Von neuronalen Netzen zur Fahrlässigkeit: Wer ist verantwortlich, wenn KI versagt?

Dieser Artikel diskutiert rechtliche Fragen im Zusammenhang mit den durch künstliche Intelligenz verursachten Schäden und wo die Haftung liegen könnte, wenn ein neuronales Netzwerk nicht korrekt in der realen Welt funktioniert.

Künstliche Intelligenz (KI) hat die Forschungslabore verlassen und ist in Gerichtssäle, Kliniken, Autos und Börsen eingedrungen, wobei neuronale Netze Krankheiten diagnostizieren, Kredite genehmigen und immer mehr Aufgaben übernehmen, die lange als Domäne des Menschen galten. Wenn jedoch solche Systeme in der realen Welt versagen, tun sie dies mit schwerwiegenden und manchmal tödlichen Folgen.

Als Anwalt für Personenschäden in Ontario, Kanada, und als derzeitiger Kandidat für den Doktortitel in Betriebswirtschaft, der die Schnittstelle zwischen Wirtschaft, Recht und Technologie studiert, werde ich immer wieder mit einer einfachen Frage konfrontiert: Wenn KI-Schäden auftreten, wer ist dafür verantwortlich?

Die Antwort ist tatsächlich komplexer. KI stellt Herausforderungen an die Doktrinen der Fahrlässigkeit, Kausalität und Vorhersehbarkeit und wirft grundlegende Fragen über die Reaktion des Rechts auf Maschinenentscheidungen auf.

Die erweiterte Rolle der KI bei hochrisiken Entscheidungen

KI ist nicht mehr auf die Automatisierung von Aufgaben mit geringem Qualifikationsniveau oder auf Machine-Learning-Plattformen beschränkt. Sie trifft jetzt Entscheidungen über Gesundheitswesen, Finanzen, Beschäftigung, Verkehr, Polizei und Rechtsanalytik.

Aktuelle KI-Modelle bestehen typischerweise aus tiefen neuronalen Netzen, die zwar komplexe Muster innerhalb großer Datensätze erkennen können, aber für ihre Entwickler im Wesentlichen undurchsichtig bleiben. Wissenschaftler haben beobachtet, dass KI-Systeme Unvorhersehbarkeit und Autonomie in das Recht einführen, das einst streng von Vorhersehbarkeit und Absicht bestimmt war. Dies führt zu einem Konflikt zwischen Innovation und Rechenschaftspflicht.

Während Rechtssysteme verursachte Schäden als Menschen zuzurechnen, verteilt KI die Verantwortung auf die Ingenieure der Datensätze, die sie erstellen, die Bereitsteller und die Endbenutzer. Die Verantwortung wird diffus.

Die Haftungslücke: Wenn Schäden nicht leicht zugeordnet werden können

Rechtswissenschaftler sprechen zunehmend von einer entstehenden “Haftungslücke” in der KI-Regulierung. Traditionelles Deliktsrecht hängt von der Identifizierung ab:

1. Einer Pflicht zur Sorgfalt
2. Einer Verletzung dieser Pflicht
3. Kausalität
4. Schäden

KI kompliziert jedes Element. Zum Beispiel wissen Entwickler möglicherweise nicht, wie ein Modell nach der Bereitstellung funktionieren wird, und Organisationen können Drittanbieter-ML-Systeme verwenden. Aus der Perspektive des Endbenutzers ist der Mechanismus für die Bestimmung der Ausgaben undurchsichtig.

Eine wissenschaftliche Studie hat darauf hingewiesen, wie die Beweisführung von Verschulden schwieriger ist, wenn KI-Systeme semi-autonom oder autonom durch Prozesse wie Machine Learning adaptieren. Diese Fragmentierung stellt Doktrinen in Frage, die auf menschliche Handlungen angewiesen sind.

In Personenschadensprozessen untersuchen Gerichte traditionell, ob ein Beklagter in den Umständen vernünftig gehandelt hat. Wie sollten Gerichte jedoch Vernünftigkeit beurteilen, wenn die Entscheidungsbefugnis teilweise an probabilistische Modelle delegiert wird?

Neuronale Netze und das Problem der Erklärbarkeit

Tiefe Lernsysteme funktionieren oft wie “Black Boxes”. Ihre internen Entscheidungsprozesse sind nicht leicht interpretierbar, selbst für Experten. Dieses Fehlen an Erklärbarkeit hat schwerwiegende rechtliche Auswirkungen.

Wenn ein medizinisches KI-System Krebs falsch diagnostiziert, wer wäre dann schuld? Es könnte sein:

• Wie das Modell trainiert wurde
• Ob die Trainingsdaten Voreingenommenheit enthielten
• Ob Validierungsprozesse ausreichend waren
• Ob Kliniker zu sehr auf die automatisierte Ausgabe vertrauten

Rechtswissenschaftliche Literatur empfiehlt eine Unterscheidung zwischen kausaler Verantwortung, Rolle-Verantwortung und Haftungsverantwortung für die Zuweisung von Verantwortung für durch KI verursachte Schäden.

In der Praxis könnte die Verantwortung jedoch auf eine Kette von Akteuren ausgedehnt werden:

• Datenanbieter
• Software-Entwickler
• Modell-Trainer
• Bereitsteller
• Organisationen, die KI-Ausgaben nutzen
• Fachleute, die auf KI-Empfehlungen vertrauen

KI eliminiert die Verantwortung nicht, sondern verteilt sie neu.

Lektionen aus autonomem Fahren: Eine Fallstudie zur KI-Haftung

Die Rechtsprechung zum autonomen Fahren bietet einen frühen Einblick in die Art und Weise, wie Gerichte KI-bedingten Schäden begegnen könnten. Gerichte haben seither die üblichen Grundsätze der Fahrlässigkeit und des Produkthaftungsrechts auf neue Technologien angewendet, die Verletzungen verursachen. In jüngsten Fällen haben Geschworene begonnen, die Haftung zwischen menschlichen Fahrern und den Technologieunternehmen, die die automatisierten Fahrsysteme entwickelt haben, aufzuteilen.

Rechtsexperten haben vorgeschlagen, dass bestehende Produkthaftungslehren, wie Konstruktionsfehler, Herstellungsfehler und fehlende Warnungen, für KI-gestützte Systeme relevant sind.

Autonomes Fahren zeigt jedoch die Grenzen der aktuellen Rechtsrahmen auf. Sollte die Haftung dem Fahrzeughersteller, dem Software-Entwickler, dem menschlichen Bediener oder den Daten zuzurechnen sein, die für die Trainingsalgorithmen verwendet wurden?

Einige Wissenschaftler haben vorgeschlagen, dass die Analogie zu Produkthaftungsgrundsätzen effektiv die Verantwortung zwischen vor- und nachgelagerten Akteuren abgrenzen kann.

Aus der Sicht des Klägers zeigen die Fälle, dass Gerichte weiterhin übliche Grundsätze auf neue Technologien anwenden können, aber nur mit wirklich fortschrittlichem Fachwissen und technischer Kenntnis.

Strenger Haftung und Fahrlässigkeit: Konkurrierende Rechtstheorien

Eine zentrale Debatte dreht sich darum, ob übliche Fahrlässigkeitsrahmen auf KI-Systeme angewendet werden können. Einige Wissenschaftler befürworten strenge Haftungsregime und argumentieren, dass verletzte Parteien nicht die Last der Beweisführung von Verschulden in hochkomplexen technischen Umgebungen tragen sollten.

Strenger Haftung könnte insbesondere nützlich sein, wenn Schäden vorhersehbar, aber unvermeidbar sind, wenn ein KI-System im großen Maßstab eingesetzt wird und wenn die Risiken sozial verteilt sind oder wenn technische Kausalität nicht leicht zu beweisen ist.

Es wird auch argumentiert, dass das Fahrlässigkeitsrecht sich an technologische Veränderungen anpassen kann. Vergleichende Rechtsforschung hat argumentiert, dass bestehende Lehren aufgebaut werden sollten, mit ihren inhärenten stabilisierenden Effekten und inkrementaler Anpassung an neue Schäden.

Strenger Haftung und Fahrlässigkeit veranschaulichen politische Präferenzen in Bezug auf Innovation, Fairness und die Verteilung von Risiken und Kosten.

Sollten Innovatoren für das technologische Risiko verantwortlich sein? Oder sollte die Gesellschaft im Allgemeinen die Kosten des Fortschritts teilen?

Die Unternehmensperspektive: Risikoverteilung und Versicherung

Aus Unternehmenssicht ist die KI-Haftung nicht nur eine rechtliche, sondern auch eine Frage des Risikomanagements. Die Organisationen, die KI-Systeme einsetzen, haben begonnen, sich mit Fragen der vertraglichen Risikoverteilung zu befassen: 2. Berufshaftpflichtversicherung, 3. Cybersicherheitsdeckung und 4. Schadensersatz und regulatorische Compliance-Rahmen.

Versicherungsmärkte können eine wichtige Rolle bei der Etablierung von Verantwortung für KI spielen. Einige Forschungen deuten darauf hin, dass bestimmte Schäden durch KI letztendlich am besten durch hybride Entschädigungssysteme angegangen werden können, die Versicherung und Deliktsrecht kombinieren.

Unternehmen, die KI in ihre operativen Entscheidungsprozesse integrieren, sollten die Risiken von Prozessen in ihre digitale Transformation einbeziehen. Ein Versäumnis, dies zu tun, kann solche Organisationen anfällig für Rufschäden, regulatorische Sanktionen und zivilrechtliche Haftung machen.

Ethische Verantwortung vs. Rechtliche Verantwortung

In vielen Fällen ist rechtliche Haftung nicht gleichbedeutend mit ethischer Haftung. Debatten über die KI-Regulierung umfassen die folgenden Grundsätze:

• Fairness
• Transparenz
• Rechenschaftspflicht
• Erklärbarkeit

Rechtliche Verpflichtungen folgen jedoch nicht automatisch aus ethischen Überlegungen.

Aktuelle Arbeiten schlagen konzeptionelle Rahmenbedingungen für die Zuweisung von Verantwortung in multi-akteurischen KI-Ökosystemen und für die Konstruktion von Beweisregeln vor, die Designentscheidungen mit rechtlichen Ergebnissen verbinden. Rechtssysteme, die Innovation fördern wollen, müssen auch Berücksichtigung finden für diejenigen, die durch neue Technologien geschädigt werden. Diese Abwägung wird die Zukunft der KI-Regulierung prägen.

Die Zukunft der Fahrlässigkeit im Zeitalter der künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz fordert die Annahme heraus, dass die Entscheidungsbefugnis immer bei identifizierbaren menschlichen Akteuren liegt. Rechtliche Verantwortung bleibt jedoch letztendlich menschlich.

In naher Zukunft ist es unwahrscheinlich, dass Gerichte KI-Systeme als rechtliche Personen anerkennen. Stattdessen wird erwartet, dass Personen, die KI-Systeme entwickeln, bereitstellen und davon profitieren, haftbar gemacht werden.

Wenn KI-Systeme unabhängiger werden, können hybride Modelle entstehen, die verschiedene Formen der Regulierung kombinieren:

1. Fahrlässigkeitsgrundsätze
2. Produkthaftungslehren
3. Regulatorische Aufsicht
4. Versicherungsbasierte Entschädigungssysteme

Anstatt gemeinsame Rechtskonzepte zu ersetzen, kann KI Gerichte dazu zwingen, diese zu klären. Aus der Sicht des Klägers ist die Frage, was passiert ist.

Wer ist der Risikoschöpfer? Wer kann das Risiko am besten verhindern, dass es Einzelpersonen schadet?

Bis Gesetzgeber umfassende Technologien annehmen. In neuronalen KI-Haftungsregimen werden Gerichte bestehende Rechtslehren auf neue Technologien anwenden. Neuronale Netze sind neu. Fahrlässigkeit ist es nicht.