Was ist Artificial Intelligence Governance (AI Governance), in einem Artikel

Definition und Kernaussagen von AI-Governance

KI-Governance ist ein umfassender Rahmen, der Technologie, Ethik, Recht und Gesellschaft umfasst und den gesamten Lebenszyklus von KI-Systemen - von der Konzeption über die Entwicklung und den Einsatz bis hin zur Endnutzung - wirksam steuert, verwaltet und überwacht. Das Hauptziel besteht darin, technologische Innovationen nicht zu behindern, sondern zu gewährleisten, dass die Entwicklung und Anwendung von KI-Technologien stets in eine Richtung geht, die sicher, zuverlässig und verantwortungsbewusst ist und mit den Werten der Menschheit als Ganzes im Einklang steht. Verstanden als "Verkehrsregeln" und "Verfassung" der KI-Welt, sollte die KI-Governance nicht nur die Vitalität und Innovation dieser neuen Welt sichern (Ermöglichung hoher Fahrgeschwindigkeiten), sondern auch dafür sorgen, dass sie geordnet und fair und ohne katastrophale Unfälle funktioniert (Einrichtung von Ampeln und Geschwindigkeitsbegrenzungen). Geschwindigkeitsbegrenzungen). Die KI-Governance umfasst mehrere Dimensionen: Technologisch gesehen müssen die Systeme transparent, interpretierbar und robust sein; ethisch gesehen liegt der Schwerpunkt auf Fairness, Unvoreingenommenheit, Schutz der Privatsphäre und menschlicher Kontrolle; rechtlich gesehen sind klare Mechanismen zur Festlegung von Verantwortlichkeiten und Compliance-Standards erforderlich; und sozial gesehen sind eine breite öffentliche Beteiligung und eine globale Zusammenarbeit erforderlich. Letztlich beantwortet die KI-Governance eine grundlegende Frage: Wie können wir eine Kraft nutzen, die möglicherweise intelligenter und mächtiger ist als wir selbst, so dass sie zu einem Werkzeug wird, das dem menschlichen Wohlergehen dient, und nicht zu einer außer Kontrolle geratenen Bedrohung? Dies ist nicht nur eine Frage, mit der sich große Unternehmen und Regierungen auseinandersetzen müssen; es geht um die Zukunft jedes Einzelnen von uns.

Grundlegende Komponenten der KI-Governance

KI-Governance ist kein leeres Konzept, sondern ein solides System, das aus mehreren sich gegenseitig unterstützenden Kernelementen besteht, die zusammenwirken, um sicherzustellen, dass KI-Aktivitäten geregelt und organisiert werden.

• Ethische Leitlinien an erster StelleEthik ist ein Eckpfeiler der Governance. Zu den weltweit anerkannten ethischen Grundsätzen für KI gehören in der Regel: Fairness (Vermeidung algorithmischer Diskriminierung), Transparenz und Interpretierbarkeit (Entscheidungsprozesse sind nachvollziehbar), Schutz der Privatsphäre und Data Governance (angemessener Umgang mit Nutzerdaten), Bösartigkeit (Sicherheit und keine Schädigung), Rechenschaftspflicht (jemand ist für Probleme verantwortlich) und menschliche Aufsicht und Kontrolle (die endgültige Entscheidung liegt bei einem Menschen). Diese Grundsätze sind eine wertvolle Orientierungshilfe für die Entwicklung spezifischer Technologien und die Festlegung von Vorschriften.
• Rechtlicher und regulatorischer RahmenWeiche ethische Richtlinien brauchen harte Gesetze und Vorschriften, um umgesetzt zu werden. So stuft das EU-Gesetz über künstliche Intelligenz KI-Anwendungen nach Risikostufen ein, verbietet unannehmbar risikoreiche Anwendungen (z. B. Social Scoring) und schreibt strenge Zugangs- und laufende Regulierungsmaßnahmen für Anwendungen mit hohem Risiko vor (z. B. medizinische KI-Diagnostik). Der Rechtsrahmen klärt die rechtlichen Verantwortlichkeiten von Entwicklern und Anwendern und legt rote Linien und Untergrenzen fest.
• Transparenz und InterpretierbarkeitDies ist der Schlüssel zum Aufbau von Vertrauen. Einem "Blackbox"-KI-Modell, selbst wenn es die richtigen Entscheidungen trifft, kann man kaum vertrauen. Governance erfordert, dass KI so transparent wie möglich ist, damit die Entscheidungslogik von Menschen überprüft und verstanden werden kann. Wenn eine KI einen Kreditantrag ablehnt oder eine medizinische Behandlung empfiehlt, muss sie dafür klare, nachvollziehbare Gründe liefern können, und nicht nur eine "algorithmische Entscheidung", die nicht angefochten werden kann.
• Risikomanagement für den gesamten LebenszyklusGovernance erfordert ein durchgängiges Risikomanagement von KI-Systemen. In der Entwurfsphase werden Folgenabschätzungen durchgeführt, um mögliche soziale, ethische und rechtliche Risiken zu antizipieren; in der Entwicklungsphase werden sichere Entwurfskonzepte angenommen; vor und nach der Einführung werden strenge Tests und Validierungen durchgeführt; und in der Betriebsphase wird eine kontinuierliche Überwachung durchgeführt, um eine Verschlechterung der Modellleistung oder das Auftreten neuer Verzerrungen rechtzeitig zu erkennen und zu korrigieren.
• Klarheit der Mechanismen der RechenschaftspflichtEs muss eine klare Verantwortungskette geben, wenn KI-Systeme Schäden verursachen. Wer genau ist verantwortlich? Sind es die Ingenieure, die den Algorithmus entwerfen, das Unternehmen, das die Daten sammelt, die Führungskräfte, die über den Einsatz entscheiden, oder die Endnutzer, die ihn verwenden? Ein Governance-Rahmen muss diese Verantwortlichkeiten im Voraus festlegen, um sicherzustellen, dass die Opfer Rechtsmittel einlegen können und die Täter zur Rechenschaft gezogen werden, so dass alle Beteiligten zu mehr Vorsicht angehalten werden.
• Technische Hilfsmittel und Unterstützung von NormenGovernance erfordert spezifische technologische Werkzeuge, um sie zu erreichen. Dazu gehören beispielsweise der Einsatz von Werkzeugen für "erklärbare KI" (XAI) zur Interpretation komplexer Modelle, die Verwendung von Techniken wie "föderiertes Lernen" zum Schutz des Datenschutzes beim Training von KI und die Entwicklung von Toolkits zur Bewertung der Fairness, um algorithmische Verzerrungen zu quantifizieren und zu erkennen. Gleichzeitig sollten einheitliche technische Standards festgelegt werden, um die Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen und die Konsistenz von Sicherheitsbewertungen zu gewährleisten.

Mehrstufiger Implementierungsrahmen für KI-Governance

Die Umsetzung des Konzepts der Governance vom Papier in die Realität erfordert eine konzertierte Anstrengung in einem mehrstufigen Rahmen, der von der internen zur externen Ebene und von der Mikro- zur Makroebene reicht.

• Makro-Governance auf nationaler und globaler EbeneNationale Regierungen spielen die Rolle des "Schiedsrichters" durch Gesetzgebung und die Einrichtung von Regulierungsbehörden (z. B. nationale KI-Büros), formulieren nationale KI-Strategien und beteiligen sich an der globalen Regelsetzung. Internationale Organisationen (z. B. UN, OECD, G20) setzen sich für die Schaffung globaler KI-Governance-Richtlinien und Kooperationsmechanismen ein, um eine "Regelzersplitterung" und einen schädlichen Wettbewerb zu vermeiden und die globalen Herausforderungen der KI gemeinsam anzugehen.
• Meso-Governance auf Branchen- und SektorebeneVerschiedene Branchen kombinieren ihre eigenen Merkmale, um Richtlinien und bewährte Verfahren für KI-Anwendungen in ihren eigenen Branchen zu entwickeln. So konzentriert sich beispielsweise die Finanzbranche auf die Fairness von KI bei der Kreditvergabe und die Einhaltung der Betrugsbekämpfungsvorschriften; die Gesundheitsbranche konzentriert sich auf die Zuverlässigkeit von KI-Diagnosetools, den Schutz der Privatsphäre und die Definition der klinischen Verantwortung; und die Automobilindustrie arbeitet gemeinsam an der Formulierung von Sicherheitsteststandards für autonomes Fahren. Die Selbstregulierung der Industrie und die Festlegung von Standards sind ein wichtiger Bestandteil einer wirksamen Governance.
• Mikro-Governance auf Organisations- und UnternehmensebeneUnternehmen sind die wichtigste Umsetzungseinheit der Governance. Verantwortungsbewusste Technologieunternehmen werden interne KI-Ethikausschüsse einrichten, unternehmenseigene KI-Entwicklungsprinzipien formulieren, Ethikschulungen für Mitarbeiter anbieten und Positionen wie die eines leitenden KI-Ethikbeauftragten schaffen. Unternehmen müssen Governance-Anforderungen in jeden Prozess des Produktmanagements integrieren, von der Datenerfassung und Modellschulung bis hin zur Produkteinführung und den Aktualisierungsiterationen.
• Eingebettete Governance auf der technischen EbeneGovernance-Anforderungen müssen direkt in KI-Systeme eingebaut werden, und zwar durch "Design", was als "Governance by Design" bezeichnet wird. Fairness-Beschränkungen, Datenschutzberechnungen und Protokollierungsfunktionen werden bereits beim Schreiben des Codes berücksichtigt, so dass die Einhaltung von Vorschriften und ethischen Grundsätzen ein fester Bestandteil der Technologie ist und nicht nur ein nachträglicher Patch.
• Kontinuierliche Überwachung und Audit-BewertungDer Einsatz von KI-Systemen ist nicht das Ende des Weges. Der Governance-Rahmen erfordert die Einrichtung eines unabhängigen Prüfmechanismus durch Dritte, der regelmäßige "Check-ups" von in Betrieb befindlichen KI-Systemen durchführt, um zu bewerten, ob sie noch den Anforderungen an Fairness, Sicherheit und Compliance entsprechen. Es sollten wirksame Feedback- und Meldekanäle eingerichtet werden, die es Nutzern und internen Mitarbeitern ermöglichen, festgestellte Probleme zu melden, so dass ein geschlossener Überwachungskreislauf entsteht.
• Notfallmaßnahmen und AusstiegsmechanismenAuch die beste Governance muss in der Lage sein, mit unvorhergesehenen Umständen fertig zu werden. Es müssen im Voraus Notfallpläne entwickelt werden, die im Falle eines schwerwiegenden Ausfalls oder eines böswilligen Missbrauchs des Systems, dem sogenannten "Kill Switch", ein schnelles Eingreifen, eine Schadensbegrenzung oder sogar die Abschaltung des KI-Systems ermöglichen. Klärung der Optionen für den Umgang mit Daten nach einem Systemausfall oder der Außerbetriebnahme.

Herausforderungen der realen Welt für die KI-Governance

Idealisierte Governance-Rahmen stoßen in der Praxis auf zahlreiche Herausforderungen auf technischer, sozialer und internationaler Kooperationsebene.

• Die technologische Entwicklung überholt bei weitem die Aktualisierung der GovernanceDie Iterationszyklen von KI-Technologien werden in Monaten oder sogar Wochen gemessen, während Gesetzgebungs- und Normierungsprozesse oft Jahre dauern. Dieses "Geschwindigkeitsungleichgewicht" führt dazu, dass die Governance häufig hinter den neuesten technologischen Anwendungen und regulatorischen Lücken zurückbleibt.
• Globaler Konsens entzieht sich unsEs gibt erhebliche Unterschiede zwischen den einzelnen Ländern in Bezug auf kulturelle Werte, Rechtssysteme und Entwicklungspfade. Begriffe wie Privatsphäre, Freiheit und Sicherheit werden unterschiedlich gewichtet, was es äußerst schwierig macht, weltweit einheitliche Regeln für die KI-Governance aufzustellen. Geopolitische Rivalitäten verschärfen diese Unterschiede noch, so dass eine "fragmentierte" Situation entstehen dürfte, in der mehrere Regelwerke nebeneinander bestehen.
• Komplexität der VerantwortlichkeitsermittlungDer Entscheidungsfindungsprozess eines KI-Systems umfasst mehrere Beteiligte in einer langen und komplexen Kette. Wenn ein selbstfahrendes Auto, das von Deep-Learning-Algorithmen angetrieben wird, in einen Unfall verwickelt wird, ist es schwierig, die Verantwortung klar zu definieren - ist es der Sensorlieferant, der Algorithmusentwickler, der Autohersteller, der Autobesitzer oder der Software-Update-Pusher? Das bestehende Rechtssystem ist mit der Bewältigung dieser Komplexität überfordert.
• Technische Schwierigkeiten bei der Rechnungsprüfung und ÜberwachungDie modernsten generativen KI-Modelle in großem Maßstab haben Billionen von Parametern, und ihre internen Arbeitsmechanismen sind so komplex, dass selbst die Entwickler nicht alle ihre Verhaltensweisen vollständig verstehen können. Eine wirksame Prüfung und Überwachung dieser "Black Box" innerhalb einer "Black Box" ist eine große technische Herausforderung.
• Riesige Lücken bei Talent und WissenInterdisziplinäre Talente mit einem tiefgreifenden Verständnis von KI-Technologie, Ethik, Recht und öffentlicher Ordnung sind äußerst rar. Die politischen Entscheidungsträger verstehen die Technologie möglicherweise nicht, während es den Technikern an ethischen und rechtlichen Perspektiven mangelt, und es gibt Hindernisse für einen wirksamen Dialog zwischen den beiden Seiten, was die Qualität und Durchsetzbarkeit von Governance-Maßnahmen beeinträchtigt.

Der tiefgreifende Wert der KI-Governance für die Gesellschaft

Trotz der Herausforderungen hat der Aufbau eines soliden KI-Governance-Systems einen unersetzlichen, weitreichenden Wert und eine große Bedeutung für die Gesellschaft als Ganzes.

• Vertrauen schaffen für die Einführung von TechnologieVertrauen ist die gesellschaftliche Grundlage, auf der alle Technologien in großem Maßstab angewendet werden können. Indem der Öffentlichkeit durch die Politik gezeigt wird, dass KI sicher, zuverlässig und verantwortungsbewusst ist, können die Ängste und Zweifel der Menschen ausgeräumt, die Einführung der KI-Technologie in Schlüsselbereichen wie Gesundheitswesen, Bildung und Verkehr beschleunigt und ihr Potenzial zur Verbesserung des Lebens wirklich freigesetzt werden.
• Vorbeugung von systemischen Risiken und Wahrung der sozialen SicherheitDer Missbrauch von KI könnte beispiellose Risiken mit sich bringen, wie z. B. außer Kontrolle geratene automatisierte Waffen, groß angelegte Cyberangriffe und soziale Täuschung auf der Grundlage tiefgreifender Fälschungen. Das Governance-System ist vergleichbar mit dem Basler Abkommen im Finanzsektor. Es verhindert, dass einzelne Ereignisse eine Kettenreaktion auslösen, die zu einer globalen Katastrophe führen könnte, indem es Sicherheitsleitplanken aufstellt.
• Schaffung gleicher Wettbewerbsbedingungen und Steuerung einer gesunden Entwicklung des MarktesKlare Regeln schaffen einen fairen Ausgangspunkt für den Wettbewerb aller Marktteilnehmer. Die Regulierung schränkt Verhaltensweisen ein, die darauf abzielen, sich durch Datenmissbrauch, Verletzung der Privatsphäre oder Verwendung verzerrter Algorithmen einen unlauteren Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, und ermutigt die Unternehmen, durch echte technologische Innovation und qualitativ hochwertige Dienstleistungen zu konkurrieren und eine gesunde und nachhaltige Marktentwicklung zu fördern.
• Schutz der Grundrechte und der MenschenwürdeEine der Hauptaufgaben der KI-Governance ist es, sicherzustellen, dass der technologische Fortschritt die Grundrechte der Menschen nicht aushöhlt. Schützen Sie die Menschenwürde im digitalen Zeitalter, indem Sie die Auswüchse der digitalen Überwachung durch strenge Datenschutzbestimmungen verhindern, die Rechte und Interessen sozial benachteiligter Gruppen durch Fairnessanforderungen schützen und sicherstellen, dass die letzte Kontrolle durch menschliche Aufsicht in menschlichen Händen liegt.
• Globale Weisheit zur Bewältigung gemeinsamer Herausforderungen sammelnDas Thema KI-Governance hat Regierungen, Unternehmen, Hochschulen und die Zivilgesellschaft dazu veranlasst, sich zusammenzusetzen, um zu erörtern, wie globale Herausforderungen wie Klimawandel, öffentliche Gesundheit, Armut usw. angegangen werden können. Die KI-Governance kann ein neuer Knotenpunkt für die globale Zusammenarbeit sein und dazu führen, dass leistungsstarke KI-Technologien zur Lösung der dringendsten Probleme der Menschheit eingesetzt werden.
• Verantwortung für künftige Generationen im Hinblick auf eine nachhaltige EntwicklungGovernance-Entscheidungen von heute werden die Gestaltung der Gesellschaft in der Zukunft tiefgreifend beeinflussen. Verantwortungsbewusstes Handeln bedeutet, dass wir nicht nur die kurzfristigen wirtschaftlichen Vorteile der KI, sondern auch ihre langfristigen sozialen, ökologischen und ethischen Auswirkungen berücksichtigen, um sicherzustellen, dass die Entwicklung der Technologie im Interesse künftiger Generationen erfolgt und eine wirklich nachhaltige Entwicklung erreicht wird.

Globale Landschaft und Vergleich der Governance im Bereich der künstlichen Intelligenz

Die wichtigsten Länder und Regionen der Welt beschreiten unterschiedliche Wege der KI-Governance, die auf ihren eigenen Konzepten und nationalen Bedingungen basieren und ein buntes globales Muster bilden.

• Das "rechtebasierte" Regulierungsmodell der Europäischen UnionDie EU hat eine Vorreiterrolle bei der Schaffung des weltweit strengsten und umfassendsten Rechtsrahmens für KI übernommen. Der Kerngedanke besteht darin, KI-Anwendungen je nach Risiko zu klassifizieren und eine "pyramidenartige" Regulierung einzuführen. Das EU-Modell legt großen Wert auf den Schutz der Grundrechte und das Vorsorgeprinzip und will de facto der globale digitale Regelsetzer sein, indem es durch strenge Vorschriften wie das Gesetz über künstliche Intelligenz und das Gesetz über digitale Dienste extrem hohe Compliance-Standards für Technologieunternehmen setzt.
• Das US-amerikanische Modell der "Innovation-first" flexiblen GovernanceDie USA ziehen es vor, sich auf die subsektorale Regulierung durch bestehende Regulierungsbehörden (z. B. FTC, FDA) zu verlassen, wobei der Schwerpunkt auf der Selbstregulierung der Industrie und technologischen Lösungen liegt. Die Strategie ist flexibler und zielt darauf ab, eine übermäßig strenge Regulierung zu vermeiden, die die Innovationsdynamik des Silicon Valley erstickt. Die US-Regierung gibt durch die Herausgabe von Durchführungsverordnungen und Investitionsrichtlinien eine sanfte Anleitung, indem sie die Identifizierung von Problemen und Lösungen in der Entwicklung fördert, und die nationale Macht investiert mehr in die KI-F&E und die Spitzenforschung von militärischen Anwendungen.
• Chinas "sicheres und kontrollierbares" und umfassendes EntwicklungsmodellChinas KI-Governance betont "sicher und kontrollierbar" und "menschenzentriert", fördert die technologische Entwicklung und misst gleichzeitig der nationalen Sicherheit und sozialen Stabilität große Bedeutung bei. China hat eine Reihe von Vorschriften erlassen, darunter die Interim Measures for the Administration of Generative Artificial Intelligence Services (Vorläufige Maßnahmen für die Verwaltung von generativen Diensten der künstlichen Intelligenz), die vorschreiben, dass KI-generierte Inhalte mit den sozialistischen Grundwerten in Einklang stehen müssen, und die Hauptverantwortung der Unternehmen in Bezug auf Sicherheit, Datenschutz und Befangenheit betonen. Chinas Governance-Modell spiegelt eine stärkere Färbung der staatlichen und ganzheitlichen Planung wider.
• Erkundung und Anpassung in anderen RegionenDas Vereinigte Königreich hat die Idee der "kontextualisierten Governance" vorgestellt, die dafür plädiert, keine spezielle Regulierungsbehörde einzurichten und sich auf die bestehenden Abteilungen zu verlassen, um ihre Regulierungsstrategien flexibel an die jeweilige Situation anzupassen. Singapur, die Vereinigten Arabischen Emirate und andere kleine Industrieländer sind bestrebt, "KI-Sandkasten"-Umgebungen zu schaffen, um globale KI-Unternehmen und Talente mit lockerer Regulierung und überlegener Infrastruktur anzuziehen und die Rolle eines "Testgeländes" zu spielen.
• Die Rolle der Koordinatoren in internationalen OrganisationenDie Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) hat KI-Grundsätze vorgeschlagen, die von einer großen Zahl von Ländern unterstützt werden. Die Vereinten Nationen fördern die Einrichtung eines globalen AI-Governance-Gremiums, ähnlich der Internationalen Atomenergiebehörde (IAEA). Diese internationalen Organisationen bieten eine seltene Plattform für den Dialog zwischen Ländern aus verschiedenen Lagern und bemühen sich um einen globalen Konsens auf der untersten Ebene, um den schlimmsten Fall zu vermeiden.
• Transnationaler Einfluss und Selbstregulierung von Tech-GigantenGroße Technologieunternehmen wie Google, Microsoft, Meta, OpenAI und andere verfügen über KI-Ressourcen und einen Einfluss, der sogar über viele Länder hinausgeht. Die in diesen Unternehmen entwickelten ethischen Kodizes und Governance-Praktiken bilden ein weiteres globales System der "privaten" Governance. Zwischen ihnen und den "öffentlichen" Governance-Systemen souveräner Staaten gibt es sowohl Zusammenarbeit als auch Spannungen.

Unverzichtbare Beteiligung der Öffentlichkeit an der KI-Governance

Die KI-Governance ist weit davon entfernt, nur ein Treffen von Regierungsbeamten, Geschäftsleuten und Technologen hinter verschlossenen Türen zu sein, und kann ohne die aktive Beteiligung der breiten Öffentlichkeit nicht effektiv und legitim sein.

• Öffentliche Bildung ist der Eckpfeiler der PartizipationFörderung von KI-Kenntnissen und Aufklärung der Öffentlichkeit über die Grundlagen, Fähigkeiten, Grenzen und potenziellen Risiken der KI durch verschiedene Medien, Schulen und öffentliche Vorträge. Eine Öffentlichkeit, die über ein grundlegendes Verständnis von KI verfügt, wird in der Lage sein, sich an sinnvollen Diskussionen und an der Überwachung zu beteiligen, anstatt in Science-Fiction-Angst oder blindem Optimismus zu verharren.
• Aufbau diversifizierter Kanäle für die Einholung von StellungnahmenBei der Formulierung von Vorschriften im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz sollten Gesetzgebungs- und Regulierungsbehörden die Initiative ergreifen, Anhörungen einzuberufen und Entwürfe zu veröffentlichen, und die Stimmen verschiedener gesellschaftlicher Gruppen wie Verbraucherorganisationen, Arbeitnehmergruppen, ethnische Minderheiten und Organisationen zum Schutz der Rechte von Menschen mit Behinderungen umfassend einbeziehen, um sicherzustellen, dass die politischen Maßnahmen pluralistische Interessen und Werte widerspiegeln.
• Förderung von Bürgergesprächen und KonsenskonferenzenOrganisation von Beratungsgremien aus zufällig ausgewählten Bürgern, die eingehende Diskussionen über spezifische ethische KI-Dilemmata (z. B. die Grenzen der öffentlichen Nutzung von Gesichtserkennung) führen und einen Bericht mit Empfehlungen auf der Grundlage neutraler Informationen von Experten erstellen. Dieses Format ermöglicht es den Entscheidungsträgern, sich von einer wohlüberlegten öffentlichen Meinung leiten zu lassen.
• Die Überwachungsfunktion der Medien und investigativer JournalismusDie Medien sind für die Öffentlichkeit ein wichtiges Fenster zu KI-Themen. Die ausführliche Berichterstattung investigativer Journalisten über Vorfälle algorithmischer Voreingenommenheit (z. B. ProPublicas Enthüllung der rassistischen Voreingenommenheit im COMPAS-Rückfallbewertungssystem) kann technische Fragen effektiv in öffentliche Fragen umwandeln, eine breite Aufmerksamkeit und Diskussion auslösen und starken Druck für eine öffentliche Kontrolle erzeugen.
• Unterstützung für unabhängige Forschungs- und PrüfungseinrichtungenDie Öffentlichkeit kann Forschungsinstitute, Prüforganisationen und Ethiklabors, die von Regierungen und Unternehmen unabhängig sind, unterstützen und ihnen vertrauen. Diese Organisationen können objektive Forschungsberichte veröffentlichen, unabhängige Bewertungen kommerzieller KI-Systeme durchführen, die Öffentlichkeit mit maßgeblichen und glaubwürdigen Informationen versorgen und das Informationsmonopol der Technologieunternehmen brechen.
• Stärkung der Nutzer mit individuellen Rechten und WahlmöglichkeitenDer Governance-Rahmen sollte die Rechte des einzelnen Nutzers garantieren, z. B. das Recht, informiert zu werden (darüber informiert zu werden, dass mit einer KI interagiert wird), das Recht zu wählen (eine menschliche Dienstleistung auswählen zu können), das Recht auf Auslegung (eine Erklärung der Entscheidungsfindung der KI zu erhalten) und das Recht auf Ablehnung (eine wichtige, nur von der KI getroffene Entscheidung abzulehnen). Diese Rechte machen die Öffentlichkeit nicht zu passiven Empfängern, sondern zu aktiven Teilnehmern, die ihre Rechte wahrnehmen können.

Wichtige technologische Instrumente für die KI-Governance

Wirksame Governance ist nicht nur ein Gerede, sondern muss durch eine Reihe leistungsfähiger technischer Werkzeuge untermauert werden, die die Governance-Grundsätze in Code und Systemfunktionalität umsetzen.

• Werkzeugsatz für interpretierbare KI (XAI)XAI ist der Schlüssel, um die "Black Box" der KI zu entschlüsseln. Sie umfasst eine Reihe von Techniken wie LIME, SHAP usw., mit denen die Vorhersagen komplexer Modelle auf eine für den Menschen verständliche Weise erklärt werden können (z. B. durch Hervorhebung der wichtigsten Input-Merkmale, die Entscheidungen beeinflussen). Ohne Interpretierbarkeit sind Transparenz, Rechenschaftspflicht und faire Prüfung nicht möglich.
• Toolkit zur Bewertung der Chancengleichheit und zur SchadensbegrenzungOpen-Source-Toolkits wie AIF360 von IBM und FairLearn von Microsoft bieten Dutzende von bewährten Fairness-Metriken (z. B. Gruppenfairness, Chancengleichheit) und Algorithmen, die Entwicklern dabei helfen, algorithmische Verzerrungen vor und nach dem Modelltraining schnell zu erkennen, zu bewerten und abzuschwächen, wobei ethische Grundsätze berücksichtigt werden.
• Technologien zur Verbesserung des Datenschutzes (PETs)Solche Techniken können den Datenschutz technisch gewährleisten, indem sie Berechnungen und Analysen ohne Zugriff auf die Originaldaten durchführen. Dazu gehören: föderiertes Lernen (bei dem die Daten aller Beteiligten nicht lokalisiert sind und nur Modellparameter ausgetauscht werden), differentieller Datenschutz (bei dem den Datenabfrageergebnissen präzise kalibriertes Rauschen hinzugefügt wird) und homomorphe Verschlüsselung (bei der verschlüsselte Daten berechnet werden). Sie sind das Kernstück der "Unsichtbarkeit" von Daten für den Benutzer.
• Plattform für Modellüberwachung und O&MDie MLOps-Plattform überwacht kontinuierlich die Vorhersageleistung, die Verteilung der Datenqualität und die Fairness-Metriken der KI-Modelle, nachdem sie in Betrieb genommen wurden. Sie sendet Warnungen aus und löst menschliche Eingriffe oder Modelliterationen aus, sobald abnormale Abweichungen festgestellt werden, um eine kontinuierliche Systemkonformität sicherzustellen.
• Tools zur Erkennung von Angriffen und RobustheitstestsDiese Werkzeuge simulieren böswillige Angreifer, indem sie sorgfältig konstruierte "gegnerische Proben" (z. B. ein gestörtes Bild, das für das menschliche Auge nicht zu unterscheiden ist) an das KI-Modell weiterleiten, um dessen Robustheit und Sicherheit angesichts von Störungen zu testen. Indem Schwachstellen im Voraus identifiziert werden, können Modelle gestärkt werden, um zu verhindern, dass sie böswillig gefälscht oder ausgenutzt werden.
• Blockchain für die Rückverfolgbarkeit von AuditsDie fälschungssichere Natur der Blockchain-Technologie kann zur Aufzeichnung von wichtigen Entscheidungsprotokollen, Trainingsdaten-Hashes und Versionsänderungshistorien für KI-Modelle verwendet werden. Auf diese Weise entsteht ein glaubwürdiger Prüfpfad, der eine eindeutige Aufzeichnung der Daten ermöglicht, wenn eine Rückverfolgung erforderlich ist, um KI-Fehlentscheidungen zu untersuchen, was den Prozess der Rechenschaftslegung erheblich vereinfacht.