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 Celantur-Gründer Alexander Petkov (CEO) und Boyang Xia (CTO) | (c) Celantur
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Daimler Truck, Huawei, Strabag und die Stadt Detroit – diese vier Referenzen nennt das Linzer KI-Startup Celantur (brutkasten berichtete bereits). Insgesamt habe man mehr als 85 Unternehmenskunden, sagt Gründer Alexander Petkov auf brutkasten-Anfrage. Zuletzt kam einer in Australien dazu, womit man nun in allen sechs (bewohnten) Kontinenten präsent sei.

Überzeugen konnte das 2020 gegründete und bis auf eine frühe FFG-Basisprogramm-Förderung gebootstrappte Startup all diese Kunden mit KI-gestützter Bild- und Videoanonymisierung. Mehr als eine Milliarde Bilder habe man bislang bereits anonymisiert. Dabei werden etwa Gesichter, Kennzeichen, Personen und Fahrzeuge vollautomatisch verpixelt.

„Wir sind längst kein einfaches Verpixelungs-Tool mehr“ – rechtskonformes KI-Training im Fokus

Doch Petkov betont: „Wir sind längst kein einfaches Verpixelungs-Tool mehr. Celantur liefert die unsichtbare und kritische Infrastruktur für die Zukunft der Physical AI. Wir ermöglichen es Technologie-Unternehmen, die KI von morgen zu bauen, ohne das Grundrecht auf Privatsphäre zu verletzen.“

Celantur setzt mit seinem aktuell achtköpfigen Team nämlich gezielt auf die Anonymisierung von Bild- und Videomaterial im Zuge von KI-Trainings. Denn damit autonome Fahrzeuge, digitale Zwillinge und intelligente Robotik Realität werden, müssten KI-Modelle mit gigantischen Datenmengen der realen Welt trainiert werden, argumentiert man beim Startup. Man liefere „das technologische Bindeglied“, das diese Datennutzung „gesellschaftlich akzeptabel und rechtlich unangreifbar“ mache. Dabei verweist man unter anderem auf Bestimmungen im Rahmen von DSGVO und AI Act.

Das Tool lasse sich dabei „ohne langwierige Anpassungsprozesse“ auf unterschiedliche regionale Rechtsprechungen und geografische Bedingungen anwenden. „Dass unsere Technologie nun auf sechs Kontinenten aktiv genutzt wird, ist der beste Beweis für die Skalierbarkeit unserer KI-Modelle“, meint Petkov.

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