Künstliche Intelligenz? Gerne – aber ethisch und sicher

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz muss zwangsweise mit den jeweiligen Datenschutzgesetzen einer Nutzernation im Einklang stehen. Hierbei wird sich zeigen, wie sich die verschiedenen Wertegemeinschaften über ein einheitliches Konzept einigen. Die Gefahr besteht hierbei in einer möglicherweise ideologisch begründeten Beeinflussung des späteren Ergebnisses einer KI. Die Frage, warum und wie entschieden wurde, muss deshalb die Grundlage aller Diskussionen und der Entwicklung künstlicher neuronaler Netze vorgeschaltet sein.

Eine weitere Herausforderung die zu Beginn neuer Technologien besteht, ist es, eine Sensibilisierung der Nutzer*innen zu schaffen. Es kann und darf nicht sein, dass eine KI dafür verwendet wird, sich der eigenen Entscheidungsverantwortung zu entziehen. Die Bediener*innen müssen für ihre Handlungen einstehen und entscheidungsfreudig bleiben. Wie dies in immer dynamischeren Situationen auf zukünftigen Gefechtsfeldern möglich sein wird, ist an die entsprechende Rechenpower von Super- und Quantencomputern gekoppelt, welche die Datenmengen nutzbar macht. Fujitsu bietet schon heute mit seinem marktverfügbaren Digital Annealing quanteninspirierte Rechenleistung.

Um also sicherzugehen, dass die Nutzung für Ihre Anwendung Vorteile bringt, müssen Sie sich die Frage stellen: Wie viel Kontrolle sind Sie bereit in die Algorithmen zu geben und zu welchem Maße sind Sie bereit, die Entscheidungsfindung und – in einem geringeren Umfang – die Verantwortung abzugeben?

Um eine Künstliche Intelligenz ethisch und sicher zu gestalten, wird ein Framework benötigt. Aufgrund der hohen Zahl an Einsatzzwecken sollten Sie dieses immer projektbezogen definieren. Nur so wird es den jeweiligen Anforderungen auch gerecht. So wird zum Beispiel ein KI-Modell, das Spam-E-Mails filtert, weniger ethische Herausforderungen aufwerfen als eines, das gefährdete Kinder oder potenzielle Angriffsziele identifiziert.

Ein Handlungsleitfaden für den ethischen Einsatz sind diese vier zentralen Entwicklungsfragen:

Eine Künstliche Intelligenz ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie basiert. Um bessere Ergebnisse zu erzielen und eine Voreingenommenheit der KI zu vermeiden, sollte das Training daher so viele Szenarien und Nutzer*innen wie möglich enthalten. Individuen mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Hintergründen sollten ihre Expertise einbringen. Das umfasst beispielsweise: