Nachhaltigkeitskriterien für künstliche Intelligenz - Entwicklung eines Kriterien- und Indikatorensets für die Nachhaltigkeitsbewertung von KI-Systemen entlang des Lebenszyklus

Technische Dynamiken, die zunehmende Durchdringung vieler gesellschaftlicher und wirtschaftlicher Bereiche mit Informations- und Kommunikationstechnologien sowie die Verfügbarkeit großer Rechenkapazitäten zur Datenverarbeitung haben zur Entwicklung immer leistungsfähigerer Modelle des maschinellen Lernens (ML) geführt. Diese werden häufig mit dem Überbegriff „Künstliche Intelligenz“ bezeichnet, obwohl sie korrekterweise nur als schwache künstliche Intelligenz einzustufenen sind. Technologien basierend auf ML werden mittlerweile in vielen gesellschaftlichen Bereichen und Industriesektoren eingesetzt und sind mit großen Erwartungen in Bezug auf die Optimierung von Prozessen oder der Entscheidungsfindung verbunden. Weil die zugrundeliegenden Modelle für sehr unterschiedliche Optimierungsaufgaben eingesetzt werden können, werden sie auch als general purpose technology bezeichnet. Die zunehmende Nutzung dieser immer komplexer werdenden Systeme hat weltweit Debatten über diskriminierende Effekte, intransparente Entscheidungs- und Optimierungsprozesse oder die Reproduktion gesellschaftlicher Ungleichheiten aufgeworfen. Zunehmend werden auch die Energieverbräuche und Treibhausgasemissionen in der KI-Modellentwicklung und -anwendung diskutiert sowie weitreichendere Folgen auf Arbeitsmärkte, Konsummuster oder die Marktmacht großer Unternehmen. Dementsprechend sind Systeme künstlicher Intelligenz mit vielfältigen gesellschaftlichen, ökologischen und ökonomischen Herausforderungen verbunden. Dieses Diskussionspapier entwickelt eine übergreifende Nachhaltigkeitsperspektive auf künstliche Intelligenz und basiert auf den Arbeiten im Forschungsprojekt „SustAIn – Nachhaltigkeitsindex für Künstliche Intelligenz“. Das Ziel ist, aktuelle Diskussionen zu verantwortungsvoller KI aufzugreifen und zu einer übergreifenden Perspektive auf nachhaltige KI zu erweitern. Die Gestaltung dieser sozio-technischen Systeme ist dabei genauso relevant wie die Auswirkungen ihrer Anwendung. Betrachtet werden die sozialen, ökologischen und ökonomischen Auswirkungen entlang des gesamten KI-Lebenszyklus sowie die organisationale Einbettung dieser Systeme. Dafür werden zunächst die begrifflichen Grundlagen erläutert und eine Nachhaltigkeitsperspektive auf KI entwickelt. Basierend auf einer Analyse bestehender wissenschaftlicher und gesellschaftlicher Diskurse über die sozialen, ökologischen und ökonomischen Auswirkungen von KI werden dreizehn Nachhaltigkeitskriterien mit entsprechenden Nachhaltigkeitsindikatoren vorgeschlagen sowie Querschnittsindikatoren, die sich neben weiteren Indikatoren auf die organisationale Einbettung dieser Systeme beziehen. Abschließend wird skizziert, wie dieses Kriterien- und Indikatorenset im weiteren Forschungsprozess in Bewertungsinstrumente übersetzt wird. Ziel der hier vorgestellten Forschung ist es, den gesellschaftlichen Diskurs zur Nachhaltigkeit von KI-Systemen zu stärken sowie eine systematische Nachhaltigkeitsbewertung von KI-basierten Systemen zu ermöglichen, um deren Entwicklung und Nutzung im Sinne der Nachhaltigkeit zu stärken