Zuletzt aktualisiert am:
Die Praxis, KI-Systeme so zu konzipieren, zu entwickeln und bereitzustellen, dass sie mit ethischen Grundsätzen und Werten im Einklang stehen und Fairness, Rechenschaftspflicht sowie Transparenz gewährleisten.
Ein ganzheitlicher Ansatz, der ethische Erwägungen – wie die Minderung von Voreingenommenheit, die Zustimmung der Nutzer, Datenschutzvorkehrungen und die Überwachung von Auswirkungen – in jede Phase des KI-Lebenszyklus einbettet. Ethische KI erfordert eine multidisziplinäre Zusammenarbeit (Philosophen, Fachexperten, Technologen), klare Governance-Prozesse (Ethikkommissionen, Folgenabschätzungen) und messbare Ethik-KPIs (Fairness-Metriken, Transparenz-Scores).
Praxisbeispiel:
Ein Start-up-Unternehmen im Gesundheitswesen implementiert ethische KI, indem es einen Ethikausschuss einberuft, der seinen Symptom-Checker-Bot überwacht. Vorgeschrieben sind Voreingenommenheitstests über verschiedene Altersgruppen hinweg, Dialoge zur Einwilligung der Nutzer vor der Erfassung von Symptomen sowie Umfragen nach der Bereitstellung, um sicherzustellen, dass die Empfehlungen die Autonomie der Patienten respektieren und nicht unbeabsichtigt bestimmte Bevölkerungsgruppen bevorzugen.
