Neue Regularien, innovative Möglichkeiten und gute Beispiele für den Einsatz von KI in der Verwaltung waren die Themen der vom Behörden Spiegel gemeinsam mit msg veranstalteten KI-Werkstatt am 21. Juni 2022. Hier die Zusammenfassung der Impulse:
Merle Uhl, Referentin Künstliche Intelligenz und Digitalisierung beim Digitalverband Bitkom, skizzierte die Regulierungslandschaft um KI, insbesondere den gegenwärtig in Brüssel erörterten AI Act. Die Verordnung, die in zwei Jahren verabschiedet werden soll, verfolgt einen risikobasierten Ansatz: KI-Anwendungen, von denen physische oder psychische Risiken für die Menschen ausgehen können, müssen Verlässlichkeitskriterien erfüllen. Uhl berichtete, dass die Definition von KI ein Knackpunkt bleibt: Denn die Definition bestimmt, welche Anwendungen überhaupt von der Regulierung betroffen sein werden. Werden nur Anwendungen, die mit Methoden des maschinellen Lernens trainiert werden und deren Entscheidungsprozesse deswegen oft nicht nachvollziehbar sind, unter den AI Act fallen oder auch wissensbasierte Anwendungen?
Die Anforderungen an eine verlässliche KI, die sich aus dem AI Act ableiten, waren Gegenstand des Vortrags von Christian Meyer, Principal Business Consultant bei msg. Als verlässliche KI kann eine Anwendung beschrieben werden, die datenschutzkonform aufgebaut ist, vorurteilsfreie und nachvollziehbare Entscheidungen trifft und durch den Menschen kontrollierbar ist. Meyer erklärte, dass Projektleiter, Stakeholder und Lenkungsausschüsse sich mit den Anforderungen an eine verlässliche KI befassen sollten. Um die Verlässlichkeit von KI-Anwendungen zu prüfen, eignet sich ein Verfahren, in dem das Projektteam von den Prüferinnen und Prüfern gezielt nach der Einhaltung von Verlässlichkeitsprinzipien befragt wird. msg hat ein solches Prüfverfahren bereits entwickelt.
Markus Schmitz, AI Consulting bei Aleph Alpha, erläuterte die Potenziale sogenannter großer KI-Modelle. Große KI-Modelle werden mit riesigen Datenmengen trainiert. Sie enthalten also Milliarden von Parametern. Dies erhöht ihre Genauigkeit dramatisch. Anders als bei herkömmlichen KI-Modellen werden viele große KI-Modelle sowohl mit Bild- als auch mit Textdaten trainiert. Dadurch lässt es sich ebenso für die Verarbeitung von Bild- wie von Textdaten einsetzen. Große KI-Modelle leiten das nächste Kapitel der KI ein und werden in den nächsten Jahren in unterschiedlichen Feldern Anwendung finden.
Franz Böhmann, Business Consultant bei msg, stellte einen KI-Anwendungsfall der Berliner Denkmalschutzbehörde vor. In diesem Projekt wurden die dezentralen Datenbestände der unteren Denkmalbehörden zentralisiert, die Text- und Bildinhalte automatisiert für Experten der Denkmalbehörden nutzbar gemacht und barrierefreies Arbeiten ermöglicht. Dafür waren die Datenbestände, die in unterschiedlichen Formaten vorliegen, zunächst für die Verarbeitung durch KI aufzubereiten. Die Zuordnung von Inhalten (das sogenannte Labeling) ist aufwendig. Aber das interdisziplinäre Projektteam aus Architekten, Designern, Historikern und anderen Experten hat es mit Beharrlichkeit und Fleißarbeit geschafft, diese Aufgabe zu meistern. Am Ende rechtfertigt der entstandene Mehrwert für die Nutzerinnen und Nutzer die harte Arbeit.
