Um zu ethischen Prinzipien für KI zu gelangen, müssen wir zunächst darauf schauen, was wir den Modellen beibringen, meint Verena Barth.
Die Risiken von KI zeigen sich nicht nur in den dystopischen Szenen aus Science-Fiction-Filmen. Viele dieser Filme erzählen, was passiert, wenn eine überwältigend leistungsstarke KI nicht "aligned" ist, also nicht im Einklang mit unseren menschlichen Zielen und Werten steht. Um eine Zielfunktion zu optimieren und beispielsweise den Klimawandel zu bekämpfen, kommt die KI letztlich zu dem Schluss, der einfachste Weg sei, die Menschheit auszulöschen.
Denn leider kommt es immer wieder zu Skandalen: Bereits 2016 wurde in den USA ein rassistischer Algorithmus eingesetzt, der das Strafmaß eines Angeklagten durch die Vorhersage der Wahrscheinlichkeit einer erneuten Straftat bestimmt. Er stufte schwarze Menschen fast doppelt so häufig fälschlicherweise als zukünftige Kriminelle ein wie weiße Menschen.
Als zweiter Schritt folgt die Allokation von Ressourcen, bei der eine Entscheidung auf dieser Vorhersage basiert. Selbst wenn die Vorhersage akkurat ist, kann die Entscheidung trotzdem unfair sein. Um sichere und faire Modelle zu erstellen, sollten daher die zu Grunde liegenden Daten optimal aufbereitet sein.
Bei Microtasking-Plattformen wie Amazon Mechanical Turk müssen Menschen monotone Aufgaben wie das Annotieren von Daten und Moderieren von Inhalten unter ständiger Überwachung und schlechter Entlohnung erledigen. Statt als Tool zu dienen, automatisiert KI nun komplexe Arbeit, während Menschen zu Zuarbeitern der Maschine werden.
Zusätzlich fördert die KI-Navigator-Konferenz den Austausch von Best Practices und ermöglicht das Knüpfen von strategischen Partnerschaften, um die dynamischen Entwicklungen in der KI-Branche nachzuvollziehen und innovative Lösungen zu erkunden, die bereits heute die Grenzen des Machbaren in der Technologie, Wirtschaft und Gesellschaft verschieben.
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