Wie nachhaltig ist Künstliche Intelligenz? Studie legt Kriterien zur Bewertung fest
Der Einzug von ESG-Kriterien in die Finanzbranche und der immer lauter werdende Wunsch der Kunden nach nachhaltigen Finanzdienstleistungen werfen die Frage auf, wie es in Sachen sozialer und ökologischer Wirkung eigentlich um neue Technologien wie maschinelles Lernen oder KI steht. Die IÖW-Studie Nachhaltigkeitskriterien für künstliche Intelligenz liefert einige Antworten.

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Über 40 Indikatoren zur Bewertung der Nachhaltigkeit
Analysiert wurde, welche Nachhaltigkeitseffekte entlang des Lebenszyklus der KI auftreten – vom Datenmodell und Systemdesign über die Modellentwicklung und -nutzung bis hin zur Entsorgung der Hardware. Über 40 Indikatoren beschreiben, wie sich Kriterien wie Transparenz, Selbstbestimmung, inklusives Design und kulturelle Sensibilität, aber auch Ressourcenverbräuche, Treibhausgasemissionen oder die Verteilungswirkungen in Zielmärkten der KI-Anwendungen erfassen lassen.

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Derzeit wird unter den Schlagworten ‚AI for Earth‘ oder ‚AI for Good‘ viel darüber gesprochen, wie Künstliche Intelligenz eingesetzt werden kann, um zu einer nachhaltigen Entwicklung beizutragen.“
Friederike Rohde, Soziologin am IÖW
Andreas Meyer vom DAI-Labor der TU Berlin erklärt, dass immer größere und komplexere Modelle des maschinellen Lernens nicht nur mehr Rechenleistung brauchen, sondern auch die Nachvollziehbarkeit und Transparenz von KI-Systemen.
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KI-Regulierungen brauchen konkrete Ansatzpunkte für Verbesserungspotenziale
Auch im Hinblick auf politische Regulierungsansätze wie den Artificial Intelligence Act der Europäischen Union, die Nachhaltigkeitsbestrebungen der Ampel-Koalition bei Rechenzentren oder Leitlinien wie die neue KI-Ethik-Empfehlung der UNESCO sei es wichtig, den Entscheidern aufzuzeigen, was die Nachhaltigkeit von KI-Systemen überhaupt umfasst.
Die Studie können sie hier kostenlos herunterladen.ft
Sie finden diesen Artikel im Internet auf der Website:
https://itfm.link/132579

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