Teil 1: Einführung in die EU-KI-Verordnung (KI-VO)

Die EU-KI-Verordnung (KI-VO) bildet einen umfas­senden Rechts­rahmen für die Regulierung von Künst­licher Intel­ligenz (KI) innerhalb der Europäi­schen Union. Die Einführung dieser Verordnung stellt einen Meilen­stein in der recht­lichen Handhabung von KI-Systemen dar, die zunehmend in gesell­schaftlich relevanten Bereichen zum Einsatz kommen. Die Einsatz­mög­lich­keiten von KI sind vielfältig: von medizi­ni­schen Diagnosen über autonome Fahrzeuge bis hin zur Entschei­dungs­findung in der Straf­ver­folgung. KI ist bereits heute ein fester Bestandteil unseres Lebens. Die Verordnung zielt darauf ab, diese Techno­logien verant­wor­tungsvoll, sicher und ethisch zu nutzen.

Hinter­grund und Ziel der KI-Verordnung

Der Aufstieg der KI hat eine Reihe neuer ethischer und sicher­heits­tech­ni­scher Heraus­for­de­rungen mit sich gebracht, die es zu bewäl­tigen gilt. KI-Systeme können Entschei­dungen treffen, die tief in das Leben von Menschen eingreifen, beispiels­weise im Gesund­heits­sektor, bei der Vergabe von Krediten oder im Justiz­wesen. Vor allem die Automa­ti­sierung und Algorithmen, die auf großen Daten­mengen basieren, bergen das Risiko von Verzer­rungen und poten­zi­ellen Grund­rechts­ver­let­zungen. Die EU-Verordnung zielt im Wesent­lichen darauf ab, ein ausge­wo­genes Verhältnis zwischen Innovation und dem Schutz von Bürger­rechten zu schaffen.

Die Verordnung soll Folgendes gewährleisten:

  • Sicherheit und Zuver­läs­sigkeit: Dies betrifft insbe­sondere Anwen­dungen, die wesent­liche Auswir­kungen auf das Leben von Menschen haben.
  • Trans­parenz und Nachvoll­zieh­barkeit: KI-Systeme müssen für Nutzer und Regulie­rungs­be­hörden überprüfbar sein.
  • Schutz der Grund­rechte: Die Verordnung zielt darauf ab, sicher­zu­stellen, dass KI-Systeme die Grund­rechte und Freiheiten der EU-Bürger respektieren.

Der Anwen­dungs­be­reich der Verordnung

Die KI-VO deckt eine breite Palette von Techno­logien ab, darunter:

  • Maschi­nelles Lernen
  • Neuronale Netzwerke
  • Entschei­dungs­bäume
  • Computer Vision und Spracherkennung

Was ist ein „KI-Modell“ im Sinne der KI-Verordnung?

Die EU-KI-Verordnung legt großen Wert darauf, klar zu definieren, was unter einem “KI-Modell” oder “KI-System” verstanden wird, um den Anwen­dungs­be­reich der Regulierung eindeutig festzu­legen. Ein KI-Modell im Sinne der Verordnung bezieht sich auf Software und Algorithmen, die eine oder mehrere der in der Verordnung aufge­führten Techniken und Ansätze nutzen, um spezi­fische Ergeb­nisse zu erzielen. Diese Techniken ermög­lichen es dem System, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Entschei­dungen zu treffen oder Empfeh­lungen zu geben.

Definition gemäß der Verordnung

Die Verordnung definiert ein KI-System als Software, die mit Hilfe einer oder mehrerer der folgenden Techniken entwi­ckelt wurde:

  • Maschi­nelles Lernen: Einschließlich überwachter, unüber­wachter und bestär­kender Lernan­sätze, bei denen Algorithmen aus großen Daten­mengen lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern.
  • Beispiel: Ein Sprach­as­sistent wie Siri oder Alexa, der aus Inter­ak­tionen mit Nutzern lernt, um Sprach­be­fehle besser zu verstehen und perso­na­li­sierte Antworten zu geben.

  • Logik- und wissens­ba­sierte Ansätze: Dazu gehören Systeme, die auf formaler Logik, Wissens­re­prä­sen­tation oder Exper­ten­sys­temen basieren, um Schluss­fol­ge­rungen zu ziehen.
  • Beispiel: Ein Exper­ten­system in der Medizin, das auf Basis vorde­fi­nierter Regeln Diagnosen stellt oder Behand­lungs­emp­feh­lungen gibt.

  • Statis­tische Methoden und Optimierung: Nutzung statis­ti­scher Modelle und Verfahren zur Daten­analyse und Mustererkennung.
  • Beispiel: Ein Empfeh­lungs­system in einem Online-Shop, das auf statis­ti­schen Methoden basiert, um Produkte vorzu­schlagen, die dem Nutzer gefallen könnten.

Abgrenzung zu tradi­tio­nellen Software-Systemen

Nicht jede Software, die automa­ti­sierte Funktionen ausführt, ist ein KI-Modell im Sinne der Verordnung. Tradi­tio­nelle Software, die auf fest kodierten Regeln basiert und keine der oben genannten Techniken nutzt, fällt nicht unter diese Definition.

Beispiel: Eine einfache Buchhal­tungs­software, die Trans­ak­tionen aufzeichnet und Berichte generiert, ohne dabei aus Daten zu lernen oder eigen­ständige Entschei­dungen zu treffen, gilt nicht als KI-Modell.

Definition gemäß der Verordnung

Die Verordnung definiert ein KI-System als Software, die mit Hilfe einer oder mehrerer der folgenden Techniken entwi­ckelt wurde:

  • Maschi­nelles Lernen: Einschließlich überwachter, unüber­wachter und bestär­kender Lernan­sätze, bei denen Algorithmen aus großen Daten­mengen lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern.
  • Beispiel: Ein Sprach­as­sistent wie Siri oder Alexa, der aus Inter­ak­tionen mit Nutzern lernt, um Sprach­be­fehle besser zu verstehen und perso­na­li­sierte Antworten zu geben.

  • Logik- und wissens­ba­sierte Ansätze: Dazu gehören Systeme, die auf formaler Logik, Wissens­re­prä­sen­tation oder Exper­ten­sys­temen basieren, um Schluss­fol­ge­rungen zu ziehen.
  • Beispiel: Ein Exper­ten­system in der Medizin, das auf Basis vorde­fi­nierter Regeln Diagnosen stellt oder Behand­lungs­emp­feh­lungen gibt.

  • Statis­tische Methoden und Optimierung: Nutzung statis­ti­scher Modelle und Verfahren zur Daten­analyse und Mustererkennung.
  • Beispiel: Ein Empfeh­lungs­system in einem Online-Shop, das auf statis­ti­schen Methoden basiert, um Produkte vorzu­schlagen, die dem Nutzer gefallen könnten.

Beispiel: Ein autonomes Fahrzeug nutzt Sensoren (Einga­be­daten), verar­beitet diese durch neuronale Netzwerke (Algorithmus) und trifft Entschei­dungen in Echtzeit, wie Bremsen oder Ausweichen (Ausga­be­me­cha­nismus).

Relevanz für die KI-Verordnung

Die genaue Definition eines KI-Modells ist entscheidend, um festzu­stellen, welche Systeme unter die Verordnung fallen und somit den entspre­chenden Anfor­de­rungen unter­liegen. Wenn ein System als KI-Modell im Sinne der Verordnung gilt, müssen insbe­sondere bei Hochrisiko-KI-Systemen strenge Compliance-Maßnahmen ergriffen werden.

Beispiel: Eine KI-Anwendung, die in der Perso­nal­re­kru­tierung einge­setzt wird und Lebens­läufe analy­siert, um geeignete Kandi­daten auszu­wählen, muss sicher­stellen, dass sie keine diskri­mi­nie­renden Praktiken fördert und den Trans­pa­renz­an­for­de­rungen der Verordnung entspricht.

Grenz­fälle und besondere Betrachtungen

Es gibt Fälle, in denen die Einordnung eines Systems als KI-Modell nicht eindeutig ist. Hier sind einige Aspekte zu berücksichtigen:

  • Hybride Systeme: Software, die sowohl tradi­tio­nelle Program­mierung als auch KI-Kompo­nenten enthält.
  • Beispiel: Ein Naviga­ti­ons­system, das feste Routen­be­rech­nungen mit KI-basierten Verkehrs­vor­her­sagen kombiniert.

  • Automa­ti­sierte Entschei­dungs­findung ohne KI-Techniken: Systeme, die Entschei­dungen auf Basis einfacher, festge­legter Regeln treffen.
  • Beispiel: Ein Ticket­system, das automa­tisch Mahnungen versendet, wenn Zahlungen nicht innerhalb eines bestimmten Zeitraums eingehen.

Warum die Definition wichtig ist

Die Definition von “KI-Modell” bestimmt den Anwen­dungs­be­reich der EU-KI-Verordnung und legt fest, welche Verpflich­tungen auf Anbieter und Nutzer zukommen. Eine klare Abgrenzung hilft Unter­nehmen dabei, Compliance-Risiken zu minimieren und sich auf die relevanten Anfor­de­rungen zu konzentrieren.

Beispiel: Ein Start-up, das eine App zur Gesichts­er­kennung entwi­ckelt, muss erkennen, dass es sich um ein KI-Modell handelt, das poten­ziell unter die Kategorie “Hochrisiko-KI-System” fällt. Dementspre­chend müssen sie Maßnahmen ergreifen, um Daten­schutz zu gewähr­leisten und Diskri­mi­nierung zu vermeiden.

Zusam­men­fassung

Ein “KI-Modell” im Sinne der EU-KI-Verordnung ist eine Software oder ein Algorithmus, der fortge­schrittene Techniken wie maschi­nelles Lernen, logik­ba­sierte Ansätze oder statis­tische Methoden verwendet, um aus Daten zu lernen und eigen­ständige Entschei­dungen oder Vorher­sagen zu treffen. Die genaue Kenntnis dieser Definition ist für Unter­nehmen und Organi­sa­tionen entscheidend, um zu wissen, ob ihre Systeme unter die Verordnung fallen und welche Compliance-Maßnahmen erfor­derlich sind.