KI 1: Kriterien-Katalog für eine nachhaltige und CO2 arme Künstliche Intelligenz (KI) in SH

Kriterien-Katalog für eine nachhaltige und CO2 arme Künstliche Intelligenz (KI)
in SH

Zum Einsatz elektronischer Datenverarbeitung gehört auch der Einsatz sog.
künstlicher Intelligenz. Damit wird der Versuch beschrieben, "bestimmte
Entscheidungsstrukturen des Menschen nachzubilden, indem z. B. ein Computer so
gebaut und programmiert wird, dass er relativ eigenständig Probleme bearbeiten
kann. Oftmals wird damit aber auch eine nachgeahmte Intelligenz bezeichnet,
wobei durch meist einfache Algorithmen ein „intelligentes Verhalten“ simuliert
werden soll, etwa bei Computergegnern in Computerspielen. Im Verständnis des
Begriffs künstliche Intelligenz spiegelt sich oft die aus der Aufklärung
stammende Vorstellung vom „Menschen als Maschine“ wider, dessen Nachahmung sich
die sogenannte starke KI zum Ziel setzt: eine Intelligenz zu erschaffen, die das
menschliche Denken mechanisieren soll,[1] bzw. eine Maschine zu konstruieren und
zu bauen, die intelligent reagiert oder sich eben wie ein Mensch verhält.”
(Wikipedia)

Die Ziele einer starken KI sind zwar weiterhin visionär, jedoch "lernen" schon
jetzt viele Systeme eigenständig und mit aus der Natur abgeleiteten
Informationsverarbeitungs-Strategien (Neuronale Netze). Diese Neuronalen Netze
benötigen Trainings-Daten, die für die Qualität von Entscheidungen eines solchen
Systems von großer Wichtigkeit sind. Welche Daten dafür ausgewählt werden, ist
auch immer eine politische Entscheidung. Zudem braucht es Kriterien, die
Menschen helfen sollen KI-Projkete aus ökologischer und nachhaltiger Sicht zu
beurteilen.

Zu diesem Zweck sollen Landesvorstand, Landtagsfraktion und Landesregierung sich
dafür einsetzen, dass für KI-Projekte folgendes berücksichtig wird

1.) regionale Wirtschaftsförderung und Wertschöpfung stärken

In Schleswig-Holstein ist der Tourismus und der Agrar-Sektor ein wichtiger
lokaler Bestandteil der Wirtschaft mit gemeinsam ca. 190.000 Beschäftigten. Als
Windenergieexportland nimmt Schleswig-Holstein zudem eine bedeutende Rolle in
der Energiewende auf Bundesebene ein. KI-Projekte, die gefördert werden, sollten
Synergien nutzen und diese Wirtschaftsbereiche mit Priorität unterstützen.

2.) Offene Schnittstellen – Interoperabilität sicherstellen

Softwareprodukte können miteinander kommunizieren wie z.B. ein Mail-Programm mit
einem Mail-Server. Durch das Offenlegen und Dokumentieren solcher
Kommunikationswege auch in KI-Projekten wird sichergestellt, dass es zu einer
gesellschaftlichen Teilhabe kommen kann. Privatpersonen und Firmen können
gleichermaßen nutzen aus solchen KI-Projekten ziehen.

3.) Offene Software

Offen lizenzierte Software – wie z.B. der Webbrowser-Firefox - ermöglicht die
Teilhabe, Bewertung und Weiterentwicklung durch Dritte. Sie unterstützt so die
Möglichkeiten, KI-Software für neue Aufgaben einzusetzen und erhöht somit auch
die Möglichkeit das Privatpersonen und Firmen sich an einer Weiterentwicklung
beteiligen können.

Hier muss der Grundsatz "Public Money - Public Code" gelten. Das bedeutet, dass
öffentliches Geld nicht in „geschlossenen KI-Projekten“ investiert wird, sondern
immer für offen lizenzierte Software eingesetzt wird.

4.) Regional mit ökologischer und sozialer Folgeabschätzung

Durch die Förderung von KI-Projekten entsteht u.a. auch ein CO2-Fußabdruck und
soziale Folgen bspw. in der Arbeitswelt. Es ist zu prüfen ob, dies auf allen
Stufen der Projekt-Entwicklung berücksichtigt wird. Es muss das Ziel gelten,
dass dieser Fußabdruck minimiert wird und möglichst gering ausfällt.

5.) Datenschutzrechtlich konform - Grundsatz-Datenminimierung (DSGVO)

Für das Training von KI-Systemen werden enorm große Datenmengen benötigt. Dies
muss immer unter dem Grundsatz "Personenbezogene Daten schützen, öffentliche
Daten nützen" erfolgen. Es dürfen also nur Trainingsdaten verwendet werden, die
keinen Personenbezug haben oder bei deren Nutzung ein geringes Risiko
nachgewiesen wird und dabei sind Systeme zu bevorzugen, die mit geringen Mengen
von personenbezogener Trainingsdaten auskommen.

6.) Angepasst an schlechte Netzinfrastruktur und Eigenständigkeit

Viele KI-Systeme nutzen Informationen, die auf cloudbasierten Rechenzentren
liegen (z.B. Google-Maps). Der Zugriff auf solche cloudbasierten Systeme ist
gerade in Schleswig-Holstein nicht immer gegeben. KI-Systeme, die für
erneuerbare Energien oder im ökologischen, agrarischen und touristischen Sektor
unterstützen, müssen diesem Umstand Rechnung tragen.

7.) Ökoeffizienz als Förderungsprinz

Vergleichbar zur Smarphone-App-Entwicklung, müssen KI-Projekte vorangetrieben
und gefördert werden, die keine umfangreiche Systemtechnik benötigen. Um dadurch
weniger Ressourcen und Energie zu verbrauchen. Solche Ökoeffizienz kann z.B.
durch die Bewertungsmaßstäbe des Blauen- Engel (2) für Softwareprodukte
überprüft werden. Eine solche Überprüfung kann auch in KI-Software durchgeführt
werden.

8.) Möglichst hohe Energieeffizienz - energiearme KI-Technik

Das menschliche Gehirn benötigt 20W/h (3). Das entspricht in etwa des
Stromverbrauches eines einfachen Notebooks. KI-Software, die keine
energieintensive Rechenzentrumstechnik benötigt ist zu bevorzugen. Hier gilt der
Grundsatz: Einfache Lösungen sind komplizierten vorzuziehen.

9.) Interdisziplinäre Forschungsplattformen

Es sind Projekte zu priorisieren, die interdisziplinär aufgestellt sind, um eine
möglichst hohe Anzahl an Synergieeffekten zu erreichen.

Weiterhin soll die Erforschung von Methoden zur Nachvollziehbarkeit von KI-
Modellen sowie mit KI im Zusammenhang stehender ethischer Fragestellungen
gefördert werden.

10.) Am Ende entscheidet der Mensch

Technik dient dem Menschen und nicht der Mensch der Technik. Daher sind Systeme
so auszulegen, dass keine rechtsverbindliche, technisch eigenständige
Entscheidungsfindung durch KI bzw. ihre Assistenzsysteme getroffen werden kann.
Um eine solche echte Entscheidung durch Menschen zu ermöglichen ist es zwingend
notwendig, dass KI-Systeme Ergebnisse nachvollziehbar und damit transparent und
überprüfbar erläutern.

Darüber hinaus lehnen wir Systeme strikt ab, die im Rahmen von medizinischer
oder kriegswichtiger Forschung entwickelt werden. Eine Entscheidung über Leben
und Tod darf nur durch Menschen getroffen werden.

11.) Digitale Souveränität

Wo es fachlich vertretbar ist, sollen von bzw. für die Verwaltung entwickelte
Algorithmen öffentlich verfügbar gemacht werden. KI-Trainingsdaten der
Verwaltung sollen in der Kontrolle der Behörden verbleiben.

12.) Diskriminierungsfreiheit

Es braucht einen behördenübergreifenden Standard zur Überprüfung der
Diskriminierungsfreiheit bei Künstlicher Intelligenz und Algorithmen. Dies
betrifft auch die Trainingsdaten von KI-Systemen. Hier bedeutet
Diskriminierungsfreiheit das Daten verwendet werden, die keine
gesellschaftliche-Gruppe bevorzugen oder benachteiligen. Den letztendlich
beschreiben auch die Trainingsdaten die möglichen Entscheidungen. Um dies zu
ermöglichen, ist insbesondere die zuvor erwähnte Nachvollziehbarkeit von KI-
Entscheidungen unumgänglich.