{"id":6432,"date":"2018-07-02T08:00:33","date_gmt":"2018-07-02T06:00:33","guid":{"rendered":"https:\/\/future-markets-magazine.com\/?p=6432"},"modified":"2018-06-21T09:24:06","modified_gmt":"2018-06-21T07:24:06","slug":"ethik-und-grundsaetze-kuenstlicher-intelligenz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/future-markets-magazine.com\/de\/markets-technology\/ethik-und-grundsaetze-kuenstlicher-intelligenz\/","title":{"rendered":"Ethik und Grunds\u00e4tze einer KI"},"content":{"rendered":"<p class=\"p1\"><b>K&uuml;nstliche Intelligenz ist nur so gut, wie ihre Datenbasis. Ber&uuml;cksichtigt diese nicht alle Faktoren und alle Bev&ouml;lkerungsgruppen, k&ouml;nnen fehlerhafte und voreingenommene Entscheidungen&shy; her&shy;auskommen. Doch wie steht es um die Ethik und Grunds&auml;tze K&uuml;nstlicher Intelligenz in aktuellen Anwendungen?&nbsp;<\/b><\/p>\n<p class=\"p1\"><span class=\"s1\">Das Feld der K&uuml;nstlichen Intelligenz entwickelt sich rasant und verspricht, einige der gr&ouml;&szlig;ten Herausforderungen unserer Gesellschaft zu bew&auml;ltigen&ldquo;, so Kate Crawford, Mitbegr&uuml;nderin des AI Now Institutes. &bdquo;Aber wir ben&ouml;tigen dringend mehr Forschung &uuml;ber die realen Auswirkungen von KI-Implementierungen in unseren sensibelsten sozialen Einrichtungen. Die Menschen sind bereits von diesen Systemen betroffen, sei es in der Schule, auf der Suche nach Arbeit, beim Lesen von Nachrichten im Internet oder beim Umgang mit der Justiz.&ldquo; Genau aus diesem Grund wurde das AI Now Institute Ende 2017 an der New York University gegr&uuml;ndet: Es ist das erste universit&auml;re Forschungsinstitut, das sich den sozialen Auswirkungen K&uuml;nstlicher Intelligenz widmet. Dazu will es die KI-Forschung um Experten aus Bereichen wie Recht, Gesundheitswesen, Arbeits- und Sozialwissenschaften erg&auml;nzen. Meredith Whittaker, ebenfalls Mitbegr&uuml;nderin von AI Now. &bdquo;Die Gew&auml;hrleistung einer sicheren und gerechten KI erfordert ein viel breiteres Spektrum an Fachwissen als nur Technik-Know-how. Genauso wie man einem Richter nicht vertrauen w&uuml;rde, ein tiefes neuronales Netzwerk aufzubauen, sollten wir aufh&ouml;ren zu glauben, dass ein Ingenieursabschluss ausreicht, um komplexe Entscheidungen in Bereichen wie der Strafjustiz zu treffen. Wir brauchen Experten aus den Bereichen Recht, Gesundheitswesen, Bildung, Wirtschaft und dar&uuml;ber hinaus.&ldquo;<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p class=\"p1\"><i>Eine sichere und gerechte&nbsp;<\/i><span class=\"s1\"><i>KI erfordert ein viel breiteres Spektrum an Fachwissen als nur <\/i><\/span><i>Technik-Know-how.<\/i><\/p>\n<\/blockquote>\n<h2 class=\"p2\"><span class=\"s2\"><b>KI-Systeme mit Vorurteilen sind Realit&auml;t<\/b><\/span><\/h2>\n<p class=\"p1\"><span class=\"s1\">&bdquo;Wir haben einen wichtigen Wendepunkt in der Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen erreicht&ldquo;, so Kate Crawford. &bdquo;Wenn diese Systeme nicht richtig gemanagt werden, k&ouml;nnen sie auch weitreichende soziale Folgen haben, die schwer vorhersehbar und kaum umkehrbar sind. Wir k&ouml;nnen es uns einfach nicht leisten abzuwarten, wie sich die K&uuml;nstliche Intelligenz auf die verschiedenen Bev&ouml;lkerungsgruppen auswirkt.&ldquo; Das AI Now Institute will dazu Methoden zur Messung und zum Verst&auml;ndnis der Auswirkungen von KI in der Gesellschaft entwickeln. <\/span><\/p>\n<p class=\"p1\"><span class=\"s1\">Schon heute zeigt sich, dass unausgereifte oder voreingenommene KI-Systeme sehr real sind und Folgen haben: Das bewies unter anderem ein Team von Journalisten und Technikern bei Propublica, einem Non-Profit-Newsdesk f&uuml;r investigativen Journalismus. Sie testeten einen <a href=\"https:\/\/future-markets-magazine.com\/de\/encyclopedia\/algorithmus\/\" target=\"_blank\" title=\"Eine allgemein nachvollziehbare eindeutige Beschreibung einer Folge von Aktionen zur L&ouml;sung eines, meist mathematischen, Problems.\" class=\"encyclopedia\">Algorithmus<\/a>, der von Gerichten und Strafverfolgungsbeh&ouml;rden in den USA verwendet wird, um R&uuml;ckf&auml;lle bei Kriminellen vorherzusagen. Das Ergebnis: Er war messbar gegen&uuml;ber Afroamerikanern voreingenommen. Derartige vorurteilsbehafteten Entscheidungen entstehen, wenn die Datengrundlage, mit denen die KI arbeitet, nicht neutral ist. Wenn sie zum Beispiel soziale Ungleichheiten enth&auml;lt, ist auch die Auswertung tendenzi&ouml;s. Werden als Grundlage f&uuml;r ein Analyseverfahren beispielsweise nur Daten von M&auml;nnern genutzt, werden Frauen m&ouml;glicherweise benachteiligt.<\/span><\/p>\n<p class=\"p1\"><span class=\"s1\">Gef&auml;hrlich ist es auch, wenn den KI-Systemen nicht alle relevanten Kriterien beigebracht wurden. So stellte zum Beispiel das Medical Center der University of Pittsburgh fest, dass einem KI-System zur Ersteinsch&auml;tzung von Lungenentz&uuml;ndungs-Patienten ein Hauptrisikofaktor f&uuml;r schwerwiegende Komplikationen fehlte. Und es gibt viele andere relevante Bereiche, in denen KI-Systeme derzeit verwendet werden, ohne dass sie auf Voreingenommenheit und Ungenauigkeit gepr&uuml;ft und bewertet werden. <\/span><\/p>\n<h3 class=\"p2\"><span class=\"s2\"><b>Mechanismen zur &Uuml;berpr&uuml;fung ben&ouml;tigt<\/b><\/span><\/h3>\n<p class=\"p1\"><span class=\"s1\">In seinem Forschungsbericht 2017 fordert das AI Now Institute daher alle wichtigen &ouml;ffentlichen Institutionen auf, den Einsatz von &bdquo;Black Box&ldquo; KI sofort zu beenden. &bdquo;Wenn &uuml;ber die Risiken der KI gesprochen wird, gibt es eine Tendenz, sich auf die ferne Zukunft zu konzentrieren&ldquo;, meint Meredith Whittaker. &bdquo;Aber diese Systeme werden bereits heute in kritischen Einrichtungen implementiert. Wir sind wirklich besorgt, dass die bisher aufgedeckten Beispiele nur die Spitze des Eisbergs sind. Es ist zwingend notwendig, dass wir die Black-Box-Algorithmen in den relevanten Institutionen nicht mehr verwenden, bis wir Methoden zur Gew&auml;hrleistung grundlegender Sicherheit und Fairness haben.&ldquo;&nbsp;<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>K\u00fcnstliche Intelligenz ist nur so gut, wie ihre Datenbasis. 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