Künstliche Intelligenz verändert die Welt, nicht wahr? Sie ist in der Lage, die perfekte Partyeinladung zu schreiben, Witze zu erzählen oder vorauszusehen, was wir als Nächstes sehen/sagen möchten. Und obwohl sie zu all diesen Dingen fähig ist, solltest du dir stets darüber im Klaren sein, dass künstliche Intelligenz bestimmten Einschränkungen unterliegt und zumindest vorerst mit Vorsicht genossen werden sollte.
Was meinen wir damit? Betrachten wir, um diese Frage zu beantworten, zunächst die Art und Weise, wie Technologien für künstliche Intelligenz entwickelt werden. Fachleute für Datenwissenschaft füttern Computer und andere Maschinen mit den Informationen, die sie nachahmen sollen, d. h., dies ist die Hauptinformationsquelle, über die die Maschinen verfügen. Falls diese Daten Unstimmigkeiten oder Voreingenommenheiten aufweisen, gibt der Computer sie entsprechend wieder.
Wenn künstliche Intelligenz zum Spaß verwendet wird, um z. B. ein Gedicht für jemanden zu schreiben, ist das kein Problem. Aber wenn KI für die Entscheidungsfindung verwendet wird oder von ihr erwartet wird, dass sie allein Schlussfolgerungen zieht, kann Voreingenommenheit, ob absichtlich oder nicht, die Genauigkeit des Ergebnisses stark beeinträchtigen.
Um genau zu verstehen, wie wichtig die Rolle der Ethik und Voreingenommenheit bei der künstlichen Intelligenz ist, wollen wir zunächst die Grundlagen der KI behandeln und dann einige Beispiele dafür nennen, wie Voreingenommenheit und Ethik die Integrität der künstlichen Intelligenz beeinträchtigen können.
Was ist künstliche Intelligenz?
Die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Antworten zu replizieren und nachzuahmen, wird als künstliche Intelligenz bezeichnet. Indem wir Maschinen trainieren, wie Menschen zu denken, können wir ansonsten mühsame oder sich wiederholende Aufgaben automatisieren und maschinelles Lernen verwenden, um große Datenmengen zu verarbeiten.
Künstliche Intelligenz hat sich im Laufe der Zeit zwar bereits erheblich weiterentwickelt, aber ihr Weg dahin, menschliches Denken vollständig nachzuahmen, ist noch lang. Dennoch haben bereits bestehende Fortschritte die Art und Weise verändert, wie wir Maschinen und ihr Potenzial betrachten. In unserem Alltag begegnen wir künstlicher Intelligenz:
In Karten und Transportmitteln: Hast du dich jemals gefragt, wie deine Karten-App es schafft, die neuesten Informationen über Staus, gesperrte Straßen oder die beste Route mit öffentlichen Verkehrsmitteln, zu Fuß oder mit dem Fahrrad bereitzustellen? Dank künstlicher Intelligenz kann deine Karten-App in Echtzeit aktualisiert werden und dir die bestmögliche Erfahrung bieten.
Bei der Gesichtserkennung/-identifizierung: Durch die Erfassung von Daten über deine Gesichtsstruktur und -merkmale kann dein Telefon sowohl erkennen, dass überhaupt ein Gesicht auf den Bildschirm blickt, als auch, dass es deines ist, um deine Identität zu verifizieren.
Unterstützung beim Schreiben: Rechtschreibprüfung ist nicht die einzige Unterstützung, die du beim Schreiben bekommst – dank der unglaublich hohen Datenmenge, die Maschinen eingespeist wurde, können sie vorschlagen, was du als Nächstes schreiben könntest.
Künstliche Intelligenz ist für eine Vielzahl von Anwendungen sehr nützlich – so viel ist klar. Aber wie bei allem gibt es Bedenken und Einschränkungen, derer du dir bewusst sein solltest. Nachdem wir uns nun darüber im Klaren sind, was künstliche Intelligenz ist, lass uns direkt in Ethik und Voreingenommenheit bei künstlicher Intelligenz eintauchen.
Voreingenommenheit bei künstlicher Intelligenz
Eine Maschine kann nicht voreingenommen sein, oder? Schließlich hat sie keine Erfahrungen oder Erinnerungen, aus denen sich die Voreingenommenheit ergeben könnte. Leider ist das nicht ganz der Fall: Maschinen können nur aus den Daten lernen, die ihnen zur Verfügung gestellt wurden, und wenn diese Daten voreingenommen, unvollständig oder von schlechter Qualität sind, spiegeln die Ausgaben der Maschine dieselben Probleme wider.
Die folgenden sind die häufigsten Beispiele für Voreingenommenheiten von künstlicher Intelligenz:
Algorithmische Voreingenommenheit: Wenn der Algorithmus, der die Berechnungen der Maschine bestimmt, selbst fehlerhaft oder unzulänglich ist, werden die Ergebnisse dies widerspiegeln.
Voreingenommenheit durch Stichprobe: Wenn der von dir ausgewählte Datensatz die Situation nicht korrekt darstellt, werden deine Ergebnisse diesen Fehler widerspiegeln.
Beispiel: Du erfasst Gehaltsinformationen, aber nur diejenigen von männlichen Mitarbeitern.
Voreingenommenheit durch Vorurteile: Ähnlich wie bei der Voreingenommenheit durch Stichprobe werden hierbei Daten verwendet, die von gesellschaftlichen Vorurteilen geprägt sind, sodass sich diese Vorurteile in den vermeintlich neutralen Datensatz einschleichen.
Beispiel: Du wertest die Geschlechterverteilung in bestimmten Berufen aus, zählst aber nur weibliche Lehrerinnen und männliche Ärzte, was zu einer Schräglage in deinen Daten führt.
Voreingenommenheit bei der Messung: Dies tritt auf, wenn Daten falsch erfasst werden, insbesondere in Bezug auf die Art und Weise, wie sie gemessen oder bewertet wurden.
Beispiel: Wenn Angestellte nach ihren Gefühlen über ihr Unternehmen befragt werden und eine Belohnung versprochen wird, wenn genügend Angestellte an der Umfrage teilnehmen, geben diejenigen, die einfach nur durch die Belohnung motiviert sind, möglicherweise keine umfassenden oder genauen Antworten.
Voreingenommenheit durch Ausschluss: Du kannst dir die Daten, die du in deiner Analyse verwendest, nicht einfach aussuchen. Wenn du (absichtlich oder versehentlich) Datenpunkte ausschließt, werden deine Ergebnisse ungenau sein.
Beispiel: Wenn du glaubst, dass die durchschnittlichen Antworten auf eine Umfrage nicht von Belang sind, und sie entfernst, wirst du am Ende einen Datensatz haben, der beide Extrema des Spektrums überbetont. Die Folge ist eine ungenaue Darstellung dessen, was die Befragten tatsächlich denken.
Selektionseffekt: Obwohl es ziemlich schwierig sein kann, eine ausreichend große oder für die gesamte Bevölkerung repräsentative Stichprobe zusammenzutragen, kann die Auswahl nur bestimmter Gruppen deine Daten völlig nutzlos machen.
Beispiel: Du möchtest eine Bewertung der Universitäten vornehmen, die Personen nach der Schule besuchen, ignorierst aber diejenigen, die sich entscheiden, sofort in die Arbeitswelt einzusteigen oder eine andere Art der beruflichen Bildung wählen, und bekommst daher ein ungenaues Bild der Entscheidungen der Ehemaligen.
Es gibt noch einige weitere Möglichkeiten, wie Voreingenommenheit in der künstlichen Intelligenz auftreten kann, aber die oben genannten sind die häufigsten. Folgendes musst du also beachten: Künstliche Intelligenz lernt aus den Daten, die du in sie einspeist, und wenn diese Daten problematisch oder ungenau sind, werden es die Ergebnisse der künstlichen Intelligenz ebenfalls sein. So kannst du Voreingenommenheit verhindern:
Viele Situationen, in der Voreingenommenheit auftritt, sind auf kleine oder begrenzte Datensätze zurückzuführen; tu alles, um so viele Daten wie möglich aus so vielen Quellen wie möglich zu erfassen und deinen Datensatz zu diversifizieren.
Wenn du beginnst, deinen Computer mit Daten zu füttern, führe in der Anfangsphase Tests durch, um sie auf Voreingenommenheit zu prüfen und diese zu korrigieren.
Sieh dir Online-Tests zu Fairness und Voreingenommenheit an, um sicherzustellen, dass du alle Fehler ausmerzen konntest.
Zeige deine Ergebnisse anderen Fachleuten, um weitere Meinungen einzuholen und die Qualität deiner Daten im Laufe der Zeit kontinuierlich im Auge zu behalten.
Ethik bei künstlicher Intelligenz
Du hast sicher schon einmal gehört, wie jemand behauptet hat, KI würde dir eines Tages deine Arbeit streitig machen. Und während die überwiegende Mehrheit der Arbeitsplätze sicher ist (und die, die KI übernehmen kann, sich lediglich ändern und nicht ganz wegfallen werden), gibt es ernstzunehmende ethische Überlegungen, die bei der Diskussion über künstliche Intelligenz zu beachten sind.
Eines ist klar: Das Potenzial der künstlichen Intelligenz ist gewaltig und wir beginnen gerade erst, herauszufinden, wozu sie imstande ist. Aber die folgenden Überlegungen sind absolut entscheidend, wenn es darum geht, für die Zukunft einen ethischen Umgang mit der künstlichen Intelligenz zu finden:
Datenschutz: Wir speisen Unmengen von Daten in Maschinen ein, um ihnen zu ermöglichen, auf menschenähnlichere Weise zu reagieren, richtig? Wie stellen wir dabei sicher, dass die Daten, die wir an die Maschine weitergeben, sowohl sicher als auch vertraulich bleiben? Die Priorisierung des Datenschutzes über den gesamten Lebenszyklus der künstlichen Intelligenz hinweg ist eine der wichtigsten Aufgaben der Welt.
Abhängigkeit vom Menschen: Ja, künstliche Intelligenz ist in der Lage, einige Aufgaben zu automatisieren, die zuvor von Menschen erledigt wurden, und sie kann auch viel mehr Daten verarbeiten, als Menschen es können. Aber es ist absolut unerlässlich, dass Entscheidungen nicht einfach ganz und gar einer KI überlassen werden, da sie niemals einem Menschen die Verantwortung und Verantwortlichkeit abnehmen kann.
Nachhaltigkeit: Fortschritte in künstlicher Intelligenz und Technologie sind unterstützenswert, solange sie nicht auf Kosten der Umwelt und der allgemeinen Nachhaltigkeit gehen.
Zugänglichkeit: Neue Entwicklungen sollten weltweit zugänglich sein, nicht nur in hoch entwickelten Ländern mit einfachem Zugang zu Technologie.
Um sicherzustellen, dass die Ethik in der künstlichen Intelligenz priorisiert wird, haben sich viele Länder und globale Organisationen zusammengeschlossen, um Richtlinien und Vorschriften wie die DSGVO in der Europäischen Union zu entwickeln. Aber wirklich ethische technologische Fortschritte in der künstlichen Intelligenz können nur durch das Engagement jeder Einzelperson, jedes Unternehmens und jedes Landes auf der ganzen Welt erreicht werden.
Das Potenzial der künstlichen Intelligenz ist wirklich unübertroffen – aber es liegt an uns, sie für Gutes zu nutzen. Auch deswegen werden qualifizierte Fachkräfte für künstliche Intelligenz in der gesamten Technologiebranche dringend benötigt. Wenn du also daran interessiert bist, in diesen aufstrebenden Bereich einzusteigen, bist du hier an der richtigen Adresse: Es gibt viel Spielraum für Wachstum im Bereich künstliche Intelligenz.
