GI kommentiert Eckpunkte einer KI-Strategie der Bundesregierung

Die Bundesregierung will bis Ende November dieses Jahres eine Strategie Künstliche Intelligenz (KI) erarbeiten und diese auf dem Digital-Gipfel 2018 in Nürnberg öffentlich vorstellen. Dazu wurden im Juni Eckpunkte veröffentlicht, die unter anderem auf Empfehlungen des Fachforums Autonome Systeme der Hightech- Strategie, einer Expertenanhörung sowie Vorarbeiten der Bundesministerien aufbauen.

Die Gesellschaft für Informatik als größte und wichtigste Interessensvertretung der Informatikerinnen und Informatiker im deutschsprachigen Raum mit ihren rund 20.000 Mitgliedern begrüßt grundsätzlich die Bestrebungen sowohl Forschung und Entwicklung als auch Anwendung von KI in Deutschland und Europa auf ein weltweit führendes Niveau zu bringen.

Gleichwohl sieht die GI eine Reihe an Defiziten bei den vorliegenden Eckpunkten. Insbesondere die Begrifflichkeit „Künstlichen Intelligenz“ wird im öffentlichen Diskurs und leider auch im vorliegenden Eckpunktepapier sehr beliebig genutzt. Eine klare Definition ist zwingend erforderlich, um konkrete Empfehlungen entwickeln und diese angemessen diskutieren zu können. Die Gesellschaft für Informatik entwickelt derzeit ein Glossar für die Informationsgesellschaft, das als Grundlage der Definitionsversuche dienen könnte.

Im engeren Sinne wäre KI eine Maschine, die Aufgaben löst. Als "starke" KI, könnte sie sich die Aufgaben selbst setzen, als "schwache KI" würde sie die Aufgabe und Hilfestellungen (z.B. gelabelte Daten) vom Menschen bekommen. KI im Sinne eines Methodenfeldes deckt viele Werkzeuge mit ab, die als eher unkritisch angesehen werden, z.B. semantische Netze oder Expertensysteme. Die eigentliche Sprunginnovation, auf die das Papier vermutlich abzielt, ist daher die Weiterentwicklung des Maschinellen Lernens, insbesondere das sogenannte „Deep Learning“.

Wenn man den KI-Begriff auf „Maschinelles Lernen“ (ML) einengt, wird offensichtlich, dass ML alleine vermutlich weniger große Effekte haben wird, als erwartet. Ist Digitalisierung mitgemeint, muss dringend eine bessere Begrifflichkeit gewählt werden. Deshalb ist wichtig zu betonen, dass die sogenannte „Künstliche Intelligenz“ nicht nur Deep Learning und Machine Learning ist, sondern auch andere Methoden und Aspekte wie Reasoning, Planung und Konfiguration oder Kognition umfasst.

Grundsätzlich gilt: Ein europäischer Beitrag zur KI muss darin bestehen, die Erklärbarkeit algorithmischer Entscheidungssysteme (Algorithmic Decision Making / ADM) – insbesondere eine erklärbare Künstliche Intelligenz („Explainable AI“) zu schaffen, die Diskriminierung vermeidet. Das Überprüfbarmachen und Unterbinden von Diskriminierung sind keine trivialen Zusatzanforderungen an ein KI-System. Insbesondere die Prävention von Diskriminierung beinhaltet auch eine Veringerung der Leistungsfähigkeit solcher Systeme und somit möglicherweise einen Widerspruch zur Wertschöpfungsforderung. Es besteht zudem die Gefahr, dass zwar wirtschaftlich und politisch motiviert sehr zeitnah aber unter diesem Zeitdruck weder fachlich noch gesellschaftlich hinreichend konsolidierte Entscheidungen getroffen werden, die langfristige Strukturen in der Ausbildung, Lehre und Forschungsförderung für die „KI“ in Deutschland und Europa schaffen, die ironischerweise wesentliche Teile von ihr, ungewollt oder nicht, auf entsprechend lange Zeit unberücksichtigt lässt.

Diese erste Fassung Stellungnahme wurde maßgeblich vom Fachbereich „Künstliche Intelligenz“ (FB KI) unter Mitarbeit des Fachbereichs „Informatik und Gesellschaft“ (FB IUG), der Fachgruppe Rechtsinformatik (FG RI) und der Geschäftsstelle der Gesellschaft für Informatik von folgenden Autoren entwickelt:

• PD Dr. Matthias Klusch (DFKI / Sprecher FB KI)
• Prof. Dr. Ingo Timm (Universität Trier / Stv. Sprecher FB KI)
• Prof. Dr. Christina Class (EAH Jena / Sprecherin FB IUG)
• Dr. Stefan Ullrich (Weizenbaum-Institut / Stv. Sprecher FB IUG):
• Prof. Dr. Volker Markl (TU Berlin / FB KI)
• Prof. Dr. Ulrich Furbach (Uni Koblenz-Landau / FB KI)
• Dr. Tarek Besold (University College London / FB KI)
• Prof. Dr. Frieder Stolzenburg (HS Harz / FB KI)
• Prof. Dr. Stefan Kirn (Uni Hohenheim / FB KI)
• Prof. Ulrich Geske (htw Berlin / FB KI)
• Prof. Dr. Katharina Zweig (TU Kaiserslautern)
• Dr. Matthias Grabmair (Carnegie Mellon University / FG Rechtsinformatik)
• Dr. Daniel Sonntag (DFKI / FB KI)
• Alexander von Gernler (genua GmbH / GI-Vize Präsident)
• Prof. Dr. Ulrike Lucke (Uni Potsdam / GI-Vize Präsidentin)
• Daniel Krupka (GI Berlin)

Eine erweiterte Stellungnahme von der KI-Community, vertreten durch den GI Fachbereich Künstliche Intelligenz, ist in Vorbereitung. Diese wird unter vielen anderen vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz und der Munich School of Robotics and Machine Intelligence unterstützt.

Die Stellungnahme kann auf der Webseite des Fachbereichs "Künstliche Intelligenz" heruntergeladen werden.