Ethische und zuverlässige KI, ein immer dringlicheres Thema

Die Verabschiedung des KI-Gesetzes am 16. März 2024 stellt in gesetzgeberischer Hinsicht einen grundlegenden Moment in der jüngeren Geschichte der künstlichen Intelligenz dar. Dies ist die erste Verordnung, die darauf abzielt, die Entwicklung und Einführung künstlicher Intelligenz zu regulieren und die Risiken und die kritischsten Auswirkungen zu verringern, die mit den Auswirkungen auf den Datenschutz, die Sicherheit und eine Vielzahl von Themen verbunden sind, die bereits in der Vergangenheit behandelt wurden: hier , hier und hier zum Beispiel.

Die Verabschiedung des KI-Gesetzes und ethische Fragen

Das Bestreben, die Entwicklungen einer leistungsstarken, vielseitigen, allgegenwärtigen und teilweise unvorhersehbaren Technologie in ihren Anwendungen und Folgen zu regulieren, ist nicht neu: Im April 2019 hatte die hochrangige Expertengruppe für KI der Europäischen Kommission eine Reihe von Grundsätzen dazu aufgeführt Leiten Sie einen ethischen Ansatz zur künstlichen Intelligenz durch die Ethikrichtlinien für vertrauenswürdige künstliche Intelligenz, in denen die Schlüsselbegriffe genau aufgeführt sind Ethik einerseits und verlässlich vertrauenswürdig) auf dem anderen.

Unter vertrauenswürdiger KI verstehen wir jene Anwendungen, die gleichzeitig die Gesetze, gemeinsamen Werte und ethischen Grundsätze respektieren und im Hinblick auf die erwarteten Auswirkungen technisch und sozial robust sind.

Das Thema Gesetze ist sehr komplex und hängt stark von der unterschiedlichen Rechtsprechung ab. Europa, das mit der DSGVO bereits Vorreiter bei der Regulierung der Verarbeitung personenbezogener Daten ist, ebnet mit dem KI-Gesetz auch in diesem Bereich den Weg. Viele andere Länder werden folgen, davon sind Technologen und Gesetzgeber überzeugt Es kann nicht allein die Technologie, der Markt und der globale geopolitische Wettbewerb sein, die die Entwicklung und Nutzung einer solch leistungsstarken Technologie steuern.

Ethische und vertrauenswürdige KI: ein riesiges Feld der Forschung, Entwicklung und Debatte

Das Thema Ethik ist besonders komplex, auch aufgrund des gleichzeitigen Vorhandenseins und der Verbreitung von Definitionen, Richtlinien und Empfehlungen, mit sich überschneidenden Aspekten und teilweise kleinen Widersprüchen zwischen den verschiedenen Aussagen. Hierzu können folgende genannt werden:

Die Liste der Modelle und Richtlinien geht weiter, mit dem Effekt, dass sie eher die Entropie als die Klarheit erhöht.

Die Ethik der künstlichen Intelligenz nach Luciano Floridi

Gerade um Ordnung in diese Angelegenheit zu bringen, Luciano Floridi hat „Ethics of Artificial Intelligence“, herausgegeben von Raffaello Cortina, veröffentlicht, einen Band, der einen konsistenten theoretischen Rahmen zur Eingrenzung des Themas sowie praktische und konkrete Richtlinien bietet, um diejenigen in Universitäten, Forschungszentren, Unternehmen, öffentlichen Verwaltungen und Regulierungsbehörden bei der Definition von Richtlinien und Grenzen zu unterstützen zur Entwicklung und ethischen Anwendung künstlicher Intelligenz.

Ohne die Komplexität und den Reichtum des Buches, dessen Lektüre wir empfehlen, wiederzugeben, werden einige grundlegende Konzepte beschrieben, die auch als Leitfaden für die Anwendung von Vorschriften wie dem KI-Gesetz nützlich sind.

Zwei vorläufige Konzepte

Zu Beginn des Buches gibt Floridi zwei Definitionen, die zum Verständnis des gesamten Systems nützlich sind:

• eine Definition von künstlicher Intelligenz, die darauf abzielt, ihre Möglichkeiten und Grenzen sofort zu verstehen;
• Die Definition von Infosphäre und die Beziehungen zwischen Digital, Umwelt und künstlicher Intelligenz.

Die Definition von künstlicher Intelligenz, die Floridi im Text verwendet, ist ein Vorbote verschiedener Konsequenzen. Die Definition ist diejenige, die John McCarty, Marvin L. Minsky, Nathaniel Rochester und Claude E. Shannon 1955 in „A Proposal for the Darmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence“ gegeben haben, nämlich:

„Für den vorliegenden Zweck besteht das Problem der künstlichen Intelligenz darin, eine Maschine dazu zu bringen, auf eine Weise zu handeln, die als intelligent definiert werden würde, wenn sich ein Mensch genauso verhalten würde“.

Die Definition impliziert, dass Maschinen weder intelligent noch bewusst sind, was es uns ermöglicht, theoretische Abhandlungen oder futuristische Szenarien zu überspringen und einen technischen Ansatz zu verfolgen, der darauf ausgerichtet ist, Maschinen zu bauen, die in der Lage sind, intelligente Verhaltensweisen zu reproduzieren. Eine pragmatische Vision, die die Erwartungen und Bedenken im Zusammenhang mit dem Aufkommen der sogenannten allgemeinen künstlichen Intelligenz (über die wir hier geschrieben haben) oder sogar Formen der Superintelligenz zurückschraubt. Die Wahl ist gerade deshalb pragmatisch, weil diese nominalistischen Debatten nicht dazu beitragen, konkret bei der Entwicklung und Anwendung der heute, hier und jetzt verfügbaren Modelle des maschinellen Lernens und des Deep Learning zu handeln.

Das zweite vorläufige Konzept ist das von Infosphäre – das heißt, einer Welt, die in den digitalen Kontext aus Daten und Plattformen eingetaucht ist, ein digitales Ökosystem, in das wir eintauchen, das eine Umgebung (aus Nullen und Einsen) schafft, die sicherlich für künstliche Intelligenz und insbesondere maschinelles Lernen geeignet ist genau Datenfeeds.

Ethische Grundsätze für künstliche Intelligenz

Unter diesen Prämissen ist es möglich, die ethischen Prinzipien für die Entwicklung und Steuerung künstlicher Intelligenz zu betrachten und zu beschreiben, d. h. die vier Grundprinzipien, die der Bioethik gemeinsam sind:

1. Wohltätigkeit
2. keine Bosheit
3. Autonomie
4. Gerechtigkeit

Hinzu kommt eine grundlegende Dimension der künstlichen Intelligenz: dieErklärbarkeit, sowohl als Erklärung der Funktionsweise als auch der Verantwortung gedacht. Daran erinnern, dass L’erklärbare KI stellt eine der Antworten auf Unsicherheit, Risiko und in gewisser Weise auch auf die Angst vor Systemen dar, die als Black Boxes angesehen werden (Flugschreiber) unergründlich.

Zu diesem Zweck wurden Frameworks erstellt Modellkarten, d. h. Dokumente, die wichtige Informationen über die Zwecke, den Betrieb, den Nutzungskontext und das Training eines maschinellen Lernmodells sammeln. Durch die Untermauerung eines Antrags mit einer ausführlichen Beschreibung werden zudem mögliche Vorurteile, Risiken und Nutzungseinschränkungen transparenter und verständlicher.

Um tiefer in das Thema Modellkarten einzutauchen, können Sie sowohl auf akademische Forschung (einschließlich Model Cards for Model Reporting von Mitchell et al., 2018) als auch auf die darin verwendeten Modelle zurückgreifen Technologieunternehmeny wie Google (Google Model Cards usw.) und schließlich Open-Source-Plattformen wie HuggingFace Model Cards.

Es ist zu beachten, dass die Achtung der oben dargelegten ethischen Grundsätze über die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften hinausgeht, in dem Bewusstsein, dass die Gesetzgebung allein niemals die Einhaltung allgemeingültiger ethischer Grundsätze gewährleisten kann und dass die Zeiten von Politik und Rechtsprechung zwangsläufig nicht die Zeiten einer sich schnell entwickelnden Technologie sind . Betreiber müssen die ethische Weiterentwicklung der KI aufrechterhalten und sich in gewissem Sinne auch selbst regulieren.

Von ethischen Grundsätzen bis hin zu Praktiken

In der Distanz zwischen den dargelegten Prinzipien und den praktischen Anwendungen werden die wahren Absichten der verschiedenen Akteure gemessen und die Hauptrisiken des Scheiterns angetroffen, wodurch die ethische Entwicklung auf eine Reihe ethischer Empfehlungen reduziert wird, denen nur formal Folge geleistet wird. In diesem Zusammenhang identifiziert Floridi fünf Arten, wie wir die Trennung zwischen Theorie und Praxis beobachten können. Dabei handelt es sich um Verhaltensweisen, die auch in anderen Bereichen, etwa der ökologischen und sozialen Nachhaltigkeit, zu beobachten sind

• ethisches Einkaufen: die Praxis, in der Vielfalt und Heterogenität des Angebots an Leitlinien und Empfehlungen nach Grundsätzen zu suchen, die a posteriori bereits bestehende Verhaltensweisen rechtfertigen können;
• Bluewashing ethisch: Ähnlich wie beim „Greenwashing“ im Umweltbereich handelt es sich dabei um die Praxis der Kommunikation ethischer Praktiken, die in der Realität nicht oder nur sehr teilweise und marginal angewendet werden;
• digitale ethische Lobbyarbeit: die Praxis, das ethische Argument auszunutzen, um kohärente und verbindliche Gesetze unter Druck zu setzen und zu verzögern;
• Schluss machen ethisch: die Praxis, Modelle in Kontexten mit wenig oder keiner Regulierung zu entwickeln und sie dann in stärker regulierten und restriktiveren Kontexten anzuwenden;
• ethische Vermeidung: die Praxis, die Einhaltung von Vorschriften und ethischen Grundsätzen in Kontexten zu vermeiden, in denen sie als weniger relevant und bindend angesehen werden.

KI für das soziale Wohl

Verschiedene andere Themen werden im Text ausführlich behandelt, darunter: die verschiedenen Vorschriften und Governance-Systeme; die Ethik von Algorithmen und die Art und Weise, wie Algorithmen und Daten zu fehlerhaften Ergebnissen und ungerechtfertigten Risiken führen, Vorurteile schüren und verstärken können usw.; schlechte Praktiken und Anwendungen künstlicher Intelligenz zum Wohle der Gesellschaft (KI für das soziale WohlAI4SG).

Das Kapitel, das den Anwendungen künstlicher Intelligenz zum Wohle der Gesellschaft gewidmet ist, ist besonders relevant, da es einerseits konkrete Fälle ethischer und positiver Anwendung von KI beschreibt und zeigt, dass wir uns von der Hoffnung leiten lassen müssen, eine bessere Welt mit mehr Intelligenz aufzubauen , weniger Aufwand, weniger Ungerechtigkeit; Auf der anderen Seite bietet es einen Rahmen, um die KI im Streben nach sozialem Wohl strategisch und praktisch zu lenken.

Ein Kapitel, das jeden auf seine Verantwortung hinweist: Wenn KI zu negativen oder sogar katastrophalen Ergebnissen führt, liegt das nicht an der Rebellion superintelligenter Maschinen, sondern an den praktischen Zielen, die wir verfolgen wollen.

Schlussfolgerungen

Bereits heute können wir künstliche Intelligenz einerseits nutzen, um das Leben blinder Menschen autonomer und erfüllter zu gestalten, und zwar zum einen Sei meine Augen, andererseits, um Waffen der Zerstörung und des Todes zu bauen. Was wir von den Maschinen erwarten, hängt nur von uns ab. Sie, die Maschinen, haben (zumindest im Moment) weder Bewusstsein noch Willen.