# taz.de -- Debatte um Künstliche Intelligenz: KI für alle

	# taz.de -- Debatte um Künstliche Intelligenz: KI für alle

	> Regulierungen müssen sicherstellen, dass vom KI-Einsatz nicht nur ein
	> paar Unternehmen profitieren, sondern die ganze Gesellschaft.

	Bild: Gut vernetzt – Mensch mit Maschine

	Dubai führt ein System zur Gesichtserkennung im öffentlichen Nahverkehr
	ein. In Japan hilft Roboterhund Aibo Menschen durch die Einsamkeit der
	Coronazeit. Deutschland und Frankreich veröffentlichen eine gemeinsame
	Förderrichtlinie zur Erforschung von Vorhaben im Bereich Künstlicher
	Intelligenz.

	Drei Meldungen aus der aktuellen Woche. Aus der Woche, in der die
	[1][Enquetekommission Künstliche Intelligenz] des Bundestages das letzte
	Mal tagte und am Mittwoch schließlich ihren Abschlussbericht an
	Bundestagspräsident Wolfgang Schäuble (CDU) übergab. Drei Meldungen, die
	ganz exemplarisch skizzieren, wie die Welt bezüglich der Künstlichen
	Intelligenz (KI) aussieht: In den Industrieländern ist sie längst im
	Einsatz. In einigen im Alltag präsenter, mit Roboterhunden, mit digitalen
	Barkeeper:innen oder einem weitgehend von Robotern betriebenen Hotel, wie
	in einem japanischen Vergnügungspark. Doch auch in Deutschland verwenden
	Nutzer:innen [2][KI im Alltag]. Sie steckt etwa in Sprachassistenten wie
	Siri oder Alexa. Sie ermöglicht die Bilderkennung in Onlinenetzwerken und
	das automatische Optimieren von Fotos in Smartphones. Sie findet sich in
	Einparkhilfen von Autos, in der Überwachung von Passant:innen, wie bei
	einem Projekt am Berliner Fernbahnhof Südkreuz, und in medizinischen
	Diagnosehilfen.

	Dass KI-Anwendungen mittlerweile in der Praxis angekommen sind, haben auch
	die Mitglieder der jeweils zur Hälfte mit Bundestagsabgeordneten und mit
	externen Expert:innen besetzten Enquetekommission mitbekommen. Was
	allerdings fehlt: Konsequenzen. Allen voran sperrte sich die Union gegen
	klare Empfehlungen zur Regulierung von KI-Anwendungen. Dass solche in naher
	Zukunft auf anderem Weg Eingang in den parlamentarischen Prozess finden
	werden, ist eher unwahrscheinlich. Eine Fehlentscheidung, deren Folgen die
	Gesellschaft spätestens in einigen Jahren zu spüren bekommen wird.

	Denn auch wenn KI-Anwendungen längst im Alltag angekommen sind –
	unumgänglich sind sie nicht, noch nicht. Und das betrifft beide Seiten:
	Sowohl Verbraucher:innen und Bürger:innen als auch Unternehmen oder
	Behörden, die die Anwendungen nutzen wollen, sind aktuell noch nicht auf
	ihren Einsatz angewiesen. Medizin, Strafverfolgung, Haushalt – kein System
	wird hierzulande zusammenbrechen, wenn KI strenger reguliert wird. Und das
	ist eine Chance. Auch wenn seit mehr als 50 Jahren rund um KI geforscht
	wird – lange ging es dabei um akademisch und technisch spannende, aber
	praktisch ziemlich nutzlose Projekte. Doch jetzt befinden wir uns in der
	Anfangsphase der Marktreife. Und die bietet die Möglichkeit, ein paar
	Fragen zu stellen, zu diskutieren und im besten Fall als Gesellschaft einen
	möglichst breit getragenen Ansatz für den Umgang mit KI zu finden, bevor
	sie unverzichtbar wird.

	Zum Beispiel: Was wollen wir überhaupt von KI? Was soll sie leisten? Wo
	können und sollen wir Grenzen setzen? Wie sieht es aus in Sachen
	Transparenz? Wer überprüft, ob eine KI das macht, was sie soll? Oder das,
	was ihr Auftraggeber behauptet? Wer haftet, falls das nicht der Fall ist?
	Wer haftet überhaupt? Wie lässt sich vermeiden, dass KI diskriminiert? Und
	wie lässt sich das überprüfen? Wie gehen wir mit dem Datenhunger um, den
	ein guter Teil der KI-Anwendungen mitbringt? Und dem Energiehunger? Und ist
	KI überhaupt gleich KI? Wäre es nicht sinnvoll, eine KI, die Waldbrände
	anhand von Satellitenbildern erkennen soll, anders zu behandeln als eine,
	die entscheidet, ob Bewerber:innen zum Vorstellungsgespräch eingeladen
	werden?

	Stichwort Haftung. Ein Unternehmen programmiert die KI-Anwendung. Der
	Autokonzern baut sie in sein selbstfahrendes Auto ein. Das verursacht einen
	Unfall. Wer zahlt nun? Der Hersteller der Software? Oder der
	Autohersteller? Oder eine Versicherung? Oder der:die Fahrer:in? Und, noch
	komplizierter: Wie lässt sich überhaupt herausfinden, ob der Fehler in der
	KI lag? Ist doch das Wesen dieser Anwendungen mitunter das, was als Black
	Box bezeichnet wird: Was darin passiert, ist auch für die Entwickler:innen
	längst nicht immer nachvollziehbar.

	Stichwort Diskriminierung. Legendär ist das Beispiel von Seifenspendern,
	deren Sensoren nur dann die Aufforderung zum Seifenspenden erkannten, wenn
	eine weiße Person ihre Hand darunter hielt. Noch gravierender wird es, wenn
	Algorithmen selbstfahrender Autos People of Color schlechter erkennen als
	weiße Menschen. Oder: Ein selbstlernender Algorithmus bevorzugte bei der
	Bewerberauswahl männliche Kandidaten – einfach deshalb, weil sich in der
	Vergangenheit vorwiegend Männer beworben hatten. Anhand dieser
	Trainingsdaten stufte die Software Männer damit als geeigneter ein.
	Jüngstes Beispiel: Weil Schüler:innen in der Pandemie ihre
	Abschlussarbeiten nicht schreiben konnten, errechnete in Großbritannien ein
	Algorithmus die Schulabschlussnoten. Das Nachsehen hatten eigentlich gute
	Schüler:innen von Schulen, bei denen die Ergebnisse der gesamten Schule in
	der Vergangenheit unter dem Durchschnitt lagen. Deren durch den Algorithmus
	errechnete Noten lagen deutlich unter denen, die ihre Lehrer:innen
	vorhergesagt hatten. Auf öffentlichen Druck hin stoppte die britische
	Regierung schließlich das Projekt.

	Stichwort Transparenz. Automatisierte Entscheidungsfindung ist ein
	beliebtes Gebiet von KI-Anwendungen. Ob es um den Tarif einer
	Autoversicherung geht oder die Risikoeinstufung bei einem Kredit oder
	darum, vorherzusagen, in welcher Region Wohnungseinbrüche zu erwarten sind.
	Der aktuelle „Automating Society“-Report, den AlgorithmWatch und die
	Bertelsmann-Stiftung passenderweise ebenfalls diese Woche veröffentlicht
	haben, kommt zu dem Ergebnis: Transparent geht es bei der automatischen
	Entscheidungsfindung selten zu. Schon bei der Einführung gebe es meist
	keine breite gesellschaftliche Debatte. Symptomatisch dafür ist auch, dass
	es die Enquetekommission Künstliche Intelligenz mit Transparenz nicht so
	hatte. Die Vorträge waren zwar öffentlich, die – mutmaßlich weitaus
	interessanteren – Diskussionen aber nicht. Dabei hätten genau die Anstöße
	geben können zu einer allgemeinen Auseinandersetzung mit Künstlicher
	Intelligenz.

	Denn aktuell verläuft die gesellschaftliche Debatte in Deutschland analog
	zur Debatte über Technologie allgemein. Diese ist entweder das große
	Versprechen und die Lösung für alles. Oder aber eine riesige Bedrohung und
	mindestens der erste Schritt in Richtung Auslöschung der Menschheit. Die
	Realität liegt üblicherweise ungefähr in der Mitte. Entscheidend ist daher
	die Umsetzung. Es spricht überhaupt nichts gegen einen Staubsaugerroboter,
	der saugend lernt, wie die Wohnung zugeschnitten ist, wo er sinnvollerweise
	häufiger entlangsaugen sollte, weil dort der Küchentisch steht, und wo es
	seltener nötig ist. Es spricht aber etwas dagegen, dass derart gewonnene
	Grundrisse und Kundendaten auf den Servern des Herstellers landen und
	möglicherweise auch noch bei Drittanbietern.

	Die genannten Beispiele sind nur ein kleiner Ausschnitt. Es sind die, die
	erkannt und publik wurden, und es lässt sich vermuten, dass es dahinter ein
	nennenswertes Dunkelfeld gibt. Die Konsequenz sollte klar sein: Es braucht
	Regulierung. Und zwar dringend, klar und europaweit einheitlich. Denn was
	passiert, wenn diese zu spät kommt, ist aktuell beispielsweise bei der
	Plattformökonomie sichtbar und dabei, wie Facebook, Amazon oder Google
	mit persönlichen Daten umgehen. Sinnvolle Regulierungsvorschläge gibt es
	eine ganze Reihe: von einem Algorithmen-TÜV bis hin zu öffentlich
	einsehbaren Registern, in denen die Bürger:innen nachschauen können, welche
	Unternehmen oder Behörden für welche Zwecke auf algorithmische
	Entscheidungsfindung setzen und welche Modelle dabei zum Einsatz kommen. so
	geschaffene Transparenz würde gleichzeitig das Wissen über KI in der
	Gesellschaft erweitern. Und sie würde neue Anreize für Bürger:innen
	schaffen, sich mehr damit zu beschäftigen – über das Nutzen einer bunten
	Oberfläche hinaus.

	## Die Demokratie schneller machen

	Denn ein Gegensatz lässt sich derzeit nicht auflösen: Im digitalen
	Zeitalter gehen die Entwicklung von Geschäftsmodellen, neuen Technologien
	und der Aufbau riesiger Datensammlungen schnell. Die Demokratie ist aber
	immer noch so langsam wie in Zeiten, als Faxe als modern und Videotext als
	fortschrittliche Art, sich zu informieren, galten. Die Demokratie schneller
	zu machen, wäre sicher häufig wünschenswert, aber keine flächendeckende
	Lösung. Was daher schneller sein muss: das Denken in der Demokratie. Und
	hier sind wir wieder bei der Künstlichen Intelligenz: Regulierung zu einem
	späteren Zeitpunkt zurückzunehmen oder abzuschwächen ist viel einfacher,
	als sie zu verstärken. Denn dann schreit die Lobby der Unternehmen, die
	schon Geschäftsmodelle auf der problematischen Basis aufgebaut haben.

	Vermutlich wünschen sich Teile der Regierungskoalition, allen voran der
	Union, insgeheim ein Silicon Valley in Deutschland. Dass das Facebook des
	KI-Zeitalters aus Dresden kommt statt aus Menlo Park. Und scheuen daher
	Regulierung. Aber der kapitalismuszentrierte KI-Ansatz mit
	milliardenschweren Risikoinvestoren ist schon an die USA vergeben. Und der
	staatliche Ansatz der digitalen Totalüberwachung an [3][China].

	Dass die EU und Deutschland nur mit einem eigenen, menschenfreundlichen
	Ansatz punkten können, hat sich auch schon bis zur Enquetekommission
	rumgesprochen. Doch es reicht nicht, ihn zu proklamieren. Man muss ihn auch
	ausgestalten. Dabei sollte Technik immer so realisiert sein, dass nicht nur
	bestimmte Gruppen – Wohlhabende, technisch Versierte oder anderweitig
	Privilegierte – von ihr profitieren. Sondern die gesamte Gesellschaft. Das
	mitzudenken ist die Basis, um das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz auf
	ethische, ökologische, soziale Weise zu realisieren.

	1 Nov 2020

	## LINKS

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	## AUTOREN

	Svenja Bergt

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