Nachricht Diskussionspapier zur verantwortungsvollen Entwicklung und Nutzung generativer KI

Seite teilen

  • Generative KI
  • Digitalisierung
  • Datenschutz
  • Big Data
Seit der allgemeinen Verfügbarkeit von Programmen wie ChatGPT oder Dall-E werden Risiken und Chancen generativer künstlicher Intelligenz (KI) intensiv diskutiert. Durch ihre Fähigkeit, Texte, Bilder und Videos zu erstellen, kann sie den Alltag der Menschen enorm unterstützen, aber auch für Deep Fakes oder Propaganda missbraucht werden. Zudem ist jede generative KI ein Abbild der ihr zugrunde liegenden Trainingsdaten und der vorher festgelegten Ziele ihrer Entwicklung. Beides entzieht sich der Kontrolle durch Institutionen und Normen. Inzwischen gibt es erste Ansätze, der Intransparenz oder der Nichtobjektivität (Bias) generativer KI entgegenzuwirken.

Allerdings warnen die Autorinnen des heute veröffentlichten Diskussionspapiers der Nationalen Akademie der Wissenschaften Leopoldina vor überzogenen Erwartungen an diese Ansätze. Mit der Publikation „Generative KI – jenseits von Euphorie und einfachen Lösungen“ werfen sie einen realistischen Blick auf die Möglichkeiten und Herausforderungen bei der Entwicklung und Anwendung generativer KI.

In dem Diskussionspapier plädieren die Autorinnen für einen nüchternen und abwägenden Blick auf Technologien und Tools, die die Transparenz generativer KI erhöhen und Verzerrungen aufdecken oder minimieren sollen. Als Beispiel nennen sie den Umgang mit Bias: Ohne aktives Gegensteuern spiegeln KI-Systeme die jeweiligen gesellschaftlichen und kulturellen Verhältnisse ihrer Datenbasis und die darin enthaltenen Wertvorstellungen und Ungleichheiten wider. Ob und auf welche Weise diesem Bias in der Programmierung aktiv entgegengewirkt werden soll, ist jedoch keine triviale Entscheidung, so die Autorinnen. Sie erfordert sowohl technisch-mathematische als auch politisch-ethische Expertise und sollte nicht allein den Entwicklerinnen und Entwicklern überlassen werden.

Auch die bisherigen Ansätze, der Intransparenz generativer KI entgegenzuwirken, sind nur oberflächlich betrachtet eine Lösung: Für die Nutzerinnen und Nutzer ist oft nicht nachvollziehbar, wie generative KI arbeitet. Ein noch junges Forschungsfeld ist die sogenannte erklärbare KI: Hier werden Verfahren entwickelt, die KI-generierte Vorschläge oder Entscheidungen im Nachhinein begreiflich machen sollen. Die Autorinnen weisen jedoch darauf hin, dass die so zustande kommenden Erklärungen ebenfalls nicht verlässlich sind, auch wenn sie schlüssig klingen können. Erklärbare KI-Systeme können sogar bewusst manipuliert werden. Die Autorinnen betonen deshalb, dass generative KI dort, wo Transparenz unverzichtbar ist (beispielsweise im juristischen Kontext), nur mit äußerster Vorsicht eingesetzt und entwickelt werden sollte.

Die Autorinnen erläutern außerdem, welche vielfältigen Täuschungspotenziale im Zusammenhang mit generativer KI bestehen, z. B. wenn Nutzerinnen und Nutzern nicht bewusst ist, dass sie mit einer KI kommunizieren, aber auch wenn sie nicht wissen, was eine KI leisten kann und was nicht. Oft neigen Nutzerinnen und Nutzer dazu, der KI menschliche Fähigkeiten wie Bewusstsein oder Verständnis zuzuschreiben. Die Qualität, Einfachheit und Geschwindigkeit, mit der heute Texte, Bilder und Videos generiert werden können, eröffnen neue Dimensionen des möglichen Missbrauchs, z. B. wenn generative KI für Propaganda oder kriminelle Zwecke eingesetzt wird.

Das Diskussionspapier widmet sich zudem Fragen des Datenschutzes. Der Erfolg generativer KI basiert zum Teil auch darauf, dass personenbezogene Daten der Nutzerinnen und Nutzer erfasst und verwertet werden. Es gibt bisher jedoch kein überzeugendes Konzept, wie die Entscheidungshoheit der Nutzerseite über die Weitergabe und Verwendung ihrer Daten gewahrt werden kann, so die Autorinnen.

Publikationen in der Reihe „Leopoldina-Diskussion“ sind Beiträge der genannten Autorinnen und Autoren. Mit den Diskussionspapieren bietet die Akademie Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern die Möglichkeit, flexibel und ohne einen formellen Arbeitsgruppen-Prozess Denkanstöße zu geben oder Diskurse anzuregen und hierfür auch Empfehlungen zu formulieren.

Das Diskussionspapier wurde von der Philosophin Judith Simon, Professorin für Ethik in der Informationstechnologie an der Universität Hamburg, der Rechtswissenschaftlerin Indra Spiecker gen. Döhmann, Professorin für das Recht der Digitalisierung an der Universität zu Köln, und Leopoldina-Mitglied Ulrike von Luxburg, Informatikerin und Professorin für Theorie des Maschinellen Lernens an der Eberhard Karls Universität Tübingen, erarbeitet. Die drei Wissenschaftlerinnen sind Mitglieder der Leopoldina-Fokusgruppe „Digitalisierung“.

Die Leopoldina verwendet Cookies

Wir setzen auf unserer Website Cookies ein. Einige von ihnen sind notwendig (funktionale Cookies), während andere nicht notwendig sind, uns aber helfen unser Onlineangebot zu verbessern und wirtschaftlich zu betreiben. 

Sie können in den Einsatz der nicht notwendigen Cookies mit dem Klick auf die Schaltfläche "Alle Akzeptieren" einwilligen oder per Klick individuelle Einstellungen vornehmen und diesen per “Auswahl übernehmen” zustimmen. 

Sie können diese Einstellungen jederzeit aufrufen und Cookies auch nachträglich abwählen.

Funktional

Diese Cookies sind technisch erforderlich, um folgende Kernfunktionalitäten der Website bereitstellen zu können:

  • Darstellung der Website
  • Anonymisierung von IP-Adressen innerhalb von Logfiles
  • Status-Cookie-Zustimmung
Komfort

Neben notwendigen Cookies setzen wir zudem Cookies ein, um Ihnen die Nutzung der Website angenehmer zu gestalten. Akzeptieren Sie diese Cookies, werden externe Medien ohne weitere Zustimmung von Ihnen geladen.

Tracking

Mithilfe von Statistik-Cookies können wir die Inhalte und Services unserer Website besser an Ihre Interessen und Bedürfnisse anpassen. Für Statistiken und Auswertungen setzen wir das Produkt etracker ein.

Warnung vor externen Links

Die Nutzung dieses Teildienstes erfordert ihre Einwilligung in die Verarbeitung zusätzlicher personenbezogener Daten durch einen selbständigen Verantwortlichen: Matterport Inc., 352 E. Java Drive, Sunnyvale, CA 94089, USA. Es gelten folgende Datenschutzhinweise: https://matterport.com/de/node/44. Mit der Einwilligung durch Klick auf „Ok“ kann auch eine Übermittlung von personenbezogenen Daten in ein Land außerhalb der Europäischen Union erfolgen. Die Einwilligung ist freiwillig. Eine Ablehnung führt zu keinen Nachteilen. Eine erteilte Einwilligung kann jederzeit mit Wirkung für die Zukunft widerrufen werden.

Ich bin damit einverstanden, dass bei Nutzung dieses Teildienstes zusätzliche personenbezogene Daten verarbeitet werden. Dabei verarbeitete Datenkategorien: technische Verbindungsdaten des Serverzugriffs (IP-Adresse, Datum, Uhrzeit, abgefragte Seite, Browser-Informationen), Daten zur Erstellung von Nutzungsstatistiken und Daten über die Nutzung der Website sowie die Protokollierung von Klicks auf einzelne Elemente. Zweck der Verarbeitung: Auslieferung von Inhalten, die von Dritten bereitgestellt werden. Rechtsgrundlage für die Verarbeitung: Ihre Einwilligung nach Art. 6 (1) a DSGVO, Art. 49 DSGVO. Verantwortlicher für die Datenverarbeitung Matterport Inc., 352 E. Java Drive, Sunnyvale, CA 94089, USA. Es gilt die Datenschutzerklärung von Matterport Inc.: https://matterport.com/de/node/44.

Seite besuchen ▸