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-Projekte 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. Dabei sind Systeme zu verwenden, die mit anonymisierten 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 Smartphone-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.

***

Beschlossen auf dem digitalen Landesparteitag am 01.11.20