KI und unsere Gesellschaft | Die Welt der KI entdecken 11

Summary

Dieses Skript beleuchtet die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz (KI) auf die Gesellschaft und die damit verbundenen Herausforderungen. Es diskutiert, wie KI in Bereichen wie autonomes Fahren und Kreditvergabe entscheidend wird und die Verantwortung, die damit einhergeht. Es thematisiert auch Diskriminierung in KI-Systemen aufgrund von voreingenommenen Daten und die Notwendigkeit von Transparenz und Erklärbarkeit von KI-Entscheidungen. Schließlich hebt es die Wichtigkeit von KI in sensitiven Anwendungen hervor, wo Zuverlässigkeit und Sicherheit entscheidend sind.

Takeaways

• 🧠 KI hat eine große Macht und Verantwortung in vielen Bereichen unserer Gesellschaft, einschließlich Energieoptimierung und Entscheidungsfindung in sensiblen Bereichen wie Autonomes Fahren und Kreditvergabe.
• 🤖 Wir erwarten von KI, faire und objektive Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten zu treffen, ohne von Emotionen, Stimmungen oder einseitigen Erfahrungen beeinflusst zu werden.
• 🔍 Probleme wie rassistische oder sexistische Entscheidungen durch KI-Systeme können durch die Verwendung verzerrter Daten entstehen, die unsere menschlichen Vorurteile widerspiegeln.
• 📚 Ein Beispiel für KI ist das Word Embedding, bei dem Wörter in einem hochdimensionalen Raum analysiert werden, um Beziehungen und Ähnlichkeiten zwischen ihnen zu visualisieren.
• 🔢 Um KI-Modelle zu trainieren, werden große Datenmengen benötigt, die oft verzerrt sind und zu unerwünschten Ergebnissen führen können.
• 👨‍⚕️ Ein Beispiel für KI-Verwendung im Gesundheitswesen ist die Vorstellung eines Arztes, aber KI kann auch fehlerhafte Entscheidungen treffen, wenn ihre Datenlage mangelhaft ist.
• 🏢 Unternehmen verwenden KI für die Mitarbeiterauswahl, aber hier kann es zu Diskriminierung kommen, wenn der Algorithmus alte Einstellungen und Vorurteile übernimmt.
• 📋 Die EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) verlangt von Unternehmen, dass sie erklärbare Entscheidungen treffen und Verbrauchern Informationen über die zugrunde liegende Logik ihrer Algorithmen anbieten müssen.
• 🔑 Das Konzept der Erklärbarkeit (Explainable AI, XAI) zielt darauf ab, Entscheidungen von KI-Systemen nachvollziehbar zu machen, auch wenn die Modelle selbst komplex sind.
• 🚗 Die Sicherheit von KI ist besonders wichtig, wenn sie in lebenswichtigen Anwendungen wie dem autonomen Fahren eingesetzt wird, und hier können auch scheinbar kleine Störungen zu Problemen führen.
• 🛠️ Um KI-Systeme zu verbessern, müssen wir sowohl auf technische Lösungen achten als auch die menschlichen Aspekte, wie die Beurteilung verzerrter Daten und die Notwendigkeit von Erklärbarkeit, berücksichtigen.

Q & A

Wie beeinflusst künstliche Intelligenz verschiedene Bereiche unserer Gesellschaft?

Künstliche Intelligenz beeinflusst viele Bereiche unserer Gesellschaft, indem sie beispielsweise den Energieverbrauch optimiert, alltägliche Aufgaben bewältigt und weitreichende Entscheidungen trifft, wie etwa wann ein autonomes Auto gestartet wird oder wem ein Kredit gewährt wird.

Warum ist es wichtig, sich der Verantwortung bei der Nutzung von KI bewusst zu sein?

Mit großer Macht kommt auch große Verantwortung. Es ist wichtig, sich der Auswirkungen und Herausforderungen der KI auf unsere Gesellschaft bewusst zu sein, um sicherzustellen, dass die Technologie fair und ethisch eingesetzt wird.

Wie können Vorurteile in Algorithmen entstehen?

Vorurteile in Algorithmen entstehen, wenn die zugrundeliegenden Daten, mit denen die Algorithmen trainiert werden, von menschlichen Vorurteilen beeinflusst sind. Diese Vorurteile spiegeln sich dann in den Entscheidungen der KI wider.

Was ist Word Embedding und wie wird es verwendet?

Word Embedding ist eine Technik des Natural Language Processing, bei der Wörter in einem hochdimensionalen Raum eingebettet werden, basierend auf dem Kontext der umgebenden Wörter. Diese Technik wird verwendet, um Ähnlichkeiten zwischen Wörtern zu berechnen und kann für Übersetzungen, Sentiment-Analysen und Textzusammenfassungen eingesetzt werden.

Warum sind einige Gesichtserkennungssysteme rassistisch oder sexistisch?

Einige Gesichtserkennungssysteme gelten als rassistisch oder sexistisch, weil sie überwiegend mit Daten von kaukasischen Männern trainiert wurden. Dadurch erkennen sie andere ethnische Gruppen und Geschlechter weniger zuverlässig.

Welche Probleme können bei der Verwendung von KI zur Beurteilung von Bewerbungen auftreten?

KI kann bei der Beurteilung von Bewerbungen Probleme verursachen, wenn die zugrundeliegenden Daten Vorurteile enthalten. Der Algorithmus kann diese Vorurteile übernehmen und Entscheidungen treffen, die bestimmte Gruppen diskriminieren, selbst wenn Informationen wie Geschlecht oder Ethnie aus dem Datensatz entfernt wurden.

Was ist die DSGVO und wie beeinflusst sie den Einsatz von KI?

Die DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) der EU besagt, dass relevante Entscheidungen über das Leben von Menschen nicht allein von Maschinen getroffen werden dürfen. Verbraucher haben das Recht auf aussagekräftige Informationen über die zugrunde liegende Logik von KI-Entscheidungen.

Was bedeutet es, dass eine KI-Entscheidung erklärbar ist?

Eine erklärbare KI-Entscheidung bedeutet, dass die wesentlichen Einflussfaktoren für eine bestimmte Entscheidung aufgezeigt werden können. Dies reicht aus, um den Anforderungen der DSGVO zu genügen.

Wie können Forscher Schwachstellen in KI-Systemen ausnutzen?

Forscher können Schwachstellen in KI-Systemen ausnutzen, indem sie gezielt kleine Veränderungen an Eingabedaten vornehmen. Diese Veränderungen können dazu führen, dass die KI falsche Klassifikationen vornimmt, selbst wenn die Veränderungen für Menschen nicht erkennbar sind.

Warum ist es wichtig, dass KI-Systeme robust sind, insbesondere in sicherheitskritischen Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen?

Es ist wichtig, dass KI-Systeme robust sind, um sicherzustellen, dass sie auch unter veränderten Bedingungen zuverlässig funktionieren. In sicherheitskritischen Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen müssen die Systeme präzise und fehlerfrei arbeiten, um Unfälle zu vermeiden und das Vertrauen der Benutzer zu gewährleisten.