Kernelemente der KI-Governance
1. Regulatorische Rahmenbedingungen
EU AI Act: Die EU hat mit dem AI Act ein gestuftes
Risikomodell eingeführt: Unannehmbares Risiko: Verbotene Anwendungen wie
soziales Scoring oder biometrische Echtzeit-Fernidentifizierung in
öffentlichen Räumen Hohes Risiko: Strenge Auflagen für KI in
kritischer Infrastruktur, Bildung oder Personalmanagement Begrenztes Risiko:
Transparenzpflichten, z.B. für Chatbots oder Deepfakes Minimales Risiko:
Geringe oder keine Regulierung Beispiel: Ein Unternehmen, das KI zur
automatisierten Bewerberauswahl einsetzt, muss nach dem AI Act umfangreiche
Dokumentation, Risikoanalysen und menschliche Aufsicht gewährleisten.
2. Ethische Leitlinien und Standards
Organisationen wie die OECD, IEEE und nationale
Ethikkommissionen haben Grundprinzipien entwickelt: Fairness und
Nichtdiskriminierung Transparenz und Erklärbarkeit Robustheit und
Sicherheit Datenschutz und Governance Menschliche Kontrolle
Beispiel: Die Deutsche Telekom folgt eigenen
KI-Ethikrichtlinien, die vorschreiben, dass KI-Systeme keine diskriminierenden
Entscheidungen treffen dürfen und transparent gestaltet sein müssen.
3. Institutionelle Governance-Strukturen
Auf Organisationsebene: KI-Ethikräte und -Komitees
Compliance-Beauftragte für KI Interdisziplinäre Entwicklungsteams
Beispiel: Google hat ein Advanced Technology External
Advisory Council eingerichtet, um ethische Fragen bei der KI-Entwicklung zu
adressieren.
4. Technische Governance-Mechanismen
- Algorithmic Impact Assessments (AIAs)
- Explainable AI (XAI) Tools
- Privacy-by-Design und Security-by-Design
- Robustness Testing und Red Teaming
Beispiel: Das Berliner Startup Merantix hat Tools
entwickelt, die KI-Entscheidungen nachvollziehbar machen, indem sie zeigen,
welche Faktoren zu einer bestimmten Prognose geführt haben.
Praktische Umsetzung und Herausforderungen
Beispiel 1: Gesundheitswesen
Ein Krankenhaus, das KI zur Diagnoseunterstützung
einsetzt, muss sicherstellen,
- dass Algorithmen auf divers zusammengesetzten
Datensätzen trainiert wurden
- Transparenz schaffen, wie KI zu
Diagnosevorschlägen kommt
- Klare Verantwortlichkeiten festlegen (letzte
Entscheidung beim Arzt)
- Datenschutz der Patientendaten gewährleisten
- Regelmäßige Überprüfungen der
KI-Performance durchführen
Beispiel 2: Öffentlicher Sektor
Eine Stadt, die KI für Verkehrssteuerung einsetzt:
Muss Algorithmic Impact Assessments durchführen Bürger über
KI-Einsatz informieren Datenschutzfolgeabschätzung erstellen
Sicherstellen, dass keine Benachteiligung bestimmter Stadtgebiete erfolgt
Notfallpläne für Systemausfälle haben Beispiel
Beispiel 3: Finanzsektor
Eine Bank, die KI für Kreditentscheidungen nutzt,
- muss nachweisen können, dass Entscheidungen nicht
diskriminierend sind
- Kreditablehnungen erklären können
- Modelle regelmäßig auf Bias
überprüfen
- Aufsichtsbehörden Zugang zu Dokumentation
gewähren
- Menschliche Überprüfung bei automatisierten
Ablehnungen ermöglichen
Aktuelle Entwicklungen und Zukunftsperspektiven
Die KI-Governance entwickelt sich ständig weiter,
insbesondere durch:
- Zunehmende Fokussierung auf Risiken fortschrittlicher
KI-Systeme (Frontier AI)
- Etablierung von KI-Sicherheitslaboren und
-Zertifizierungen
- Wachsende Bedeutung internationaler Koordination
- Integration von KI-Governance in breitere digitale
Governance-Ansätze
Die Balance zwischen Innovation und Sicherheit bleibt die
zentrale Herausforderung der KI-Governance.
Zu restriktive Regeln könnten Innovationen hemmen,
während zu laxe Regeln unerwünschte gesellschaftliche Folgen haben
könnten. |
Was ist
KI-Governance? |
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KI-Governance bezeichnet die Strukturen,
Prozesse und Regeln zur verantwortungsvollen Steuerung und
Kontrolle von Künstlicher Intelligenz.
Es geht um die Frage, wie KI-Systeme entwickelt,
eingesetzt und überwacht werden sollten, um sicherzustellen, dass sie
ethisch, sicher und im Einklang mit gesellschaftlichen Werten funktionieren.
Zentrale Aspekte der KI-Governance sind:
- Regulierung und rechtliche Rahmenbedingungen
für KI-Systeme
- Ethische Leitlinien und Standards für
Entwicklung und Einsatz
- Mechanismen zur Risikobewertung und -minderung
- Transparenz und Erklärbarkeit von
KI-Entscheidungen
- Datenschutz und Sicherheitsmaßnahmen
- Verantwortlichkeitsstrukturen und Haftungsfragen
Der AI Act
In der EU wurde mit dem AI Act ein umfassendes
regulatorisches Rahmenwerk geschaffen, das KI-Anwendungen je nach Risikoniveau
unterschiedlich reguliert.
Auch andere Länder und internationale
Organisationen arbeiten an eigenen Governance-Ansätzen.
Die besondere Herausforderung liegt darin,
Innovation nicht zu behindern und gleichzeitig potenzielle Risiken von
KI-Technologien zu minimieren.
"KI-Governance" kann ins Englische als "AI
governance" übersetzt werden. Das ist der standardmäßige
englische Begriff für dieses Konzept.
In anderen Sprachen ist die Übersetzung:
- Französisch: "Gouvernance de l'IA"
- Spanisch: "Gobernanza de la IA"
- Italienisch: "Governance dell'IA"
- Portugiesisch: "Governança de IA"
- Niederländisch: "AI-bestuur"
- Schwedisch: "AI-styrning"
Der Begriff behält in den meisten Sprachen eine
ähnliche Struktur bei, wobei "Governance" oder ein entsprechendes Konzept
für Steuerung/Verwaltung mit der jeweiligen Übersetzung
für "KI" oder "Künstliche Intelligenz" kombiniert wird.
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Internationale Koordination G7/G20
KI-Prinzipien UNESCO-Empfehlungen zur KI-Ethik OECD AI
Policy Observatory Beispiel: Die G7-Staaten haben sich auf den "Hiroshima AI
Process" geeinigt, der gemeinsame Standards für vertrauenswürdige KI
entwickeln soll.
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