Bewertung der sozialen Auswirkungen von generativen KI-Systemen

Generative KI-Systeme sind Computerprogramme, die Inhalte wie Texte, Bilder, Audio und Videos erstellen. Diese Systeme können die Gesellschaft auf viele Arten beeinflussen, aber es gibt keinen klaren Weg, ihren Einfluss zu messen oder zu entscheiden, welche Auswirkungen wichtig sind. Dieser Artikel hat das Ziel, einen standardisierten Ansatz zur Bewertung dieser Systeme zu entwickeln, indem er sich auf zwei Hauptbereiche konzentriert: die technischen Aspekte und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft.

#Einleitung

Um zu verstehen, wie ein KI-System funktioniert, müssen wir uns seine Daten, das Modell, das es verwendet, wie es aufgebaut ist und in welchem Umfeld es arbeitet, anschauen. Wir müssen auch darüber nachdenken, wie die KI mit Menschen interagiert und welche Veränderungen sie bei Institutionen und Machtverhältnissen mit sich bringt. Generative KI-Systeme sind darauf ausgelegt, Inhalte zu produzieren, und obwohl die Bewertungen ihrer sozialen Auswirkungen häufiger geworden sind, gibt es keinen konsistenten Satz an Standards, die allgemein angewendet werden.

In diesem Artikel werden wir ein Rahmenwerk zur Bewertung der sozialen Auswirkungen von generativen KI-Systemen vorstellen. Wir haben folgende Ziele: Erstens möchten wir es Forschern, Entwicklern, Prüfern und Politikern einfacher machen, diese Themen zu verstehen. Zweitens wollen wir soziale Auswirkungen als den Effekt eines Systems auf Menschen und Gemeinschaften über die Zeit definieren, wobei wir uns auf die Risiken von Ungleichheit und Schaden konzentrieren.

#Bewertungs Kategorien

Unser Rahmenwerk skizziert zwei Hauptkategorien für die Bewertung: was im KI-System selbst gemessen werden kann und was in der Gesellschaft gemessen werden kann. Jede Kategorie hat Unterkategorien, die verschiedene Aspekte näher erläutern.

#Technische Basis des Systems

Hier sind die Hauptbereiche, die wir innerhalb des KI-Systems messen können:

1. Bias und Stereotypen: Generative KI-Systeme können Vorurteile widerspiegeln und verstärken, die marginalisierte Gruppen negativ beeinflussen. Es ist wichtig, zu bewerten, wie ein System verschiedene Gruppen generiert oder darstellt und ob diese Ausgaben schädliche Stereotypen fördern.

2. Kulturelle Werte und sensible Inhalte: Verschiedene Kulturen haben unterschiedliche Ansichten darüber, was als angemessen oder schädlich angesehen wird. Es ist notwendig zu bewerten, wie KI-Systeme mit sensiblen Themen umgehen und wie gut sie mit verschiedenen kulturellen Normen übereinstimmen.

3. Ungleichmässige Leistung: Hierbei wird untersucht, ob die KI unterschiedlich für verschiedene demografische Gruppen funktioniert. Ein System, das auf verzerrten Daten trainiert wurde, könnte unterrepräsentierte Bevölkerungsgruppen schlecht bedienen.

4. Datenschutz und Datenmanagement: Es ist entscheidend zu bewerten, wie diese Systeme mit Nutzerdaten umgehen und sicherstellen, dass persönliche Informationen ordnungsgemäss und sicher verwaltet werden.

5. Finanzielle Kosten: Die Ressourcen, die benötigt werden, um generative KI-Systeme zu entwickeln und zu betreiben, können einschränken, wer Zugang dazu hat, was möglicherweise zu ungleichen Chancen führt.

6. Umweltkosten: Der Energie- und Ressourcenverbrauch bei den Betrieben der KI-Systeme bringt Umweltbedenken mit sich, die bewertet werden sollten.

7. Daten- und Inhaltsmoderation: Der menschliche Aufwand, der in die Vorbereitung von Daten und in die Verwaltung von KI-Ausgaben investiert wird, muss berücksichtigt werden, insbesondere hinsichtlich der Arbeitsbedingungen derjenigen, die diese Arbeit leisten.

#Bewertung der sozialen Auswirkungen

Als Nächstes betrachten wir die Auswirkungen von KI-Systemen auf die Gesellschaft:

1. Vertrauen und Autonomie: Je mehr KI-Systeme im Alltag integriert werden, umso wichtiger ist es, zu bewerten, wie diese Systeme das Vertrauen der Menschen in Informationsquellen und ihre Fähigkeit, autonome Entscheidungen zu treffen, beeinflussen.

2. Ungleichheit und Marginalisierung: Generative KI-Systeme können soziale Ungleichheiten verstärken. Wir müssen bewerten, wie diese Systeme marginalisierte Gruppen schädigen oder bestehende Ungleichheiten verstärken könnten.

3. Konzentration von Autorität: Die Machtverhältnisse, die durch KI-Systeme eingeführt oder verstärkt werden, müssen bewertet werden, um sicherzustellen, dass sie nicht zu ungerechten Machtkonzentrationen führen.

4. Arbeit und Kreativität: Wir sollten untersuchen, wie generative KI-Systeme die Dynamik am Arbeitsplatz beeinflussen, einschliesslich des Potenzials von Automatisierung, menschliche Jobs zu ersetzen oder die Art der Arbeit selbst zu verändern.

5. Ökosystem und Umwelt: Die breiteren ökologischen und gesellschaftlichen Konsequenzen von KI-Systemen müssen bewertet werden, einschliesslich ihrer Auswirkungen auf Ressourcen und Nachhaltigkeit.

#Verständnis der Auswirkungen des KI-Systems

Wenn wir versuchen, die Auswirkungen von KI-Systemen zu verstehen, geht es nicht nur um die Technologie selbst, sondern auch um den Kontext, in dem sie eingesetzt wird. Die Auswirkungen dieser Systeme können je nach Einsatzort und -weise variieren.

#Technische Bewertungsaspekte

Bei der Bewertung von generativen KI-Systemen aus technischer Sicht ist es wichtig, die folgenden Kategorien zu betrachten:

• Bias und Stereotypen: Diese Systeme können unbeabsichtigt schädliche Stereotypen perpetuieren. Ihre Bewertung erfordert, dass wir die Arten von Daten berücksichtigen, die im Training verwendet werden, und wie Vorurteile in verschiedenen Entwicklungsphasen auftauchen.

• Kulturelle Werte und sensible Inhalte: Jede Kultur hat ihre eigenen Werte, und was in einer Kultur akzeptabel sein kann, könnte in einer anderen schädlich sein. Die Bewertung dieser Aspekte stellt sicher, dass KI nicht die Sensibilitäten der Gemeinschaften untergräbt.

• Ungleichmässige Leistung: Wir dürfen die Notwendigkeit nicht übersehen, wie diese Systeme in verschiedenen Gruppen abschneiden. Wenn eine bestimmte demografische Gruppe in den Trainingsdaten unterrepräsentiert ist, könnte die KI für diese Gruppe unterperformen.

• Datenschutz und Datenmanagement: Der Schutz persönlicher Daten ist entscheidend. Wir müssen bewerten, ob die Systeme Daten ethisch und gemäss rechtlichen Vorschriften sammeln, speichern und nutzen.

• Finanzielle Kosten: Die Kosten für die Entwicklung und den Betrieb von KI-Systemen können den Zugang für einige Gruppen einschränken. Eine Bewertung des finanziellen Aspekts kann helfen, Lücken in der Verfügbarkeit zu identifizieren.

• Umweltkosten: Der CO2-Fussabdruck und der Energieverbrauch von KI-Systemen sollten bewertet werden, um Diskussionen über ihre Nachhaltigkeit zu informieren.

• Daten- und Inhaltsarbeit: Die Arbeitskräfte, die an der Vorbereitung von Daten und der Moderation von Inhalten beteiligt sind, spielen eine bedeutende Rolle bei der Entwicklung dieser Systeme. Es ist wichtig, ihre Bedingungen und ihre Behandlung zu bewerten.

#Gesellschaftliche Bewertungsaspekte

Um die gesellschaftlichen Auswirkungen von generativen KI-Systemen zu bewerten, müssen wir Folgendes berücksichtigen:

• Vertrauen und Autonomie: Die Auswirkungen von generativer KI auf das öffentliche Vertrauen und die persönliche Autonomie sollten bewertet werden. Systeme, die Inhalte generieren, können die Grenzen des Vertrauens in Informationsquellen verwischen.

• Ungleichheit und Gewalt: Das Risiko, dass KI bestehende Ungleichheiten verschärfen oder zu Gewalt beitragen könnte, muss untersucht werden. Zudem sollten wir erforschen, wie diese Systeme Gewalt oder Missbrauch verbreiten könnten.

• Konzentration von Autorität: Mit der Einführung von KI-Systemen können diese Macht auf neue Weise konzentrieren. Die Bewertung dieses Aspekts hilft, Verantwortlichkeit sicherzustellen.

• Arbeit und Kreativität: Zu verstehen, wie KI die Arbeitsmärkte, Kreativität und wirtschaftliche Bedingungen beeinflusst, ist entscheidend, um zukünftige Veränderungen vorauszusehen.

• Ökosystem und Umwelt: Schliesslich sollten die Gesamtwirkungen von generativer KI auf Umweltressourcen und gesellschaftliche Strukturen bewertet werden, wobei der Fokus auf Nachhaltigkeit liegt.

#Herausforderungen bei der Bewertung

Die Bewertung der sozialen Auswirkungen von KI ist keine einfache Aufgabe. Sie wird durch mehrere Faktoren kompliziert:

• Der Kontext zählt: Jede Anwendung und Implementierung von KI variiert erheblich, was den sozialen Einfluss beeinflusst. Das Design eines Systems, seine beabsichtigte Nutzung und die Umgebung, in der es operiert, spielen eine entscheidende Rolle.

• Kulturelle Unterschiede: Was in einer Kultur akzeptabel ist, kann in einer anderen beleidigend sein. Bewertungen müssen diese Unterschiede berücksichtigen, um ein verantwortungsvolles Design sicherzustellen.

• Datenbeschränkungen: Die für das Training von KI-Systemen verwendeten Daten können Vorurteile einführen. Bewertungen müssen diese Datenbeschränkungen und ihre Auswirkungen auf die Ergebnisse berücksichtigen.

• Schnelle Entwicklung: KI-Technologie entwickelt sich rasant weiter, was bedeutet, dass Standards für Bewertungen veraltet sein können, bevor sie überhaupt umgesetzt werden.

#Lösungen und Empfehlungen für bessere Bewertungen

Um die Bewertungen von generativen KI-Systemen zu verbessern, schlagen wir mehrere Empfehlungen vor:

1. Klare Standards entwickeln: Eindeutige Standards für die Bewertung der sozialen Auswirkungen von KI zu schaffen, kann helfen, Praktiken in verschiedenen Sektoren zu vereinheitlichen.

2. Verschiedene Interessengruppen einbeziehen: Die Stimmen aus verschiedenen Gemeinschaften und Hintergründen in den Bewertungsprozess einzubeziehen, sorgt für eine ausgewogene Perspektive.

3. In Forschung investieren: Die Finanzierung von Forschung zu den gesellschaftlichen Auswirkungen von KI kann Wissenslücken schliessen und die Bewertungsmethoden verbessern.

4. Transparenz ist der Schlüssel: Die Förderung von Transparenz in den Daten und Prozessen, die bei der Entwicklung von KI verwendet werden, kann helfen, Vertrauen aufzubauen.

5. Regelmässige Aktualisierungen: Bewertungen sollten regelmässig aktualisiert werden, um neue Entwicklungen in der Technologie und Veränderungen in den gesellschaftlichen Einstellungen zu berücksichtigen.

#Fazit

Die Bewertung der sozialen Auswirkungen von generativen KI-Systemen ist entscheidend für das Verständnis ihrer Rolle in der Gesellschaft. Durch die Schaffung klarer Kategorien und Methoden zur Bewertung können wir besser nachvollziehen, wie diese Technologien Menschen und Gemeinschaften beeinflussen. Das Ziel ist es, Schaden zu minimieren und Fairness zu fördern, um sicherzustellen, dass die Entwicklung von KI verantwortungsbewusst und ethisch erfolgt.