Responsible AI Learning Lab

Von Medizin über Verkehr bis hin zum Umweltschutz: das Potenzial Künstlicher Intelligenz (KI) ist vielfältig. KI hilft dabei, komplexe Zusammenhänge zu verstehen oder repetitive Entscheidungen und Vorgänge zu automatisieren. Allerdings können beim Einsatz von KI-Anwendungen auch unerwartete negative Folgen auftreten, beispielsweise die Diskriminierung von Bewerber*innen in der Personalauswahl, der unerwünschte Einsatz von Gesichtserkennung oder die mangelnde Nachvollziehbarkeit und Kontrolle bei KI-gestützten Entscheidungen, die auf komplexen und selbst-lernenden Modellen beruhen. Um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Organisationen daher lernen, das Zusammenspiel von Mensch und Maschine verantwortungsvoll zu gestalten und ethische Aspekte bei der Verwendung von KI berücksichtigen. Um geeignete Ansätze dafür zu entwickeln, die Chancen nutzen und Risiken frühzeitig antizipieren, braucht es Räume, in denen wirtschaftliche, politische, soziale und ethische Implikationen von KI in einem interdisziplinären Dialog diskutiert werden können.

Daher unterstützte das Center for Responsible Research and Innovation CeRRI des Fraunhofer IAO Microsoft Berlin beim Aufbau des »Responsible AI (RAI) Learning Labs«. In neu konzeptionierten, interaktiven Workshops erhalten Wirtschaft, Verwaltung und Politik praktische Hilfestellungen für den verantwortungsvollen Einsatz von KI. Die Workshops vermitteln wichtige (nicht-technische) Grundlagen zur allgemeinen Bedeutung von Responsible AI, der Notwendigkeit, sich ethischen Herausforderungen im Umgang mit KI zu stellen und der Einleitung erster Schritte zu RAI in der eigenen Organisation. Die Ergebnisse werden anschließend für die Politik aufbereitet, sodass (branchenspezifisch) geeignete politische Maßnahmen diskutiert werden konnten.  

Am Ende der Workshops werden die Teilnehmenden nicht nur für die Bedeutung des Themas Responsible AI sensibilisiert, sondern erarbeiten erste konkrete Ansätze für die Umsetzung in der eigenen Organisation. Im Fokus steht dabei, nicht nur auf technischer Ebene Lösungen zu entwickeln, sondern insbesondere auch Strategien und Maßnahmen der Governance und Organisationskultur in den Blick zu nehmen.