Wann sollte der Kongress staatliche KI-Gesetze aufheben?

Wann sollte der Kongress das staatliche AI-Recht vorwegnehmen? Die Lehren vergangener Technologien

Wer sollte die Künstliche Intelligenz (KI) regieren – die US-Bundesstaaten, die Bundesregierung oder beide? Diese Frage hat sich von einem abstrakten Anliegen zu einem zentralen Thema der praktischen Politik entwickelt. Im Juli wurde ein Versuch, die Bundesstaaten von der Regulierung dieser Technologie abzuhalten, im Senat abgelehnt. Das Konzept der Vorwegnahme – die Idee, dass der Kongress staatliche Gesetze durch nationale Standards ersetzen sollte – könnte bald in neuer Form zurückkehren. Mitglieder des Kongresses arbeiten an neuen Vorschlägen, während die AI-Aktionsplan der Regierung eine eingeschränkte Version dieses Konzepts unterstützt. Außerdem werden große Technologieunternehmen weiterhin für Freiheit von staatlicher Regulierung kämpfen.

Unterstützer der Vorwegnahme argumentieren, dass die Innovation leiden wird, wenn KI-Unternehmen einem Wirrwarr aus staatlichen Vorschriften unterworfen sind. Gegner hingegen glauben, dass das schnelle Tempo der KI-Entwicklung politische Experimente wertvoller macht als Einheitlichkeit, und dass die Bundesstaaten erfahren sind in der Regulierung vieler Sektoren, in denen KI eingesetzt wird.

Lehren aus der Vergangenheit

Eine entscheidende Tatsache fehlt jedoch in dieser Debatte: Wir waren in der Vergangenheit bereits in ähnlichen Situationen. Kongress hat im vergangenen Jahrhundert häufig neue Technologien wie Atomkraft oder genetisch veränderte Lebensmittel konfrontiert und musste entscheiden, ob und wie er die staatliche Autorität zur Regulierung dieser Technologien vorwegnehmen sollte.

Die ersten Erkenntnisse aus dieser Geschichte betreffen die Ziele des Kongresses. Im Allgemeinen hat der Kongress staatliche Gesetze im Bereich neuer Technologien vorweggenommen, um drei Hauptziele zu erreichen:

  • Verhinderung von konfligierenden staatlichen Gesetzen, die eine nationale Industrie fragmentieren könnten
  • Einengung von Ausschussstaaten, die ihre bevorzugten Regeln auf den Rest des Landes durchsetzen wollen
  • Nutzen von Bundesexpertise, insbesondere in Bereichen, die nationale Sicherheit betreffen

Zusätzliche Erkenntnisse aus der Geschichte

Einige zusätzliche Lehren aus der jüngeren Geschichte fallen auf:

  • Der Kongress nimmt in der Regel keine staatlichen Gesetze vorweg, ohne ein bundesstaatliches Ersetzungsgesetz zu schaffen.
  • Bundesregulierungsaktionen sind wahrscheinlicher, wenn ein Kompromiss zwischen einer pro-regulatorischen Gruppe und einer Industriekoalition möglich ist.
  • Das bloße Vorhandensein divergierender staatlicher Gesetze ist nicht ausreichend, um eine Vorwegnahme zu rechtfertigen.
  • Gesetzgeber müssen nicht alle Aspekte der Aufteilung zwischen Bund und Ländern von Anfang an klären.
  • Es ist selten, dass der Kongress ein ganzes Politikfeld vorwegnimmt.

Die Notwendigkeit bundesstaatlicher Expertise

Ein dritter wichtiger Grund für bundesstaatliches Eingreifen besteht darin, dass das Gebiet nach Expertise ruft, die die Bundesregierung am besten bereitstellen kann. Einige Aspekte der KI-Technologie sind gut geeignet für die Zentralisierung von Wissen, insbesondere die Entwicklung von allgemeinen KI-Modellen und die extremen Risiken, die diese Modelle mit sich bringen. Der Bedarf an solcher Expertise ist besonders klar im Zusammenhang mit nationalen Sicherheitsrisiken, die KI-Modelle darstellen können.

Fazit

Die Bestimmung des richtigen Gleichgewichts zwischen staatlicher und bundesstaatlicher Regulierung von KI erfordert Zeit und sorgfältiges Urteilsvermögen. Die Regulierung vieler vergangener Technologien hat sich entwickelt, während Regulierer mit verschiedenen Ansätzen experimentierten und die Industrie sich an neue Regeln anpasste. Die KI ist neu genug, und das Feld umfasst so viele verschiedene Wirtschaftssektoren, dass ein Alles-oder-Nichts-Ansatz wahrscheinlich die falsche Antwort ist.

More Insights

Verantwortliche KI für .NET-Entwickler: Ein praktischer Leitfaden

In der heutigen Ära der Künstlichen Intelligenz (KI) stehen wir vor der Herausforderung, AI-Systeme zu vertrauen. Der Artikel erläutert die sechs Grundsätze von Responsible AI, die von Microsoft...

KI im Risikomanagement und der Compliance im Bankenwesen

In der heutigen komplexen Bankenlandschaft ist KI nicht mehr nur ein Nice-to-Have, sondern wird zur neuen Risikomanagement-Engine, die zentral dafür ist, wie Finanzinstitute Bedrohungen identifizieren...

Kalifornien führt wegweisendes Gesetz zur AI-Transparenz ein

Die kalifornischen Gesetzgeber haben mit dem Gesetz zur Transparenz in der künstlichen Intelligenz einen wichtigen Schritt zur Gewährleistung von Verantwortung und Sicherheit in der Entwicklung von...

Herausforderungen bei der Nutzung von KI-Anwendungen im Recruiting

Die Verwendung von KI-Tools im Bewerbungsprozess ermöglicht es Unternehmen, ihre Abläufe zu optimieren und effizienter zu gestalten. Arbeitgeber müssen jedoch sicherstellen, dass die verwendeten...

Die vier Säulen verantwortungsvoller KI-Systeme

Da generative KI die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, transformiert, ist es entscheidend, sicherzustellen, dass KI-Systeme mit angemessenen Sicherheitsvorkehrungen implementiert werden. Die...

Verantwortungsvolle KI: Inklusive Gestaltung für Schwellenmärkte

Dieser Artikel beschreibt, wie künstliche Intelligenz in aufstrebenden Märkten verantwortungsvoll gestaltet werden kann, um Inklusion durch Design zu fördern. Es werden drei wesentliche Säulen der...