Kernkonzepte
Regulierung durch Unternehmen und Regierungen kann einige der ethischen Bedenken im Zusammenhang mit KI-Systemen wie Diskriminierung und Verbreitung falscher Informationen mildern.
Zusammenfassung
Der Artikel befasst sich mit den ethischen Herausforderungen, die der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) mit sich bringt, und diskutiert mögliche Lösungsansätze durch Selbstregulierung von Unternehmen und staatliche Regulierung.
Zu den wichtigsten ethischen Bedenken gehören:
- Diskriminierung und Voreingenommenheit in KI-Systemen, z.B. in Einstellungsverfahren oder im Rechtssystem
- Verbreitung falscher Informationen und gefälschter Inhalte durch KI-generierte Medien
Als Lösungsansätze werden vorgeschlagen:
Selbstregulierung durch Unternehmen:
- Sorgfältige Analyse der Trainingsdaten und -prozesse, um Voreingenommenheit zu vermeiden
- Umfangreiches Testen der KI-Systeme, um deren Zuverlässigkeit und Genauigkeit sicherzustellen
Staatliche Regulierung:
- Gesetzliche Verbote des Einsatzes von KI in bestimmten Bereichen, um Diskriminierung zu verhindern
- Transparenzpflichten für Unternehmen zum Einsatz von KI, um die Risiken besser zu verstehen
Beide Ansätze haben Vor- und Nachteile, aber eine Kombination aus Selbstregulierung und staatlicher Regulierung könnte ein wichtiger Schritt sein, um die ethischen Herausforderungen von KI anzugehen.
Statistiken
"Nur 20 Prozent der Personen, denen eine Gewalttat vorhergesagt wurde, begingen tatsächlich eine solche Straftat." (Mattu et al., 2016)
"Schwarze Angeklagte wurden voraussichtlich doppelt so häufig als gefährlich eingestuft wie weiße Angeklagte." (Mattu et al., 2016)
Zitate
"An der Kernebene nimmt ein KI-Algorithmus Trainingsdaten auf (gekennzeichnet oder unmarkiert, von Entwicklern bereitgestellt oder selbst erworben) und verwendet diese Informationen, um zu lernen und zu wachsen." (Artificial Intelligence (AI) Algorithms: A Complete Overview, n.d.)
"Es ist kein Geheimnis, dass maschinelle Lernmodelle, die im Labor auf Hochtouren getrimmt und verfeinert wurden, in realen Umgebungen oft versagen." (Heaven, 2020)