02.06.2023

KI-Regulierung: Warum wir eine Pflicht für maschinenlesbare Quellenangaben brauchen

Gastbeitrag. Georg Hanschitz, Product & Market Specialist bei Payone, erläutert, welche Chancen eine verpflichtende Quellenangabe bei der KI-Regulierung bieten würde.
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(c) der brutkasten / schauer-burkart

Der Ruf nach Regulierung von Künstlicher Intelligenz (KI) ist unüberhörbar und wird mitunter von jenen Unternehmen propagiert, die selbst hoch erfolgreich KI-Anwendungen am globalen Markt platziert haben und betreiben. KI hat die generelle Marktreife für Anwendungen in allen Bereichen des Lebens erlangt, nun sei die Politik gefordert den Einsatz von KI zu regulieren, um Missbrauch zu verhindern, lautet der Tenor.

Herausforderungen einer KI-Regulierung

Übersehen wird dabei, dass kein Regulator alle denkmöglichen Anwendungsfälle auf Zulässigkeit von KI-Integration prüfen wird können und schon gar nicht deren Integrationstiefe – also wie stark KI in einem (einzelnen) Einsatzbereich zur Anwendung kommt. Darüber hinaus werden ethische Fragen zum Resultat von KI-gestützten Ergebnissen gestellt. Inwieweit ein Regulator, dessen Entscheidungen im Rahmen einer länderspezifischen Verwaltungsgerichtsbarkeit zu verantworten sind, sich einer solchen Aufgabe überhaupt stellen kann, ist fraglich. Gerade weil das Regulieren der Anwendbarkeit von KI so diffizil ist, nehmen KI Unternehmen die Politik in die Pflicht – Selbstbeschränkungen oder Regulierung bergen sowohl wirtschaftlich als auch rechtlich sehr hohe Risiken; zu starke Selbstregulierung kostet Marktanteile (da man womöglich freiwillig auf Geschäft verzichtet), zu geringe Selbstregulierung führen womöglich zu Zivilrechts- bzw. Schadensersatzklagen (etwa bei Verletzung der Privatsphäre, Eigentumsrechte, Intellectual Property etc).

Das Dilemma

Die Politik kämpft unterdessen mit der Herausforderung unterschiedlicher Standards. So könnten KI-Oasen entstehen, in denen es so gut wie keine Regulierung gibt, die errechneten Ergebnisse aber in den regulierten Markt Eingang finden. Die Einschränkung und Regulierung von KI Anwendungsfällen ist eine enorme Herausforderung – so wird etwa seit 2014 in der UNO ergebnislos über den Einsatz autonomer Algorithmus gesteuerter Waffen (etwa militärischer Drohnenschwärme) debattiert. Ein Verbot oder verbindliche Regeln, könnten einen militärisch-strategischen Nachteil bedeuten, so der die Kritiker der UNO-Initiative.

Ein möglicher Ausweg

Der vielversprechendste Ansatz einer Regulierung ist eine verpflichtende Quellenangabe. Was beinahe klingt, als wäre es zu einfach um wahr zu sein, kann tatsächlich der beste Ausweg aus dem derzeitigen Regulierungsdilemma sein.

Selbsterklärtes Ziel der KI-Forschung ist es eine sich selbst erklärende, nachvollziehbare und verlässliche Künstliche Intelligenz zu schaffen. Dabei gilt, je mehr verifizierte Daten- und IoT Quellen dem Ergebnis zu Grunde liegen, desto belastbarer ist das Resultat. Source und Type of Source könnten während des Abfrageprozesses in einem eigenen Datenstream erfasst werden, welcher unmöglich als Quellenangabe händisch zu überprüfen wäre; sehr wohl könnte der generierte Quellen-Datenstream aber maschinenlesbar gemacht werden, um ausgewertet zu werden.

Ein praktisches Beispiel:

Angefragt wird, welche Tomatensorte die weltweit beste ist. Neben der Antwort besteht die Möglichkeit den Prozentsatz „verifizierter Quellen“, „der Hauptquelle“ etc. auszulesen. Beziehen sich etwa 70 Prozent des Resultats auf einen oftmals verwendeten bezahlten Artikel eines Tomatenzüchters, so wäre das in der Auswertung sichtbar. Ähnlich wäre es mit so genannten „Fake News“ oder bei „Framing“. Quellen mit fragwürdigem Hintergrund könnten bei der Abfrage angezeigt werden, ähnlich wie es bei Dateien ist, die ein Anti-Virus Programm erkennt.

Welche Chancen dadurch entstehen

KI Unternehmen würden dazu verpflichtet werden, ein entsprechendes Protokoll auszusetzen und die Maschinenlesbarkeit der Quellenangabe zu gewährleisten, wie bei der Einführung der Geodaten-Nutzung am Beginn der 2000er Jahre, könnte dadurch nicht nur ein transparentes Prüfsystem geschaffen werden, sondern auch neue Geschäftsmodelle entstehen. Verletzungen und Missbrauch  im Bereich Datenschutz, Copyright, Datendiebstahl etc. könnten somit sichtbar gemacht und nach kurzer Zeit verhindert werden. Zudem wäre eine solche Regulatorik sowohl seitens der Politik als auch der Unternehmen umsetzbar und für Anwender praktikabel. Ebenso würde eine sie den Anspruch der Universalität erfüllen, da sie unabhängig von Ländergesetzgebungen, Schlupflöchern und Sprachbarrieren eingeführt werden könnte.

Dabei geht es nicht darum den Ball der Regulierung von KI an die Unternehmen zurückzuspielen, es wäre mehr ein Doppelpass zwischen Politik und Wirtschaft um die Anwendbarkeit von KI und das Vertrauen in neue Technologien voranzutreiben. Schlussendlich wäre die Verpflichtung zur maschinenlesbaren Quellenangabe auch ein wichtiger Schritt in Richtung der Vision der KI-Community: Eine sich selbst erklärbare, nachvollziehbare und verlässliche KI zu verwirklichen.

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Die Adspresso-Geschäftsführer (v.r.) Daniel Muftić und Marcus Schnellinger © Adspresso

Rund 30 Stunden aktive Arbeitszeit fallen laut Adspresso bei der Besetzung einer offenen Stelle an. Diesen Aufwand will das Welser Startup auf unter eineinhalb Stunden senken, also um 95 Prozent. Erreichen wollen die Gründer Daniel Muftić und Marcus Schnellinger das mit TalentBlend, einer KI-Plattform für die Fachkräftegewinnung. Ein erstes Modul ist nun als Prototyp bei einem Testkunden im Einsatz.

Vom Agenturgeschäft zur Software

Hinter TalentBlend steht ein Verfahren, das Adspresso bisher als Agenturleistung manuell umsetzt. Unternehmen werben dabei Fachkräfte über Active Sourcing, Werbeanzeigen auf Meta, TikTok, Google und LinkedIn sowie ein kurzes Bewerbungs-Quiz an. Telefonisch werden die Kandidat:innen anschließend vorqualifiziert. Angesprochen werden sollen vor allem wechselbereite Fachkräfte, die nicht aktiv auf Jobbörsen suchen. Als Zielgruppe nennt Adspresso Industrie und Mittelstand. Ihr Know-how bringen Muftić und Schnellinger aus früheren Marketing- und Recruiting-Jobs bei Resch&Frisch und BRP-Rotax mit.

Ein Modul live, zwei in Entwicklung

Die Software besteht aus drei Bausteinen. Am weitesten ist die sogenannte „Creative Engine“. Sie soll aus der Stellenausschreibung sowie Foto- und Videomaterial des Betriebs automatisiert die Werbemittel einer Kampagne erstellen, inklusive CI-Vorgaben und arbeitsrechtlichen Anforderungen. „Was früher Tage an Abstimmung und Gestaltung gebraucht hat, entsteht heute aus Stellenausschreibung und Bildmaterial in einem automatisierten Ablauf“, sagt Schnellinger. Beim Testkunden, einem Industriebetrieb, verkürzt sich die Kampagnenerstellung laut Adspresso bisher um rund 40 Prozent.

Ein zweites Modul, eine Voice AI, soll innerhalb einer Minute nach Bewerbungseingang ein strukturiertes Erstgespräch führen. Fragen zu Alter, Herkunft oder Gesundheit sollen dabei technisch ausgeschlossen sein. Ein erster Prototyp konnte die Vorqualifizierung laut dem Unternehmen jedoch noch nicht verlässlich übernehmen. „Jetzt sind wir an einem Punkt, an dem wir noch einmal in die Grundlagenarbeit gehen müssen“, so Schnellinger. Ebenfalls in Entwicklung ist ein Dashboard, das Kandidat:innen nach Qualifikation aufbereiten soll.

Niedriger sechsstelliger Betrag gesucht

Finanziert wurden die bisherigen Prototypen aus dem laufenden Agenturgeschäft. Dessen Monatsumsatz liegt laut Adspresso bei rund 25.000 Euro. Für die weitere Entwicklung, insbesondere der Voice AI, benötigt das Startup nun zusätzliche Mittel. Kalkuliert wird mit einer niedrigen sechsstelligen Summe, Gespräche mit Förderstellen und Kapitalgebern laufen nach Angaben der Gründer bereits. Langfristig soll TalentBlend zu einem eigenständigen SaaS-Produkt werden, das Betriebe selbst bedienen können. Einen Termin für den Marktstart nennt Adspresso noch nicht, dieser hänge vom Verlauf der Finanzierung ab.

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