Verantwortungsvolle KI lehren: Ein Workshop-Ansatz

Verantwortliche KI (RAI) bedeutet, sicherzustellen, dass das Design, die Entwicklung und die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) der Gesellschaft zugutekommt, während die potenziellen Risiken verwaltet werden. Fachleute aus der Industrie spielen eine Schlüsselrolle bei der Erreichung der RAI-Ziele. Allerdings fehlen effektive Lehrmittel und Materialien für diese Profis. Dieser Artikel präsentiert eine neue Methode, um RAI zu lehren, die sich darauf konzentriert, Branchenpraktiker durch praxisnahe, interaktive Fallstudien einzubeziehen.

Das Ziel ist es, diesen Praktikern das Wissen und die Fähigkeiten zu vermitteln, die sie brauchen, um RAI-Prinzipien in ihre Arbeit zu integrieren. Darüber hinaus gibt es eine Partnerschaft mit Meta, einem grossen Technologieunternehmen, um RAI-Workshops für deren Mitarbeiter zu erstellen. Das Feedback der Teilnehmer zeigt, dass die Workshops ansprechend waren und sie ein besseres Verständnis für RAI-Konzepte gewonnen haben.

Das wachsende Interesse an verantwortlicher KI hat zu neuen Gesetzen und Richtlinien geführt, wie dem US-Erlass und dem KI-Gesetz der Europäischen Union, die die Bedeutung einer sicheren und fairen Nutzung von KI betonen. Verschiedene Stakeholder, einschliesslich Entwickler, Benutzer und betroffene Gemeinschaften, haben unterschiedliche Interessen und Prioritäten. Um KI-Systeme verantwortungsvoll zu entwickeln, ist es entscheidend, die unterschiedlichen Ansichten dieser Stakeholder zu berücksichtigen. Dieses Engagement hilft, KI-Systeme zu schaffen, die für alle gut funktionieren.

Meta hat die Bedeutung von RAI erkannt und Schritte unternommen, um seine Prinzipien intern zu fördern. Sie haben mit dem Center for Responsible AI der New York University zusammengearbeitet, um Schulungsinhalte zu erstellen und Workshops durchzuführen. Der Fokus liegt darauf, wie man besser mit Partnern und vielfältigen Teams innerhalb der Organisation zusammenarbeiten kann, um RAI-Prinzipien in die tägliche Arbeit zu integrieren.

#Zusammenfassung der Beiträge

Ein wichtiger Beitrag ist die Einführung eines Stakeholder-zuerst Bildungsansatzes, der Fallstudien nutzt, um Engagement und Lernen der RAI-Prinzipien zu fördern. Diese Methode ermutigt zur Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Rollen innerhalb von Organisationen, um ein besseres Verständnis von RAI zu entwickeln.

Ein weiterer Beitrag ist die Zusammenarbeit mit Meta zur Entwicklung von Schulungsinhalten und zur Durchführung von Workshops. Die Partnerschaft stösst auf Herausforderungen, wie den eingeschränkten Zugang zu spezifischen Informationen über Metas Systeme, was die Entwicklung der Fallstudien beeinträchtigte. Organisatorische Änderungen innerhalb von Meta führten ebenfalls zu Schwierigkeiten bei der Aufrechterhaltung einer konsistenten Kommunikation und Unterstützung.

Die Ergebnisse aus den Workshops zeigten, dass die Teilnehmer die Sitzungen ansprechend fanden, viele berichteten von einer positiven Veränderung in ihrem Verständnis und ihrer Motivation, RAI in ihrer Arbeit anzuwenden. Besondere Anerkennung fanden Fallstudien, die sich auf ihre beruflichen Aufgaben bezogen. Während Workshops effektiv sind, um RAI zu lehren, ist es wichtig, ein fortlaufendes Engagement mit dem Material für ein nachhaltiges Wachstum zu pflegen.

#Verwandte Arbeiten

Der Begriff "Stakeholder" bezieht sich auf jeden, der von den Zielen einer Organisation betroffen ist. Das Verständnis der Perspektiven aller Stakeholder ist wichtig für die Entwicklung von KI-Systemen. Forscher betonen die Notwendigkeit von Multi-Stakeholder-Engagement während des gesamten Entwicklungsprozesses. Die Einbeziehung verschiedener Perspektiven hilft, potenzielle Probleme zu identifizieren und das Design und die Implementierung von KI-Systemen zu verbessern.

Viele Studien haben sich darauf konzentriert, Stakeholder in die technischen Aspekte des KI-Designs und der Bereitstellung einzubeziehen. Sie betonen die Bedeutung von Praktikern, die über die Fähigkeiten und Kenntnisse verfügen, um sinnvolle Veränderungen herbeizuführen. Diese Arbeiten betonen die organisatorische Verantwortung und die Notwendigkeit ethischer KI-Systeme, um sicherzustellen, dass sowohl individuelle als auch organisatorische Bemühungen auf Verantwortlichkeit drängen.

#Effektive Fallstudien erstellen

Die Entwicklung effektiver Fallstudien ist entscheidend für das Lehren von RAI-Konzepten. Fallstudien bieten die Möglichkeit, die Komplexitäten und ethischen Fragen rund um KI zu erkunden. Sie erlauben es Praktikern, reale Szenarien zu untersuchen und ihre Prozesse und Richtlinien zu verbessern.

Die Auswahl der richtigen Fallstudie ist entscheidend. Sie sollte den Interessen und beruflichen Zielen des Publikums entsprechen. Das stellt sicher, dass sie ihren Bildungsbedürfnissen dient. Die gewählten Fallstudien sollten auch reich an Details und Komplexität sein und verschiedene Herausforderungen und ethische Dilemmata präsentieren, damit die Praktiker ein tieferes Verständnis von RAI gewinnen.

Es ist wichtig, Fälle auszuwählen, die mehrere Stakeholder mit unterschiedlichen Perspektiven einbeziehen. Dieser Ansatz fördert Diskussionen über konkurrierende Interessen und unterstützt ein besseres Verständnis der ethischen Fragen, die entstehen, wenn KI verschiedene Parteien betrifft. Durch die Analyse dieser unterschiedlichen Sichtweisen können die Teilnehmer lernen, die Komplexitäten der KI-Entwicklung verantwortungsvoll zu navigieren.

Darüber hinaus sollten die Fallstudien relevant für die Organisation und die täglichen Aktivitäten der Teilnehmer sein. Da die Trainer keinen vollständigen Zugang zu Metas internen Informationen hatten, zielten sie darauf ab, Fallstudien auszuwählen, die über genügend öffentliche Informationen verfügten, die breit mit ihrer Branche verbunden waren.

#Dokumentation von Fallstudien

Sobald geeignete Fallstudien ausgewählt sind, besteht der nächste Schritt in einer gründlichen Dokumentation. Diese Dokumentation sollte Folgendes umfassen:

• Überblick: Eine kurze Einführung, die den Kontext bietet und die wichtigsten Aspekte des KI-Systems hervorhebt.
• Hintergrund und Kontext: Informationen über den Hintergrund und den Kontext des KI-Systems, einschliesslich des Zeitplans für die Implementierung und der Herausforderungen.
• Technische Details: Ein Blick auf die inneren Abläufe des Systems, einschliesslich Architektur, Datenquellen, Leistung und Validierung.
• Rechtliche und ethische Bedenken: Eine Diskussion über relevante rechtliche und ethische Fragen im Zusammenhang mit dem System.
• Stakeholder-Analyse: Identifizierung der verschiedenen Stakeholder und Analyse ihrer Ziele und Beteiligungsgrade.
• Transparenz und Erklärbarkeit: Untersuchung, wie diese Konzepte mit den verschiedenen Stakeholdern zusammenhängen.

Nach der Dokumentation der Fallstudien wird ein strukturiertes Bewertungsverfahren angewendet. Dies erfolgt in Form von Matrizen, die die Vorteile, Schäden, Spannungen und Strategien zur Lösung dieser Spannungen zwischen den Stakeholdern umreissen. Diese Matrizen helfen, die Diskussionen zu organisieren und ermöglichen es den Teilnehmern, tief in das Material einzutauchen.

#Interaktives Lernen fördern

Ein interaktives Lernmodell steht im Mittelpunkt des Erfolgs des Workshops. Die Moderatoren nutzen Matrixstrukturen, um Diskussionen zu leiten, sodass die Teilnehmer aktiv ihre Einsichten beitragen und sich mit dem Material auseinandersetzen können. Dieser praktische Ansatz stellt sicher, dass Praktiker nicht nur passive Lerner sind, sondern aktiv an der Entwicklung ihres Verständnisses von RAI-Prinzipien beteiligt sind.

Durch die Bereitstellung eines strukturierten Rahmens können die Teilnehmer die Komplexität von KI-Systemen erkunden und ihre Perspektiven teilen. Dies fördert aktives Engagement und kritisches Denken und trägt zu einem tieferen Verständnis der Konzepte von verantwortlicher KI bei.

#Umsetzung der Workshops und Lernergebnisse

Die Workshops sind so konzipiert, dass sie den Teilnehmern helfen, RAI-Konzepte besser zu verstehen. Die Lernergebnisse sind in drei Gruppen unterteilt: RAI-Konzepte, Stakeholder-Analyse und Risikominderungsstrategien. Am Ende des Workshops sollten die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlegende RAI-Konzepte zu identifizieren und zu erklären.
• Stakeholder im Zusammenhang mit spezifischen Systemen zu identifizieren.
• Die Risiken und Vorteile für jeden Stakeholder zu verstehen.
• Spannungen zwischen Vorteilen und Risiken zu bewerten und Strategien zur Minderung vorzuschlagen.

Der Zeitplan für den Workshop besteht aus ansprechenden Aktivitäten, die den Teilnehmern ermöglichen, in kleineren Gruppen zusammenzuarbeiten. Diese Struktur gibt ihnen Zeit, Fallstudien zu diskutieren, Einsichten auszutauschen und Interaktion zu fördern.

#Ausgewählte Fallstudien

Zwei Fallstudien wurden während der Workshops verwendet: Wohnungsanzeigen-Lieferung und Moderation toxischer Kommentare.

In der Fallstudie zu Wohnungsanzeigen untersuchten die Teilnehmer die Vorteile der personalisierten Anzeigenauslieferung versus die Schäden durch Vorurteile und Diskriminierung. Sie diskutierten, wie diese Probleme verschiedene Stakeholder betreffen und wie RAI-Konzepte angewendet werden können, um die Herausforderungen zu bewältigen.

Die Fallstudie zur Moderation toxischer Kommentare konzentrierte sich auf automatisierte Systeme, die schädliche Kommentare identifizieren und entfernen. Die Teilnehmer analysierten die Vorurteile innerhalb dieser Systeme und erkundeten, wie sie bestehende Ungleichheiten verstärken können. Die Diskussionen hoben die Komplexität der Moderation hervor, einschliesslich des Potenzials sowohl positiver als auch negativer Auswirkungen auf die Nutzer.

Die Teilnehmer hatten auch die Möglichkeit, ihre eigenen Fallstudien basierend auf ihren Erfahrungen vorzuschlagen. Diese Aktivität förderte Kreativität und ermöglichte es den Praktikern, zu sehen, wie RAI-Prinzipien in verschiedenen Kontexten angewendet werden.

#Engagement und Lernergebnisse

Während der Workshops zeigten die Teilnehmer ein hohes Mass an Engagement. Das Feedback zeigte, dass relevante Fallstudien und interaktive Aktivitäten zu ihrem nachhaltigen Interesse beitrugen. Viele Teilnehmer beteiligten sich aktiv an den Diskussionen und demonstrierten ein starkes Verständnis des Materials.

Umfragen, die nach den Workshops durchgeführt wurden, zeigten, dass eine grosse Mehrheit der Teilnehmer der Meinung war, dass RAI wichtig für ihre Arbeit ist. Sie äusserten Begeisterung, mehr über RAI-Konzepte zu lernen und diese in ihre Praktiken zu integrieren. Eine beträchtliche Anzahl berichtete von Verbesserungen ihres RAI-Wissens und ihrer Motivation, das Gelernte anzuwenden.

Trotz dieses Erfolgs gab es Herausforderungen. Einige Teilnehmer kamen nicht zur zweiten Sitzung zurück, was darauf hindeutet, dass Strategien zur Aufrechterhaltung des Engagements während der gesamten Workshop-Reihe benötigt werden.

#Zukünftige Richtungen

In Zukunft besteht das Ziel darin, das Schulungsprogramm weiterzuentwickeln und einem breiteren Publikum zugänglich zu machen. Künftige Workshops werden darauf abzielen, das fortlaufende Engagement zu verbessern, indem ergänzende Materialien und Aktivitäten bereitgestellt werden, um die Teilnehmer aktiv einzubeziehen.

Es wird ein Fokus auf die Bewertung der langfristigen Auswirkungen der Workshops gelegt. Zu verstehen, wie Praktiker Monate nach der Schulung mit RAI-Konzepten in ihrer Arbeit umgehen, wird wichtig sein, um den Lehrplan zu verfeinern.

Ein weiterer Bereich für die Erkundung ist die Fähigkeit, RAI-Bedrohungen in realen Kontexten anzugehen. Teilnehmer haben den Wunsch geäussert, weiterhin Lernmöglichkeiten zu haben, um ihr Verständnis und die Anwendung dieser Prinzipien zu stärken.

#Fazit

Die Lehre von Verantwortlicher KI an Fachleute der Industrie ist entscheidend für die Förderung ethischer Praktiken in der KI-Entwicklung. Die in diesem Artikel diskutierten Workshops haben vielversprechende Ergebnisse gezeigt, indem sie die Teilnehmer einbezogen und ihr Verständnis von RAI-Konzepten verbessert haben.

Durch die Nutzung von Fallstudien, die für ihre Arbeit relevant sind, haben die Teilnehmer Einblicke in die Komplexitäten der KI gewonnen und gelernt, ethische Dilemmas zu navigieren. Die Struktur des Workshops fördert Zusammenarbeit und aktives Lernen, sodass die Praktiker ermutigt werden, RAI-Prinzipien in ihrer täglichen Arbeit anzuwenden.

Die Autoren schätzen die Zusammenarbeit mit Meta und deren Engagement für RAI-Prinzipien. Sie freuen sich darauf, die Schulungsmaterialien und Fallstudien öffentlich zu teilen und andere zur Mitarbeit und zum gemeinsamen Lernen im Streben nach verantwortlichen KI-Praktiken einzuladen.