Verantwortungsvoller Umgang mit KI-Systemen: Nachhaltige Entwicklung und Implementierung über den gesamten Lebenszyklus hinweg

Core Concepts

Dieser Leitfaden zeigt, wie KI-Projekte über den gesamten Lebenszyklus hinweg nachhaltig gestaltet und umgesetzt werden können. Dafür sind kontinuierliche Stakeholder-Analysen, ethische Überlegungen und Anpassungen der Systeme an sich verändernde Rahmenbedingungen erforderlich.

Abstract

Dieser Leitfaden behandelt, wie Nachhaltigkeit in der Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen über den gesamten Lebenszyklus hinweg sichergestellt werden kann.
Im ersten Teil werden Stakeholder-Analysen als wichtiges Instrument vorgestellt, um die möglichen Auswirkungen von KI-Systemen auf Individuen und die Gesellschaft zu bewerten. Dabei werden die SUM-Werte (Selbstbestimmung, Unparteilichkeit, Gemeinwohl) als ethischer Kompass genutzt.
Der zweite Teil geht darauf ein, dass Nachhaltigkeitsaspekte kontinuierlich über den gesamten Lebenszyklus eines KI-Projekts berücksichtigt werden müssen. Dafür sind regelmäßige Überprüfungen und Anpassungen notwendig, da sich sowohl die Systeme selbst als auch die Rahmenbedingungen im Laufe der Zeit ändern können.
Konkrete Beispiele aus dem Bereich der Kinderfürsorge zeigen die Herausforderungen auf, die sich durch solche Veränderungen ergeben können. Um diesen zu begegnen, müssen die Ziele und Methoden der Stakeholder-Einbindung sowie interne Prozesse der Überprüfung, Aktualisierung und Deaktivierung proportional an die jeweilige Situation angepasst werden.

Stats

Veränderungen in Gesetzen, Verfahren oder Bevölkerungsstrukturen können die Leistung und Auswirkungen von KI-Modellen im Bereich der Kinderfürsorge beeinflussen.
Reformen, die die Effektivität von Fürsorgediensten verbessern, können die Vorhersagekraft bestimmter Eingabevariablen verringern, was zu ungenauen Risikoeinschätzungen führen kann.
Schwellenwerte für den Zugang zu Fürsorgediensten unterliegen häufigen Veränderungen aufgrund von Ressourcenverfügbarkeit und politischen Strategien, was ebenfalls Auswirkungen auf KI-Modelle haben kann.

Quotes

"Nachhaltige KI-Entwicklung und -Nutzung muss agil bleiben, Veränderungen aufmerksam verfolgen und bereit sein, im Entscheidungsprozess vor- und zurückzugehen, da Handlungen in nachgelagerten Phasen Auswirkungen auf vorgelagerte Entscheidungen und Bewertungen haben können."
"Veränderungen und Verbesserungen in den Fürsorgediensten können die Vorhersagekraft von Modellen, die auf Daten aus der Vergangenheit trainiert wurden, nachteilig beeinflussen."

Key Insights Distilled From

AI Sustainability in Practice Part Two

by David Leslie... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15404.pdf

Deeper Inquiries

Wie können KI-Systeme so gestaltet werden, dass sie sich an verändernde Rahmenbedingungen anpassen können, ohne dabei unbeabsichtigte negative Folgen zu verursachen?

Um sicherzustellen, dass KI-Systeme sich an verändernde Rahmenbedingungen anpassen können, ohne unbeabsichtigte negative Folgen zu verursachen, ist eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung erforderlich. Dies beinhaltet regelmäßige Überprüfungen der Leistung des Systems, insbesondere im Hinblick auf sich ändernde Umgebungsbedingungen und gesetzliche Vorschriften. Es ist wichtig, dass das KI-System flexibel genug ist, um auf neue Informationen und Anforderungen zu reagieren. Darüber hinaus sollten Mechanismen zur regelmäßigen Überprüfung und Aktualisierung der Trainingsdaten implementiert werden, um sicherzustellen, dass das System weiterhin korrekt und ethisch einwandfrei funktioniert. Eine transparente Governance-Struktur und klare Verantwortlichkeiten innerhalb des Entwicklungsteams sind ebenfalls entscheidend, um eine schnelle Reaktion auf Veränderungen zu gewährleisten.

Welche Rolle spielen Interessengruppen, die nicht direkt von einem KI-System betroffen sind, bei der Bewertung der Nachhaltigkeit?

Interessengruppen, die nicht direkt von einem KI-System betroffen sind, spielen eine wichtige Rolle bei der Bewertung der Nachhaltigkeit, da sie oft eine externe Perspektive und Fachkenntnisse einbringen können. Diese Interessengruppen können dazu beitragen, potenzielle Auswirkungen des KI-Systems auf die Gesellschaft, die Umwelt und andere Systeme zu identifizieren, die möglicherweise von den direkten Nutzern übersehen werden. Durch ihre unabhängige Bewertung können sie dazu beitragen, blinde Flecken aufzudecken und sicherzustellen, dass das KI-System langfristig nachhaltig und ethisch vertretbar ist. Darüber hinaus können externe Interessengruppen dazu beitragen, die Transparenz und Rechenschaftspflicht des Entwicklungsprozesses zu erhöhen und sicherzustellen, dass die Bedenken und Anliegen der breiteren Gemeinschaft angemessen berücksichtigt werden.

Inwiefern können Erkenntnisse aus der Nachhaltigkeitsforschung in anderen Bereichen auf die Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen übertragen werden?

Erkenntnisse aus der Nachhaltigkeitsforschung in anderen Bereichen können auf die Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen übertragen werden, um sicherzustellen, dass sie langfristig verantwortungsbewusst und nachhaltig sind. Zum Beispiel können Konzepte wie Lebenszyklusanalysen, Stakeholder-Engagement und Folgenabschätzungen aus der Nachhaltigkeitsforschung auf KI-Projekte angewendet werden, um potenzielle Umweltauswirkungen, soziale Auswirkungen und ethische Fragen zu bewerten. Darüber hinaus können bewährte Praktiken zur Förderung von Transparenz, Rechenschaftspflicht und Partizipation aus der Nachhaltigkeitsforschung in den Entwicklungsprozess von KI-Systemen integriert werden, um sicherzustellen, dass sie den Bedürfnissen der Gesellschaft gerecht werden und langfristig positive Auswirkungen haben.