{"id":389833,"date":"2021-12-22T11:08:43","date_gmt":"2021-12-22T19:08:43","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.webex.com\/uncategorized-de\/entwicklung-verantwortungsbewusster-ki-systeme\/"},"modified":"2021-12-22T11:08:43","modified_gmt":"2021-12-22T19:08:43","slug":"entwicklung-verantwortungsbewusster-ki-systeme","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.webex.com\/de\/zusammenarbeit\/hybrides-arbeiten\/entwicklung-verantwortungsbewusster-ki-systeme\/","title":{"rendered":"Entwicklung verantwortungsbewusster KI-Systeme"},"content":{"rendered":"<ul>\n<li><strong>K\u00f6nnen Automatiksysteme f\u00fcr die Pr\u00fcfung von Hypothekenantr\u00e4gen rassistisch sein?<\/strong><\/li>\n<li><strong>Ist es vertretbar, dass die Polizei bei der Suche nach verd\u00e4chtigen Personen Gesichtserkennungssysteme einsetzt?<\/strong><\/li>\n<li><strong>D\u00fcrfen Entwickler Nutzerdaten verwenden, um Spracherkennungssysteme f\u00fcr Videokonferenzanwendungen zu trainieren und zu verbessern?<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Wissenschaft und Technik waren in Fragen der KI-Ethik und der gesellschaftlichen Verantwortung schon immer in einer schwierigen Position. Einerseits l\u00e4sst sich berechtigterweise anf\u00fchren, dass die Gesetze der Physik oder mathematische Gleichungen an sich wertneutral sind<em><\/em>\u00a0\u2013 sie machen keine Aussagen \u00fcber moralische Fragen, die sich der Mensch stellt. Andererseits spielen sich Wissenschaft und Technik nicht in einer sterilen, abstrakten Welt ab, die von der Anwendung wissenschaftlicher und technischer Kenntnisse auf das menschliche Tun unabh\u00e4ngig ist\u00a0\u2013 und das ist auch gar nicht m\u00f6glich. Jedes menschliche Tun hat moralische und ethische Folgen. Daher ist es richtig, dass Techniker gesellschaftliche und ethische Verantwortung tragen. Techniker k\u00f6nnen jedoch nicht verantwortungsbewusst handeln, wenn sie nicht ber\u00fccksichtigen, wie ihre Systeme grundlegende Menschenrechte in puncto Privatsph\u00e4re, Sicherheit, Handlungsf\u00e4higkeit und Gleichheit unterst\u00fctzen oder untergraben. Maschinelles Lernen und datenbasierte k\u00fcnstliche Intelligenz haben weitverbreitete Bedenken gegen\u00fcber der gesellschaftlichen Rolle der Technologie weiter verst\u00e4rkt.<\/p>\n<h2><strong>Wie k\u00f6nnen wir ethische Probleme der KI im Blick behalten und Systeme f\u00fcr maschinelles Lernen verantwortungsbewusst entwickeln?<\/strong><\/h2>\n<p>Wir sollten dazu bei einer Reihe grundlegender Implikationen ansetzen, die Entwicklungen auf Basis von maschinellem Lernen mit sich bringen, sowie bei den Gr\u00fcnden, aus denen dies zu Uneinigkeiten f\u00fchren kann. Der Grundgedanke des maschinellen Lernens besteht darin, dass die Details einer Funktion nicht in einem Softwarecodeblock beschrieben, sondern durch Verallgemeinerung ausgehend von einer Reihe an Beispielen f\u00fcr erwartetes Verhalten erlernt werden. Diese Trainingsdaten lassen sich explizit vorbereiten, wenn eine Reihe von Eingaben mit entsprechenden Zielausgaben verkn\u00fcpft wird (\u00fcberwachtes Lernen). Das Training kann jedoch auch implizit oder fortlaufend stattfinden, wobei erwartete Ergebnisse entweder implizit in den Eingabedaten enthalten sind (un\u00fcberwachtes Lernen) oder Belohnungsmetriken f\u00fcr erfolgreiche Ausgabereihen vergeben werden (best\u00e4rkendes oder verst\u00e4rkendes Lernen). Meist wird das im Training erlernte Verhaltensmodell anschlie\u00dfend als Bausteinfunktion in einem \u201eInferenzsystem\u201c bereitgestellt. Die realen Nutzereingaben flie\u00dfen dann in das Modell ein, sodass das System ein Ergebnis berechnen kann, das den im Training erlernten Mustern stark \u00e4hnelt.<\/p>\n<p>Welche Arten ethischer Probleme mit KI bei Funktionen auf Basis maschinellen Lernens sollten f\u00fcr eine verantwortungsbewusste KI bedacht werden? In bestimmten Hinsichten ist Software auf Basis maschinellen Lernens nicht grundlegend anders als Software, die mit traditionellen prozeduralen Programmierverfahren entwickelt wird. Bei jeder Software gilt es, Voreingenommenheiten, Privatsph\u00e4re, Fairness, Transparenz und Datenschutz zu ber\u00fccksichtigen. Die Verfahren des maschinellen Lernens sind jedoch weniger gut bekannt, ben\u00f6tigen gro\u00dfe Mengen an Trainingsdaten und m\u00fcssen manchmal einfach erkl\u00e4rbar sein. Aufgrund dieser Merkmale gilt es, die Rolle der KI-Ethik in diesem Bereich genauer zu beleuchten.<\/p>\n<h2><strong>Zentrale Fragen bei der Ausarbeitung von Grunds\u00e4tzen f\u00fcr die verantwortungsbewusste KI-Entwicklung<\/strong><\/h2>\n<p>Unten ist eine Reihe wichtiger Fragen zur KI-Ethik aufgef\u00fchrt. Auch wenn sich die einzelnen Aspekte in vielen Punkten \u00fcberschneiden, ist es sinnvoll, die verantwortungsbewusste Entwicklung aus mehreren Blickwinkeln zu betrachten:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Voreingenommenheit<\/strong>: Werden mit der Funktion unfaire, unbeabsichtigte oder unangemessene Voreingenommenheiten im Umgang mit unterschiedlichen Personen eingef\u00fchrt? Wurde das System f\u00fcr die Verteilung von Nutzern entwickelt und trainiert, f\u00fcr die es in der Praxis eingesetzt wird? Verhindern Entwurf, Implementierung und Tests Vorgeingenommenheiten im Zusammenhang mit gesetzlich gesch\u00fctzten Personenmerkmalen?<\/li>\n<li><strong>Privatsph\u00e4re<\/strong>: M\u00fcssen Nutzer f\u00fcr Training und Verwendung der Funktion mehr personenbezogene Daten als n\u00f6tig angeben? Sind personenbezogene Daten vor unbefugter oder zweckwidriger Weitergabe gesch\u00fctzt?<\/li>\n<li><strong>Transparenz<\/strong>: Ist ausreichend gut bekannt, getestet und dokumentiert, wie sich die Funktion verh\u00e4lt, damit Entwickler von Systemen, in die die Funktion integriert wird, sowie Nutzer und sonstige Pr\u00fcfer ihre Funktionsweise nachvollziehen k\u00f6nnen? Ist das Verhalten der implementierten Funktion grunds\u00e4tzlich deterministisch, sodass die Wiederholung derselben Eingaben zu denselben Ausgaben f\u00fchrt?<\/li>\n<li><strong>Sicherheit<\/strong>: Sind erfasste Daten oder Produkte bei Training und Implementierung der Funktion vor zweckwidriger \u00dcbertragung, Verst\u00f6\u00dfen und Weitergabe gesch\u00fctzt? Dazu k\u00f6nnen personenbezogene Daten z\u00e4hlen, deren Privatsph\u00e4re es au\u00dferdem zu ber\u00fccksichtigen gilt, sowie nicht personenbezogene Daten, f\u00fcr die Eigentumsrechte und vertraglich vereinbarte Nutzungsbeschr\u00e4nkungen gelten k\u00f6nnen.<\/li>\n<li><strong>Gesellschaftliche Folgen<\/strong>: Welche direkten und indirekten Folgen bringt die Technologie abgesehen von den spezifischen Bedenken in puncto Privatsph\u00e4re, Transparenz und Sicherheit bei einer allgemeinen Bereitstellung f\u00fcr die Gesellschaft mit sich? F\u00f6rdert oder hemmt sie den Gedankenaustausch? Erh\u00f6ht sie die Wahrscheinlichkeit von Gewalt oder Missbrauch? Ist sie umweltsch\u00e4dlich? Diese Kategorie der KI-Ethik wird bewusst offengelassen, da von keinem Entwicklungs- und Bereitstellungsteam erwartet werden kann, dass es s\u00e4mtliche indirekten Auswirkungen seiner Arbeit vollst\u00e4ndig absch\u00e4tzen kann, insbesondere bei einer langj\u00e4hrigen und weltweiten Bereitstellung. Trotzdem kann der Versuch, die negativen Langzeitfolgen zu antizipieren, Teams dazu motivieren, Elemente zur Steuerung dieser Folgen in ihre Entwicklungen zu integrieren oder auf eine alternative technologische Strategie mit einer geringeren Zahl offensichtlicher gesellschaftlicher Nachteile umzustellen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Die Liste der ethischen Fragen zur KI mag zun\u00e4chst zu unscharf und abstrakt erscheinen, um praktisch anwendbar zu sein. Die Branche hat jedoch insbesondere zu Systemsicherheit und Datenschutz erfolgreich Entwicklungsleitf\u00e4den bereitgestellt, die als Vorlage hilfreich sein k\u00f6nnen. Cisco ist seit vielen Jahren f\u00fchrend bei der Entwicklung von Systemen, die den Datenschutz ber\u00fccksichtigen. Damit ist dieser Rahmen ein naheliegender Ausgangspunkt f\u00fcr die Entwicklung verantwortungsbewusster Systeme auf Basis maschinellen Lernens bei Webex. Die <a href=\"https:\/\/gdpr.eu\/what-is-gdpr\/\">europ\u00e4ische Datenschutz-Grundverordnung<\/a> (DSGVO) bildet zudem einen Rahmen f\u00fcr den Schutz der \u201eGrundrechte und Grundfreiheiten nat\u00fcrlicher Personen\u201c und kann eine Reihe hilfreicher Grunds\u00e4tze f\u00fcr Systeme auf Basis maschinellen Lernens liefern.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-scaled.jpg\"><br \/>\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-382375\" src=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-scaled.jpg\" alt=\"Entwickler bei der Betrachtung ihres Hologramms einer Stadt.\" width=\"2560\" height=\"1536\" srcset=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-scaled.jpg 867w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-300x180.jpg 300w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-1024x614.jpg 1024w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-768x461.jpg 768w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-1536x922.jpg 1536w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-2048x1229.jpg 2048w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-600x360.jpg 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/><br \/>\n<\/a><\/p>\n<h2><strong>Weitere \u00dcberlegungen zu KI und Ethik<\/strong><\/h2>\n<p>Bei meiner Besch\u00e4ftigung mit der verantwortungsbewussten Entwicklung von KI-Systemen haben sich drei Konzepte als besonders hilfreich erwiesen, um die gesellschaftliche und ethische Verantwortung von Technikern zu beleuchten:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Ein Prozess f\u00fcr die verantwortungsbewusste Entwicklung maschinellen Lernens.<\/strong> Das potenzielle Anwendungsspektrum des maschinellen Lernens ist so breit, dass es aussichtlos ist, einen allgemeing\u00fcltigen Entwicklungsablauf festzulegen. Das Innovationstempo bei Modelltypen, Trainingssystemen, Evaluierungsmetriken und Bereitstellungssystemen ist so hoch, dass jedes zu eng gefasste Rezept innerhalb k\u00fcrzester Zeit hinf\u00e4llig wird. Wir k\u00f6nnen jedoch ethische KI-Leitlinien mit klaren Kontrollpunkten aufstellen, an denen die Entwickler selbst und andere Pr\u00fcfer die bisherige Arbeit begutachten, um sicherzustellen, dass die zentralen Fragen ber\u00fccksichtigt und die Hauptentwicklungsentscheidungen dokumentiert wurden. Dabei k\u00f6nnen auch spezifische Tests durchgef\u00fchrt werden, die die Systeme vor der Bereitstellung erfolgreich durchlaufen m\u00fcssen.<\/li>\n<li><strong>Ber\u00fccksichtigung der Folgen.<\/strong> Wer Systeme entwickelt und implementiert, muss eine klare Vorstellung von KI-Ethik und den Folgen der erlernten Entscheidungen der trainierten Systeme haben. Entwickler und Implementierer m\u00fcssen sich bewusst machen, dass ihre Funktionen des maschinellen Lernens in vielen F\u00e4llen Entscheidungen treffen, die reale Folgen f\u00fcr die Nutzer und andere Personen haben. Manche dieser Entscheidungen sind eindeutig und schwerwiegend, z.\u00a0B. ob ein Hypothekenantrag akzeptiert oder abgelehnt wird. In anderen F\u00e4llen erfolgen Entscheidungen weniger explizit, ihre Folgen aber ebenfalls tiefgreifend. Angenommen, eine Funktion f\u00fcr erlernte Sprachverbesserung in einem Videokonferenzsystem verringert die Lautst\u00e4rke der Durchschnittsfrau bezogen auf die m\u00e4nnlichen Kollegen um 2\u00a0%: Kumuliert kann das schleichend die M\u00f6glichkeiten von Frauen verringern, sich am Arbeitsplatz einzubringen und etwas zu bewirken.<\/li>\n<li><strong>Statistische Varianz zwischen Trainingsdaten und erwarteten Nutzerdaten. <\/strong>Maschinelles Lernen muss f\u00fcr das Systemtraining einen breiten Eingabedatenbereich heranziehen, um mit allen voraussichtlichen Bedingungen umgehen zu k\u00f6nnen. Die statistische Planung des Trainingssatzes ist der ma\u00dfgebliche Faktor, der \u00fcber das statistische Verhalten des endg\u00fcltigen Systems entscheidet. Bei Sprachsystemen kann dieses vorgegebene Verteilungsverh\u00e4ltnis beispielsweise Zielprozents\u00e4tze f\u00fcr Sprecher einschlie\u00dfen, die jeweils amerikanisches Englisch, britisches Englisch und australisches Englisch sprechen, sowie f\u00fcr Sprecher des Englischen lateinamerikanischen Ursprungs und Sprecher aus S\u00fcdasien, China, Kontinentaleuropa und weiteren Regionen. Dar\u00fcber hinaus kann es Zielprozents\u00e4tze f\u00fcr hohe und tiefe Stimmen, Stimmen von Sprechern unterschiedlichen Alters, das Sprechen in unterschiedlich stark hallenden R\u00e4umen und unterschiedliche Arten und relative Amplituden von Ger\u00e4uschen einschlie\u00dfen. Entwickler sollten die Verteilung der Zielgruppe ausdr\u00fccklich kennen und dokumentieren und Training und Tests auf die Zielnutzung abgestimmt entwerfen. Dar\u00fcber hinaus sollten Entwickler m\u00f6gliche L\u00fccken der Zielgruppenspezifikation bedenken, beispielsweise bei der Abdeckung gesetzlich gesch\u00fctzter Merkmale (Ethnie, nationale Herkunft, Geschlecht, Religion usw.). Das ist keine leichte Aufgabe, denn die betreffende Variation kann unter Anwendungsbedingungen eine Vielzahl potenzieller Dimensionen haben. Entwickler sollten beim Testen ein breiteres Merkmalsspektrum als beim urspr\u00fcnglichen Training ber\u00fccksichtigen und mit einer Sensitivit\u00e4t bei der Varianz rechnen, die die Einbeziehung neuer Daten oder die Ab\u00e4nderung der Verteilungen erfordert, um eine gute Leistung f\u00fcr alle Zieleinsatzbedingungen zu erreichen.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Die Entwicklung verantwortungsbewusster KI steckt noch in den Kinderschuhen. Es ist noch viel zu tun, bis wir alle L\u00fccken bei der Erkennung von Voreingenommenheiten, dem Schutz der Privatsph\u00e4re, Transparenz, Datensicherheit und wesentlichen gesellschaftlichen Folgen kennen. Die bewusste Einbeziehung der KI-Ethik in Diskussion, Spezifikation, Training, Bereitstellung und Verwaltung kann jedoch der Startpunkt sein, um die Vertrauensw\u00fcrdigkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit dieser leistungsf\u00e4higen Verfahren grundlegend zu verbessern.<\/p>\n<blockquote><p><a href=\"https:\/\/cart.webex.com\/sign-up?utm_medium=Website&#038;utm_source=WDCBlog&#038;utm_campaign=2021_wx1&#038;utm_content=Intelligence_blog_Chris&#038;team=DG\">Melden Sie sich f\u00fcr eine kostenlose Testversion<\/a><em>\u00a0von Webex an. Profitieren Sie noch heute von einer besseren Zusammenarbeit im Team und den Vorz\u00fcgen unserer Videokonferenztechnologie.<\/em><\/p><\/blockquote>\n<p><strong>Weitere Informationen<\/strong><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.webex.com\/de\/hybrides-arbeiten\/die-neuesten-ki-funktionen-von-webex-fur-die-zukunft-der-arbeit\/\">Die neuesten KI-Funktionen von Webex f\u00fcr die Zukunft der Arbeit<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.webex.com\/de\/hybrides-arbeiten\/neues-aus-dem-bereich-ki-fur-die-zusammenarbeit-die-zukunft-der-hybridarbeit-gestalten\/\">Neuerungen bei kooperativer KI: Die Zukunft der hybriden Arbeit antreiben<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.webex.com\/de\/hybrides-arbeiten\/bessere-erfahrungen-bei-der-arbeit-und-fur-kunden-in-einer-hybriden-arbeitswelt\/\">Bessere Erfahrungen bei der Arbeit und f\u00fcr Kunden in einer hybriden Arbeitswelt<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>K\u00f6nnen Automatiksysteme f\u00fcr die Pr\u00fcfung von Hypothekenantr\u00e4gen rassistisch sein? 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As Vice President of Engineering for Webex Collaboration AI, Chris leads an engineering and product team focused on building smarter, clearer and more seamless speech, audio, visual and relationship intelligence experiences. Before joining Cisco, Chris was the cofounder and CEO of speech science technology company BabbleLabs, which was acquired by Cisco in 2020. Prior to that, he founded the processor licensing company, Tensilica, and led it as CEO before it was sold to Cadence in 2013. Chris holds greater than 40 U.S. and international patents, an MSEE and PhD in electrical engineering from Stanford and a BA in physics from Harvard. 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