Die Fähigkeiten von künstlicher Intelligenz (KI) nehmen mit erstaunlicher Geschwindigkeit zu. In den letzten Jahren ist KI von der Ausführung eng gefasster, spezialisierter Aufgaben zur Bearbeitung komplexer Funktionen übergegangen, und das in nahezu jeder Branche. Diese Funktionen umfassen beispielsweise Natural Language Processing (NLP), prädiktive Echtzeitdatenanalyse und autonome Entscheidungsfindung. Manchmal scheint es fast, als ob der Traum von künstlicher allgemeiner Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) schon fast Wirklichkeit wäre.
Doch trotz all der jüngsten Fortschritte ist KI weiterhin auf die Daten angewiesen, auf denen sie basiert. Und wenn diese Daten voreingenommene oder anderweitig unethische Muster aufweisen, können KI-Systeme diese Probleme fortführen und unfaire, fehlerhafte oder schädliche Ergebnisse ausgeben.
„Verantwortungsvolle KI“ beschreibt das Ziel, positive Grundsätze in KI zu integrieren. Obwohl dieses Konzept älter als die aktuelle KI-Explosion ist, die durch die Einführung praktischer verbraucherorientierter GPT-Lösungen 2022 und 2023 entstanden ist, ist sie gerade für die neuen Generationen generativer KI (Gen AI) besonders relevant. Das liegt daran, dass viele Gen AI-Systeme (die für die Generierung von Text, Bildern und anderen Inhalten konzipiert sind) direkt mit Anwendern interagieren und flächendeckend Entscheidungen treffen. Daher müssen diese Modelle fehlerfreie, unvoreingenommene und ethische Ausgaben liefern.
Ethik ist ein wichtiges Element verantwortungsvoller KI, aber nicht die einzige Komponente. Tatsächlich sind verantwortungsvolle KI und ethische KI nicht dasselbe, auch wenn die Begriffe manchmal synonym verwendet werden.
- Verantwortungsvolle KI
Verantwortungsvolle KI ist ein umfassenderes Framework, das die Entwicklung, Bereitstellung und Governance von KI-Systemen anleitet. Es geht nicht nur um Ethik, sondern auch um Fairness, Transparenz, Verantwortlichkeit und Compliance, um sicherzustellen, dass KI Schäden minimiert und dem Gemeinwohl dient. Verantwortungsvolle KI berücksichtigt die breiteren gesellschaftlichen Auswirkungen von KI und beinhaltet Methoden, Vertrauen aufzubauen und die KI-Entwicklung mit etablierten Werten in Einklang zu bringen. - Ethische KI
Ethische KI wird oft als Teilmenge der verantwortungsvollen KI betrachtet, die sich speziell auf die moralischen und ethischen Dimensionen der Entwicklung und Nutzung von KI konzentriert. Sie beschäftigt sich mit Problemen wie Voreingenommenheit (sogenannter „Bias“), Diskriminierung und den Auswirkungen von KI auf Menschenrechte. Ethische KI betont die moralischen Auswirkungen von KI-Entscheidungen und setzt sich dafür ein, dass KI die Gerechtigkeit und Grundrechte achtet und Schäden vermeidet.
Die allgemeine Idee hinter verantwortungsvoller KI besteht darin, intelligente Systeme mit integriertem Moralempfinden herzustellen. Natürlich kann „Moral“ für verschiedene Menschen verschiedene Dinge bedeuten. Um das Ziel verantwortungsvoller KI klarer zum Ausdruck zu bringen, haben Computerwissenschaftler Frameworks entwickelt, die die idealen Eigenschaften einer KI definieren, der Anwender vertrauen würden. Diese „Säulen verantwortungsvoller KI“ bieten Entwicklern eine Art Prüfliste, um verantwortungsvolle KI-Systeme zu entwerfen, zu testen und zu optimieren.
Auch wenn verschiedene Gruppen ihre eigenen Interpretationen und Schwerpunkte haben, umfassen die meisten Frameworks Varianten der folgenden Punkte:
Durch Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit können Stakeholder verstehen, wie KI-Systeme ihre Entscheidungen treffen. Erklärbarkeit ist besonders in komplexen Modellen wie rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) entscheidend, in denen Entscheidungsprozesse nur schwer zu verfolgen sind. Techniken wie die Analyse der Feature-Relevanz oder kontrafaktische Analysen helfen dabei, einzelne Ergebnisse zu erklären. So können Anwender leichter erkennen, wie sich bestimmte Eingaben auf KI-Vorhersagen auswirken. Diese Transparenz hilft dabei, Verantwortlichkeiten festzulegen. Stakeholder können dadurch Fehler oder Vorurteile im Verhalten des Modells erkennen und beheben.
Hierbei wird sichergestellt, dass KI-Systeme alle Anwender unparteiisch behandeln und systemische Vorurteile oder diskriminierende Ergebnisse vermeiden. Diese Säule ist entscheidend für KI, die für wichtige Entscheidungen eingesetzt wird, z. B. bei Systemen für die Einstellung neuer Mitarbeiter oder im Gesundheitswesen. Fairness erfordert die Verwendung von repräsentativen Daten und Techniken zur Minderung der Voreingenommenheit. Auf diese Weise lassen sich ungleiche Auswirkungen auf verschiedene Bevölkerungsgruppen reduzieren. Diese Gerechtigkeit und Fairness stärkt das Vertrauen der Anwender und schützt die Unternehmen hinter der KI vor Rufschädigung.
Reproduzierbarkeit stellt sicher, dass Modelle unter ähnlichen Bedingungen gleich funktionieren und der Modellentwicklungsprozess validiert und debuggt werden kann. Diese Säule ist von zentraler Bedeutung für die Compliance und die Auditfähigkeit, weil hierbei gut verständliche Aufzeichnungen dazu entstehen, wie die Modelle erstellt, trainiert und getestet werden. Reproduzierbarkeit fördert die Transparenz und unterstützt gleichzeitig die kontinuierliche Verbesserung von KI-Modellen.
Zuverlässigkeit und Sicherheit gewährleisten, dass KI-Systeme folgerichtig funktionieren und sicher auf unerwartete Situationen reagieren. Diese Säule ist entscheidend für den Einsatz von KI in Bereichen wie autonomes Fahren oder Gesundheitswesen, wo Fehler schwere Folgen haben können. Zuverlässige KI-Systeme werden rigoros unter verschiedenen Bedingungen getestet, um den Umgang mit Abweichungen und Nischenfällen zu regeln und dadurch Ausfälle oder unsicheres Verhalten zu verhindern. Zuverlässigkeits- und Sicherheitsstandards enthalten auch Mechanismen, um Manipulationen zu verhindern, Schwachstellen abzusichern und dadurch die allgemeine Resilienz der KI zu stärken.
Transparenz bietet Einblicke in die Funktionsweise von KI-Systemen. Damit KI vertrauenswürdig ist, müssen ihre Abläufe, Prozesse und Entscheidungswege einsehbar und leicht verständlich sein. So erhalten Anwender die nötigen Informationen, um zu bewerten, ob sich die KI für bestimmte Aufgaben eignet. Außerdem können Stakeholder dadurch fundierte Entscheidungen treffen, die auf detaillierten Systemleistungsmetriken beruhen.
Datenschutz und -sicherheit konzentrieren sich auf den Schutz persönlicher und geschäftlicher Daten in KI-Systemen. Diese Praktiken stellen sicher, dass KI-Systeme Daten auf ethische Weise verwalten, den Zugriff auf autorisierte Anwender beschränken und die Daten sowohl bei der Speicherung als auch bei der Übertragung schützen. Datenschutz- und Datensicherheitsprotokolle sind unerlässlich, um Anwenderdaten zu schützen, böswilligen Zugriff zu verhindern, das Vertrauen der Anwender zu wahren und die Compliance zu unterstützen.
Mit dem Wachstum großer KI-Modelle wächst auch ihr CO2-Ausstoß. Nachhaltigkeit bedeutet, diese Umweltauswirkungen zu minimieren. Nachhaltige KI-Entwicklung umfasst die Optimierung von Computing-Ressourcen und die Verbesserung der Energieeffizienz. Durch diese Priorisierung der Nachhaltigkeit können KI-Systeme die Ziele im Bereich der Unternehmensverantwortung unterstützen und zum Erreichen umfassender ökologischer und sozialer Ziele beitragen.
KI arbeitet nicht in einem Vakuum: Sie ist das Produkt der Daten und Anweisungen, die ihr von anderen Stellen bereitgestellt werden. Verantwortlichkeit bedeutet, dass Entwickler und Unternehmen die Verantwortung für die Leistung von KI-Systemen und für ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft übernehmen. Dies erfordert eine ständige Überwachung, eine detaillierte Dokumentation und umfassende Protokolle, um Systemausfälle und unbeabsichtigte Ergebnisse zu verhindern. Verfahren für die Wahrung der Verantwortlichkeit (wie MLOps) sorgen dafür, dass KI-Systeme auf ethische Standards abgestimmt sind und Menschen die Kontrolle über ihre Entscheidungsfindung haben.
Der Fokus auf Menschen stellt sicher, dass KI-Systeme menschlichen Interessen dienen und die Bedürfnisse, Werte und Ziele der Anwender priorisieren. KI konzentriert sich auf Anwenderfreundlichkeit und Einfühlungsvermögen – mit intelligenten Lösungen, die die menschliche Entscheidungsfindung unterstützen, anstatt Menschen zu ersetzen. Diese Säule motiviert Entwickler, eine KI zu entwickeln, die menschliche Fähigkeiten ergänzt.
Inklusion beinhaltet die Entwicklung von KI-Systemen, die einer breiten Palette von Anwendern zugute kommen, indem sie die Barrierefreiheit fördert und Voreingenommenheit oder anderweitige Diskriminierung vermeidet. Inklusive KI berücksichtigt die Erfahrungen und Bedürfnisse verschiedener demografischer Gruppen, indem sie auf Diversität in den Entwicklungsteams und eine faire Repräsentation in KI-Trainingsdaten achtet. Wenn Teams bei der Entwicklung von KI die Inklusion im Blick haben, können sie Systeme entwickeln, die für eine breite Zielgruppe effektiv von Nutzen sind.
KI ist möglicherweise die einflussreichste Technologie der 2020er Jahre und wird zunehmend in Behörden, in Unternehmen und in unseren Alltag integriert. Angesichts dieser Reichweite und der vielen Personen, die mit KI-Ergebnissen interagieren und damit wichtige Entscheidungen treffen, ist es wichtiger denn je, dass KI-Systeme dieses Vertrauen auch verdienen. Verantwortungsvolle KI ermöglicht genau das. Wenn sie richtig implementiert wird, bietet verantwortungsvolle KI folgende Vorteile:
- Reduzierung von Bias
KI mit repräsentativen und fairen Datensätzen zu trainieren, reduziert die Wahrscheinlichkeit voreingenommener Entscheidungen, die sich unfair auf bestimmte Gruppen auswirken könnten. - Mehr Transparenz
Zu den Praktiken für verantwortungsvolle KI gehören zum Beispiel Maßnahmen zur Verbesserung der Erklärbarkeit, um die Faktoren aufzudecken, die zu bestimmten KI-Entscheidungen führen. - Verbesserte Compliance
In einer Situation, in der die Vorschriften für Datenschutz und KI-Ethik immer strenger werden, können Unternehmen mit verantwortungsvollen KI-Praktiken gesetzliche Standards einhalten und die Compliance gewährleisten. - Mehr Stakeholder-Vertrauen
Die Einführung verantwortungsvoller KI trägt dazu bei, durch Befolgung ethischer KI-Praktiken das Vertrauen von Verbrauchern, Kunden und Regulierungsbehörden zu gewinnen. - Ethische Ausrichtung
Verantwortungsvolle KI stimmt KI-Technologien auf die Unternehmenswerte ab und schafft dadurch eine Grundlage für ethische Geschäftspraktiken. - Risikominderung
Indem verantwortungsvolle KI potenzielle Risiken zu Beginn des KI-Lebenszyklus erkennt und behebt, reduziert sie das Risiko unbeabsichtigter Folgen und unterstützt sicherere und zuverlässigere intelligente Anwendungen.
Die Implementierung verantwortungsvoller KI erfordert mehr, als nur Richtlinien festzulegen. Sie umfasst die Integration ethischer Aspekte in jede Phase der Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von KI. Hier einige wichtige Praktiken, mit denen Unternehmen verantwortungsvolle KI effektiv implementieren können:
KI sollte die zentralen Werte und ethischen Verpflichtungen des Unternehmens widerspiegeln. Um diese Grundsätze zu definieren und zu etablieren, müssen klare Leitlinien für die Fokussierung auf menschliche Werte, Inklusion, Transparenz und Verantwortlichkeit erstellt werden. Und diese Standards müssen ein grundlegender Bestandteil des KI-Entwicklungsprozesses sein. Die zentralen Grundsätze müssen gemeinsam entwickelt werden – mit dem Input eines diversen, funktionsübergreifenden Teams. Im Idealfall umfasst dieses Team KI-Spezialisten, Ethik- und Rechtsexperten sowie Führungskräfte des Unternehmens. Die Grundsätze für verantwortungsvolle KI dienen als gemeinsame ethische Roadmap, die dazu beiträgt, dass die KI-Systeme nicht nur die geschäftlichen Ziele unterstützen, sondern auch den gesellschaftlichen Erwartungen Rechnung tragen.
Führen Sie Folgenabschätzungen durch, um die potenziellen Auswirkungen der KI-Systeme zu evaluieren. Durch die Analyse sowohl der positiven als auch der negativen Auswirkungen können Unternehmen die Risiken genauer vorhersehen und Strategien entwickeln, um diese Risiken zu mindern. Bei diesem Prozess müssen wichtige Stakeholder ermittelt, die potenziellen Auswirkungen auf diese Stakeholder geprüft und Methoden zur Überwachung der tatsächlichen Auswirkungen entwickelt werden. Folgenabschätzungen sind eine Grundlage für proaktives Risikomanagement. Dadurch können Unternehmen fundierte, ethische Entscheidungen treffen, bevor sie neue KI-Systeme bereitstellen.
Dieser Punkt beinhaltet die Schulung von Mitarbeitern, Stakeholdern und Entscheidungsträgern in den Grundsätzen und Praktiken verantwortungsvoller KI. Durch gezielte Schulungsprogramme können Unternehmen ihr Verständnis für gesetzliche Anforderungen und KI-Bedenken verbessern. Das Bewusstsein für verantwortungsvolle KI zu fördern, hilft dabei, eine Kultur der Verantwortlichkeit zu schaffen, und gibt Mitarbeitern die Möglichkeit, Probleme zu erkennen und zu beheben, sobald sie auftreten. Außerdem werden dadurch verantwortungsvolle KI-Grundsätze im gesamten Unternehmen integriert.
Stellen Sie Ethik in den Mittelpunkt der KI-Entwicklung, indem Sie in jede Phase Praktiken für verantwortungsvolle KI einbetten: von der Datenerfassung über das Training der Modelle bis hin zur Bereitstellung und Überwachung. Durch die Dokumentation von Datenquellen und Entscheidungsprozessen sowie durch Implementierung einer kontinuierlichen Überwachung wird sichergestellt, dass Ethik stets Priorität hat. Es müssen regelmäßig Methoden zur Erkennung von Voreingenommenheit und Fairness-Tests durchgeführt werden, insbesondere bei sensiblen Fragen wie ethnische Zugehörigkeit, Geschlecht und sozioökonomischer Status.
Die Tatsache, dass KI auf große, diverse Datensätze angewiesen ist, die häufig auch personenbezogene Daten enthalten, wirft Fragen zu Datenschutz, Datenmissbrauch und unbefugtem Zugriff auf. Um dieses Problem zu lösen, sollten Unternehmen Data Governance-Praktiken implementieren, die Wert auf Transparenz und Compliance legen. KI-Systeme müssen Richtlinien für die Datennutzung kommunizieren, Einwilligungen einholen und Sicherheitsvorkehrungen zum Schutz sensibler Informationen treffen.
Wie gesagt: KI sollte niemals ein Ersatz für menschliche Entscheidungen sein. Schaffen Sie Beaufsichtigungsmechanismen, indem Sie klare Verantwortlichkeiten festlegen und Mechanismen für die Überwachung von KI-Systemen implementieren. Durch menschliche Beaufsichtigung der KI-Entscheidungsfindung können Unternehmen die Kontrolle über kritische Prozesse behalten, insbesondere in wichtigen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Strafrecht. Durch kontinuierliche Überwachung der Modelle auf ethische Compliance und regelmäßige Audits wird die menschliche Aufsicht weiter gestärkt.
Arbeiten Sie mit Interessengruppen aus der Branche, Forschungseinrichtungen und Open-Source-Communitys zusammen, die an verantwortungsvoller KI arbeiten. Durch die Vernetzung mit externen Organisationen können sich Unternehmen über die neuesten ethischen Standards und Innovationen im Bereich verantwortungsvoller KI auf dem Laufenden halten. Die externe Zusammenarbeit fördert außerdem den Wissensaustausch und trägt zur breiteren Weiterentwicklung ethischer KI bei.
Während sich verantwortungsvolle KI immer mehr verbreitet, bringt sie viele Vorteile mit sich – nicht nur für Unternehmen, die KI-Systeme entwickeln, sondern auch im größeren gesellschaftlichen Kontext. Die folgenden Vorteile zeigen die positiven Veränderungen auf, die ein ethischer KI-Ansatz mit sich bringt:
Verantwortungsvolle KI-Praktiken können die Qualität und Zuverlässigkeit der KI-Produkte eines Unternehmens direkt verbessern. Indem Unternehmen beim Modelldesign Transparenz und Fairness priorisieren, gewährleisten sie die Fehlerfreiheit und Unvoreingenommenheit der Ergebnisse und verbessern die Transparenz ihrer KI-Entscheidungen. Mit diesen Einblicken können Unternehmen KI-Modelle kontinuierlich verbessern, um die Leistung und die Fairness zu optimieren.
Außerdem stärkt verantwortungsvolle KI den Ruf der Marke. Unternehmen, die sich diesen Grundsätze verpflichten, gelten als vertrauenswürdiger. Ein solches Engagement zieht Verbraucher an, die Datenschutz und Fairness schätzen. Und oft spricht es auch Investoren, Mitarbeiter und Geschäftspartner an. In einem wettbewerbsorientierten Markt können Unternehmen, die sich durch verantwortungsvolle KI-Praktiken auszeichnen, ihren Ruf verbessern und sich von Unternehmen abheben, die mit Datenschutzproblemen oder weniger ethischen KI-Praktiken zu kämpfen haben.
KI-Transparenz fördert ein Gefühl der Kontrolle und des Vertrauens in KI-gestützte Prozesse, wodurch Anwender eher mit der Technologie interagieren und ihren Ergebnissen vertrauen. Und Anwender, die sich respektiert und informiert fühlen, bleiben den Unternehmen treu, die ihre Rechte respektieren.
Verantwortungsvolle KI priorisiert den Datenschutz und schützt Anwender vor Risiken im Zusammenhang mit Datenmissbrauch und unbefugtem Zugriff. Durch die Implementierung strenger Datenschutzpraktiken geben Unternehmen ihren Anwendern mehr Kontrolle über ihre Daten und können ihnen eine ethische und sichere Datenverarbeitung zusichern.
Aus einer breiteren Perspektive betrachtet hat verantwortungsvolle KI das Potenzial, durch faire, inklusive und sozial vorteilhafte Ergebnisse den gesellschaftlichen Fortschritt zu fördern. Wenn KI-Systeme mit ethischen Überlegungen entwickelt werden, können sie für Chancengleichheit und für Unvoreingenommenheit beim Zugang zu wichtigen Services wie Gesundheitswesen, Bildung und Finanzressourcen sorgen.
Das fördert Innovationen, die sowohl die Leistung als auch die ethischen Aspekte verbessern. Daher können Unternehmen mit KI-Fähigkeiten komplexe Probleme lösen, ohne ihre moralischen Standards zu gefährden. Von der Reduzierung der Umweltauswirkungen bis hin zur Förderung nützlicher wissenschaftlicher Forschung – verantwortungsvolle KI trägt zum Erreichen gesellschaftlicher Ziele bei, weil die Effizienz der KI auf verschiedene Weise konstruktiv zur Anwendung kommt.
Da der Umfang und der Einfluss von KI weiter zunehmen, ist es wichtig, verantwortungsvolle KI zu priorisieren. ServiceNow Artificial Intelligence ermöglicht genau das, indem sie ethische und praktische Standards im gesamten KI-Lebenszyklus priorisiert. So entstehen intelligente Lösungen, die sowohl den geschäftlichen Nutzen als auch das menschliche Potenzial vergrößern.
Durch die Einhaltung der Grundsätze verantwortungsvoller KI stellt ServiceNow eine effektive, unvoreingenommene, gesetzeskonforme und transparente KI bereit. Diese Grundsätze bestimmen die Entwicklungs- und Governance-Praktiken von ServiceNow. Und mit zugehörigen Tools und Ressourcen wie dem Handbuch für verantwortungsvolle KI können Anwender KI auf verantwortungsvolle, ethische Weise für ihre langfristigen Ziele nutzen.
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