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Künstliche Intelligenz (KI) wird als Schlüsseltechnologie die kommende industrielle Revolution maßgeblich bestimmen. Das Aufkommen von großen, vielleicht essenziellen Enterprise-ready-Grundmodellen wie denen von OpenAI (wie GPT-4) oder Aleph Alpha (zum Beispiel die Luminous-Reihe) verdeutlicht diese Entwicklung. So offensichtlich die Potenziale des Einsatzes solcher Technologien sind, so vielfältig sind auch die neuen Risikovektoren. Daher ist neben dem Aufkommen der nächsten Generation von KI-Modellen auch das Aufkommen von Regulierungsinstrumenten zu beobachten. Mit der EU-KI-Verordnung (VO), besser bekannt als EU AI Act, nimmt die EU eine weltweit führende Position ein. Doch wie sieht es mit anderen Großmächten wie den USA und der Volksrepublik China aus? In meinem Blog-Beitrag möchte ich die Unterschiede und Gemeinsamkeiten aufzeigen.

Vergleicht man die Ansätze zur Regulierung von KI beziehungsweise von Systemen mit KI zwischen den USA, der Volksrepublik China und Europa, so erscheinen diese auf den ersten Blick zunächst sehr unterschiedlich. Eine große Gemeinsamkeit ist jedoch, dass alle Ansätze etwa zur gleichen Zeit um das Jahr 2016 entstanden sind. Dem europäischen Ansatz hat sich mein Kollege Christian Hammer bereits in seinem Blog-Beitrag „Die Zukunft ist jetzt! Wir gestalten heute die Welt von morgen“ gewidmet. Im Folgenden möchte ich mich auf die Ansätze der USA und der Volksrepublik China konzentrieren. Die europäische KI-Regulierung wird nur vergleichend herangezogen, um die Unterschiede transparent zu machen. Dies setzt allerdings eine grobe Kenntnis, zum Beispiel des Inhalts des oben genannten Blog-Beitrags, voraus. Wir beginnen mit den USA, die einen liberaleren Ansatz gewählt haben, und fahren fort mit der Volksrepublik China, die einen sehr schnellen und strengen Ansatz gewählt hat.

KI-Regulierung in den USA – freiwillig das Richtige tun

In den USA haben sich bisher eine Handvoll KI-Regularien entwickelt, jedoch werden sie nicht ganzheitlich durchgesetzt, sondern föderalistisch. So haben sich auf einer lokalen Ebene verschiedene Regularien zu bestimmten Schwerpunkten wie der KI-Entscheidung hervorgetan – etwa bezüglich der Rekrutierung und Bonusberechnung in New York oder hinsichtlich selbstfahrender Fahrzeuge in Kalifornien. Es gab auch bereits einen Top-down-Versuch zur KI-Regulierung mit dem Algorithmic Accountability Act – dieser scheiterte jedoch 2019 und 2022. Demgegenüber wurde von der amerikanischen Standardisierungsbehörde, dem National Institute of Standards and Technology (NIST), im Auftrag der Regierung das AI Risk Management Framework (AI RMF) veröffentlicht. Der Inhalt dieses Dokuments ist nicht rechtsbindend, sondern als Vorschlag zur freiwilligen Umsetzung gemeint. In den USA vertraut man also auf die generelle Bereitschaft des Marktes, hohe Qualitätsstandards zu erfüllen, die zum einen aus dem eigenen Wettbewerbsstreben der jeweiligen Unternehmen resultieren, zum anderen aber auch von der Marktnachfrage getrieben sein dürften. Letztlich macht der amerikanische Ansatz einen eher fragmentierten Eindruck, wobei die jüngsten Aktivitäten der FTC (Federal Trade Commission) und der FDA (Food and Drug Administration) im Hinblick auf ihr hartes Vorgehen gegen ChatGPT sehr interessant sind.

KI-Regulierung in der Volksrepublik China – ein iterativer Lernansatz

In der Volksrepublik China wurden bereits drei zielgerichtete Gesetze veröffentlicht oder stehen kurz vor der Veröffentlichung:

  • Regulierung von Empfehlungsalgorithmen (2021/2022): Hier geht es um die Kontrolle von elektronischen Informationen, insbesondere in sozialen Medien. Dabei sollen mögliche Empfehlungsalgorithmen die von der Regierung festgelegten ethischen und moralischen Werte respektieren. Dazu gehört auch die Achtung der Rechte der Nutzerinnen und Nutzer: das Recht zu entscheiden, ob ein Algorithmus aktiviert oder deaktiviert wird, oder das Recht auf Transparenz über die Ergebnisse solcher Algorithmen, die die eigenen Daten verarbeiten.
  • Regelung der synthetischen Inhalte (2022): Auch dieses Gesetz befasst sich mit der elektronischen Kontrolle von Informationen. Hier wird betont, dass synthetisch erstellte Informationen auch als solche gekennzeichnet werden müssen.
  • Vorschlag zur Regelung der generativen KI (2023): In diesem Gesetz wird in Anlehnung an das Vorangegangene erneut auf die faktische Leistungsfähigkeit und das Urheberrecht von synthetisch generierten Inhalten abgezielt.

Die bisher veröffentlichten Gesetze lassen sich vor allem in Bezug auf die Regulierung von KI beim Einsatz in sozialen Medien und Informationen einordnen. Sie werden im Vergleich zum EU-Ansatz relativ schnell und im Einklang mit den aktuellen Entwicklungen erarbeitet. Dieser iterative Ansatz soll jedoch auch dazu dienen, ein ähnlich kohärentes KI-Gesetz wie in der EU zu verabschieden.

Fazit

Zusammenfassend kann gesagt werden, dass sowohl die EU als auch die USA und die Volksrepublik China dasselbe wollen, nämlich ein gewisses Maß an Qualität. Die Ansätze könnten jedoch nicht unterschiedlicher sein. Während die USA durch Richtlinien den Organisationen ein Mittel an die Hand gibt, sich freiwillig dem Thema KI-Qualität zu widmen, strebt die EU einen sogenannten deduktiven „Big Bang“ an, der einmal alles adressiert. Demgegenüber verfolgt die Volksrepublik China einen induktiven Ansatz, bei dem in kleinen iterativen Schritten die optimale ganzheitliche KI-Regulierung erarbeitet werden soll.

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Autorin Lilian Do Khac

Lilian Do Khac beschäftigt sich mit der Konzeption und Implementierung von KI-Lösungen für die datengetriebene Entscheidungsunterstützung. Trustworthy-AI-Anforderungen spielen dabei eine signifikante Rolle. In diesem Bereich ist sie nicht nur aus IT-Implementierungssicht unterwegs, sondern auch als Wissenschaftlerin.

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