Künstliche Intelligenz (KI) ist aus unserem Leben nicht mehr wegzudenken, von virtuellen Assistenten wie Siri und Alexa bis hin zu selbstfahrenden Autos. Doch mit der zunehmenden Nutzung von KI-Systemen steigt auch die Möglichkeit der Diskriminierung. Wer sollte für diese Diskriminierung verantwortlich gemacht werden? Ist es die Schuld des KI-Systems selbst, oder tragen auch Entwickler, Programmierer, Unternehmen und Organisationen die Schuld?

Verständnis von AI und Diskriminierung

Um herauszufinden, wer für KI-Diskriminierung verantwortlich ist, ist es wichtig, zunächst zu verstehen, was das ist. KI-Diskriminierung liegt vor, wenn ein System eine bestimmte Gruppe von Menschen aufgrund bestimmter Merkmale wie Rasse, Geschlecht oder sozioökonomischem Status benachteiligt. Algorithmen des maschinellen Lernens sind darauf ausgelegt, Muster zu erkennen und diese Muster zu nutzen, um Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Wenn diese Algorithmen jedoch auf voreingenommenen Datensätzen beruhen, kann die Ausgabe des KI-Systems diese Voreingenommenheit aufrechterhalten.

Was ist KI-Diskriminierung?

Die Diskriminierung durch KI ist kein neues Phänomen. In der Vergangenheit waren KI-Systeme dafür bekannt, marginalisierte Gemeinschaften zu diskriminieren. So kann es sein, dass KI in der Dermatologie bei dunkleren Hautfarben nicht so gut funktioniert oder dass die Gesichtserkennungstechnologie Schwierigkeiten hat, Gesichter von Menschen bestimmter Rassen zu erkennen. Die Voreingenommenheit kann auch subtiler sein, etwa wenn bestimmte Stellenanzeigen nur für bestimmte Geschlechter oder Rassen angezeigt werden. Eine solche Diskriminierung führt zu systembedingten Ungleichheiten und verschärft die sozialen Ungerechtigkeiten.

Wie AI-Systeme Vorurteile lernen

KI-Systeme können aus den ihnen zur Verfügung gestellten Daten Vorurteile lernen. Wenn ein KI-System beispielsweise mit Daten trainiert wird, die gegen eine bestimmte Gruppe gerichtet sind, wird das System diese Voreingenommenheit beibehalten und voreingenommene Ergebnisse produzieren. Rekurrente neuronale Netze (RNN) sind besonders anfällig für das Erlernen von Diskriminierung, da sie historische Daten verwenden, die möglicherweise frühere Vorurteile widerspiegeln und nicht die aktuellen Gegebenheiten. Außerdem könnten KI-Systeme in den historischen Daten eingebettete Vorurteile wie negative Stereotypen und unbewusste Vorurteile aufgreifen.

Es ist wichtig zu wissen, dass KI-Systeme nicht von Natur aus diskriminierend sind. Vielmehr ist die Voreingenommenheit ein Ergebnis der Daten, die in das System eingespeist werden. Daher muss unbedingt sichergestellt werden, dass die Datensätze, die zum Trainieren von KI-Systemen verwendet werden, vielfältig und repräsentativ für alle Gruppen der Gesellschaft sind.

Beispiele für KI-Diskriminierung in der realen Welt

Beispiele für KI-Diskriminierung in der realen Welt sind nicht schwer zu finden. Einer der bekanntesten Fälle von KI-Diskriminierung ereignete sich 2018, als festgestellt wurde, dass Amazons KI-gestütztes Rekrutierungstool Frauen benachteiligt. Das KI-System war so programmiert, dass es aus Lebensläufen lernte, die dem Unternehmen über einen Zeitraum von 10 Jahren vorgelegt wurden. Aufgrund des tief verwurzelten Sexismus in der Technologiebranche hatten die Lebensläufe von männlichen Bewerbern eine höhere Chance, in die engere Auswahl zu kommen, als die Lebensläufe von weiblichen Bewerbern. So lernte das KI-System, die Diskriminierung von Frauen aufrechtzuerhalten.

Ein weiteres Beispiel für KI-Diskriminierung ist der Einsatz von Predictive Policing. Predictive Policing-Algorithmen nutzen historische Verbrechensdaten, um vorherzusagen, wo zukünftige Verbrechen wahrscheinlich auftreten werden. Diese Daten sind jedoch oft voreingenommen gegenüber farbigen Bevölkerungsgruppen, die überproportional häufig Ziel von Strafverfolgungsmaßnahmen sind. Infolgedessen setzen Predictive Policing-Algorithmen die Diskriminierung dieser Gemeinschaften fort, indem sie Polizeiressourcen in ihre Nachbarschaften lenken, was zu verstärkter Überwachung und Schikanen führt.

KI-Systeme können auch dazu verwendet werden, die Diskriminierung am Arbeitsplatz zu verstärken. Wird beispielsweise ein KI-System zur Bewertung von Stellenbewerbern eingesetzt, kann es versehentlich bestimmte Gruppen auf der Grundlage ihrer Lebensläufe oder Social-Media-Profile diskriminieren. Dies kann schwerwiegende Folgen für die Vielfalt und Inklusivität des Arbeitsplatzes haben.

Insgesamt ist klar, dass KI-Diskriminierung ein ernstes Problem ist, das angegangen werden muss. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass KI-Systeme so konzipiert und trainiert werden, dass sie fair und unvoreingenommen sind, um das Fortbestehen systemischer Ungleichheiten und sozialer Ungerechtigkeiten zu verhindern.

Die Rolle von Entwicklern und Programmierern

Die Entwickler und Programmierer sind die Hauptverantwortlichen für die Entwicklung von KI-Systemen. Als solche müssen sie für die Beseitigung von KI-Diskriminierung verantwortlich gemacht werden. Sie spielen eine entscheidende Rolle dabei, sicherzustellen, dass KI-Algorithmen fair und unvoreingenommen sind.

Gestaltung von KI-Systemen mit Blick auf Fairness

Entwickler und Programmierer müssen darauf achten, Algorithmen zu entwickeln, die nicht zu systemischer Diskriminierung führen, und sie sollten die Grundsätze der erklärbaren KI und der Datentransparenz anwenden. Sie sollten verschiedene Datensätze erstellen und die Ergebnisse auf Anzeichen von Diskriminierung überwachen. Ein Algorithmus, der beispielsweise bei der Kreditbewertung eingesetzt wird, muss bei der Bewertung der Kreditwürdigkeit von Einzelpersonen disparate Auswirkungen vermeiden, d. h. er darf Menschen nicht aufgrund ihrer Rasse, Religion oder ihres Geschlechts übermäßig benachteiligen.

Umgang mit unbewussten Vorurteilen in der KI-Entwicklung

Unbewusste Voreingenommenheit kann leicht in KI-Entwicklungsprozesse eindringen und zu menschlichen Annahmen führen, die in die von Programmierern entwickelten Algorithmen einfließen. Entwickler müssen sich ihrer impliziten Voreingenommenheit bewusst sein und Maßnahmen ergreifen, um deren Auswirkungen auf KI-Systeme abzuschwächen. Eine Möglichkeit, diese Probleme anzugehen, besteht darin, Personen mit unterschiedlichem Hintergrund in KI-Entwicklungsprojekte einzubeziehen. Sie würden nicht nur ihre unterschiedlichen Perspektiven einbringen, sondern auch auf mögliche Vorurteile hinweisen.

Die Bedeutung von vielfältigen Entwicklungsteams

Das Entwicklungsteam ist für den Aufbau und das Training von KI-Systemen verantwortlich. Ein vielfältiges Entwicklungsteam kann dabei helfen, potenzielle Vorurteile zu erkennen und sicherzustellen, dass KI-Systeme fair gestaltet sind. Unterschiedliche Perspektiven und Erfahrungen der verschiedenen Teammitglieder können zur Entwicklung von blinden Flecken und Vorurteilen beitragen.

Die Verantwortung von Unternehmen und Organisationen

Unternehmen und Organisationen, die KI-Systeme einsetzen, müssen sicherstellen, dass diese frei von Vorurteilen und Diskriminierung sind. Sie müssen bei ihrer KI-Entwicklung und ihren Beschaffungsprozessen transparent sein, um sicherzustellen, dass KI-Systeme akzeptablen Standards entsprechen.

Ethische KI-Richtlinien implementieren

Unternehmen und Organisationen sollten ethische KI-Richtlinien einführen, die vorschreiben, dass KI-Systeme frei von Diskriminierung sein müssen. Die Richtlinien sollten für alle Personen und Gruppen gelten, unabhängig von Rasse, Geschlecht, Religion oder sexueller Orientierung. Sie müssen klare Richtlinien für eine verantwortungsvolle Datenverwaltung und den Schutz der Privatsphäre enthalten. Ethische Richtlinien werden auch sicherstellen, dass Unternehmen Transparenz und Verantwortlichkeit in Bezug auf die Nutzung von KI-Systemen fördern.

Überwachung von KI-Systemen auf Diskriminierung

Unternehmen sollten ihre KI-Systeme kontinuierlich auf Anzeichen von Diskriminierung überwachen. Sie sollten Metriken verwenden, um diskriminierende Auswirkungen zu erkennen. Eine solche Überwachung würde die Integration von KI in verschiedene Arbeitsabläufe erfordern, damit Unternehmen leichter relevante Daten für ihre Entscheidungen gewinnen können. Sie müssen auf die Herausforderungen der KI-Fairness mit einer Kombination aus Warnsystemen, menschlicher Aufsicht und der Überprüfung von KI-Ergebnissen durch Experten reagieren, um sicherzustellen, dass KI keine Menschengruppen diskriminiert.

Umgang mit Diskriminierung bei KI-gesteuerten Entscheidungen

Die Unternehmen müssen auch sicherstellen, dass die von KI-Systemen getroffenen Entscheidungen transparent und überprüfbar sind. Wenn eine von einem KI-System getroffene Entscheidung angefochten wird, sollte es einen Mechanismus zur Überprüfung der Entscheidung geben. Ebenso müssen die Unternehmen ihre Entscheidungen und die Gründe für die Einführung von KI-Systemen transparent machen.

Rechtliche und regulatorische Rahmenbedingungen

Die rechtlichen und regulatorischen Rahmenbedingungen müssen mit den technischen und ethischen Herausforderungen der KI-Diskriminierung Schritt halten. Es gibt keinen einheitlichen Ansatz zur Bekämpfung von KI-Diskriminierung in verschiedenen Branchen, daher müssen die rechtlichen Rahmenbedingungen flexibel sein, um sich an alle Szenarien anzupassen.

Aktuelle Gesetze und Verordnungen zur KI-Diskriminierung

Derzeit gibt es nur wenige Gesetze und Vorschriften, die sich ausdrücklich mit der Diskriminierung durch KI befassen. Es gibt einige grundlegende Prinzipien wie die Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR), die auf den Schutz der Privatsphäre und des Eigentums an personenbezogenen Daten abzielt, und die ethischen Leitlinien der Europäischen Kommission für KI, die von KI-Systemen die Einhaltung der Grundrechte verlangen . Es besteht jedoch ein Bedarf an umfassenderen und spezifischeren Vorschriften, die die faire und ethische Nutzung von KI in verschiedenen Bereichen fördern, insbesondere was die Funktionsweise von KI-Algorithmen betrifft.

Die Notwendigkeit einer neuen Gesetzgebung

Experten schlagen vor, eine neue Gesetzgebung einzuführen, die sich auf Anti-Diskriminierungsvorschriften für KI-Systeme konzentriert. Die Gesetze sollten die Vielfalt der Gruppen und die Intersektionalität von Identitätsmerkmalen berücksichtigen und verschiedene Arten von KI-Anwendungen in Betracht ziehen. Die Gesetzgebung könnte darauf abzielen, sicherzustellen, dass jede absichtliche oder unabsichtliche Diskriminierung, die beim Einsatz von KI-Systemen auftritt, so schnell wie möglich verhindert oder angegangen wird.

Internationale Bemühungen zur Bekämpfung von AI-Diskriminierung

Verschiedene internationale Organisationen wie die OECD, die UNESCO und die EU haben die Notwendigkeit erkannt, die KI-Diskriminierung zu bekämpfen. Die OECD hat die Regierungen aufgefordert, Standards für die Offenlegung von Daten zu verabschieden, um den Einzelnen vor versteckter Diskriminierung in KI-basierten Systemen zu schützen. Dies ist nur eine der vielen Bemühungen, die darauf abzielen, einen internationalen Regelungsrahmen zu schaffen, der die Zuverlässigkeit der KI verbessert und eine faire und ethische Nutzung auf der ganzen Welt gewährleistet.

Fazit

Das Wachstum von KI-Systemen hat Auswirkungen auf die Zukunft von Arbeit, Wirtschaft und Menschenrechten. KI muss jedoch fair und unvoreingenommen sein, um sicherzustellen, dass die Vorteile der KI allen zugutekommen. Entwickler und Programmierer müssen bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Algorithmen, die keine systembedingte Diskriminierung und Voreingenommenheit fördern, eine Vorreiterrolle übernehmen, aber auch Unternehmen und Organisationen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme frei von Diskriminierung sind und dass sie sie auf ethische und transparente Weise einsetzen. Regierungen und internationale Organisationen müssen zusammenarbeiten, um einen angemessenen rechtlichen Rahmen zu schaffen, der eine faire und ethische Nutzung von KI gewährleistet. Nur durch gemeinsame Anstrengungen kann gewährleistet werden, dass bei Diskriminierung durch KI-Systeme schnell gehandelt wird und alle Verantwortlichen für diskriminierende KI zur Rechenschaft gezogen werden.