Zum KI-Vorschlag der EU-Kommission: Warum Verbote allein nicht ausreichen
Heidelberg, 14. April 2021 – Die EU-Kommission will Künstliche Intelligenzen (KIs) in bestimmten Bereichen künftig verbieten, um negative Folgen für die Gesellschaft wie bspw. durch sog. Social Scoring zu vermeiden (FAZ und Politico berichteten). Warum Verbote allein zu kurz greifen, erklärt der KI-Experte Dr. Daniel Kondermann. Als ehemaliger Lead Data Analyst bei Apple, Privatdozent an der Uni Heidelberg im Bereich Machine Learning und Gründer sowie CEO des Annotations-Unternehmens Quality Match (www.quality-match.com) verfügt er über jahrelange Erfahrung in dieser Branche:
“Mit ihrem aktuellen Vorschlag möchte die EU-Kommission verhindern, dass sich in unserer Gesellschaft künftig schädliche KIs etablieren können. Um noch einen Schritt weiterzugehen, sollten wir jedoch auch Standards in der Daten-Analyse etablieren, um Probleme mit der zu trainierenden KI noch vor Start des kostenintensiven Trainingsprozesses zu identifizieren.
Denn ein Hauptproblem bei der Entwicklung von KIs ist die Qualität der Trainingsdaten, auf denen spätere Entscheidungen der Algorithmen basieren. Der Fehleranteil innerhalb dieser Daten liegt mitunter bei bis zu 20 Prozent. Das bedeutet, dass auch fortschrittliche Entwicklungen durch eine falsche Grundlage gefährliche Konsequenzen nach sich ziehen können. Um nur ein Beispiel zu nennen: Ein autonomes Fahrzeug kann bspw. nur dann einen Menschen erkennen und automatisch bremsen, wenn dieser entsprechend im Datensatz in allen Situationen richtig markiert wurde.
Mehr als ein Drittel der Entscheider:innen aus Unternehmen geben bei der Entwicklung von erfolgreichen KIs dieses Problem als größtes Hindernis an. Aktuell befindet sich die Annotationsbranche, welche die Datensätze aufbereitet, nämlich eher auf einem Fließband-Niveau – viele Daten, dafür mangelhaft. Bei Quality Match haben wir es uns daher zur Aufgabe gemacht, neue Qualitätsstandards zu etablieren, um eine erfolgreiche wie sichere KI-Zukunft zu ermöglichen. In unserer Zukunft sehen wir lieber Wall-E den Planeten aufräumen als Terminatoren.”
Quality Match (www.quality-match.com) erstellt qualitativ hochwertige Trainingsdatensätze für Künstliche Intelligenzen (KIs) mittels Annotation. Durch ausgesprochen hohe statistische Signifikanz- und Konfidenzniveaus, die zu einer niedrigen Fehlerquote führen, sorgt das Heidelberger Unternehmen für präzisere und sicherere Umsetzungen in der Anwendung. Zusätzlich sinken die Entwicklungskosten. Quality Match bietet einen effizienten Trade-off zwischen qualitativ hochwertig oder quantitativ umfangreich annotierten Datensätzen. Das Unternehmen wurde 2019 von Dr. Daniel Kondermann, Dr. Mirko Schmidt, Jemima Hastings und Dr. Sascha Lange gegründet, konnte seitdem Kunden aus den Bereichen Gesundheit, 3D-Mapping, autonomes Fahren, AR/VR, Einzelhandel und Bauwesen gewinnen und beschäftigt heute 20 Mitarbeitende.