{"id":1417,"date":"2024-05-21T09:54:17","date_gmt":"2024-05-21T07:54:17","guid":{"rendered":"https:\/\/kupoge.de\/blog\/?p=1417"},"modified":"2024-05-21T10:15:24","modified_gmt":"2024-05-21T08:15:24","slug":"menschenzentrierte-ki-wer-zaehlt-als-mensch","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kupoge.de\/blog\/2024\/05\/21\/menschenzentrierte-ki-wer-zaehlt-als-mensch\/","title":{"rendered":"Menschenzentrierte KI: Wer z\u00e4hlt als Mensch?"},"content":{"rendered":"\n

Sp\u00e4testens durch den Hype um text- und bildgenerierende KI-Chatbots wie ChatGPT sind Risiken und Gefahren durch sogenannte Machine-Learning-Systeme (landl\u00e4ufig als K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) bezeichnet) in gesellschaftlichen Debatten angekommen. Zwei grundlegend unterscheidende Positionen zeichnen sich dabei in den Diskussionen ab: Auf der einen Seite stehen jene, die f\u00fcr die Menschheit existenzielle, aber bisher hypothetische KI-Risiken als gr\u00f6\u00dfte Gefahr wahrnehmen (AI safety<\/em>\/alignment<\/em><\/a>)<\/em>. W\u00e4hrend auf der anderen Seite sich jene positionieren, die den bereits bestehenden Gefahren wie Bias und Diskriminierung (AI ethics<\/em><\/a>) oberste Priorit\u00e4t einr\u00e4umen und die Fokussierung auf hypothetische Gefahren als Gleichg\u00fcltigkeit gegen\u00fcber den nachteiligen Auswirkungen von KI auf oftmals bereits marginalisierte Personengruppen kritisieren.<\/p>\n\n\n\n

Gefahren durch KI-Systeme sind bekannt<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die bereits bekannten und akuten Gefahren durch KI-Systeme sind derweil gut dokumentiert \u2013 auch wenn es weiterhin schwierig bleibt, sie zu umgehen. So lassen sich die diskriminierenden, rassistischen und stereotypen Darstellungen durch bildgenerierende KI, neben den vielen Beispielen<\/a> aus dem Alltag, durch einen sogenannten Bias Explorer<\/a> visualisieren. Die weitreichenden Auswirkungen von algorithmenbasierter Diskriminierung<\/a> durch Systeme des automatisierten Entscheidens auf Betroffene sind ebenfalls durch vielf\u00e4ltige F\u00e4lle belegt. Ebenso hat sich best\u00e4tigt, dass Automatisierung vielfach zur \u00dcberwachung und Kontrolle<\/a> von Personen in Abh\u00e4ngigkeitsverh\u00e4ltnissen eingesetzt wird \u2013 beispielsweise am Arbeitsplatz oder bei der Vergabe von Sozialleistungen.   <\/p>\n\n\n\n

Einsicht ist auch hier der erste Schritt zur Besserung. Denn es werden bereits vielf\u00e4ltige Ans\u00e4tze diskutiert, wie sich diese Risiken durch KI reduzieren bzw. ganz vermeiden lassen. Das Schlagwort unter dem nationale sowie europ\u00e4ische Gesetzgeber*innen, Industrie, Wissenschaft und Zivilgesellschaft eine risiko\u00e4rmere KI diskutieren lautet: Gemeinwohlorientierte KI. Das erkl\u00e4rte Ziel ist, dass KI allen zugutekommen soll, sie niemanden benachteiligen und m\u00f6glichst Vielen Nutzen bringen. Kurzum, wie die Europ\u00e4ische Union verlauten l\u00e4sst: KI soll menschenzentriert<\/a> entwickelt und eingesetzt werden.<\/p>\n\n\n\n

Einzelne KI-Systeme sicherer machen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

L\u00f6sungsans\u00e4tze f\u00fcr eine gemeinwohlorientierte und menschenzentrierte KI konzentrieren sich insbesondere darauf, Prozesse bzw. regulatorische Rahmenbedingungen zu schaffen, um einzelne KI-Systeme sicherer zu machen. Die Automatisierungen sollen fairer, integrativer, genauer, repr\u00e4sentativer, nachvollziehbarer etc. sein \u2013 und dass vor allem mit Blick auf diejenigen Personen, die direkt mit einem KI-System interagieren bzw. von dessen Entscheidungen betroffen sind. Was eine solche Perspektive auf gemeinwohlorientierte KI nicht ber\u00fccksichtigt, sind die vielf\u00e4ltigen Auswirkungen von KI, die sich nicht im direkten Umgang mit den KI-Systemen offenbaren. Denn hier zeigen sich \u00fcber individuelle KI-Systeme hinaus fundamentale Auswirkungen auf Fragen der sozialen Gerechtigkeit.<\/p>\n\n\n\n

Generative KI ist nicht nachhaltig<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Im Fokus stehen hier insbesondere sehr gro\u00dfe KI-Systeme, sogenannte Large Language Models (LLMs) als Grundlage von generativer KI. Ihre Auswirkungen gehen weit \u00fcber die Folgen individueller Systeme hinaus. Denn sie haben beispielsweise einen teils massiven Ressourcenverbrauch \u2013 von der Energie und den Emissionen, die anfallen, wenn LLMs in Rechenzentren entwickelt und trainiert werden, zum Wasserverbrauch f\u00fcr die K\u00fchlung eben jener Rechenzentren, zu den Mineralien und seltenen Erden, die f\u00fcr die Massen an Hardware gebraucht werden, um LLMs zu entwickeln und generative KI zu betreiben, und die unter oft prek\u00e4rsten Arbeitsbedingungen und mit massiven Sch\u00e4den f\u00fcr die Umwelt abgebaut werden.<\/p>\n\n\n\n

Gleichzeitig handelt es sich bei den Outputs generativer KI in der Regel nicht um Zauberei, sondern um eine Technologie, die nicht ohne menschliche Arbeit vonstattengeht. Arbeiter*innen werden gebraucht, um Daten zu annotieren, mit denen KI-Modelle trainiert werden, oder um in einem Prozess namens Reinforcement Learning from Human Feedback<\/em> (RLHF) die Outputs generativer KI auf ihre Qualit\u00e4t zu bewerten. Diese oft unterbezahlte\u00a0 Arbeit<\/a> ist notwendig, damit die Outputs generativer KI keine obsz\u00f6nen und verst\u00f6renden Inhalte ausgeben \u2013 die jedoch die Arbeiter*innen zu sehen bekommen und die \u00e4hnlich wie die Moderator*innen gro\u00dfer Online-Plattformen als Folge unter den psychischen Belastungen massiv leiden. W\u00e4hrend also die Ressourcen f\u00fcr die Hardware in den Rechenzentren und die manuelle Arbeitskraft f\u00fcr die Funktionst\u00fcchtigkeit von generativer KI im globalen S\u00fcden abgesch\u00f6pft werden, streichen Unternehmen aus dem globalen Norden die Profite von KI ein. Das ist nicht nur monet\u00e4r gemeint. Obgleich die K\u00fcnstlerin, Journalistin und Aktivistin Joana Varon eindr\u00fccklich in ihren tech cartographies<\/a> darstellt, wie gro\u00df das Ungleichgewicht zwischen US-amerikanische Profiten auf der einen Seite und der Zulieferung von Ressourcen aus dem globalen S\u00fcden auf der anderen Seite sind.<\/p>\n\n\n\n

Chancen und Risiken von KI sind ungleich verteilt<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Aber die Profite des globalen Nordens gehen \u00fcber Unternehmensums\u00e4tze hinaus. Denn aktuell sind es insbesondere US-amerikanische Unternehmen, die generative KI auf Grundlage anglo-amerikanischer bzw. westlicher Daten f\u00fcr einen Markt im globalen Norden entwickeln. Als Tool, das zunehmend f\u00fcr die gesellschaftliche Wissensproduktion eingesetzt wird, z. B. im Journalismus oder in der Wissenschaft, reproduziert generative KI entsprechend anglo-amerikanische sowie westliche Wissensbest\u00e4nde aus dem Mainstream. Diese kulturelle Dominanz spiegelt sich in den schlechten Outputs von generativer KI f\u00fcr kleinere Sprachen<\/a> oder in den unrealistischen bildlichen Darstellungen<\/a> au\u00dferhalb der amerikanischen Mainstream-Kultur. Die Zwecke, die generative KI erf\u00fcllen soll, sind entsprechend auf westliche Arbeits- und Effizienzvorstellungen ausgerichtet und sie reproduzieren westliche Wissensbest\u00e4nde, w\u00e4hrend die Zulieferung aus dem globalen S\u00fcden auf Rohstoffe und Ressourcen beschr\u00e4nkt wird und sie M\u00fclldeponien f\u00fcr den gesammelten Elektroschrott bereitstellen.<\/p>\n\n\n\n

Gleichzeitig ist der globale S\u00fcden st\u00e4rker von den Klimaver\u00e4nderungen bedroht, die sich im Zuge der Klimakrise immer deutlicher abzeichnen. W\u00e4hrend Rechenzentren und Daten\u00fcbertragungsnetzwerke bereits 2-4% der globalen CO2-Emissionen verursachen, ist angesichts der zunehmenden Bedeutung von KI und ihrem teils immensen Ressourcenverbrauch mit einem weiteren Anstieg zu rechnen. Nicht umsonst betonen bekannte Silicon-Valley-Akteure, dass die Zukunft von KI von einem Durchbruch im Bereich der sauberen Energie<\/a> abh\u00e4nge. Gleichzeitig ist nicht anzunehmen, dass die KI-Entwicklung verlangsamt wird, wenn diese Energiequellen nicht zur Verf\u00fcgung stehen.<\/p>\n\n\n\n

Echte Transformation statt Kontinuit\u00e4t von globaler Ausbeutung<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Der Vergleich von Risiken und Chancen generativer KI, wie sie Tech-Funktion\u00e4re gerne vorbringen, ist angesichts dieser global so ungleichen Verteilung eben jener Chancen und Risiken zynisch. Wer das Mantra einer gemeinwohlorientierten und menschenzentrierten KI ernst nimmt, sollte eine globale Gerechtigkeitsperspektive in den Blick nehmen. Wer KI also gerechter gestalten will, muss auch Fragen danach stellen, wer die Macht hat, die Art und Weise der KI-Entwicklung zu bestimmen und wer dementsprechend gestalten kann, wer von KI profitiert und wer durch sie entlang ihrer gesamten Wertsch\u00f6pfungskette benachteiligt wird. Aktuell setzen die dominanten KI-Unternehmen auf eine historische Kontinuit\u00e4t der Ausbeutung und des Extraktivismus durch den globalen Norden, w\u00e4hrend Umweltsch\u00e4den, Risiken f\u00fcr die Gesundheit und Ausbeutung von Arbeitskraft im globalen S\u00fcden aufrechterhalten wird.<\/p>\n\n\n\n

Wer sich durch KI eine Transformation, vielleicht sogar hin zu einer nachhaltigeren Gesellschaft, erhofft hat, der wird bitter entt\u00e4uscht. Denn echte Transformation kann nur gelingen, wenn eben jene Ausbeutungsstrukturen der Vergangenheit \u00fcberwunden werden. Aktuell werden sie jedoch in den technischen Systemen generativer KI weiter manifestiert. Angesichts der Sperrigkeit des Themas braucht es k\u00fcnstlerische Auseinandersetzungen und Reflektionsr\u00e4ume, die diese sehr realen und sp\u00fcrbaren Gerechtigkeitsfolgen von KI erfahrbar machen. Hier gilt es kulturpolitisch die Weichen zu stellen. Denn generative KI wird nicht nur zunehmend als Herausforderung f\u00fcr den Kreativ- und Kulturbereich wahrgenommen, sie wird auch zu einem Instrument, dass sich beispielsweise in der \u00d6ffentlichkeitsarbeit von Kultureinrichtungen oder in der k\u00fcnstlerischen Arbeit selbst einsetzen l\u00e4sst. Die Kulturpolitik hat eine Verantwortung, nicht blind dem Hype um die ausbeuterischen Chatbots kommerzieller US-amerikanischer Unternehmen zu folgen, sondern alternativen KI-Infrastrukturen im Kulturbereich den Weg zu ebnen. Dar\u00fcber hinaus muss Kulturpolitik den Rahmen schaffen, damit wir in k\u00fcnstlerischer Auseinandersetzung Fragen danach stellen k\u00f6nnen, welche Zukunft wir uns f\u00fcr und mit KI vorstellen und wie sich solche gesellschaftlichen Zielvorstellungen umsetzen lassen. Letztlich geht es also um die Frage, was wir unter Gemeinwohl und Menschenzentrierung angesichts von KI verstehen und welche Potenziale wir haben, diese zu realisieren. Denn wir sollten es vermeiden, dieselben Fehler zu begehen, die wir bereits angesichts von gro\u00dfen Online-Plattformen begangen haben. Es gilt die Dogmen der Entwicklung und des Einsatzes von neuen Technologien zu hinterfragen und selbst zu gestalten. Der Moment dazu, ist jetzt.<\/p>\n\n\n\n

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\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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Dr. Anne Mollen<\/strong> forscht am Institut f\u00fcr Kommunikationswissenschaft der Universit\u00e4t M\u00fcnster. Ihre Forschungsschwerpunkte liegen bei der Nachhaltigkeit von KI, Automatisierung und \u00f6ffentliche Meinungsbildung, algorithmenbasierte Diskriminierung sowie digitaler Selbstbestimmung. Als Expertin f\u00fcr KI und Digitalisierung hat Anne Mollen in der Vergangenheit verschiedene politische Gremien beraten. Auch f\u00fcr Algorithm Watch ist sie beratend t\u00e4tig und hat dort das Sustain-Projekt geleitet.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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