KE_2_Ethik

Globale Interpretierbarkeit ermöglicht es, die grundlegende Struktur und Annahmen eines Modells zu verstehen, während lokale Interpretierbarkeit den Beitrag spezifischer Eingabemerkmale zur Vorhersage eines Modells beleuchtet, um kausale Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren.

"Algorithmische Verzerrung" bezieht sich auf Verzerrungen oder Vorurteile in den Entscheidungen eines Algorithmus. Diese Verzerrungen können dazu führen, dass Algorithmen unfair oder schädlich sind. Ethik in der KI bedeutet, Algorithmen so zu gestalten, dass sie ohne Vorurteile lernen und faire Entscheidungen treffen.

Unternehmen müssen nicht nur den Wert von KI verstehen, sondern auch ethische Fragen zur Governance von algorithmischen Entscheidungen beantworten. Besonders problematisch sind die Geschwindigkeit und die Unklarheit von algorithmischen Entscheidungen, die oft ohne ausreichende menschliche Analyse getroffen werden, was zu Fehlern und Verzerrungen führen kann.

Entwickler sind verantwortlich für die Identifizierung, Beurteilung und Korrektur von Fehlern in Algorithmen. Sie müssen sicherstellen, dass Algorithmen transparent und nachvollziehbar sind und dass ihre Entscheidungen ethisch und gerecht sind. Entwickler sollten sicherstellen, dass der Algorithmus nicht nur korrekt arbeitet, sondern auch ethische Standards berücksichtigt.

Zwei Mechanismen für ethische Entscheidungsfindung in der KI sind soziale Einbettung und Reflexion. Diese Mechanismen helfen dabei, die individuelle Verantwortung innerhalb einer Geschäftsentscheidung zu erhöhen und sicherzustellen, dass Fehler im Algorithmus identifiziert, beurteilt und korrigiert werden.

Algorithmen sollten nicht nur nach technischen Spezifikationen oder Aufgabenarten kategorisiert werden, sondern nach dem Grad der Undurchsichtigkeit, den sie aufweisen, und der Rolle, die sie in Entscheidungen spielen. Dies hilft, ihre ethische Verantwortung zu bewerten und sicherzustellen, dass sie gerecht und nachvollziehbar sind.

Algorithmen übernehmen spezifische Aufgaben innerhalb von Entscheidungen, wodurch die Rollen und Verantwortlichkeiten von Individuen in diesen Entscheidungsprozessen verändert oder verdrängt werden. Entwickler müssen moralische Entscheidungen treffen, wie Aufgaben und Verantwortlichkeiten zwischen Algorithmen und Menschen innerhalb eines Systems verteilt werden. Algorithmen können Aufgaben übernehmen oder sogar Individuen von wichtigen Aufgaben ausschließen.

Entwickler müssen entscheiden, wie Aufgaben und Verantwortlichkeiten zwischen Algorithmen und Menschen verteilt werden. Diese Entscheidung ist moralisch, da sie beeinflusst, wie viel Verantwortung auf den Algorithmus und wie viel auf den Menschen entfällt, was Auswirkungen auf die Entscheidungsprozesse und die ethischen Implikationen dieser Systeme hat.

In verschiedenen Kontexten gibt es unterschiedliche Fehlerarten: Falsch-Positiv: fälschlicherweise in eine falsche Kategorie aufgenommen. Falsch-Negativ: fälschlicherweise aus einer Kategorie ausgeschlossen. Prozessfehler: Fehler, die durch fehlerhafte Datenverarbeitung oder unzureichende Datensammlung entstehen.

In der Medizin wird ein falsch-positiver Fehler bevorzugt, bei dem jemand fälschlicherweise als krank diagnostiziert wird, anstatt einen falsch-negativen Fehler zu riskieren, bei dem eine Krankheit unentdeckt bleibt. Die Gefahr, eine Krankheit nicht zu erkennen, hat oft schwerwiegendere Folgen.

Ein Beispiel für algorithmische Fehler im Justizsystem ist der COMPAS-Algorithmus, der schwarze Angeklagte häufiger fälschlicherweise als "wahrscheinlich rückfällig" einstuft, was zu ungerechtfertigten Urteilen führt. Dieser Fehler zeigt, wie Verzerrungen in den Algorithmen zu Diskriminierung führen können.

Fehler können korrigiert werden, indem das Ergebnis des Algorithmus im größeren Entscheidungskontext angepasst wird. Wenn Fehler nicht korrigiert werden, können sie zu einem zyklischen Fehler führen, in dem der Algorithmus aus fehlerhaften Daten lernt und so zukünftige Entscheidungen weiter verzerrt.

Der "voreingenommene Zyklus" tritt auf, wenn Algorithmen Fehler wiederholt machen, ohne dass diese korrigiert werden. Die Fehler werden Teil der Trainings- und Testdaten, wodurch der Algorithmus weiterhin auf fehlerhaften, voreingenommenen Daten lernt und immer wieder diskriminierende Entscheidungen trifft, ohne menschliches Eingreifen.

Fehler werden oft übersehen, weil der Algorithmus als unfehlbar und objektiv wahrgenommen wird, wodurch Menschen die Verantwortung für mögliche Fehler nicht hinterfragen. Das Modell der algorithmischen Entscheidungsfindung geht davon aus, dass Entscheidungen rational und effizient sind, was dazu führt, dass Fehler nicht erkannt oder anerkannt werden.

Die "soziale Einbettung" hilft, Fehler zu erkennen und zu bewerten, indem sie die Unvermeidbarkeit von Fehlern in Entscheidungen anerkennt und zeigt, wie ein algorithmischer Entscheidungsprozess anders gestaltet werden könnte, um ein anderes Ergebnis zu erzielen. In menschenzentrierten Entscheidungsprozessen hilft sie, die Entscheidung im sozialen Kontext zu verankern und mit anderen Perspektiven abzugleichen.

Das Sprechen über Tiere und Maschinen ist herausfordernd, da wir oft anthropozentrische und metaphorische Ausdrucksweisen nutzen, um Ähnlichkeiten zu veranschaulichen. Diese Metaphern dürfen jedoch nicht überstrapaziert werden, da Tiere und Maschinen andere Eigenschaften besitzen als Menschen.

Schwache KI: Simulation menschlicher Intelligenz in ausgewählten Bereichen, oft spezifisch und begrenzt. Starke KI: Eine KI, die möglicherweise eines Tages von menschlicher Intelligenz nicht zu unterscheiden sein wird, sei es vollständig oder in bestimmten Aspekten.

Maschinenethik simuliert menschliche Moral selektiv, indem sie bestimmte Regeln implementiert, die von Menschen erwartet werden. Tiefergehende menschliche Eigenschaften wie Mitgefühl sind jedoch schwer nachzuahmen, da unklar ist, wie Maschinen echte Gefühle imitieren könnten.

Metaphorische Sprache kann irreführend sein, da maschinelle Moral nicht mit menschlicher Moral gleichzusetzen ist. Sie dient zwar dazu, Konzepte zu veranschaulichen, könnte jedoch die Unterschiede zwischen Mensch und Maschine verschleiern.

Bei Maschinen basiert Regellernen auf programmierten oder gelernten Algorithmen, während Menschen angeborene Verhaltensweisen haben, die in Interaktion und Selbstreflexion weiterentwickelt werden. Maschinen folgen Regeln strikt, Menschen dagegen flexibel und kontextbezogen.

Die starke Maschinenethik strebt an, eine Moral zu entwickeln, die mit der menschlichen vergleichbar ist. Dieses Ziel ist jedoch ambitioniert, da es schwer ist, menschliche Eigenschaften vollständig nachzubilden, und wir noch weit davon entfernt sind.

Philosophische Ethik hinterfragt kritisch Werte und zeigt auf, dass menschliche Moral oft inkonsistent ist. Theologische Ethik hingegen neigt dazu, moralische Werte zu idealisieren und zu moralisieren.

Die Moralphilosophie eröffnet die Möglichkeit, Maschinen als moralische Subjekte zu betrachten, da sie neue Perspektiven auf Moral und Ethik einbringen. Dies bietet eine Gelegenheit, den Subjektbegriff kritisch zu hinterfragen und weiterzuentwickeln.

Technikethik ist eine spezialisierte Subdisziplin der angewandten Ethik, die sich mit den ethischen Herausforderungen technischer Entwicklungen wie Robotern, Drohnen und KI beschäftigt. Sie geht jedoch über eine rein technische Zuständigkeit hinaus und erfordert eine transdisziplinäre Herangehensweise.

Für die Technikethik sind ingenieurtechnische, rechtliche, sozialwissenschaftliche und psychologische Perspektiven essenziell, um die komplexen Problemfelder technischer Entwicklungen zu bewältigen.

Technikethik ist eine anerkannte Stimme innerhalb der Technikfolgenabschätzung. Sie nutzt integrative Synergien aus Medizin- und Sozialethik, insbesondere in Bereichen wie Pflegerobotern und den gesellschaftlichen Auswirkungen digitaler Technologien.

Neben Robotik und KI beschäftigt sich die Technikethik auch mit Biotechnologie, Nanotechnologie und Atomtechnik.

Transdisziplinäres Problemlösen erfordert Offenheit, Kommunikation und gegenseitiges Lernen, wobei fundiertes disziplinäres Wissen und Können notwendig sind.

Technikethik untersucht, ob und wie Maschinen moralisch handeln oder einem ethischen Kodex folgen können, wodurch Roboter und KI von Objekten zu Subjekten der Ethik werden könnten.