Kriterien

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Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen werden im Alltag immer häufiger – von der Spracherkennung bis hin zu maschinell optimierten Industrieprozessen. Parallel zu dieser Ausbreitung kommen neue Fragen auf, etwa hinsichtlich der Transparenz von Entscheidungsprozessen, Inklusion und Diskriminierung oder steigender Energieverbräuche. Ein Forschungsteam von AlgorithmWatch, dem Institut für ökologische Wirtschaftsforschung (IÖW) und dem Distributed Artificial Intelligence Laboratory der Technischen Universität Berlin hat sich nun damit befasst, wie sich soziale, ökologische und ökonomische Wirkungen von KI-Systemen systematisch und vergleichbar analysieren lassen. Ergebnis ist ein Set von Kriterien und Indikatoren für nachhaltige KI.

Die Studie „Nachhaltigkeitskriterien für Künstliche Intelligenz“ ist Teil des Projekts „SustAIn – Nachhaltigkeitsindex für Künstliche Intelligenz“, das in der Förderinitiative KI-Leuchttürme vom Bundesumweltministerium gefördert wird. Die Forschenden haben darin analysiert, welche Nachhaltigkeitseffekte entlang des KI-Lebenszyklusses auftreten, von Datenmodell und Systemdesign über Modellentwicklung und -nutzung bis hin zur Entsorgung der Hardware. Über 50 Indikatoren beschreiben, wie sich Kriterien wie Transparenz, Selbstbestimmung, inklusives Design und kulturelle Sensibilität, aber auch Ressourcenverbräuche, Treibhausgasemissionen oder die Verteilungswirkungen in Zielmärkten der KI-Anwendungen erfassen lassen. Denn die aktuelle Diskussion, wie sich KI einsetzen lässt, um zu einer nachhaltigen Entwicklung beizutragen, lässt die Nachhaltigkeitswirkungen der KI-Systeme selbst bislang außen vor.

Dabei sind aus Sicht der Forschenden diese Nachhaltigkeitswirkungen hochrelevant, um ein Bewusstsein für Nachhaltigkeitsrisiken zu schaffen und diese zu minimieren. Die entwickelten Kriterien und Indikatoren sollen die Basis für die Entwicklung konkreter Bewertungsinstrumente sein, mit deren Hilfe Systeme maschinellen Lernens nachhaltiger gestaltet werden können. Das Team weist darauf hin, dass die Nachhaltigkeit von Systemen Künstlicher Intelligenz auch im Hinblick auf politische Regulierungsansätze wie den Artificial Intelligence Act der Europäischen Union, die Nachhaltigkeitsbestrebungen der Ampel-Koalition bei Rechenzentren oder Leitlinien wie die neue KI-Ethik-Empfehlung der UNESCO wichtig sind.

Kriterien KIQuelle: IÖW

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