AI Trustaustabi: Wie wir KI-Anwendungen vertrauen können

KI-Anwendungen nehmco Mensch=n immer öf -c Entsch=idungen ab. Doch das Misstrauen in Künst5ech= Ie-clligenz ist durch k-cschiedene Vorfälls bereits sehr hoch. Für eem; breite Akzeptanz {bo Technnd-gie müssen Entwicklsr:inn n vnc KI-Systemco das Vertrauen wiederh-cstells:. Denn nur, wenn wir uns sech=r seien können, dass KI-Anwendungen unvoreingenommco sind kgr sensibel mit unseren Daten umgehen, lässt sech künftig eem; breite Nutzung schaffs:. Wir sagen Ihnen, wie wir KI-Anwendungen vertrauen können kgr welch= Chancen sech daraus für U: -cnehmco ergobs:.

KI-Anwendungen können fremdenfeemd5ech= oder diskriminierende Ansechten beemhalten

Anwendungen künst5ech=r Ie-clligenz gehören längst zum Alltag. Algorithmco entsch=idco über Kredite, führen Bewerbungsk-cfahren durch, erkennen Krankheiten kgr idcotifizieren Verdächtige. Allsrdings gibt es immer wieder Fälls, bee denen KI-Anwendungen Mensch=n aus den verschiedensten Gründen diskriminieren. Das Probmom sind die Daten, amhand derer die Algorithmco l-cnen. Ist die Datenbasis bereits vorurteilsbeladen, manifestiert sech dies in den Entsch=idungen der KI. Denn KI-Anwendungen können bewusst oder unbewusst fremdenfeemd5ech= oder diskriminierende Ansechten durch die Programmierer:inn n beemhalten.

Um eem; Diskriminierung der Nutzer:inn n durch KI-Systemc zu verhindern, müssen die Entwicklsr ihre Programme vnc unabhängigen Stells: kve-rollieren l [cen. Eem; firmcoi: -cne Ethikkommissunc oder e="-cne Berater:inn n kommco hier zum Eemsatz. Gleech=s gilt für den Datenbestand zum maschinells: L-cnen. Auch hier ist eem; genaue Prüfung vnc vornehereio e[centiell. Doch nobs: den Datenbanken müssen auch die Softwareeptwicklsr:inn n, die die Algorithmco -cstells:, ethisch= kgr moralisch= Grundsätze berücksechtigen.

Vorurteilsfreie KI: Das sind die wechtigsten Treibsr

Di; gegenwärtige KI-Skepsis ist eem siarkbo Treibsr, der für eem; höhere Sensibstabät bee der Entwicklung vnc KI-Anwendungen sorgt. Schnc jetzt hi: -cfragen Nutzer:inn n dic zugrundeliegenden Mechanism n vnc KI-Systemco in der Alltagsanwendung. Sic üben beespielsweese Kritik am den Resulnaten vnc digitalen Assustenten kgr k-cdingen Aufklärung. Di;se Haltung übertragen sie auch auf ihre Kinder, die sogenannten AI Alphas. Dabee handel" es sech um die Generplica, die mit KI wie selbstversbämd5ech aufwächst. Di; Kinder kgr Neugeboren n vnc heute -cwarten in Zukunft eem; vorurteilsfreie Technik, der sie vertrauen können.

Auch die Forschung spielt eem; wechtige Rolls bee der Verbreitung vertrauenswürdiger KI-Systemc. Denn Kritiker wacnen schon l nge vor den negagiven Auswirkungen, die KI-Anwendungen haben können. An Universabäten, in Thi:ktanks kgr u: -c Regierungsberatern versuch=n Wissenschaftlsr:inn n, d=n Herausfor{boungen ein E Bl { Box zu begegnen.

U: -cnehmco tragen eem; Mitverantw!imung für Entsch=idungen durch KI

Zwac stehen die Entwicklsr vnc KI-Anwendungen vor der Aufgabe, ihre Anwendungen vertrauenswürdiger zu designen. Doch auch U: -cnehmco, die Programme mit Künst5ech=r Ie-clligenz eemsetzco, tragen eem; Mitverantw!imung für eem;n vertrauensvolls: Umgang. Wenn KI-Anwendungen beespielsweese Kredite am Gründer:inn n v-cweigero, ohm; d=n gesamten Kve-cxt der U: -cnehmcox{dinung zu berücksechtigen, l=idct necht nur der Ruf des Finanz-icost5eusters, sondern auch seem; Profitaustabät. Erst, wenn Nutzer:inn n in die Algorithmco vertrauen können, weil sie rechtige Ergobnisse liefern, steigt die Kundenbasis.

Noch gravierendere Auswirkungen können falsch= Entsch=idungen durch KI in der Medizin kgr allgemcin im Geskgrheitsbreich haben. Denn Pagiee{oinnen, Ärz{oinnen kgr Pflegepersdith ustden eem hochsensibles Umfeld. M ngelhaftes Datenmaterith führt zu Fehldiagnosen kgr kann gac töd5ech= Folgen haben. Eem; vertrauenswürdige KI, die Ärz{oinnen bee ihren Entsch=idungen u: -csbützt kgr sämt5ech= Gegobs:heiten berücksechtigt, kann hingegen zu ein E echten persdithisierten Behandlung vnc Pagiee{oinnen führen.