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Verantwortungsbewusster Umgang mit künstlicher Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, die das Potenzial hat, die Arbeitswelt zu verändern. Sie ermöglicht Maschinen, menschenähnliche Intelligenz zu zeigen und so in der Lage zu sein, zu lernen, Probleme zu lösen und Entscheidungen zu treffen. KI kann Prozesse optimieren, Aufgaben automatisieren und neue kreative Inhalte generieren. Für den Mittelstand bietet KI Chancen, von der vorausschauenden Wartung von Produktionsmaschinen bis hin zur Optimierung von Geschäftsprozessen. Aber es gibt auch Risiken. Fehler in automatisierten Prozessen können schwerwiegende Folgen haben, wie beim autonomen Fahren. Diskriminierung durch voreingenommene Modelle oder Fehlperformance aufgrund veralteter Daten (Bias) sind weitere Risiken. Empfehlungsalgorithmen können Blasen und einseitige Meinungen verstärken, was unser Bild von der Welt verzerren kann. Ein verantwortungsvoller Umgang mit KI ist nicht nur eine ethische Pflicht, sondern kann auch maßgeblich zum Erfolg von KMUs beitragen.
6 Prinzipien für KI-Anwendung
Um die Risiken bei der Anwendung von künstlicher Intelligenz zu minimieren, gibt es festgelegte Prinzipien für verantwortungsvolle KI, die von verschiedenen Organisationen und Unternehmen entwickelt wurden. Durch deren Einhaltung kann Vertrauen geschaffen werden und die Kundenbindung langfristig gestärkt werden. Hier sind einige der wichtigsten Prinzipien:
- Transparenz: Entscheidungen und Prozesse der KI müssen für Nutzer nachvollziehbar sein.
- Fairness: KI-Systeme sollten so gestaltet sein, dass sie keine bestimmten Gruppen benachteiligen.
- Datenschutz: Daten sollten sicher gespeichert und nur für den vorgesehenen Zweck verwendet werden.
- Verantwortung: Es sollte klar sein, wer für die Handlungen der KI verantwortlich ist.
- Sicherheit: KI-Systeme müssen robust und sicher sein, um Missbrauch zu verhindern.
- Nachhaltigkeit: Die Entwicklung und der Einsatz von KI sollten umweltfreundlich und ressourcenschonend sein.
Solche Verzerrungen können durch frühzeitige Planung verhindert werden. Denken Sie schon beim Erfassen der Daten darüber nach, was unerwünschte Verzerrungen sein könnten und wie Sie diese minimieren können. Weiterhin können Datenquellen und die daraus resultierenden Modelle regelmäßig überprüft werden. Sind bereits Verzerrungen in bereits existierenden Modellen vorhanden, helfen sogenannte Debiasing-Methoden.
Unerwünschte Verzerrungen in der KI
Unerwünschte Verzerrungen (Bias) in Daten und Modellen können schwerwiegende Auswirkungen auf die Leistungsfähigkeit und Fairness von KI-Modellen haben. Diese Verzerrungen entstehen, wenn die Daten, die zur Erstellung eines KI-Modells verwendet werden, nicht repräsentativ für die tatsächlichen Bedingungen sind oder bestimmte Gruppen benachteiligen. Verzerrungen können auch durch die Wahl des Modells, die Art der Optimierung und die Präsentation der Ergebnisse entstehen.
Beispiele für Verzerrungen
- Sampling Bias: Wenn die Daten, die man verwendet, nicht alle Gruppen von Menschen oder Dingen ausreichend abdecken. Zum Beispiel, wenn eine Umfrage nur in einer bestimmten Stadt gemacht wird und nicht das ganze Land berücksichtigt.
- Historical Bias: Wenn die Daten historische Ungerechtigkeiten oder Diskriminierungen widerspiegeln.
Praktische Maßnahmen für KMUs
Für kleine und mittlere Unternehmen, die KI nutzen möchten, ist es entscheidend, konkrete Maßnahmen in den Bereichen “Bildung”, “Datenqualität”, “Gesetzliche Anforderungen”, “Verantwortlichkeiten”, “Sicherheit” und “Nachhaltigkeit” zu ergreifen. Das Ziel dieser Maßnahmen ist es, Unternehmen dabei zu helfen, die Vorteile von KI verantwortungsvoll und effektiv zu nutzen und Risiken zu minimieren.
Bildung und Schulung
- Haben Ihre Mitarbeiter:innen ein Grundverständnis für KI-Technologien?
- Welche spezifischen Schulungen und Workshops können Sie anbieten, um das Wissen zu vertiefen?
Datenqualität sicherstellen
- Sind Ihre Daten repräsentativ und frei von unerwünschten Verzerrungen?
- Welche relevanten Verzerrungen könnten Ihre Daten beeinflussen und wie können Sie diese minimieren?
Gesetzliche Anforderungen und ethische Standards einhalten
- Kennen Sie die gesetzlichen Vorgaben, wie den AI Act der EU und ethischen Standards für KI in Ihrem Bereich?
- Wie können Sie sicherstellen, dass Ihre KI-Anwendungen diesen Anforderungen entsprechen?
Verantwortlichkeiten definieren
- Wer ist für die Datenqualität zuständig?
- Wer überwacht die KI-Systeme und sorgt für deren einwandfreie Funktion?
- Welche Prozesse helfen Ihnen, die Verantwortlichkeiten sicherzustellen?
Sicherheit gewährleisten
- Wie schützen Sie Ihre KI-Systeme vor Angriffen vor allem in unsicheren Umgebungen?
- Welche regelmäßigen Sicherheitsüberprüfungen haben Sie implementiert?
Nachhaltigkeit berücksichtigen
- Wie stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Anwendungen ressourcenschonend und umweltfreundlich sind?
- Welche Maßnahmen helfen, um den Energieverbrauch und die Umweltbelastung zu minimieren?
Ansprechperson
Gesa Götte
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