Lauter Ruf nach Regulierung

Künstliche Intelligenz unter Kontrolle?

Im Rahmen der Diskussionen um Künstliche Intelligenz (KI) wird vor allem der Ruf nach einer gesetzlichen Regulierung immer lauter, die für die Sicherheit und Transparenz entsprechender Lösungen sorgen soll.

Künstliche Intelligenz unter Kontrolle?

Wenn von Künstlicher Intelligenz gesprochen wird, dann sind oft Funktionen gemeint, die Menschen dabei helfen, ihre täglichen Aufgaben im Arbeitsleben besser zu bewältigen.

Bereits am 15. November 2018 hat die Bundesregierung ihre „Strategie Künstliche Intelligenz“ beschlossen. Was ist seitdem geschehen? Wie hat sich das Thema „KI“ im vergangenen Jahr in Deutschland entwickelt? „Nach unserer Wahrnehmung im geschäftlichen Alltag sind in vielen Unternehmen bereits erste KI-basierte Technologien angekommen und es werden dort entsprechende Erfahrungen gesammelt“, berichtet Marcus Metzner, Chief Marketing Officer von Arvato Systems. Auch in speziellen Markt- und Branchenlösungen sollen sich immer häufiger KI-Features finden.

Dass sich Deutschland zunehmend mit KI beschäftigt, stellt auch Hans-Peter Sailer, Machine Learning Reply, fest: „Nicht nur neue Professuren und Studiengänge mit dem Schwerpunkt ‚KI‘ werden geschaffen, auch die Fördermaßnahmen und wachsende Zahl an Start-ups in Deutschland locken so hochqualifizierte Fachkräfte im digitalen Bereich.“ Gerade Berlin und München hätten sich als KI-Standorte etabliert. Von dieser Entwicklung könnten wiederum auch etablierte Unternehmen profitieren.

Glaubt man einer aktuellen PwC-Studie, setzen allerdings erst sechs Prozent der Unternehmen in Deutschland Künstliche Intelligenz ein oder implementieren derzeit KI-Systeme, auch wenn die Wahrnehmung eine andere sein sollte. Könnte es mitunter vielleicht am Fachkräftemangel liegen? Laut Florian Baumann muss dieser Mangel an Experten heutzutage kein Bremsfaktor mehr sein, da KI-Systeme bereits „out of the box“ einsatzbereit seien und sogar fertige KI-Algorithmen enthielten, mit denen Unternehmen schnell Erfolge erzielen könnten. Vielmehr sieht der CTO Automotive & AI bei Dell Technologies ein Hemmnis in der teilweise noch fehlenden Überzeugung von Entscheidungsträgern hinsichtlich des Return on Investment (ROI), obgleich dieser im Vorfeld klar definiert und innerhalb eines Proof of Concepts (PoC) entsprechend validiert werden könnte. Da warten viele Unternehmen lieber erst einmal ab, bis andere Firmen den „KI-Schritt“ gewagt und erfolgreich Projekte umgesetzt haben.

Bedenken zeigen sich außerdem hinsichtlich der Vertrauenswürdigkeit von KI. „Die Verantwortlichen in den Unternehmen machen sich Gedanken, ob sie Künstlicher Intelligenz vertrauen können und ob die neuen Technologien allen rechtlichen Vorschriften entsprechen“, weiß Wolfgang Hildesheim, Director Watson, Data Science & Artificial Intelligence Leader bei IBM in der DACH-Region. Zentral sei auch die Frage, ob und wie sich die Entscheidungen von selbstlernenden Maschinen nachvollziehen und überprüfen ließen.

Sukzessive KI-Einführung sinnvoll

Wenn von Künstlicher Intelligenz gesprochen wird, dann sind oft Funktionen gemeint, die Menschen dabei helfen, ihre täglichen Aufgaben im Arbeitsleben besser zu bewältigen. Es geht darum, Daten und Informationen aufzunehmen, diese zu verstehen, daraus Schlüsse zu ziehen, zu lernen und zu interagieren. „Damit kann unsere Entscheidungsfindung unterstützt werden“, so Hildesheim, „und es können zusätzliche Erkenntnisse aus Daten gewonnen und bereits vorhandenes Wissen für Millionen von Menschen nutzbar gemacht werden.“ Ferner werden Prozesse durch automatisierte Schritte effizienter.

Die Einsatzbereiche von KI sind dabei vielfältig. Klassischerweise denkt man direkt an Chatbots oder generell an digitale Assistenten. Aber das können auch autonome Fahrzeuge sein, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz den richtigen Weg einschlagen. Eine Bank beispielsweise dürfte im Jahr auf Hunderte von Millionen Interaktionen im Web, mobil, am Schalter oder am Geldautomaten kommen. Jede dieser Interaktionen kann mithilfe von KI persönlich auf den einzelnen Kunden zugeschnitten werden. Ebenso greift das Gesundheitswesen mittlerweile verstärkt auf entsprechende Technologien zurück. So nutzt etwa das Transnational Genomics Research Institute (TGen) KI, um die gewaltigen Informationsmengen an Genomstrukturen zu untersuchen. Diagnosen, die zuvor Monate oder gar Jahre benötigt haben, können damit in 24 Stunden durchgeführt werden. Im Fall von Erkrankungen, die eine individuelle Behandlung erfordern, kann KI Leben retten.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 03/2020. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Es gibt aber nicht „das eine ideale KI-Projekt, das zu jedem Unternehmen passt“, betont Marcus Metzner. „Je nachdem, auf welcher digitalen Reifestufe sich ein Unternehmen befindet, können unterschiedliche Projekte sinnvoll und verschiedene Maßnahmen erforderlich sein.“ Wie überhaupt bei der Digitalisierung, empfehle sich auch für den KI-Einsatz eine sukzessive Einführung. Unternehmen sollten zunächst mit kleineren Projekten starten und erst später größere Initiativen in Angriff nehmen.

Nutzer nicht außer Acht lassen

Um die wahren KI-Fähigkeiten bzw. -Kompetenzen eines Anbieters zu erkennen, sollten sich Interessenten zwei Fragen stellen. Erstens: Existiert ein valides Beratungskonzept? Das ist laut Metzner wichtig, weil ein guter Dienstleister auf die individuellen Anforderungen eines Kunden eingehen muss und dabei nicht das technisch Machbare, sondern die sinnvollste Lösung im Fokus stehen sollte. Und zweitens: Wurden KI-Projekte bereits erfolgreich realisiert? An ganz konkreten Anwenderbeispielen lässt sich schließlich gut erkennen, inwieweit ein Anbieter die bestehenden Möglichkeiten von KI auch tatsächlich zu praktisch einsetzbaren Services macht und diese nutzbringend in die bestehende IT-Landschaft des Kunden integriert. Ferner lässt sich ein guter Anbieter von KI-Lösungen daran erkennen, „dass er in kleinen Schritten schnell – innerhalb von Wochen – erste einfache KI-Anwendungen entwickelt und ‚live‘ schalten kann“, ergänzt Wolfgang Hildesheim. Alle diese Anwendungen seien „narrow KI“ mit niedrigem Risiko und kleinen Automatisierungen, die der Mensch komplett kontrolliert.

Klassische Fallstricke beim Aufsetzen von KI-Projekten im Unternehmensalltag sind insbesondere eine anfangs fehlende Anforderungsanalyse, was später viele Probleme nach sich ziehen kann. Außerdem dürfen die Nutzer bei einem KI-Projekt keinesfalls außer Acht gelassen werden. Laut Hans-Peter Sailer sollte der Mehrwert des Projekts von Beginn an klar kommuniziert werden, um Widerstände oder Ablehnungen zu vermeiden. Erfahrungsgemäß seien Workshops hilfreich, in denen man anhand konkreter Anwendungsfälle eine Roadmap erstelle und diese mit multidisziplinären Teams umsetze.

Bei der technischen Implementierung ergeben sich die größten Stolpersteine typischerweise „während der Integration verschiedener Teilsysteme zu einer Gesamtlösung“, spricht Kay Knoche, Principal Solution Consultant bei Pegasystems, aus Erfahrung. „Software-Hersteller bieten getrennte Komponenten zur Anbindung von Datenquellen, zur Entwicklung analytischer Modelle und zur Integration in operative Bestandssysteme wie das Customer Relationship Management (CRM) oder die Webinfrastruktur an.“ Gerade wenn eine der Komponenten einen Release-Wechsel durchlaufe, sei der Integrationsaufwand hoch.

KI-Observatorium gestartet

Neben den Stolperfallen bei der Implementierung bergen Künstliche Intelligenzen auch das eine oder andere Risiko. Vor allem die Erstellung und Auswertung von Inhalten – und damit ein möglicher Datenmissbrauch – sowie reine Entscheidungen basierend auf vermeintlicher Intelligenz der Maschinen sollten kritisch betrachtet werden. „Es ist wichtig, sich nicht komplett auf KI-Systeme zu verlassen“, betont Hans-Peter Sailer, „sondern immer wieder zu hinterfragen.“

Es verwundert nicht, dass im Rahmen der Diskussionen um KI somit der Ruf nach einer gesetzlichen Regulierung von Künstlicher Intelligenz immer lauter wird – Stichwort „KI-Governance“. Doch inwieweit sollte es wirklich entsprechende Vorschriften und Gesetze zur Regulierung in Sachen „Ethik“, „Sicherheit“ und „Datenschutz“ geben, ohne die Systeme in ihrer Funktion einzuschränken? „KI muss gesetzlich reguliert sein“, fordert Kay Knoche, wobei die Notwendigkeit für politische Eingriffe seiner Ansicht nach je nach Anwendungsbereich unterschiedlich stark ausgeprägt sein sollte. „Kommt KI beispielsweise beim Online-Dating zum Einsatz, ist der Staat eigentlich nicht gefragt, während bei der Verbrechensbekämpfung die Sache ganz anders aussieht“, so der Experte.

Laut Wolfgang Hildesheim hat die von der Europäischen Union zum Thema „KI“ eingesetzte High Level Expert Group bereits Anfang April 2019 eine der weltweit ersten staatlich initiierten Leitlinien für die Entwicklung und Umsetzung von Ethik in der KI veröffentlicht. Aktuell in Vorbereitung sei ein Weißbuch zum Thema „KI“, das sich u.a. auch den Risiken der Technologie widmen soll. Das Thema „Ethik“ spiegle sich ebenso in der Arbeit der Enquete-Kommission „Künstliche Intelligenz“ des Bundestages wider. „Wenn wir neue Technologien – hier KI – zur Marktreife bringen, müssen wir zunächst die Voraussetzungen für den verantwortungsbewussten Einsatz dieser Technologien schaffen“, begründet der Experte die Teilnahme von IBM u.a. an der Enquete-Kommission. Hildesheim selbst ist gar Mitglied der Steuerungsgruppe zur Erarbeitung einer „Normierungsroadmap KI“ für Deutschland, die sich im Auftrag der Bundesregierung mit den ethischen, technischen und wirtschaftlichen Rahmenbedingungen befasst, um Deutschland im Bereich „KI“ erfolgreich ins 21. Jahrhundert zu führen.

Er begrüßt es, dass sich ebenso das Bundesarbeitsministerium (BMAS) mit dem Einsatz von KI in der Arbeitswelt beschäftigt – Stichwort „KI-Observatorium“, das erst jüngst eröffnet wurde. „Wir selbst haben zusammen mit Verdi und der Universität Maastricht eine Studie angestoßen, die sich mit dem Thema beschäftigt.“ Die Studie werde auch vom BMAS unterstützt. Beim Thema „KI und Arbeitswelt“ vermutet Hildesheim viele Gemeinsamkeiten, deshalb bringe sein Unternehmen entsprechende Erfahrungen auf dem Gebiet gerne im KI-Observatorium ein.

Soweit Hans-Peter Sailer bekannt ist, sind zunächst überschaubare acht Stellen geplant, mit dem Ziel der Erstellung einer KI-Marktanalyse, die ermittelt, wo und wie Künstliche Intelligenz in Deutschland eingesetzt wird. Vorschläge für mögliche gesetzliche Regelungen sollen erst danach abgeleitet werden. Dies erscheint ihm als ein pragmatischer Ansatz mit dem Potenzial, die KI-Technologien schlussendlich gesetzlich und ethisch zu integrieren.

Bildquelle: Getty Images / iStock / Getty Images Plus

©2020Alle Rechte bei MEDIENHAUS Verlag GmbH

Unsere Website verwendet Cookies, um Ihnen den bestmöglichen Service zu bieten. Durch die weitere Nutzung der Seite stimmen Sie der Verwendung zu. Weitere Infos finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.

ok