Bewertung von vertrauenswürdiger KI: Methoden und Herausforderungen

Künstliche Intelligenz (KI) wird immer mehr Teil unseres Lebens, daher wird auch die Bedeutung von Ethik und Vertrauenswürdigkeit in diesen Systemen grösser. Vertrauenswürdige KI (VKI) sorgt dafür, dass KI-Systeme so gestaltet und genutzt werden, dass sie mit menschlichen Werten übereinstimmen. Dabei wird betrachtet, wie KI sich verhält und Entscheidungen trifft. Ziel dieses Artikels ist es, die vorhandenen Methoden zur Bewertung von VKI zu prüfen und eine Klassifikation dieser Methoden zu erstellen.

#Bedeutung von Vertrauenswürdiger KI

Da KI jetzt in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Bildung präsent ist, sind ethische Überlegungen entscheidend. Verhaltenswissenschaften spielen eine Rolle dabei, Ziele wie die Verbesserung der Bildung und die Bekämpfung des Klimawandels zu erreichen. Im Bereich der VKI sorgt sie dafür, dass KI-Systeme gemäss menschlichen Werten funktionieren. Dazu gehört auch, dass die Menschen sich an die Veränderungen anpassen können, die durch KI-Technologien entstehen. Zwei wichtige Leitlinien in diesem Bereich sind die Bewertungsrichtlinien der Europäischen Kommission für Vertrauenswürdige KI (ALTAI) und das KI-Gesetz der Europäischen Union (EU). Diese Rahmenwerke betonen, dass KI auf die Bedürfnisse der Menschen ausgerichtet sein sollte und verschiedene Studienfelder einbeziehen muss.

#Methoden zur Bewertung von Vertrauenswürdiger KI

Dieser Artikel zielt darauf ab, die bestehenden Methoden zur Bewertung von VKI zu klassifizieren. Die Methoden werden in vier Hauptkategorien eingeteilt, je nach dem Automatisierungsgrad:

1. Konzeptionelle Bewertungsmethoden
2. Manuelle Bewertungsmethoden
3. Automatisierte Bewertungsmethoden
4. Semi-automatisierte Bewertungsmethoden

Jede Kategorie legt den Schwerpunkt auf wichtige Themen wie Fairness, Transparenz, Risiko und Verantwortung.

#Konzeptionelle Bewertungsmethoden

Konzeptionelle Bewertungsmethoden verfolgen oft einen hohen Ansatz. Sie bieten Rahmenwerke, um verschiedene Aspekte der VKI über den Lebenszyklus von KI-Systemen hinweg zu betrachten. Obwohl diese Methoden umfassend sein können, bieten sie möglicherweise nicht die notwendigen Details für die praktische Umsetzung. Forscher haben beispielsweise Rahmenwerke vorgeschlagen, die darauf abzielen, Fairness und Konformität in KI-Systemen zu bewerten. Diese Rahmenwerke beinhalten in der Regel die Bestimmung dessen, was Fairness ist, und die Verwendung bestehender ethischer Richtlinien zur Gestaltung des Verhaltens von KI.

#Manuelle Bewertungsmethoden

Manuelle Bewertungsmethoden verwenden Fragebögen zur Bewertung von VKI. Diese Fragebögen stimmen oft mit Vorschriften überein und behandeln verschiedene Prinzipien vertrauenswürdiger KI. Einige Herausforderungen bei manuellen Ansätzen sind der zeitaufwendige Prozess des Ausfüllens dieser Fragebögen und Schwierigkeiten bei der Beschaffung der notwendigen Informationen über die betreffenden KI-Systeme. Dennoch haben Forscher praktische Fragebögen entwickelt, die darauf abzielen, Fairness zu verbessern und Vorurteile in KI-Systemen zu erkennen.

#Automatisierte Bewertungsmethoden

Automatisierte Bewertungsmethoden zielen darauf ab, Bewertungen konsistenter zu gestalten, indem sie sich auf vordefinierte Metriken stützen. Diese Methoden bewerten die technischen Aspekte von vertrauenswürdiger KI, einschliesslich Fairness und Konformität. Automatisierte Methoden wurden entwickelt, die Daten auf Vorurteile analysieren oder die Sicherheit von KI-Systemen automatisch bewerten können. Obwohl diese Methoden effizient sind, stossen sie auf Einschränkungen aufgrund des Mangels an etablierten Metriken für verschiedene Prinzipien vertrauenswürdiger KI.

#Semi-automatisierte Bewertungsmethoden

Semi-automatisierte Bewertungsmethoden kombinieren sowohl automatisierte als auch manuelle Schritte. Diese Ansätze erfordern oft menschliches Eingreifen, um Parameter festzulegen oder Abwägungen zu treffen. Forscher haben Rahmenwerke erstellt, die Fairness messen, während sie menschliche Anpassungen zulassen. Beispielsweise bieten einige Rahmenwerke visuelle Tools, mit denen Benutzer Vorurteile identifizieren und Funktionen anpassen können, um faire Ergebnisse zu erzielen.

#Hindernisse bei der Bewertung von Vertrauenswürdiger KI

Trotz der Fortschritte bei Bewertungsmethoden gibt es weiterhin mehrere Herausforderungen:

1. Vielfalt in den Bewertungsmethoden: Es gibt zahlreiche Bewertungsmethoden für verschiedene Aspekte der VKI, aber diese Methoden entwickeln sich unterschiedlich schnell. Einige Bereiche, wie Fairness, haben besser entwickelte Methoden, während andere, wie allgemeine Sicherheit und Risiko, sich noch in frühen Phasen mit weniger automatisierten Optionen befinden.

2. Fehlende standardisierte Metriken: Es gibt Inkonsistenzen darüber, was in verschiedenen Ansätzen bewertet wird. Diese fehlende Standardisierung behindert die Möglichkeit, universelle Benchmarks für VKI zu haben.

3. Bedarf an spezifischen Bewertungen: Die Bewertung von KI in unterschiedlichen Anwendungsfällen erfordert einzigartige Ansätze. Zum Beispiel kann die Bewertung von medizinischen KI-Systemen von der Bewertung der Systeme im Finanzwesen abweichen.

4. Menschliche Aufsicht: Obwohl automatisierte Methoden existieren, plädieren viele Forscher dafür, menschliche Aufsicht in den Bewertungsprozess zu integrieren. Das stellt sicher, dass Bewertungen die Komplexität der realen Welt und ethische Überlegungen widerspiegeln.

5. Unterschiedliche Bedürfnisse der Stakeholder: Verschiedene Stakeholder benötigen unterschiedliche Transparenzgrade von KI-Systemen. Das bedeutet, dass Methoden und Kriterien je nach Bewertungen der KI-Systeme unterschiedlich sein müssen.

6. Bedarf an externen Audits: Effektive Bewertungsprozesse erfordern oft eine Art von dritter Aufsicht, um Verantwortlichkeit und Transparenz in der Bewertung sicherzustellen.

7. Komplexität der Entwicklung: KI-Systeme, die von mehreren Organisationen erstellt werden, können zu Bewertungsproblemen führen. Wenn KI-Systeme Daten von Dritten nutzen, haben die Produzenten möglicherweise nicht die erforderlichen Informationen für eine gründliche Bewertung.

#Zukünftige Richtungen für die Bewertung von Vertrauenswürdiger KI

In der Literatur wird hervorgehoben, dass zukünftige Bewertungen fortlaufende semi-automatisierte Fähigkeiten integrieren sollten. Dazu gehört die Entwicklung transparenter Modelle, die es menschlichen Experten ermöglichen, Schwellenwerte, Abwägungen und Definitionen einzugeben. Es ist wichtig, Bewertungsmethoden zu schaffen, die auf jeden einzigartigen Anwendungsfall zugeschnitten sind.

Ausserdem gibt es eine Kluft zwischen Industrie-Tools und akademischer Forschung. Viele in der Industrie verwendeten Tools sind nicht peer-reviewed und entsprechen nicht den besten Praktiken, die in der Forschung empfohlen werden. Diese Erkenntnisse zeigen, dass ein Bedarf an standardisierten Bewertungsrahmen besteht, um KI-Systeme effektiv zu bewerten.

Insgesamt ist die Suche nach ethischen Praktiken in der KI ein fortlaufender Prozess. Entscheidungsträger müssen Standards entwickeln, die auf spezifische Anwendungsfälle und Branchen angewendet werden. Diese Standards sollten die unterschiedlichen Perspektiven von KI-Experten, politischen Entscheidungsträgern und Laien berücksichtigen.

#Fazit

Die Bewertung von Vertrauenswürdiger KI ist entscheidend, um sicherzustellen, dass KI-Systeme so entwickelt und genutzt werden, dass sie den menschlichen Werten entsprechen. Die Methoden zur Bewertung variieren stark, und während einige Bereiche Fortschritte machen, gibt es in anderen erhebliche Hindernisse. Zukünftige Bemühungen sollten sich darauf konzentrieren, Bewertungsmethoden zu verbessern, sicherzustellen, dass sie auf spezifische Anwendungsfälle zugeschnitten sind, und die Perspektiven verschiedener Stakeholder zu integrieren. Nur durch diese kombinierten Anstrengungen können wir sicherstellen, dass KI-Systeme nicht nur effektiv, sondern auch verantwortungsbewusst und ethisch sind.