisierte System versagt. Kunden haben keine Möglichkeit, Probleme zu klären, die von einem fehlerhaften Chatbot verursacht wurden.
- Ungenaue Informationen werden von Websites abgerufen, es fehlt an Aufsicht, und niemand ist für Fehler verantwortlich.
- Vorurteile in Algorithmen können dazu führen, dass Chatbots bestimmte Gruppen ausschließen oder unangemessene Kommentare abgeben. Undurchsichtige Algorithmen erschweren es, die Verantwortlichkeit zu erkennen.
- Chatbots sind unzuverlässig im Umgang mit vertraulichen Daten, was das Risiko für die Privatsphäre der Kunden erhöht.
Marketing und K.I.
Marketing und K.I. ermöglichen es den Menschen, große Datensätze schnell zu verarbeiten und Erkenntnisse schnell zu gewinnen, was die datengestützten Entscheidungen verbessert. Wenn im Marketing etwas schiefgeht, kann die Verantwortung über den Black-Box-Algorithmus verteilt werden, was zu schlechten Entscheidungen, Vorurteilen und unangefochtenen Schäden führt.
Überwachung und Sicherheit: Überwachungs- und Sicherheitskameras nutzen jetzt K.I., um potenzielle Bedrohungen zu erkennen. Wenn etwas schiefgeht…? Ungenaue K.I.-Bedrohungserkennungs- und Bildverarbeitungsalgorithmen könnten zu diskriminierender Überwachung und übermäßiger Polizeipräsenz bei marginalisierten Gruppen führen.
So gehen wir mit der Überwachung der K.I.-Verantwortlichkeit um
Es ist entscheidend, dass K.I.-Systeme verantwortungsbewusst funktionieren. Zunächst müssen K.I.-Systeme getestet werden, um ihre Entscheidungsprozesse zu verstehen, und detaillierte Aufzeichnungen über ihre Aktivitäten müssen geführt werden. Die Aufbewahrung und Überprüfung von Aufzeichnungen kann wertvolle Beweise liefern, wenn etwas schiefgeht oder unklar ist.
Außerdem sollten Gruppen oder Komitees eingerichtet werden, die überwachen, wie K.I.-Systeme genutzt werden, insbesondere wenn sie erhebliche Auswirkungen auf das Leben der Menschen haben. Diese Gremien könnten Regeln aufstellen, die Leistung der K.I. überwachen und eingreifen, wenn es ein Problem gibt.
Fazit
Die Modelle zur Verantwortlichkeit von K.I. bleiben umstritten, aber Führungskräfte müssen die Verantwortung für die eingesetzten Technologien übernehmen. Eine geteilte Verantwortlichkeit zwischen Entwicklern, Benutzern und Unternehmen zeigt vielversprechende Ansätze, wenn Governance-Richtlinien die Anreize angemessen ausrichten. Die Überprüfung von Vorschriften, Transparenz und Aufsicht kann die Verantwortlichkeit trotz der Unsicherheiten von K.I. stärken.
