Was ist Responsible AI? Prinzipien, Herausforderungen und Vorteile

Responsible AI (RAI) bezieht sich auf die Entwicklung und den Einsatz von KI-Systemen, die transparent, unvoreingenommen, verantwortlich und ethischen Richtlinien folgen. Da KI-Systeme immer leistungsfähiger und verbreiteter werden, ist es unerlässlich, dass sie verantwortungsvoll entwickelt und sicherheits- und ethischen Richtlinien folgen.

Gesundheit, Verkehr, Netzwerkmanagement und Überwachung sind sicherheitskritische KI-Anwendungen, bei denen ein Systemfehler schwerwiegende Folgen haben kann. Große Unternehmen sind sich bewusst, dass RAI für die Minderung von Technikrisiken unerlässlich ist. Doch laut einem Bericht von MIT Sloan/BCG, der 1093 Befragte umfasste, fehlten 54% der Unternehmen die notwendigen Kenntnisse und Talente für Responsible AI.

Obwohl Thought Leader und Organisationen Prinzipien für Responsible AI entwickelt haben, stellt die verantwortungsvolle Entwicklung von KI-Systemen immer noch Herausforderungen dar. Lassen Sie uns diese Idee genauer betrachten:

5 Prinzipien für Responsible AI

1. Fairness

Technologen sollten Verfahren so gestalten, dass KI-Systeme alle Personen und Gruppen fair und unvoreingenommen behandeln. Fairness ist daher die wichtigste Anforderung in hochrisiken Entscheidungsanwendungen.

Fairness wird definiert als:

„Die Auswirkungen auf verschiedene demografische Gruppen zu untersuchen und eine der mehreren mathematischen Definitionen von Gruppenfairness auszuwählen, die den gewünschten Satz von rechtlichen, kulturellen und ethischen Anforderungen ausreichend erfüllt.“

2. Verantwortlichkeit

Verantwortlichkeit bedeutet, dass Personen und Organisationen, die KI-Systeme entwickeln und einsetzen, für ihre Entscheidungen und Handlungen verantwortlich sein sollten. Das Team, das KI-Systeme einsetzt, sollte sicherstellen, dass sein KI-System transparent, interpretierbar, auditable und der Gesellschaft nicht schadet.

Verantwortlichkeit umfasst sieben Komponenten:

1. Kontext (Zweck, für den Verantwortlichkeit erforderlich ist)
2. Umfang (Gegenstand der Verantwortlichkeit)
3. Agent (wer ist verantwortlich?)
4. Forum (an den die verantwortliche Partei Bericht erstatten muss)
5. Standards (Kriterien für Verantwortlichkeit)
6. Prozess (Methode der Verantwortlichkeit)
7. Auswirkungen (Folgen der Verantwortlichkeit)

3. Transparenz

Transparenz bedeutet, dass der Grund für die Entscheidungsfindung in KI-Systemen klar und verständlich ist. Transparente KI-Systeme sind erklärbar.

Laut Assessment List for Trustworthy Artificial Intelligence (ALTAI) hat Transparenz drei Schlüsselelemente:

1. Traceability (die Daten, Vorverarbeitungsschritte und das Modell sind zugänglich)
2. Erklärbarkeit (die Begründung für die Entscheidungsfindung/Vorhersage ist klar)
3. Offene Kommunikation (hinsichtlich der Einschränkungen des KI-Systems)

4. Datenschutz

Datenschutz ist eines der wichtigsten Prinzipien von Responsible AI. Er bezieht sich auf den Schutz personenbezogener Informationen. Dieses Prinzip stellt sicher, dass personenbezogene Informationen mit Zustimmung erhoben und verarbeitet werden und vor unerwünschtem Zugriff geschützt sind.

Wie jüngst belegt, gab es einen Fall von Clearview, einem Unternehmen, das Gesichtserkennungsmodelle für Strafverfolgungsbehörden und Universitäten entwickelt. Die britischen Datenschutzbehörden verhängten gegen Clearview AI eine Strafe von 7,5 Millionen Pfund für die Erhebung von Bildern von britischen Bürgern aus sozialen Medien ohne Zustimmung, um eine Datenbank mit 20 Milliarden Bildern zu erstellen.

5. Sicherheit

Sicherheit bedeutet, dass KI-Systeme sicher und der Gesellschaft nicht schädlich sind. Ein Beispiel für eine KI-Sicherheitsbedrohung sind adversarial Angriffe. Diese bösartigen Angriffe täuschen ML-Modelle, um falsche Entscheidungen zu treffen. Der Schutz von KI-Systemen vor Cyber-Angriffen ist für Responsible AI unerlässlich.

4 Haupt-Herausforderungen und Risiken von Responsible AI

1. Voreingenommenheit

Menschliche Voreingenommenheiten im Hinblick auf Alter, Geschlecht, Nationalität und Rasse können die Datenerfassung beeinflussen und möglicherweise zu voreingenommenen KI-Modellen führen. Eine Studie des US-Handelsministeriums fand heraus, dass Gesichtserkennungs-KI-Systeme farbige Menschen falsch identifizieren. Daher kann die Verwendung von KI für Gesichtserkennung in Strafverfolgungsbehörden zu falschen Verhaftungen führen. Außerdem ist es schwierig, faire KI-Modelle zu erstellen, da es 21 verschiedene Parameter gibt, um sie zu definieren. Es gibt also einen Kompromiss; die Erfüllung eines fairen KI-Parameters bedeutet, dass ein anderer geopfert wird.

2. Interpretierbarkeit

Interpretierbarkeit ist eine kritische Herausforderung bei der Entwicklung von Responsible AI. Sie bezieht sich auf das Verständnis, wie das Machine-Learning-Modell zu einer bestimmten Schlussfolgerung gelangt.

Tiefe neuronale Netze fehlen an Interpretierbarkeit, da sie als Black Boxes mit mehreren Schichten versteckter Neuronen operieren, was es schwierig macht, den Entscheidungsprozess zu verstehen. Dies kann eine Herausforderung in hochriskanten Entscheidungen wie Gesundheitswesen, Finanzen usw. darstellen.

Darüber hinaus ist es schwierig, Interpretierbarkeit in ML-Modellen zu formalisieren, da sie subjektiv und domänen-spezifisch ist.

3. Governance

Governance bezieht sich auf eine Reihe von Regeln, Richtlinien und Verfahren, die die Entwicklung und den Einsatz von KI-Systemen überwachen. Es gab kürzlich erhebliche Fortschritte im Diskurs über KI-Governance, wobei Organisationen Rahmenwerke und ethische Richtlinien präsentierten.

Ethische Richtlinien für vertrauenswürdige KI der EU, Australiens KI-Ethik-Rahmenwerk und OECD-KI-Prinzipien sind Beispiele für KI-Governance-Rahmenwerke.

Allerdings kann der schnelle Fortschritt in der KI in den letzten Jahren diese KI-Governance-Rahmenwerke überholen. Daher muss es ein Rahmenwerk geben, das die Fairness, Interpretierbarkeit und Ethik von KI-Systemen bewertet.

4. Regulierung

Da KI-Systeme immer häufiger werden, muss es eine Regulierung geben, die ethische und gesellschaftliche Werte berücksichtigt. Die Entwicklung von Regulierungen, die die KI-Innovation nicht behindern, ist eine kritische Herausforderung bei Responsible AI.

Even mit der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), dem California Consumer Privacy Act (CCPA) und dem Personal Information Protection Law (PIPL) als regulatorische Körperschaften fanden KI-Forscher heraus, dass 97% der EU-Websites die Anforderungen des GDPR-Rechtsrahmens nicht erfüllen.

Darüber hinaus stehen Gesetzgeber vor einer erheblichen Herausforderung, eine Einigung über die Definition von KI zu erzielen, die sowohl klassische KI-Systeme als auch die neuesten KI-Anwendungen umfasst.

3 Hauptvorteile von Responsible AI

1. Reduzierte Voreingenommenheit

Responsible AI reduziert Voreingenommenheit in Entscheidungsprozessen und fördert Vertrauen in KI-Systeme. Die Reduzierung von Voreingenommenheit in KI-Systemen kann zu einem fairen und gerechten Gesundheitssystem und reduziert Voreingenommenheit in KI-basierten Finanzdienstleistungen usw. führen.

2. Verbesserte Transparenz

Responsible AI macht transparente KI-Anwendungen, die Vertrauen in KI-Systeme fördern. Transparente KI-Systeme reduzieren das Risiko von Fehlern und Missbrauch. Verbesserte Transparenz macht die Überprüfung von KI-Systemen einfacher, gewinnt das Vertrauen von Stakeholdern und kann zu verantwortungsvollen KI-Systemen führen.

3. Bessere Sicherheit

Sichere KI-Anwendungen stellen sicher, dass Daten privat sind, vertrauenswürdige und harmlose Ausgaben produzieren und vor Cyber-Angriffen geschützt sind.

Technologie-Giganten wie Microsoft (MSFT ) und Google (GOOGL ), die an der Spitze der KI-Systementwicklung stehen, haben Prinzipien für Responsible AI entwickelt. Responsible AI stellt sicher, dass die Innovation in der KI nicht schädlich für Einzelpersonen und die Gesellschaft ist.

Führungskräfte, Forscher, Organisationen und Rechtsbehörden sollten ständig die Literatur über Responsible AI überarbeiten, um eine sichere Zukunft für die KI-Innovation zu gewährleisten.

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