Was ist verantwortungsvolle KI? Prinzipien, Herausforderungen und Vorteile

Verantwortungsvolle KI (RAI) bezieht sich auf die Entwicklung und den Einsatz von KI-Systemen, die transparent, unvoreingenommen, rechenschaftspflichtig und ethischen Richtlinien folgen. Da KI-Systeme robuster und verbreiteter werden, ist es essentiell, dass sie verantwortungsvoll entwickelt und nach Sicherheits- und ethischen Richtlinien eingesetzt werden.

Gesundheit, Verkehr, Netzwerkmanagement und Überwachung sind sicherheitskritische KI-Anwendungen, bei denen ein Systemversagen schwerwiegende Folgen haben kann. Große Unternehmen sind sich bewusst, dass verantwortungsvolle KI für die Minderung von Technikrisiken unerlässlich ist. Doch laut einem Bericht von MIT Sloan/BCG, der 1093 Befragte umfasste, 54% der Unternehmen fehlte die Expertise und das Talent für verantwortungsvolle KI.

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

5 Prinzipien für verantwortungsvolle KI

1. Fairness

Technologen sollten Verfahren so entwerfen, dass KI-Systeme alle Personen und Gruppen fair und unvoreingenommen behandeln. Fairness ist daher die primäre 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 die gewünschten rechtlichen, kulturellen und ethischen Anforderungen ausreichend erfüllt.“

2. Rechenschaftspflicht

Rechenschaftspflicht 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 ihr KI-System transparent, interpretierbar, auditable und nicht schädlich für die Gesellschaft ist.

Rechenschaftspflicht umfasst sieben Komponenten:

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

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 der verantwortungsvollen KI. Er bezieht sich auf den Schutz personenbezogener Daten. Dieses Prinzip stellt sicher, dass personenbezogene Daten mit Zustimmung erhoben und verarbeitet werden und vor unerwünschten Personen geschützt sind.

Wie kürzlich der Fall von Clearview, einem Unternehmen, das Gesichtserkennungsmodelle für Strafverfolgungsbehörden und Universitäten entwickelt, gezeigt hat. Die britischen Datenschutzbehörden verklagten Clearview AI auf 7,5 Millionen Pfund für die Erhebung von Bildern von britischen Bewohnern aus sozialen Medien ohne Zustimmung, um eine Datenbank mit 20 Milliarden Bildern zu erstellen.

5. Sicherheit

Sicherheit bedeutet, dass KI-Systeme sicher und nicht bedrohlich für die Gesellschaft sind. Ein Beispiel für eine KI-Sicherheitsbedrohung sind feindliche Angriffe. Diese bösartigen Angriffe täuschen ML-Modelle, um falsche Entscheidungen zu treffen. Der Schutz von KI-Systemen vor Cyberangriffen ist für verantwortungsvolle KI unerlässlich.

4 Haupt-Herausforderungen und Risiken der verantwortungsvollen KI

1. Voreingenommenheit

Menschliche Voreingenommenheit im Hinblick auf Alter, Geschlecht, Nationalität und Rasse kann die Datenerfassung beeinflussen und möglicherweise zu voreingenommenen KI-Modellen führen. Eine Studie des US-Handelsministeriums ergab, dass Gesichtserkennungs-KI-Systeme Personen mit dunkler Hautfarbe 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, die definiert werden müssen. Es gibt also ein Trade-off; die Erfüllung eines fairen KI-Parameters bedeutet, dass ein anderer Parameter geopfert wird.

2. Interpretierbarkeit

Interpretierbarkeit ist eine kritische Herausforderung bei der Entwicklung von verantwortungsvoller KI. 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 in hochriskanten Entscheidungssituationen wie Gesundheitswesen, Finanzen usw. eine Herausforderung darstellen.

Darüber hinaus ist es schwierig, Interpretierbarkeit in ML-Modellen zu formalisieren, da sie subjektiv und domänenspezifisch 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, mit Organisationen, die Rahmenwerke und ethische Richtlinien präsentieren.

Die ethischen Richtlinien für vertrauenswürdige KI der EU, das australische KI-Ethik-Rahmenwerk und die 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. Es bedarf daher eines Rahmens, der die Fairness, Interpretierbarkeit und Ethik von KI-Systemen bewertet.

4. Regulierung

Da KI-Systeme immer verbreiteter werden, bedarf es Regulierungen, die ethische und gesellschaftliche Werte berücksichtigen. Die Entwicklung von Regulierungen, die die KI-Innovation nicht behindern, ist eine kritische Herausforderung bei der verantwortungsvollen KI.

Selbst mit der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), dem California Consumer Privacy Act (CCPA) und dem Personal Information Protection Law (PIPL) als regulatorische Körperschaften stellten KI-Forscher fest, 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 der verantwortungsvollen KI

1. Reduzierte Voreingenommenheit

Verantwortungsvolle KI 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.

2. Verbesserte Transparenz

Verantwortungsvolle KI macht transparente KI-Anwendungen, die Vertrauen in KI-Systeme aufbauen. Transparente KI-Systeme verringern das Risiko von Fehlern und Missbrauch. Verbesserte Transparenz erleichtert die Überprüfung von KI-Systemen, gewinnt das Vertrauen der Stakeholder und kann zu rechenschaftspflichtigen KI-Systemen führen.

3. Bessere Sicherheit

Sichere KI-Anwendungen gewährleisten Datenschutz, produzieren vertrauenswürdige und harmlose Ausgaben und sind vor Cyberangriffen sicher.

Technologie-Giganten wie Microsoft und Google, die an der Spitze der Entwicklung von KI-Systemen stehen, haben Prinzipien für verantwortungsvolle KI entwickelt. Verantwortungsvolle KI stellt sicher, dass die Innovation in der KI nicht schädlich für Einzelpersonen und die Gesellschaft ist.

Thought Leader, Forscher, Organisationen und rechtliche Behörden sollten kontinuierlich die Literatur über verantwortungsvolle KI überarbeiten, um eine sichere Zukunft für die KI-Innovation zu gewährleisten.

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