- Algorithmen der künstlichen Intelligenz haben einen enormen Einfluss auf das menschliche Leben und die Gesellschaft insgesamt.
- Zu den ethischen Dilemmata im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz gehören die digitale Ungleichheit und ihre Nutzung als Waffe.
- Autonomie sollte mit menschlicher Aufsicht in Einklang gebracht werden, während der verantwortungsvolle Einsatz von KI gefördert werden sollte, damit sie zur Bekämpfung von Diskriminierung eingesetzt werden kann.
Angetrieben durch Fortschritte in der Computertechnik, der Datenwissenschaft und der Verfügbarkeit riesiger Datensätze ist künstliche Intelligenz (KI) zu einem leistungsstarken Alltagsrealitäts- und Geschäftswerkzeug geworden. Große Technologieunternehmen wie Google, Amazon und Meta entwickeln jetzt KI-basierte Systeme. Die Technologie kann die menschliche Sprache nachahmen, Krankheiten erkennen, kriminelle Aktivitäten vorhersagen, rechtliche Verträge entwerfen, Barrierefreiheitsprobleme lösen und Aufgaben besser als Menschen erledigen. Für Unternehmen verspricht KI, Geschäftsergebnisse vorherzusagen, Prozesse zu verbessern und die Effizienz bei erheblichen Kosteneinsparungen zu steigern.
Aber die Bedenken hinsichtlich künstlicher Intelligenz nehmen immer noch zu.
KI-Algorithmen sind so mächtig geworden, dass einige Experten KI als empfindungsfähig bezeichnen und jede Korruption, Manipulation, Voreingenommenheit oder Diskriminierung enorme Auswirkungen auf Organisationen, das menschliche Leben und die Gesellschaft haben kann.
Digitale Identifikation
Die Entscheidungsfindung durch künstliche Intelligenz beeinflusst und verändert das Leben der Menschen in zunehmendem Maße. Ihr unverantwortlicher Einsatz kann bestehende menschliche Vorurteile und diskriminierende Maßnahmen wie Rassenprofilierung, Verhaltensvorhersage oder Identifizierung der sexuellen Orientierung verschärfen. Diese inhärente Voreingenommenheit entsteht, weil KI nur so gut ist wie die Menge an Trainingsdaten, die wir ihr zur Verfügung stellen können, was anfällig für menschliche Voreingenommenheit ist.
Verzerrungen können auch auftreten, wenn Algorithmen für maschinelles Lernen anhand von Daten trainiert und getestet werden, die bestimmte ethnische Gruppen wie Frauen, farbige Menschen oder Menschen bestimmter Altersgruppen unterrepräsentieren. Untersuchungen zeigen beispielsweise, dass farbige Menschen besonders anfällig für algorithmische Voreingenommenheit in der Gesichtserkennungstechnologie sind.
Auch bei der Anwendung kann es zu Abweichungen kommen. Beispielsweise kann ein für eine bestimmte Anwendung entwickelter Algorithmus für unbeabsichtigte Zwecke verwendet werden, was zu einer Fehlinterpretation der Ausgabe führt.
Überprüfen Sie die KI-Leistung
KI-gestützte Diskriminierung kann abstrakt, nicht intuitiv, subtil, unsichtbar und schwer zu erkennen sein. Möglicherweise ist der Quellcode eingeschränkt oder Prüfer wissen möglicherweise nicht, wie der Algorithmus eingesetzt wird. Es ist nicht zu unterschätzen, wie komplex es ist, in einen Algorithmus einzusteigen, um zu sehen, wie er geschrieben ist und wie er reagiert.
Aktuelle Datenschutzgesetze beruhen auf Hinweis und Wahlmöglichkeit; daher werden die daraus resultierenden Hinweise, die Verbraucher dazu verpflichten, langwierigen Datenschutzrichtlinien zuzustimmen, selten gelesen. Würden solche Hinweise auf künstliche Intelligenz angewendet, hätte dies schwerwiegende Folgen für die Sicherheit und Privatsphäre von Verbrauchern und der Gesellschaft.
KI ALS WAFFE
Während es möglicherweise noch keine echte KI-Malware gibt, ist es nicht weit hergeholt anzunehmen, dass KI-Malware die Fähigkeiten von Angreifern verbessern wird. Die Möglichkeiten sind endlos – Malware, die aus der Umgebung lernt, um neue Schwachstellen zu identifizieren und auszunutzen, Tools, die KI-basierte Sicherheit testen, oder Malware, die KI mit Fehlinformationen vergiften kann.
Durch künstliche Intelligenz manipulierte digitale Inhalte werden bereits verwendet, um in Echtzeit ultrarealistische synthetische Kopien von Personen zu erstellen (auch Deepfakes genannt). Infolgedessen nutzen Angreifer Deepfakes, um gezielte Social-Engineering-Angriffe zu erstellen, finanzielle Verluste zu verursachen, die öffentliche Meinung zu manipulieren oder sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
„KI-gestützte Diskriminierung kann abstrakt, nicht intuitiv, subtil, unsichtbar und schwer zu erkennen sein, oder Prüfer wissen möglicherweise nicht, wie der Algorithmus eingesetzt wird.“ – Steve Durbin, CEO, Informationssicherheit Forum
Minderung der mit KI verbundenen Risiken
Da KI-Entscheidungen das Leben der Menschen immer stärker beeinflussen und beeinflussen, haben Unternehmen eine moralische, soziale und treuhänderische Verantwortung, ethisch zu handeln und die Einführung künstlicher Intelligenz zu verwalten. Sie können dies auf verschiedene Arten tun.
1. Verwandeln Sie Ethik in Maßstäbe
Ethische KI hält sich an klar definierte ethische Grundsätze und Grundwerte wie individuelle Rechte, Privatsphäre, Nichtdiskriminierung und vor allem Nichtmanipulation. Organisationen müssen klare Grundsätze festlegen, um KI-bedingte Risiken zu identifizieren, zu messen, zu bewerten und zu mindern. Als nächstes müssen sie sie in praktische, messbare Kennzahlen übersetzen und in die täglichen Prozesse einbetten.
2. Die Ursachen von Voreingenommenheit verstehen
Für die Entwicklung ethischer KI ist es von entscheidender Bedeutung, über die richtigen Werkzeuge zu verfügen, um die Ursachen von Voreingenommenheit zu untersuchen und die Auswirkungen von Fairness bei der Entscheidungsfindung zu verstehen. Identifizieren Sie Systeme, die maschinelles Lernen nutzen, bestimmen Sie deren Bedeutung für das Unternehmen und implementieren Sie Prozesse, Kontrollen und Gegenmaßnahmen gegen durch KI verursachte Vorurteile.
3. Autonomie mit menschlicher Aufsicht in Einklang bringen
Organisationen sollten eine interdisziplinäre Ethikkommission einrichten, um das laufende Management und die Überwachung von Risiken zu überwachen, die durch Systeme der künstlichen Intelligenz in der Organisation und Lieferkette entstehen. Ausschüsse müssen aus Personen mit unterschiedlichem Hintergrund bestehen, um Sensibilität für alle ethischen Fragen sicherzustellen.
Beim Algorithmusdesign müssen Expertenmeinungen, Kontextwissen und das Bewusstsein für historische Vorurteile berücksichtigt werden. In kritischen Bereichen, beispielsweise bei Finanztransaktionen, müssen manuelle Autorisierungsprozesse durchgesetzt werden, um eine Kompromittierung durch böswillige Akteure zu verhindern.
4. Befähigen Sie Mitarbeiter und fördern Sie verantwortungsvolle KI.
Fördern Sie eine Kultur, die Einzelpersonen dazu befähigt, Bedenken hinsichtlich KI-Systemen zu äußern, ohne Innovationen zu unterdrücken. Bauen Sie internes Vertrauen in die KI auf, indem Sie Rollen, Erwartungen und Verantwortlichkeiten transparent handhaben. Erkennen Sie den Bedarf an neuen Rollen und qualifizieren Sie sich proaktiv weiter, qualifizieren Sie sich um oder stellen Sie Mitarbeiter ein.
Ermächtigen Sie Benutzer, indem Sie bei Bedarf mehr Kontrolle und Zugriff auf Regressmöglichkeiten bieten. Eine starke Führung ist auch entscheidend für die Stärkung der Mitarbeiter und die Förderung verantwortungsvoller KI als geschäftliche Notwendigkeit.
5. Verwenden Sie künstliche Intelligenz, um Diskriminierungsprobleme zu lösen.
Programmierte Inspektionen sind die traditionelle Methode zur Beurteilung der menschlichen Fairness. Sie können von künstlicher Intelligenz profitieren, indem sie Algorithmen auf menschliche Entscheidungsprozesse anwenden, Ergebnisse vergleichen und die Gründe für maschinengeführte Inspektionen erklären Entscheidungen. Ein weiteres Beispiel ist das MIT-Forschungsprogramm zur Bekämpfung systemischen Rassismus, das sich der Entwicklung und Nutzung von Computertools widmet, um Rassengerechtigkeit in vielen verschiedenen Bereichen der Gesellschaft zu schaffen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie ein verantwortungsvoller Einsatz von KI sicherere Online-Räume schaffen kann. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
