Die Rolle der Kategorien auf AI gestern und heute
Das Aufkommen von AI und maschinellem Lernen hat die traditionelle Art und Weise, Menschen und Inhalte zu kategorisieren, in Frage gestellt, was zu neuen Denkweisen über Probleme und potenziell neuen Fragen der Voreingenommenheit oder Diskriminierung führt.
Traditionelle AI Systeme basierten auf Expertenwissen und Regeln. Wenn beispielsweise eine Bank einen Kredit vergeben möchte, könnte sie die Kandidaten anhand von Attributen wie Geschlecht, Beruf oder anderen demografischen Merkmalen kategorisieren data. Doch mit den heutigen Modellen des maschinellen Lernens und des Deep Learning AI geht man weg von starren Kategorien. Statt Kategorien wie "Frau mit einem bestimmten Alter und sozioökonomischem Hintergrund" anzuwenden, hat sich der Schwerpunkt auf die Erfassung großer Mengen von Verhaltensdaten data verlagert. Dieses data kann Dinge wie Banktransaktionen oder den Browserverlauf enthalten. Der Gedanke dahinter ist, dass durch die Betrachtung dieser granularen data Entscheidungen getroffen werden können, ohne sich auf vordefinierte Kategorien zu verlassen, die die Diskriminierung verstärken könnten.
Dieser Wandel ist nicht nur technischer Natur: Er wirft auch philosophische Fragen darüber auf, wie Kategorien konstruiert werden, wie sie sich auf die Gesellschaft auswirken und welche ethischen Überlegungen bei ihrer Verwendung in AI Systemen anzustellen sind.
Das Gesetz AI : Persönliche data und Verantwortung
Die derzeitige Landschaft der AI Gesetzgebung, die durch das AI Gesetz veranschaulicht wird, offenbart ein grundlegendes Spannungsverhältnis zwischen traditionellen gesetzgeberischen Kategorien und der sich entwickelnden Natur der technischen Werkzeuge. Das AI Gesetz regelt AI Systeme auf der Grundlage ihrer Nutzung, anstatt sie in starre Kategorien einzuteilen, und erkennt an, dass die Risiken und Auswirkungen von AI eng mit dem Nutzungskontext verbunden sind. So führt das Gesetz beispielsweise vielseitige KI ein, die vielseitig einsetzbar ist. Die Herausforderung besteht darin, ihr Risiko abzuschätzen, aber wie kann das Risiko einer Sache bewertet werden, wenn ihre Anwendungen noch nicht klar definiert sind?
Der Übergang vom traditionellen maschinellen Lernen zu fortschrittlicheren generativen AI verwischt die Grenzen zwischen Nutzung und Verantwortung weiter. Ein Einzelhandels-Chatbot, der generatives AI nutzt, kann beispielsweise interne Tools und Produktinformationen verwenden, um Empfehlungen auszusprechen oder FAQs zu beantworten. Er könnte aber auch missbraucht werden, z. B. für beleidigende Anfragen, die darauf abzielen, toxische Antworten für Posts in sozialen Medien zu erhalten. Dies wirft kritische Fragen für Unternehmen auf: Wo liegt die Verantwortung für das Management dieser Risiken? Ist allein der Angreifer verantwortlich, wenn er das System ausnutzt, oder liegt die Verantwortung auch bei den Entwicklern und Betreibern von AI?
Da die Zahl der Akteure im Ökosystem von AI zunimmt, verteilt sich die Verantwortung zunehmend. Nicht nur der Betreiber des AI Systems kann verantwortlich sein, sondern auch das Unternehmen, das das grundlegende Modell erstellt. Wenn es zu Zwischenfällen kommt, wird es zu einer komplexen Aufgabe zu bestimmen, wer die Hauptverantwortung trägt, insbesondere wenn die Akteure über verschiedene Organisationen und sogar geografische Standorte verstreut sind.
AI Regulierung und ethische Geschäftsanwendungen
Rahmenwerke wie der AI Act müssen das Spannungsverhältnis zwischen herkömmlichen Regulierungsparadigmen und der heutigen dynamischen AI Landschaft berücksichtigen. Anpassungsfähige Regulierungsstrategien sind unabdingbar, um der vielschichtigen Natur der AI Systeme und ihrer Auswirkungen gerecht zu werden.
Unternehmen können die Erkenntnisse aus der Kategorisierung nutzen, um Strategien zur Kundensegmentierung zu verfeinern, Marketingkampagnen anzupassen und Kundenerlebnisse zu personalisieren. Indem sie ethische Überlegungen in die Entwicklungsprozesse von AI einbeziehen, können Unternehmen zudem das Risiko von Voreingenommenheit und Diskriminierung mindern und das Vertrauen und die Transparenz gegenüber den Stakeholdern fördern.
Die Bedeutung von Kategorien liegt in ihrer Rolle als unser sozialer Rahmen für das Verständnis und die Bewertung der Welt. Fein abgestimmte Kategorien sind unerlässlich, um verschiedene Stimmen zu repräsentieren, insbesondere solche, die von AI Vorurteilen betroffen sind. Die Einbeziehung eines breiten Spektrums von Interessenvertretern, einschließlich AI Nutzern und betroffenen Personen, ist von entscheidender Bedeutung.
"Kategorien dienen als Objektiv, durch das wir die Nuancen und potenziellen Verzerrungen in AI Systemen bewerten und angehen können. Sie sind entscheidend, um eine gemeinsame Sprache und ein gemeinsames Verständnis unter den Beteiligten zu schaffen und sicherzustellen, dass AI weiterhin verantwortungsvoll und ethisch korrekt entwickelt und eingesetzt wird."Jean-Marie John-Mathews
