Fairere KI aufbauen: Community-Beteiligung an Basis-Modellen

In den letzten Jahren gab es einen wachsenden Fokus auf fortschrittliche KI-Systeme, die als Foundation Models bekannt sind. Diese Modelle, wie GPT-4 und CLIP, sind so konzipiert, dass sie vielseitig sind und eine Vielzahl von Aufgaben erledigen können. Allerdings, während sie grosses Potenzial für viele Bereiche wie Gesundheitswesen und Finanzen bieten, bringen sie auch Risiken mit sich. Eine grosse Sorge ist, dass sie bestehende Ungleichheiten und Ungerechtigkeiten verstärken können, insbesondere für marginalisierte Gruppen. Wenn diese Modelle Fehler machen oder Schaden verursachen, können die Konsequenzen viele verschiedene Bereiche betreffen und ihren Einfluss verstärken.

Um diese Probleme anzugehen, glauben viele Forscher und Praktiker an die Bedeutung, verschiedene Gemeinschaften in die Entwicklung dieser Modelle einzubeziehen. Das bedeutet, den Stimmen derjenigen Gehör zu verschaffen, die oft aus diesen Diskussionen ausgeschlossen werden, mit dem Ziel, diese KI-Systeme fairer und verantwortungsvoller zu gestalten. Allerdings konzentrieren sich traditionelle Methoden der Gemeinschaftsbeteiligung und -mitwirkung normalerweise auf spezifische Anwendungen und Interessengruppen, was es schwierig macht, diese Ideen im breiteren Kontext der Foundation Models anzuwenden.

Dieser Artikel zielt darauf ab, die Lücke zwischen Foundation Models und Gemeinschaftsbeteiligung zu schliessen. Wir werden den aktuellen Stand der partizipativen Ansätze in der KI betrachten und einen neuen Rahmen vorschlagen, der eine bedeutungsvollere Einbeziehung verschiedener Interessengruppen ermöglicht.

#Verständnis von Foundation Models

Foundation Models repräsentieren eine neue Denkweise über KI. Im Gegensatz zu traditionellen Modellen, die für spezifische Aufgaben trainiert werden, sind Foundation Models darauf ausgelegt, Sprache auf eine allgemeinere Weise zu verstehen und zu generieren. Sie werden auf riesigen Datenmengen mittels selbstüberwachenden Lernmethoden trainiert, wodurch sie Muster und Strukturen innerhalb der Daten lernen, ohne dass explizite Anweisungen benötigt werden.

Infolgedessen können diese Modelle an verschiedene Aufgaben angepasst werden, ohne von Grund auf neu trainiert werden zu müssen. Diese Fähigkeit zur Generalisierung ist das, was sie in verschiedenen Branchen attraktiv macht. Allerdings werfen die Entwicklung und der Einsatz von Foundation Models bedeutende ethische und praktische Fragen auf.

#Das Versprechen und die Gefahren

Foundation Models bieten viele Chancen, wie die Verbesserung medizinischer Diagnosen, die Verbesserung des Kundenservice und die Optimierung finanzieller Transaktionen. Aber mit diesen Chancen kommen auch Risiken. Einige der wichtigsten Bedenken sind:

1. Vorurteile und Diskriminierung: Wenn Foundation Models auf voreingenommenen Daten trainiert werden, können sie bestehende Vorurteile in der Gesellschaft verstärken oder sogar verschlimmern. Das kann zu unfairer Behandlung marginalisierter Gruppen in Bereichen wie Einstellung, Kreditvergabe und Strafverfolgung führen.

2. Mangel an Transparenz: Viele Foundation Models funktionieren als Black Boxes, was es schwierig macht zu verstehen, wie sie Entscheidungen treffen oder Ergebnisse generieren. Dieser Mangel an Klarheit kann problematisch sein, besonders in Situationen mit hohen Einsätzen.

3. Machtkonzentration: Die Entwicklung von Foundation Models wird überwiegend von grossen Technologieunternehmen kontrolliert. Diese Zentralisierung kann die Beteiligung verschiedener Interessengruppen und Gemeinschaften einschränken und Bedenken hinsichtlich Verantwortung und Governance aufwerfen.

4. Umweltimpact: Das Training grosser Foundation Models erfordert erhebliche rechnerische Ressourcen, was zu erheblichen Umweltfolgen führen kann. Das wirft Fragen zur Nachhaltigkeit und zu den langfristigen Auswirkungen des Einsatzes solcher Modelle auf.

#Die Bedeutung der Gemeinschaftsbeteiligung

Um die Bedenken, die Foundation Models umgeben, effektiv anzugehen, ist es entscheidend, die Gemeinschaften einzubeziehen, die von diesen Systemen betroffen sein werden. Partizipative Ansätze können dazu beitragen, dass die Stimmen von marginalisierten und unterrepräsentierten Gruppen gehört werden und dass ihre Bedürfnisse und Anliegen berücksichtigt werden.

#Vorteile partizipativer Ansätze

1. Ermächtigung: Gemeinschaften zu erlauben, am Entwicklungsprozess teilzunehmen, gibt ihnen ein Gefühl der Zugehörigkeit und Kontrolle über die Systeme, die ihr Leben beeinflussen.

2. Vielfältige Perspektiven: Die Einbeziehung einer breiten Palette von Interessengruppen kann zu effektiveren und gerechteren KI-Systemen führen. Verschiedene Gemeinschaften können einzigartige Herausforderungen und Chancen hervorheben, die Entwicklern, die isoliert arbeiten, möglicherweise nicht klar sind.

3. Verantwortlichkeit: Partizipative Methoden können transparentere Prozesse schaffen, die es den Interessengruppen ermöglichen, Organisationen zur Rechenschaft zu ziehen für die Entscheidungen, die sie bezüglich der KI-Entwicklung und -Einführung treffen.

4. Bessere Ergebnisse: Das Engagement von Gemeinschaften im Design und in der Bewertung von KI-Systemen kann zu Lösungen führen, die besser auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind, was letztendlich zu erfolgreicheren Ergebnissen führt.

#Aktuelle Herausforderungen in der partizipativen KI

Obwohl es Fortschritte bei der Entwicklung partizipativer Methoden für KI gegeben hat, bleiben bedeutende Herausforderungen bestehen. Viele bestehende partizipative Bemühungen sind auf spezifische Anwendungen ausgerichtet und übersehen oft die einzigartige Natur der Foundation Models.

#Einschränkungen bestehender partizipativer Ansätze

1. Umfang: Viele partizipative KI-Initiativen konzentrieren sich auf kleinere, lokal begrenzte Anwendungen. Das kann es schwierig machen, diese Lektionen auf Foundation Models anzuwenden, die für allgemeine Zwecke entwickelt wurden.

2. Vertretung von Interessengruppen: Traditionelle partizipative Rahmenbedingungen haben oft Schwierigkeiten, alle relevanten Interessengruppen einzubeziehen, insbesondere marginalisierte Gruppen, die möglicherweise keinen Zugang zu Ressourcen oder Einfluss haben.

3. Machtverhältnisse: Die Teilnahme kann manchmal oberflächlich sein, wobei mächtige Akteure den Prozess vereinnahmen, um die Kontrolle zu behalten, anstatt wirklich Macht mit den Gemeinschaften zu teilen.

4. Komplexität der Teilnahme: Die einzigartigen Eigenschaften von Foundation Models können den partizipativen Prozess komplizieren und es für Interessengruppen herausfordernd machen, sich bedeutungsvoll zu engagieren.

#Ein neuer Rahmen für partizipative Foundation Models

Um diese Herausforderungen anzugehen, schlagen wir einen Rahmen vor, der mehrere Ebenen der Beteiligung umfasst. Dieser Rahmen besteht aus drei verschiedenen Ebenen: Grundlage, Unterboden und Oberfläche. Jede Ebene hat einen anderen Zweck und bietet Möglichkeiten für eine bedeutungsvollere Einbeziehung.

#Die Grundlagenebene

Die Grundlagenebene repräsentiert den Kernprozess der Modellentwicklung. Hier wird das grundlegende Modell erstellt und gepflegt. Während auf dieser Ebene ein gewisses Mass an Beteiligung erforderlich ist, könnte es alleine nicht ausreichen, um die einzigartigen Herausforderungen, die durch Foundation Models gestellt werden, anzugehen.

#Die Unterbodenebene

Die Unterbodenebene ist entscheidend, um Kontext und Unterstützung für lokalere, anwendungsorientierte Möglichkeiten zur Teilnahme zu bieten. Diese Ebene besteht aus technischer Infrastruktur, Normen und Governance, die mit einem bestimmten Bereich wie Gesundheitswesen oder Finanzen zusammenhängen.

Durch den Fokus auf konkrete Bereiche ermöglicht die Unterbodenebene den Stakeholdern, sich bedeutungsvoll zu engagieren. Sie hilft zu definieren, wer einbezogen werden sollte, und prägt die Bandbreite möglicher Schäden, die berücksichtigt werden müssen. Dieser strukturierte Ansatz ermöglicht es Gemeinschaften, ihr Fachwissen und ihre Erfahrungen effektiv einzubringen.

#Die Oberflächebene

Die Oberflächebene entspricht spezifischen nachgelagerten Anwendungen, die auf der Unterbodenebene aufgebaut sind. Hier können Gemeinschaften aktiv daran teilnehmen, wie das KI-System in ihrem spezifischen Kontext funktionieren wird.

In dieser Phase können Interessengruppen an der Definition von Problemen mitarbeiten, zur Datensammlung und -annotation beitragen und bestimmen, wie das Modell genutzt wird. Diese Ebene erlaubt lokale Diskussionen, die die einzigartigen Bedürfnisse und Herausforderungen der betroffenen Gemeinschaften berücksichtigen, was zu massgeschneiderten Lösungen führen kann.

#Fallstudien zur Veranschaulichung des Rahmens

Um weiter zu veranschaulichen, wie dieser Rahmen umgesetzt werden kann, präsentieren wir drei Fallstudien, die Chancen für eine bedeutungsvollere Beteiligung im Gesundheitswesen, im Journalismus und im Finanzdienstleistungsbereich zeigen.

#Fallstudie 1: Klinische Versorgung

Unsere erste Fallstudie konzentriert sich auf den Einsatz von KI in der klinischen Versorgung, insbesondere in Systemen, die dazu dienen, bei elektronischen Gesundheitsakten zu unterstützen. Diese Tools können helfen, die Dokumentation zu optimieren und die Interaktionen mit Patienten zu verbessern.

#Das Problem

Es ist entscheidend, ein Transkriptionstool zu entwickeln, das verschiedene Sprachen und Dialekte effektiv versteht und medizinische Gespräche genau erfasst. Allerdings erfordert die Erstellung eines solchen Tools die Behandlung von Themen wie Vertrauen, Privatsphäre und Vorurteile.

#Chancen zur Teilnahme

Durch die Einbeziehung von Patientenvertretungsorganisationen können wir Daten zu verschiedenen Dialekten sammeln und wichtige Gleichheitsrisiken identifizieren. Diese Unterbodenebene würde es den Stakeholdern ermöglichen, den Entwicklungsprozess gemeinsam zu gestalten und Richtlinien zu erstellen, um sicherzustellen, dass das Tool die Bedürfnisse verschiedener Gemeinschaften erfüllt.

Auf der Oberflächebene können wir Räume schaffen, in denen Stakeholder entscheiden, ob sie ein KI-basiertes Transkriptionstool übernehmen möchten, und sicherstellen, dass ihre spezifischen Bedenken gehört und adressiert werden.

#Fallstudie 2: Journalismus

In unserer zweiten Fallstudie prüfen wir, wie die Unterbodenebene Journalisten und anderen Kreativen in Anbetracht der Herausforderungen, die durch Foundation Models entstehen, die ihre Arbeit ohne Erlaubnis nutzen.

#Das Problem

Viele Nachrichtenorganisationen sehen sich der unbefugten Nutzung ihrer Inhalte durch KI-Systeme gegenüber, was zu Klagen und Ängsten vor Arbeitsplatzverlust führt.

#Chancen zur Teilnahme

Durch die Organisation von Urheberrechtsanliegen durch kollektives Handeln können Journalisten einen Datensatz von lizenzbereiten Beiträgen erstellen. Diese Bemühung könnte durch bestehende Gewerkschaften und Organisationen unterstützt werden, damit die Kreativen Bedingungen aushandeln können, wie ihre Arbeit in Foundation Models verwendet wird.

Die Oberflächebene kann dann Mechanismen bereitstellen, die es den Kreativen ermöglichen, Einfluss darauf zu nehmen, wie ihre Daten genutzt werden, und sicherzustellen, dass sie angemessen entschädigt werden.

#Fallstudie 3: Finanzdienstleistungen

In unserer letzten Fallstudie erkunden wir die Auswirkungen des Einsatzes von KI zur Betrugserkennung im Finanzdienstleistungsbereich.

#Das Problem

Während Unternehmen KI zur Identifizierung von betrügerischen Transaktionen erkunden, tauchen Bedenken hinsichtlich Fairness und Diskriminierung auf. Es ist entscheidend, sicherzustellen, dass diese Systeme nicht bestimmte Gruppen überproportional belasten.

#Chancen zur Teilnahme

Die Unterbodenebene kann Berichterstattungsmechanismen etablieren, die es Verbrauchern ermöglichen, ihre Erfahrungen mit unfairen Praktiken zu teilen. Durch die Zusammenarbeit mit Advocacy-Gruppen können Finanzinstitute dieses Feedback nutzen, um ihre Praktiken zu informieren und Diskriminierung zu verhindern.

Die Oberflächebene ermöglicht es den Gemeinschaften, ihre Einsichten zu den Prozessen der Betrugserkennung bereitzustellen, was Verantwortlichkeit fördert und faire Praktiken unterstützt.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Entwicklung von Foundation Models sowohl Chancen als auch Herausforderungen für verschiedene Gemeinschaften bietet. Durch die Etablierung eines Rahmens, der mehrere Ebenen der Beteiligung umfasst, können wir gerechtere und effektivere KI-Systeme schaffen.

Die Förderung einer bedeutungsvollen Einbeziehung vielfältiger Interessengruppen kann zu besseren Ergebnissen, Transparenz und Verantwortlichkeit führen. Während Herausforderungen bestehen bleiben, können wir auf eine Zukunft hinarbeiten, in der die Stimmen aller Gemeinschaften gehört und bei der Entwicklung und Einführung von KI-Technologien berücksichtigt werden. Dieser Ansatz zielt letztlich darauf ab, die Kluft zwischen fortschrittlichen KI-Systemen und den realen Erfahrungen derjenigen, die betroffen sind, zu überbrücken.