Kein Sektor und keine Branche bleibt von der revolutionären Künstlichen Intelligenz (KI) und ihren Möglichkeiten unberührt. Vor allem die generative KI sorgt bei Unternehmen, Privatpersonen und Marktführern für Begeisterung, wenn es darum geht, alltägliche Abläufe zu verändern.
Die beeindruckende Fähigkeit der generativen KI, vielfältige und qualitativ hochwertige Inhalte zu generieren – von Texten und Bildern bis hin zu Videos und Musik – hat sich auf zahlreiche Bereiche ausgewirkt.
Laut einer Studie von Acumen wird der globale Markt für generative KI bis 2032 voraussichtlich 208,8 Milliarden US-Dollar erreichen und zwischen 2023 und 2032 mit einer CAGR von 35,1 % wachsen.
Das Wachstum dieser leistungsstarken Technologie bringt jedoch einige ethische Bedenken und Probleme mit sich, die man nicht ignorieren kann, insbesondere im Zusammenhang mit Datenschutz, Urheberrecht, Deepfakes und Compliance-Fragen.
In diesem Artikel befassen wir uns eingehend mit diesen ethischen Problemen der generativen KI – was sie sind und wie wir sie verhindern können. Werfen wir jedoch zunächst einen Blick auf die Ethikrichtlinien, die die EU 2019 für vertrauenswürdige KI aufgestellt hat.
Ethische Leitlinien für vertrauenswürdige KI
Im Jahr 2019 hat eine hochrangige KI-Expertengruppe Ethikrichtlinien für vertrauenswürdige künstliche Intelligenz (KI) aufgestellt.
Diese Richtlinie wurde veröffentlicht, um potenzielle KI-Gefährdungen zu adressieren, darunter Daten- und Datenschutzverletzungen, diskriminierende Praktiken, drohende schädliche Auswirkungen auf Dritte, schurkische KI und betrügerische Aktivitäten.
Der Leitfaden schlägt diese drei Bereiche vor, auf die sich eine vertrauenswürdige KI stützen muss:
- Ethisch: Sie muss ethische Werte und Prinzipien respektieren.
- Rechtmäßig : Sie muss alle geltenden Gesetze und Vorschriften einhalten.
- Robust : Sie muss eine robuste Sicherheit in Bezug auf die technische Sicherheit und das soziale Umfeld gewährleisten.
Darüber hinaus werden in der Richtlinie sieben Schlüsselanforderungen genannt, die ein KI-System erfüllen muss, um als vertrauenswürdig zu gelten. Die Anforderungen sind wie folgt aufgelistet:
- Menschliche Aufsicht: Ein vertrauenswürdiges KI-System sollte die menschliche Aufsicht und Intelligenz stärken und es den Menschen ermöglichen, informierte Entscheidungen im Sinne ihrer Grundrechte zu treffen.
- Technische Sicherheit und Robustheit: KI-Systeme müssen widerstandsfähig, genau, zuverlässig und reproduzierbar sein und einen Notfallplan für den Fall vorsehen, dass etwas schief geht. Dies trägt dazu bei, Risiken für unbeabsichtigte Schäden zu vermeiden und zu minimieren.
- Transparenz der Daten: Ein KI-Datensystem muss transparent sein und die Möglichkeit bieten, den beteiligten Interessengruppen die getroffenen Entscheidungen zu erklären. Außerdem müssen die Menschen über die Fähigkeiten und Grenzen des KI-Systems informiert sein.
- Datenschutz und Data Governance: Ein KI-System muss nicht nur die Datensicherheit gewährleisten, sondern auch angemessene Data-Governance-Maßnahmen ergreifen, die die Datenqualität, die Integrität und den rechtmäßigen Datenzugriff berücksichtigen.
- Rechenschaftspflicht: KI-Systeme sollten Mechanismen implementieren, die Rechenschaftspflicht, Verantwortung und Nachvollziehbarkeit gewährleisten und die Bewertung von Daten, Algorithmen oder Designprozessen ermöglichen.
- Diversität und Nicht-Diskriminierung: Eine vertrauenswürdige KI sollte unfaire Voreingenommenheit vermeiden, die negative Auswirkungen haben kann. Stattdessen sollte sie Vielfalt und Fairness gewährleisten und für jeden zugänglich sein, unabhängig von seiner Behinderung.
- Gesellschaftliches und ökologisches Wohlbefinden: KI-Systeme sollten umweltfreundlich und nachhaltig sein, damit sie auch künftigen Generationen zugute kommen.
Auch wenn diese Richtlinien einen großen Einfluss auf die KI-Branche hatten, gibt es immer noch Bedenken, die mit dem Aufkommen der generativen KI sogar noch zunehmen.
Generative KI und das Aufkommen ethischer Bedenken
Wenn es um Ethik in der KI geht, bringt die generative KI eine Reihe einzigartiger Herausforderungen mit sich, insbesondere mit dem Aufkommen generativer Modelle wie OpenAI und ChatGPT.
Die besondere Natur der generativen KI wirft ethische Bedenken auf, vor allem in Bezug auf die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Datensicherheit und Datenschutz, Kontrolle, Umweltbelange sowie Urheberrecht und Dateneigentum.
So kann generative KI beispielsweise menschenähnlichen Text, einschließlich Bilder und Videos, generieren, was Bedenken hinsichtlich Deep Fakes, der Generierung von Fake News und anderen bösartigen Inhalten aufwirft, die Schaden anrichten und Fehlinformationen verbreiten können. Außerdem kann der Einzelne bei den auf Algorithmen basierenden Entscheidungen von KI-Modellen einen Kontrollverlust spüren.
Geoffrey Hinton, der so genannte Pate der KI, sagte, dass KI-Entwickler sich bemühen müssen, zu verstehen, wie KI-Modelle versuchen könnten, dem Menschen die Kontrolle zu entziehen. Auch viele KI-Experten und -Forscher sind besorgt über die Fähigkeiten und die Ethik der KI.
Der leitende KI-Wissenschaftler bei Facebook und NYU-Professor Yann LeCun sagt, die Probleme und Bedenken, die KI für die Menschheit aufwerfen könnte, seien “absurd lächerlich”.
Da generative KI Organisationen und Einzelpersonen beispiellose Möglichkeiten zur Veränderung und Manipulation von Daten bietet, ist die Auseinandersetzung mit diesen Fragen von größter Bedeutung.
Schauen wir uns diese Bedenken im Detail an.
Generierung und Verbreitung schädlicher Inhalte
Auf der Grundlage der von uns bereitgestellten Textaufforderungen erstellen und generieren KI-Systeme automatisch Inhalte, die korrekt und hilfreich, aber auch schädlich sein können.
Generative KI-Systeme können aus Gründen wie KI-Halluzinationen absichtlich oder unabsichtlich schädliche Inhalte erzeugen. Zu den besorgniserregendsten Situationen gehört die Deepfake-Technologie, die falsche Bilder, Texte, Audios und Videos erzeugt und die Identität und Stimme einer Person manipuliert, um Hassreden zu verbreiten.
Beispiele für die Erzeugung und Verbreitung schädlicher KI-Inhalte können sein:
- Eine KI-generierte E-Mail oder ein Social-Media-Post, der im Namen eines Unternehmens verschickt und veröffentlicht wird und möglicherweise beleidigende und sensible Formulierungen enthält, die die Gefühle der Mitarbeiter oder Kunden verletzen.
- Angreifer könnten Deepfake auch nutzen, um KI-generierte Videos zu erstellen und zu verbreiten, in denen Personen des öffentlichen Lebens wie Politiker oder Schauspieler Dinge sagen, die sie in Wirklichkeit nicht gesagt haben. Ein Video mit Barrack Obama ist eines der bekanntesten Beispiele für Deepfake.
- Ein Beispiel für ein Audio-Deepfake ist ein Betrüger, der vor kurzem eine Entführung vortäuschte, indem er die Stimme eines jungen Mädchens klonte, um von ihrer Mutter Lösegeld zu verlangen.
Die Verbreitung solcher schädlichen Inhalte kann schwerwiegende Folgen und negative Auswirkungen auf den Ruf und die Glaubwürdigkeit einer Person oder Organisation haben.
Darüber hinaus können KI-generierte Inhalte die Voreingenommenheit verstärken, indem sie aus den Trainingsdatensätzen lernen und noch mehr voreingenommene, hasserfüllte und schädliche Inhalte generieren – eines der größten ethischen Dilemmas der generativen KI.
Verletzung des Urheberrechts
Da die generativen KI-Modelle auf der Grundlage einer Vielzahl von Daten trainiert werden, kann es manchmal zu Unklarheiten in Bezug auf Autorität und Urheberrecht kommen.
Wenn KI-Tools Bilder oder Codes generieren und Videos erstellen, könnte die Datenquelle aus dem Trainingsdatensatz, auf den sie sich beziehen, unbekannt sein, so dass sie die geistigen Eigentumsrechte oder das Urheberrecht anderer Personen oder Organisationen verletzen können.
Diese Verstöße können zu finanziellen, rechtlichen und rufschädigenden Schäden für ein Unternehmen führen – mit der Folge kostspieliger Gerichtsverfahren und öffentlicher Reaktionen.
Verstöße gegen den Datenschutz
Die den generativen KI-Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) zugrundeliegenden Trainingsdaten können sensible und persönliche Informationen enthalten, die auch als personenbezogene Daten (Personally Identifiable Information, PII) bezeichnet werden.
Das U.S. Department of Labor definiert PII als Daten, die eine Person direkt mit Details wie Name, Adresse, E-Mail-Adresse, Telefonnummer, Sozialversicherungsnummer oder einem anderen Code oder einer persönlichen Identitätsnummer identifizieren.
Datenschutzverletzungen oder die unbefugte Nutzung dieser Daten können zu Identitätsdiebstahl, Datenmissbrauch, Manipulation oder Diskriminierung führen – und rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen.
Ein KI-Modell, das mit persönlichen medizinischen Daten trainiert wurde, kann beispielsweise versehentlich ein Profil erstellen, das einem echten Patienten sehr ähnlich ist. Dies kann zu Sicherheits- und Datenschutzproblemen führen und einen Verstoß gegen die Bestimmungen des Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) darstellen.
Verstärkung bestehender Vorurteile
Genau wie ein KI-Modell ist auch ein generatives KI-Modell nur so gut wie der Trainingsdatensatz, auf dem es trainiert wird.
Wenn also der Trainingsdatensatz Verzerrungen enthält, verstärkt die generative KI diese bestehenden Verzerrungen, indem sie verzerrte Ergebnisse erzeugt. Diese Voreingenommenheit entspricht in der Regel den bestehenden gesellschaftlichen Vorurteilen und kann rassistische, sexistische oder leistungsfeindliche Ansätze in den Online-Communities beinhalten.
Laut dem KI-Index-Bericht 2022 wurde 2021 ein Modell mit 280 Milliarden Parametern entwickelt, was einem Anstieg der Voreingenommenheit und Toxizität um 29 % entspricht. Während die KI LLM also immer leistungsfähiger wird, wird sie auf der Grundlage der vorhandenen Trainingsdaten auch immer voreingenommener.
Auswirkungen auf die Rolle der Mitarbeiter und die Arbeitsmoral
Generative KI-Modelle steigern die Produktivität der Mitarbeiter, indem sie banale Tätigkeiten automatisieren und tägliche Aufgaben wie das Schreiben, Codieren, Analysieren, Generieren von Inhalten, Zusammenfassen, den Kundensupport und mehr übernehmen.
Während dies auf der einen Seite die Produktivität der Arbeitskräfte steigert, bedeutet das Wachstum der generativen KI auf der anderen Seite auch den Verlust von Arbeitsplätzen. Laut dem McKinsey-Bericht über den Wandel in der Arbeitswelt und die Einführung von KI wird geschätzt, dass zwischen 2030 und 2060 die Hälfte der heutigen Aufgaben und Tätigkeiten automatisiert werden könnten, wobei 2045 das mittlere Jahr ist.
Obwohl die generative Einführung von KI einen Verlust an Arbeitskräften bedeutet, bedeutet dies nicht, dass die KI-Transformation gestoppt werden kann oder muss. Stattdessen müssen sich Angestellte und Arbeiter weiterbilden, und Unternehmen müssen Arbeiter bei Jobwechseln unterstützen, ohne dass sie ihren Job verlieren.
Mangelnde Transparenz und Erklärbarkeit
Transparenz ist eines der Kernprinzipien der ethischen KI. Da generative KI jedoch von Natur aus eine Blackbox, undurchsichtig und hochkomplex ist, wird es schwierig, ein hohes Maß an Transparenz zu erreichen.
Aufgrund der Komplexität der generativen KI ist es schwierig festzustellen, wie sie zu einer bestimmten Antwort/Ausgabe gekommen ist, oder gar die Faktoren zu verstehen, die zu ihrer Entscheidungsfindung beigetragen haben.
Dieser Mangel an Erklärbarkeit und Klarheit gibt oft Anlass zu Bedenken hinsichtlich des Missbrauchs und der Manipulation von Daten, der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse und der Qualität der Tests. Dies ist insbesondere bei Anwendungen und Software, bei denen viel auf dem Spiel steht, ein großes Problem.
Auswirkungen auf die Umwelt
Generative KI-Modelle benötigen eine beträchtliche Menge an Rechenleistung, insbesondere die Modelle mit größerem Maßstab. Dadurch verbrauchen diese Modelle sehr viel Energie, was potenziell risikoreiche Auswirkungen auf die Umwelt hat, einschließlich Kohlenstoffemissionen und globaler Erwärmung.
Obwohl dies ein übersehener Faktor der ethischen KI ist, ist die Gewährleistung der Umweltfreundlichkeit für nachhaltige und energieeffiziente Datenmodelle notwendig.
Fairness und Gerechtigkeit
Das Potenzial generativer KI, unangemessene, ungenaue, beleidigende und voreingenommene Antworten zu produzieren, ist ein weiteres wichtiges Anliegen, wenn es darum geht, Ethik in der KI zu gewährleisten.
Dies kann z.B. durch rassistisch unsensible Äußerungen geschehen, die marginalisierte Gemeinschaften betreffen, oder durch die Erstellung von Deepfake-Videos und -Bildern, die voreingenommene Behauptungen aufstellen, die Wahrheit verzerren und Inhalte erzeugen, die gängigen Stereotypen und Vorurteilen schaden.
Rechenschaftspflicht
Die Erstellung von Trainingsdaten und der Einsatz von generativen KI-Modellen erschweren oft das Attribut der Verantwortlichkeit von KI.
Im Falle von Missgeschicken, Kontroversen und noch nie dagewesenen Umständen führt eine undefinierte Hierarchie und Verantwortungsstruktur zu rechtlichen Komplikationen, Schuldzuweisungen und beeinträchtigt die Glaubwürdigkeit der Marke.
Ohne eine solide Verantwortungshierarchie kann diese Angelegenheit in kürzester Zeit eine schlimme Wendung nehmen, die das Markenimage verschärft und den Ruf und die Glaubwürdigkeit der Marke schädigt.
Autonomie und Kontrolle
Da generative KI-Modelle Aufgaben und Entscheidungsprozesse in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Recht und Finanzen automatisieren, führt dies zu einem Verlust an Kontrolle und individueller Autonomie. Der Grund dafür ist, dass die Entscheidungen hauptsächlich von KI-Algorithmen und nicht von menschlichem Urteilsvermögen getroffen werden.
So kann beispielsweise ein KI-gesteuertes automatisches Kreditgenehmigungssystem ohne menschliches Zutun die Fähigkeit einer Person zur Aufnahme eines Kredits oder ihre Kreditwürdigkeit auf der Grundlage ihrer Kreditwürdigkeit und ihres Rückzahlungsverhaltens bestimmen.
Darüber hinaus führen generative KI-Modelle manchmal auch zu einem Verlust an beruflicher Autonomie. In Bereichen wie Journalismus, Kunst und kreativem Schreiben erstellen generative KI-Modelle beispielsweise Inhalte, die die von Menschen erstellten Arbeiten herausfordern und mit ihnen konkurrieren – was zu Bedenken hinsichtlich der Verdrängung von Arbeitsplätzen und der beruflichen Autonomie führt.
Wie lassen sich ethische Bedenken bei generativer KI entkräften? Lösungen und bewährte Praktiken
Die Entwicklungen und technologischen Fortschritte, die zu generativer KI geführt haben, sind zwar von großem Nutzen für die Gesellschaft, aber es ist auch von entscheidender Bedeutung, ethische Bedenken zu berücksichtigen und verantwortungsvolle, regulierte, rechenschaftspflichtige und sichere KI-Praktiken zu gewährleisten.
Neben den Entwicklern von KI-Modellen und Einzelpersonen ist es für Unternehmen, die generative KI-Systeme einsetzen, entscheidend, ihre Prozesse zu automatisieren, um die besten KI-Praktiken zu gewährleisten und die damit verbundenen ethischen Bedenken zu berücksichtigen.
Hier sind die besten Praktiken, die Organisationen und Unternehmen anwenden müssen, um ethische generative KI zu gewährleisten:
✅ Investieren Sie in robuste Datensicherheit: Der Einsatz fortschrittlicher Datensicherheitslösungen wie Verschlüsselung und Anonymisierung hilft dabei, sensible Daten, persönliche Daten und vertrauliche Unternehmensinformationen zu schützen – und damit die ethischen Bedenken hinsichtlich der Verletzung des Datenschutzes im Zusammenhang mit generativer KI auszuräumen.
✅ Verschiedene Perspektiven einbeziehen: Unternehmen müssen verschiedene Perspektiven in den KI-Trainingsdatensatz einbeziehen, um Voreingenommenheit zu reduzieren und eine gerechte und faire Entscheidungsfindung zu gewährleisten. Dazu gehört die Einbeziehung von Personen mit unterschiedlichen Hintergründen und Erfahrungen und die Vermeidung von KI-Systemen, die bestimmten Gruppen von Personen schaden oder sie benachteiligen.
✅ Bleiben Sie über die KI-Landschaft informiert: Die KI-Landschaft entwickelt sich ständig weiter und bringt neue Tools und Technologien hervor, die neue ethische Bedenken aufwerfen. Unternehmen müssen Ressourcen und Zeit investieren, um die neuen KI-Vorschriften zu verstehen und über die neuen Änderungen informiert zu bleiben, um die besten KI-Praktiken zu gewährleisten.
✅ Digitale Signaturen implementieren: Eine weitere Best Practice, die Experten vorschlagen, um Bedenken hinsichtlich generativer KI auszuräumen, ist die Verwendung von digitalen Signaturen, Wasserzeichen und Blockchain-Technologie. Dies hilft dabei, die Herkunft der generierten Inhalte zurückzuverfolgen und eine mögliche unbefugte Nutzung oder Manipulation der Inhalte zu erkennen.
✅ Entwickeln Sie klare ethische Leitlinien und Nutzungsrichtlinien: Die Festlegung klarer ethischer Richtlinien und Nutzungsgrundsätze für die Nutzung und Entwicklung von KI ist von entscheidender Bedeutung, um Themen wie Verantwortlichkeit, Datenschutz und Transparenz abzudecken. Darüber hinaus hilft die Verwendung etablierter Rahmenwerke wie dem AI Risk Management Framework oder der Ethikrichtlinie der EU für vertrauenswürdige KI, Datenmissbrauch zu vermeiden.
✅ O rientieren Sie sich an globalen Standards: Organisationen müssen sich mit globalen Standards und Richtlinien wie den KI-Ethikrichtlinien der UNESCO vertraut machen, die vier Grundwerte betonen, darunter Menschenrechte und Menschenwürde, Vielfalt und Inklusion, friedliche und gerechte Gesellschaften und das Gedeihen der Umwelt.
✅ Fördern Sie Offenheit und Transparenz: Unternehmen müssen die Transparenz der KI-Nutzung und -Entwicklung fördern, um Vertrauen bei ihren Nutzern und Kunden aufzubauen. Es ist wichtig, dass Unternehmen klar definieren, wie KI-Systeme funktionieren, wie sie Entscheidungen treffen und wie sie Daten sammeln und nutzen.
✅ Bewerten und überwachen Sie KI-Systeme konsequent: Schließlich ist die konsequente Bewertung und Überwachung von KI-Systemen von entscheidender Bedeutung, damit sie den festgelegten KI-Standards und -Richtlinien entsprechen und ethisch vertretbar sind. Daher müssen Unternehmen regelmäßig KI-Bewertungen und -Audits durchführen, um Risiken ethischer Bedenken zu vermeiden.
Schlussfolgerung
Während generative KI erhebliche Vorteile bietet und zahlreiche Sektoren revolutioniert, ist das Verständnis und die Auseinandersetzung mit den damit verbundenen ethischen Bedenken entscheidend für die Förderung einer verantwortungsvollen und sicheren Nutzung von KI.
Die ethischen Bedenken im Zusammenhang mit generativer KI, wie z.B. Urheberrechtsverletzungen, Verletzungen des Datenschutzes, Verbreitung schädlicher Inhalte und mangelnde Transparenz, erfordern strenge Vorschriften und ethische Richtlinien, um die richtige Balance und eine robuste und verantwortungsvolle Nutzung von KI zu gewährleisten.
Unternehmen können das maximale Potenzial der KI mit minimalen bis gar keinen ethischen Risiken und Bedenken ausschöpfen, indem sie ethische Regeln und Richtlinien einführen und entwickeln und die besten KI-Praktiken befolgen.