Technisches Know-how zu KI im Rahmen des EU AI Act

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie wir arbeiten, Dienstleistungen nutzen, Produkte erwerben und in digitalen sowie physischen Räumen interagieren. Sie findet sich mittlerweile in zahlreichen Anwendungen – von Sprachassistenten über Finanzprognosen bis hin zu selbstfahrenden Autos. Mit dem EU AI Act hat die Europäische Union eine umfassende Gesetzgebung geschaffen, um KI sicher und ethisch vertretbar zu regulieren.

In unserem vorherigen Blogbeitrag „EU-KI-Pflichtschulung: Was muss ich als Unternehmer wissen?“ haben wir bereits die Pflichten und Anforderungen für Unternehmen im Umgang mit Künstlicher Intelligenz erläutert. Dieser Beitrag geht einen Schritt weiter und vermittelt fundiertes technisches Wissen über KI, ihre Funktionsweise, Einsatzbereiche und Herausforderungen. Zudem erläutern wir die wichtigsten regulatorischen Anforderungen des EU AI Acts und beleuchten sowohl technische als auch ethische, gesellschaftliche und wirtschaftliche Aspekte dieser Schlüsseltechnologie.

1. Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

Definition & Abgrenzung: KI ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Entwicklung von Maschinen und Algorithmen befasst, die menschenähnliche kognitive Funktionen übernehmen können. Dazu gehören Problemlösung, Entscheidungsfindung, Sprachverarbeitung und Mustererkennung. Innerhalb der KI gibt es verschiedene Ansätze:

• Symbolische KI: Arbeitet mit logischen Regeln und Expertenwissen, was vor allem in Bereichen wie automatisierter Planung und Entscheidungsfindung Anwendung findet.
• Statistische KI: Nutzt Wahrscheinlichkeiten und mathematische Modelle zur Vorhersage von Trends oder Ereignissen, beispielsweise in der Finanzwelt.
• Maschinelles Lernen (ML): Erlaubt es Algorithmen, durch Datenanalyse zu lernen und sich an neue Daten anzupassen, wodurch sie flexibler und effizienter arbeiten können.
• Deep Learning: Eine Unterkategorie des ML, die neuronale Netzwerke mit vielen Schichten verwendet und dadurch hochkomplexe Aufgaben wie Spracherkennung oder Bildanalyse bewältigt.

Wie KI-Systeme lernen: KI-Systeme können auf verschiedene Weise lernen:

• Supervised Learning: Lernen durch gelabelte Daten (z.B. Bilder mit zugehörigen Beschriftungen), um Muster und Strukturen zu erkennen.
• Unsupervised Learning: Das System erkennt Muster eigenständig in unstrukturierten Daten, etwa bei der Kundenklassifikation im Marketing.
• Reinforcement Learning: Algorithmen lernen durch Versuch und Irrtum, indem sie Belohnungen für erfolgreiche Entscheidungen erhalten, eine Methode, die häufig bei autonomen Systemen eingesetzt wird.

Wichtige KI-Konzepte:

• Neuronale Netze: Inspiriert vom menschlichen Gehirn, bestehen sie aus künstlichen Neuronen, die in mehreren Schichten organisiert sind. Moderne Netzwerke sind in der Lage, Sprache und Bilder zu analysieren und daraus kontextbezogene Schlüsse zu ziehen.
• Entscheidungsbäume: Hierarchische Modelle, die Daten in Ja/Nein-Fragen unterteilen und oft in Geschäftsanalysen sowie Risikobewertungen eingesetzt werden.
• Natural Language Processing (NLP): Die Verarbeitung und Erzeugung natürlicher Sprache, z. B. für Chatbots, automatisierte Textzusammenfassungen oder Übersetzungsdienste.

2. Einsatzbereiche von KI

KI wird in zahlreichen Branchen und Anwendungen eingesetzt:

• Gesundheitswesen: Früherkennung von Krankheiten, personalisierte Medizin, Medikamentenentwicklung und Roboterchirurgie.
• Industrie: Vorausschauende Wartung, Automatisierung von Produktionsprozessen, Qualitätssicherung durch maschinelles Sehen.
• Finanzen: Algorithmischer Handel, Kreditbewertung, Betrugserkennung, automatisierte Finanzberatung.
• E-Commerce & Marketing: Personalisierte Produktempfehlungen, dynamische Preisgestaltung, Analyse des Kundenverhaltens.
• Verkehr & Logistik: Autonome Fahrzeuge, optimierte Lieferketten, intelligente Verkehrssteuerung.
• Öffentliche Verwaltung: Effiziente Datenanalysen, Betrugserkennung in Sozialleistungen, automatisierte Dokumentenverarbeitung.
• Bildung: KI-gestützte Lernsysteme, personalisierte Kursangebote, automatisierte Bewertung von Prüfungen.

KI im Alltag: Neben der Industrie nutzen wir KI tagtäglich:

• Sprachassistenten (Alexa, Siri, Google Assistant)
• Gesichtserkennung auf Smartphones
• Personalisierte Nachrichten Feeds und Streaming-Empfehlungen
• Automatische Übersetzungen
• Intelligente Verkehrssteuerung
• Smarte Haushaltsgeräte, die sich an die Gewohnheiten der Nutzer anpassen

3. Chancen und Herausforderungen der KI

Potenzielle Vorteile:

• Erhöhung der Effizienz und Produktivität durch Automatisierung und intelligente Analysen.
• Reduzierung menschlicher Fehler durch datengetriebene Entscheidungsfindung.
• Kosteneinsparungen durch optimierte Abläufe und personalisierte Kundenansprache.
• Unterstützung von Innovationen durch datenbasierte Forschung und Entwicklung.
• Verbesserung von Gesundheitsversorgung und Bildung durch maßgeschneiderte KI-Lösungen.

Herausforderungen und Risiken:

• Bias und Diskriminierung: KI-Modelle übernehmen Vorurteile aus den Trainingsdaten, was zu ungleichen Behandlungsergebnissen führen kann.
• Datenschutz und Sicherheit: Verarbeitung großer Mengen personenbezogener Daten birgt Risiken, insbesondere in Bereichen wie biometrischer Identifikation.
• Erklärbarkeit und Transparenz: Komplexe Modelle sind oft nicht nachvollziehbar, was das Vertrauen in KI-Lösungen verringern kann.
• Arbeitsmarktveränderungen: Automatisierung könnte traditionelle Jobs ersetzen, wodurch neue Qualifikationen gefragt sind.
• Missbrauchspotenzial: KI kann für Überwachung oder Desinformation genutzt werden, was ethische Fragen aufwirft.

4. KI und der EU AI Act

Der EU AI Act teilt KI-Systeme in vier Risikoklassen ein:

1. Inakzeptables Risiko: Verbotene Anwendungen wie Social Scoring oder manipulative KI, die psychologische Schwächen ausnutzen.
2. Hohes Risiko: streng regulierte Anwendungen (z. B. biometrische Identifikation, kritische Infrastrukturen, Justizwesen, Personalauswahl), die signifikante Auswirkungen auf das Leben von Menschen haben können.
3. Begrenztes Risiko: Transparenzpflichtige Anwendungen (z. B. Chatbots, Deepfakes, personalisierte Werbung), bei denen Nutzer über den KI-Einsatz informiert werden müssen.
4. Minimales Risiko: Unregulierte KI-Systeme (z. B. Spamfilter, Videospiele, KI-gestützte Suchmaschinen), die keine nennenswerten Risiken für Bürger darstellen.

Technische Anforderungen für Hochrisiko-KI:

• Implementierung eines Risikomanagement- und Governance-Frameworks.
• Dokumentation und Konformitätsbewertung, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen.
• Protokollierung und Transparenzpflichten zur Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen.
• Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen zur Minimierung von Missbrauch Risiken.
• Menschliche Kontrolle und Überwachungsmechanismen, um fehlerhafte Entscheidungen zu verhindern.

5. Zukunft der KI und ethische Überlegungen

Während die technologische Entwicklung rasant voranschreitet, müssen sich Gesellschaft und Politik mit kritischen Fragen beschäftigen:

• Soll KI in sensiblen Entscheidungsprozessen eine Rolle spielen?
• Wie gewährleisten wir Fairness und Nichtdiskriminierung?
• Welche Maßnahmen sind notwendig, um KI ethisch zu gestalten?

Forscher und Unternehmen arbeiten an Lösungen wie Explainable AI (XAI), Fairness-Algorithmen und Datenschutztechniken, um die Herausforderungen der KI zu bewältigen.

Fazit

Künstliche Intelligenz ist eine der prägendsten Technologien unserer Zeit. Ihre Potenziale sind enorm, aber sie bringt auch Risiken mit sich. Der EU AI Act setzt einen wichtigen rechtlichen Rahmen, um KI sicher und fair nutzbar zu machen. Unternehmen und Entwickler müssen sich sowohl technischer als auch ethischer Verantwortung bewusst sein, um KI sinnvoll in unsere Gesellschaft zu integrieren.