Was ist KI-Ethik, in einem Artikel?

Definition der Ethik der künstlichen Intelligenz

Die Ethik der Künstlichen Intelligenz (KI-Ethik) ist ein interdisziplinäres Gebiet, das sich mit den moralischen Grundsätzen, Werten und sozialen Verantwortlichkeiten befasst, die bei der Entwicklung, dem Einsatz und der Nutzung von KI-Systemen beachtet werden sollten. Die KI-Ethik versucht, die grundlegende Frage zu beantworten, wie wir KI gestalten, nutzen und regeln sollten, und deckt dabei die grundlegenden Kategorien der traditionellen Ethik wie Gerechtigkeit, Rechte, Wohlergehen und Tugendhaftigkeit ab und schlägt als Reaktion auf die Merkmale der neuen Technologie wie algorithmische Entscheidungsfindung, datengesteuerte und automatisierte Handlungen neue Normen und Governance-Rahmen vor. Die Ethik der KI befasst sich nicht nur mit den inhärenten Risiken der Technologie selbst, sondern auch mit der Verteilung von Macht, Ressourcen, kulturellen Auswirkungen und Fragen der globalen Governance, die sich aus der Einbettung der Technologie in das soziale System ergeben, mit dem Ziel, die Innovation zu fördern und gleichzeitig den Schaden für die persönliche Würde, die soziale Gerechtigkeit und die ökologische Umwelt so gering wie möglich zu halten und sicherzustellen, dass die technologische Entwicklung das allgemeine Wohlergehen der Menschen fördert. Das Feld bringt multidisziplinäre Perspektiven aus Philosophie, Recht, Informatik, Soziologie, Wirtschaft, Psychologie und anderen Disziplinen zusammen, um ein dynamisches, offenes und kulturübergreifendes ethisches Governance-System durch die Formulierung von Grundsätzen, die Gestaltung von Standards, institutionelle Innovation und die Beteiligung der Öffentlichkeit zu bilden, um auf bevorstehende Herausforderungen wie algorithmische Verzerrungen, die Preisgabe der Privatsphäre, automatisierte Arbeitslosigkeit, autonome Waffen und Informationsmanipulation zu reagieren. Kurz gesagt: KI-Ethik ist die Summe des Wissens und der Praxis, wie man "Intelligenz gut macht".

Technische Sicherheit in der Ethik der künstlichen Intelligenz

• Überprüfbar und testbar: Einrichtung eines mehrstufigen Verifikationssystems, wie z. B. formale Verifikation, Simulationstests, Red-Team-Übungen usw., um sicherzustellen, dass kritische Sicherheitsattribute vor der Einführung vollständig getestet werden.
• Management von Sicherheitslücken: Einrichtung eines Belohnungsmechanismus für die Offenlegung von Sicherheitslücken, schnelle Reaktion auf Patches und Austausch von Bedrohungsdaten mit der Cybersicherheitsgemeinschaft, um das Risiko einer böswilligen Ausnutzung zu verringern.
• Kollaborative Mensch-Maschine-Überwachung: Beibehaltung des Rechts auf endgültige menschliche Entscheidungen in Hochrisikoszenarien wie autonomes Fahren und medizinische Diagnose und Entwicklung von in Echtzeit interpretierbaren Schnittstellen, um ein rechtzeitiges Eingreifen des Bedieners zu erleichtern.
• Vorbeugung von Katastrophenrisiken: Bei Systemen mit Selbstverbesserungs- oder rekursiven Optimierungsfunktionen sind Kapazitätsschwellen, Schmelzschalter und externe Audits einzurichten, um unkontrollierbare Kaskadeneffekte zu verhindern.

Algorithmische Verzerrungen in der Ethik der künstlichen Intelligenz

• Repräsentativität der Daten: Die Schulungsdaten müssen mehrere Dimensionen der Zielpopulation abdecken, z. B. Geschlecht, Alter, Ethnie, geografische Lage usw., und die Verzerrung der Stichprobe muss durch eine erneute Stichprobenziehung und Synthese der Daten verringert werden.
• Transparenz bei der Merkmalsauswahl: Die direkte Verwendung sensibler Attribute als Eingabemerkmale ist verboten, und Kausalitätstests werden an Proxy-Variablen durchgeführt, um eine indirekte Diskriminierungsübertragung zu verhindern.
• Fairness-Metriken: Einführung mehrerer Indikatoren für Chancengleichheit, gleiche Ergebnisse und gleiche Kalibrierung, wobei diese unter den verschiedenen Interessengruppen abzuwägen sind, um zu vermeiden, dass einzelne Indikatoren lokalisierte Ungerechtigkeiten verdecken.
• Kontinuierliche Überwachung und Nachschulung: Regelmäßige Rückverfolgung der Entscheidungsergebnisse nach der Einführung, rechtzeitige Aktualisierung des Modells, wenn Abweichungen festgestellt werden, und Aufzeichnung von Versionsänderungen, um die Rückverfolgbarkeit der Verantwortlichkeiten zu gewährleisten.
• Einbindung von Interessengruppen: Zusammenführung von Vertretern der von Algorithmen betroffenen Gemeinschaften, Interessenvertretungsorganisationen und politischen Entscheidungsträgern zur Teilnahme an Bias-Audits und Verbesserungsprogrammen, um die Legitimität der Verwaltung zu erhöhen.

Schutz der Privatsphäre für die Ethik der künstlichen Intelligenz

• (c) Datenminimierung: Erfassung nur der Daten, die für die Erfüllung einer bestimmten Aufgabe erforderlich sind, Vermeidung des Modells "erst erfassen, dann verwenden", bei dem zu viele Daten erfasst werden.
• Differenzieller Datenschutz: Durch das Einfügen von kontrolliertem Rauschen in statistische Freigaben oder in die Modellschulung ist es schwierig, individuelle Informationen in umgekehrter Richtung abzuleiten, wodurch ein Gleichgewicht zwischen Datennutzen und Datenschutzgarantien geschaffen wird.
• Föderiertes Lernen und homomorphe Verschlüsselung: Wenn Daten für die Modellschulung oder -berechnung "lokal" gehalten werden, verringert sich die durch eine zentrale Speicherung verursachte Leckagefläche.
• Informierte Zustimmung des Nutzers: Informiert in einfacher Sprache über den Zweck der Daten, die Dauer der Speicherung, den Umfang der Weitergabe an Dritte und bietet einen Mechanismus für die Zustimmung, die jederzeit widerrufen werden kann.
• Datenschutz-Folgenabschätzung: Führen Sie eine systematische Bewertung zu einem frühen Zeitpunkt der Produktentwicklung durch, um Hochrisikoszenarien zu ermitteln und Maßnahmen zur Abschwächung zu entwickeln, die einen geschlossenen Verbesserungsprozess bilden.

Transparenz und Interpretierbarkeit in der Ethik der künstlichen Intelligenz

• Global interpretierbar: Offenlegung der Modellstruktur, der Trainingsdatenquellen, der Zielfunktionen und der Beschränkungen für die Regulierungsbehörden und die Öffentlichkeit, um externe Prüfungen zu erleichtern.
• Lokal interpretierbar: Bereitstellung von Vergleichsbeispielen, Einstufung der Wichtigkeit von Merkmalen oder natürlichsprachlichen Erklärungen für einzelne Entscheidungen, um den Betroffenen zu helfen, die Gründe für die Ergebnisse zu verstehen.
• Interaktive Erklärung: Ermöglicht es den Nutzern, weitere Details durch Fragen und Antworten und Visualisierung zu verfolgen, was das Vertrauen zwischen Mensch und Maschine und die Fehlerkorrektur stärkt.
• Interpretationstreue: Stellen Sie sicher, dass der Inhalt der Interpretation mit der internen Logik des Modells übereinstimmt, und vermeiden Sie es, die Benutzer mit "oberflächlichen Geschichten" in die Irre zu führen.
• Zugänglichkeit von Interpretationen: Entwicklung multimodaler Interpretationsschnittstellen für ein Publikum mit unterschiedlichem kulturellen und Bildungshintergrund, um die Schwelle zum Verständnis zu senken.

Verantwortungszuweisung für die Ethik der künstlichen Intelligenz

• Verantwortungskette: Definieren Sie die Pflichten und Verantwortlichkeiten von Entwicklern, Implementierern, Betreibern und Endnutzern in verschiedenen Verbindungen, um ein "Verantwortungsvakuum" zu vermeiden.
• Versicherungs- und Entschädigungsmechanismen: Einführung einer obligatorischen Haftpflichtversicherung für Algorithmen, um sicherzustellen, dass die Opfer umgehend entschädigt werden und die Unternehmen motiviert werden, Risiken proaktiv zu verringern.
• Diskussion über die Rechtspersönlichkeit: Prüfung der Frage, ob eine begrenzte Rechtspersönlichkeit für hochgradig autonome Systeme geschaffen werden sollte, um in Verletzungssituationen einen direkten Regress zu ermöglichen.
• Standards für die Untersuchung von Vorfällen: Entwicklung eines interdisziplinären Prozesses zur Untersuchung von Vorfällen, der Schritte wie die Versiegelung von Protokollen, forensische Untersuchungen durch Dritte und algorithmische Reproduktion umfasst, um objektive Schlussfolgerungen zu gewährleisten.
• (c) Öffentliche Überwachungsplattformen: Einrichtung unabhängiger Organisationen oder offener Plattformen zur Entgegennahme öffentlicher Beschwerden, Veröffentlichung einer Datenbank mit Haftungsfällen und Schaffung von sozialem Überwachungsdruck.

Auswirkungen der künstlichen Intelligenz auf die Belegschaft - Ethik

• Bewertung des Ersatzes von Arbeitsplätzen: Quantifizierung des Ausmaßes und des Tempos der Auswirkungen der Automatisierung auf die Beschäftigung in verschiedenen Branchen und Qualifikationsniveaus durch Makrosimulationen und Forschung in Kleinstunternehmen.
• Umschulung: Regierung, Unternehmen und Gewerkschaften arbeiten zusammen, um Konten für lebenslanges Lernen einzurichten und Kurse für digitale Fähigkeiten und Berufsberatung für die ersetzte Bevölkerung anzubieten.
• (c) Untergrenze der sozialen Sicherheit: Erforschung neuer Umverteilungsmechanismen wie bedingungsloses Grundeinkommen und algorithmische Dividendenteilungssteuer zur Abfederung kurzfristiger Einkommensschocks.
• Neue Karrieremöglichkeiten: Förderung neuer Beschäftigungsformen in den Bereichen KI-Schulung, Wartung, ethische Prüfung, Erlebnisdesign und anderen Bereichen, um einen positiven Kreislauf zu schaffen.
• Aktualisierung der Arbeitsnormen: Überarbeitung der arbeitsrechtlichen Vorschriften zu Arbeitszeiten, Sicherheit, Datenschutz usw., um sicherzustellen, dass die Rechte von KI-gestützten Arbeitnehmern in der Plattformökonomie nicht ausgehöhlt werden.

Ökologische Nachhaltigkeit der künstlichen Intelligenz - Ethik

• Energieeffiziente Algorithmen: Optimierung der Modellstruktur und der Trainingsstrategien zur Reduzierung der Gleitkommaoperationen und des Energieverbrauchs der GPU, z. B. durch Techniken wie Sparsifizierung, Quantisierung und Wissensdestillation.
• Grüne Rechenzentren: Einsatz von erneuerbaren Energien, Flüssigkeitskühlsystemen und dynamischer Lastplanung zur Reduzierung der PUE (Power Usage Effectiveness) auf unter 1,1.
• Life Cycle Assessment (LCA): Berechnung und öffentliche Darstellung des Kohlenstoff-Fußabdrucks des gesamten Prozesses, von der Herstellung der Chips, dem Transport der Geräte, dem Betrieb und der Wartung bis hin zum Recycling am Ende der Lebensdauer.
• Politische Anreize: Anreize für Unternehmen, energieeffiziente KI-Lösungen zu bevorzugen, durch Befreiung von der Kohlenstoffsteuer und grüne Beschaffungslisten.
• Umweltgerechtigkeit: Vermeidung der Verlagerung von energieintensiven Ausbildungsaufgaben in Gebiete mit schwacher Umweltregulierung und Verhinderung der Externalisierung von Umweltverschmutzung und Ressourcenverbrauch.

Internationale Governance der künstlichen Intelligenz - Ethik

• Multilateraler Rahmen: Unterstützung internationaler Organisationen wie UN, OECD, GPAI und anderer bei der Entwicklung umfassender ethischer Leitlinien und Standards für KI.
• Grenzüberschreitende Datenströme: bilaterale oder multilaterale Abkommen zu Themen wie Schutz der Privatsphäre, gegenseitige Unterstützung bei der Strafverfolgung und Steuerzuweisung, um Datensilos und regulatorische Arbitrage zu verhindern.
• Technologieexportkontrollen: Einrichtung einer Liste und eines Lizenzsystems für hochsensible KI-Technologien, um die Verbreitung von Anwendungen für militärischen Missbrauch und Menschenrechtsverletzungen zu verhindern.
• Nord-Süd-Zusammenarbeit: Unterstützung der Entwicklungsländer beim Aufbau einheimischer KI-Kapazitäten für ethische Prüfungen und digitaler Infrastrukturen durch den Transfer von Mitteln, Technologie und Talenten.
• Globale öffentliche Güter: Förderung des Aufbaus öffentlicher Güter wie Open-Source-Modelle, offene Datensätze und gemeinsame Rechenplattformen, um die durch technologische Monopole verursachte Ungleichheit zu verringern.

Kulturelle Vielfalt in der Ethik der künstlichen Intelligenz

• Wertesensitives Design: Einbeziehung der ethischen Sprache und der Symbolsysteme verschiedener Kulturen in der Phase der Bedarfsanalyse, um die Dominanz einer einzigen westlichen ethischen Perspektive zu vermeiden.
• Lokalisierte Datensätze: Erfassen und beachten Sie Text-, Bild- und Sprachdaten im muttersprachlichen Kontext, um Fehlidentifikationen oder Beleidigungen aufgrund kultureller Unterschiede zu vermeiden.
• Sprachliche Gleichberechtigung: Sicherstellen, dass Minderheitensprachen in Systemen wie Spracherkennung und maschineller Übersetzung das gleiche Maß an Genauigkeit und Service genießen, und verhindern, dass ein digitaler Sprachgenozid stattfindet.
• Respekt vor Religion und Gewohnheiten: Vermeiden Sie die Verletzung religiöser Kleidung, Rituale und Traditionen der Privatsphäre bei Anwendungen wie Gesichtserkennung und Verhaltensvorhersage.
• Mechanismus der Mehrfachbeteiligung: Einrichtung regionaler Ethikausschüsse und Einladung von Ureinwohnern, Minderheitengemeinschaften, religiösen Führern usw. zur Beteiligung an der Festlegung von Standards und der Folgenabschätzung.