Herausforderungen und Risiken der Künstlichen Intelligenz: Ein Überblick

21. Nov. 2024

KI, risiken und ethik

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, Arbeitsprozesse zu revolutionieren, Innovationen voranzutreiben und Effizienz zu steigern. Doch mit all diesen Vorteilen gehen auch Herausforderungen und Risiken einher, die Unternehmen und Gesellschaft gleichermaßen betreffen. Im Folgenden beleuchten wir die wichtigsten Problemfelder, die im Umgang mit KI-Technologien berücksichtigt werden müssen.

Verbreitung von schädlichen Inhalten

KI-Systeme können beeindruckend präzise Texte und Inhalte generieren. Doch diese Fähigkeit birgt auch Risiken: Inhalte können fehlerhaft, irreführend oder sogar schädlich sein. So könnten generierte E-Mails unbeabsichtigt beleidigende Formulierungen enthalten oder falsche Anweisungen vermitteln. Unternehmen müssen sicherstellen, dass generative KI nicht als Ersatz, sondern als Ergänzung zu menschlichen Prozessen genutzt wird. Eine sorgfältige Kontrolle der Inhalte ist dabei unerlässlich, um sicherzustellen, dass sie den ethischen Standards des Unternehmens entsprechen.

Urheberrecht und rechtliche Risiken

Generative KI-Tools nutzen oft große Mengen an Daten aus unterschiedlichsten Quellen – darunter auch urheberrechtlich geschützte Inhalte. Dies kann zu Problemen führen, wenn generierte Texte, Bilder oder Codezeilen auf Daten basieren, deren Herkunft nicht eindeutig ist. Unternehmen laufen Gefahr, rechtliche Konflikte zu provozieren, wenn sie unwissentlich das geistige Eigentum anderer nutzen. Hier sind klare Richtlinien und Validierungsprozesse gefragt, um mögliche Reputations- und Finanzrisiken zu minimieren.

Datenschutzverstöße

Große KI-Modelle werden oft mit Datensätzen trainiert, die persönliche Informationen enthalten können. Ein Problem entsteht, wenn solche Daten durch einfache Anfragen zugänglich gemacht werden können. Unternehmen, die KI-Modelle entwickeln oder einsetzen, müssen sicherstellen, dass keine personenbezogenen Daten in den Modellen eingebettet sind. Zudem sollte es Nutzern möglich sein, personenbezogene Daten aus diesen Modellen entfernen zu lassen – im Einklang mit geltenden Datenschutzgesetzen.

Veröffentlichung sensibler Informationen

Die Demokratisierung von KI-Technologien ermöglicht einen breiten Zugang, birgt aber auch Risiken. Ein versehentliches Teilen sensibler Daten – sei es durch einen Forscher oder ein Unternehmen – kann schwerwiegende Folgen haben. Solche Vorfälle können nicht nur das Vertrauen der Kunden oder Patienten erschüttern, sondern auch rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen. Klare Richtlinien, Schulungen und eine starke Governance sind essenziell, um diese Risiken zu minimieren.

Verstärkung bestehender Vorurteile

KI-Systeme sind nur so neutral wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Verzerrte oder unvollständige Datensätze können dazu führen, dass bestehende Vorurteile in den Ergebnissen verstärkt werden. Um dem entgegenzuwirken, müssen Unternehmen darauf achten, vielfältige Perspektiven und Experten in den Entwicklungsprozess einzubinden. Nur so können unbewusste Vorurteile in Daten und Modellen aufgedeckt und reduziert werden.

Rolle der Mitarbeiter in einer KI-getriebenen Arbeitswelt

KI verändert die Arbeitswelt in rasantem Tempo. Tätigkeiten wie Schreiben, Codieren oder Analysieren können zunehmend von Maschinen übernommen werden. Dies birgt die Gefahr, dass menschliche Arbeitskraft in einigen Bereichen obsolet wird. Doch statt Arbeitsplätze zu verdrängen, sollten Unternehmen auf Umschulung und Weiterbildung setzen. Mitarbeiter sollten befähigt werden, generative KI effektiv zu nutzen und sich auf neue Aufgaben vorzubereiten. Dies sichert nicht nur die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens, sondern auch das Wohlergehen der Belegschaft.

Herkunft und Qualität der Daten

Die Qualität von KI-Ergebnissen hängt maßgeblich von den zugrunde liegenden Daten ab. Wenn diese Daten von fragwürdiger Herkunft sind oder fehlerhafte Informationen enthalten, können die Ergebnisse ungenau oder irreführend sein. Unternehmen müssen daher strenge Kontrollmechanismen einführen, um sicherzustellen, dass die verwendeten Daten zuverlässig und ethisch vertretbar sind.

Mangelnde Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit

Eines der größten Hindernisse bei der Nutzung von KI ist ihre mangelnde Transparenz. Viele Modelle basieren auf komplexen Algorithmen, deren Ergebnisse für Laien und selbst Experten nicht immer nachvollziehbar sind. Es ist daher entscheidend, dass KI-Systeme nicht nur Ergebnisse liefern, sondern auch erklären können, wie diese zustande gekommen sind. Dies schafft Vertrauen und ermöglicht fundierte Entscheidungen.

Fazit: Verantwortungsvoller Umgang mit KI

Künstliche Intelligenz bietet zweifellos große Chancen, bringt aber auch erhebliche Verantwortung mit sich. Unternehmen müssen klare Regeln und Prozesse implementieren, um die ethischen, rechtlichen und sozialen Risiken zu minimieren. Nur so kann sichergestellt werden, dass KI-Technologien zum Wohle aller eingesetzt werden.

„KI ist kein Ersatz für menschliches Urteilsvermögen, sondern ein Werkzeug, das uns helfen kann, bessere Entscheidungen zu treffen. Es liegt an uns, es verantwortungsvoll einzusetzen.“ – Jens Grundmann, Dipl. Sozialwissenschaftler, Kühn Sicherheit GmbH

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