Data Governance und Ethik in der KI

Wie du durch die richtige Datenkontrolle alle Vorteile von KI nutzen kannst, ohne moralische Risiken einzugehen.
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Mit dem exponentiellen Wachstum von Daten, Big Data und der fortschreitenden Entwicklung von KI-Technologien steht die digitale Welt an einem Wendepunkt. Während Künstliche Intelligenz (KI) enorme Chancen bietet, um Prozesse zu optimieren, Entscheidungen zu unterstützen und Innovationen voranzutreiben, birgt sie beim Thema Data Governance, zu Deutsch „Datenkontrolle“ oder „Datenverwaltung“, auch ethische Herausforderungen.

Egal ob Fachleute aus IT, Finanzen oder Marketing, Datenanalyst:innen oder Projektmanager:innen: Es ist entscheidend, ein fundiertes Verständnis für die ethische Verwaltung von Daten zu entwickeln, um sicherzustellen, dass die Potenziale der KI verantwortungsvoll genutzt werden. In diesem Artikel werden wir die Grundlagen von Data Governance und Ethik in der KI beleuchten und dir zeigen, wie du dieses komplexe Thema meistern und in deiner Branche erfolgreich umsetzen kannst.

Das Zusammenspiel von Ethik und KI

Schon Mary Shelleys Werk „Frankenstein“ aus 1818 veranschaulichte auf eindringliche Weise die Verantwortung des Schöpfers gegenüber seiner Kreation und die unvorhergesehenen Folgen wissenschaftlicher Entwicklungen. Dieses Thema ist auch in Bezug auf von Menschen geschaffene KI von großer Relevanz, da unkontrollierte oder fehlerhafte KI-Systeme erhebliche Risiken, wie etwa diskriminierende Algorithmen oder unvorhersehbare autonome Entscheidungen, bergen können. Ethik in der Künstlichen Intelligenz ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Entwicklung und Nutzung von KI im Einklang mit moralischen Prinzipien steht.

Der EU Artificial Intelligence Act bietet uns Richtlinien, um die Auswirkungen und potenziellen Risiken von KI-Technologien besser zu verstehen und zu bewerten. Angesichts der menschlichen Neigung zu kognitiven Voreingenommenheiten ist es von entscheidender Bedeutung sicherzustellen, dass diese Verzerrungen nicht in den KI-Systemen verstärkt werden. Die UNESCO-Empfehlung betont ebenfalls die Notwendigkeit, KI-Systeme kontinuierlich zu überwachen und zu bewerten, um ihre Fairness und Sicherheit zu gewährleisten. 

Grundlagen von Data Governance

Was ist eigentlich Data Governance? Als Data Governance bezeichnet man die Verbesserung der Verfügbarkeit, Qualität und Sicherheit von Unternehmensdaten durch diverse Richtlinien und Standards. Diese Prozesse legen fest, wer für die Daten verantwortlich ist, wie Datensicherheit gewährleistet wird und wofür die Daten genutzt werden. 

Das Framework von Data Governance baut sich wie folgt auf:

  1. Datenverfügbarkeit: Die Datenverfügbarkeit wird in zwei Bereiche unterteilt: Accessibility und Availability. Zuerst wird überprüft, ob alle Daten zugänglich sind (Accessibility) und keine Daten für das Unternehmen unzugänglich bleiben. Im nächsten Schritt wird die Verfügbarkeit (Availability) der Daten sichergestellt. Die Daten müssen für Nutzer:innen und Anwendungen jederzeit bereitstehen.
  2. Datenqualität: Die Qualität der zu verarbeitenden Daten sollte hoch sein. Das bedeutet, dass sie vollständig, genau und integrierbar sein müssen.
  3. Datenbeständigkeit: Die Datensammlung eines Unternehmens muss über alle Prozesse und Systeme hinweg einheitlich sein.
  4. Datensicherheit: Die Anwendung des Frameworks muss den Schutz der Daten eines Unternehmens gewährleisten.
  5. Datennachvollziehbarkeit: Das Unternehmen muss sicherstellen, dass eine regelmäßige und systematische Überprüfung oder Kontrolle über die Datennutzung erfolgt.

Eine gut durchdachte Data Governance-Strategie überwacht den gesamten Datenlebenszyklus, gewährleistet durchgehend die Datenqualität, Sicherheit und Compliance und bietet dem Unternehmen damit zahlreiche Vorteile. Durch gut verwaltete Daten können Unternehmen die betriebliche Effizienz verbessern, indem sie zum Beispiel gezielt in Marketing und Vertrieb investieren und leistungsschwache Produkte aussortieren. In stark regulierten Branchen wie dem Gesundheits- und Finanzwesen kann die Einhaltung von Vorschriften entscheidend sein, um Strafen zu vermeiden. Eine solide Datenbasis ermöglicht außerdem fundierte Geschäftsentscheidungen und eine verlässliche Berichterstattung. 

Data Governance für einen ethischen Umgang mit KI

Data Governance und Ethik in der KI gehen laut UNESCO Hand in Hand, um sicherzustellen, dass KI-Systeme fair, transparent und ethisch vertretbar sind. Zahlreiche Datenanalyst:innen und Compliance Officer haben damit begonnen, Frameworks und Konzepte zu entwickeln, um auf aktuelle ethische Bedenken beim Einsatz von KI zu reagieren und die zukünftige Arbeit damit sicher zu gestalten. 

Bestehende Unternehmensstrukturen und Governance-Systeme, die bereits für die Verwaltung von Daten eingerichtet sind, können erweitert werden, um ethische Prinzipien zu integrieren. Dies bedeutet, dass interne Teams, wie Compliance- und Rechtsteams miteinander kooperieren, um die Einhaltung ethischer Richtlinien sicherzustellen. Darüber hinaus können diese Teams das Bewusstsein in der gesamten Organisation schärfen und Anreize für Stakeholder schaffen, im Einklang mit den ethischen Normen und Werten des Unternehmens zu handeln. 

Die Beispiele für das Zusammenspiel von Data Governance und KI-Ethik sind zahlreich. Besondere Relevanz hat es für die folgenden Berufsfelder:

  • Datenanalyst:innen sollten verstehen, wie sie Daten ethisch verarbeiten und analysieren können. Dies umfasst den korrekten Umgang mit sensiblen Daten, die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und Techniken zur Vermeidung von Voreingenommenheit oder Diskriminierung bei der Analyse.
  • Fachleute aus IT, Finanzen & Marketing sollten sicherstellen, dass die von ihnen entwickelten Systeme und Algorithmen ethisch einwandfrei sind. Dies bedeutet, dass sie sich bewusst sein sollten, wie ihre Arbeit die Privatsphäre und die Rechte der Nutzer:innen beeinflusst. Zum Beispiel sollten Marketingbotschaften nicht irreführend sein oder Finanzalgorithmen keine unfairen Vorteile für bestimmte Benutzendengruppen bieten.
  • Projektmanager:innen sollten sicherstellen, dass ihre Teams die ethischen Standards und Richtlinien in Projekten einhalten. Sie tragen die Verantwortung dafür, dass Data Governance-Richtlinien im gesamten Projekt berücksichtigt werden. Diese Kenntnisse helfen, Risiken wie Datenmissbrauch, -verlust oder -verletzungen zu minimieren. Durch die Implementierung effektiver Praktiken kann zudem die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens gesteigert werden.

Aber auch als Quereinsteiger:in im Bereich der Datenanalyse solltest du dich mit den grundlegenden Prinzipien der Data Governance und Ethik vertraut machen, um sicherzustellen, dass deine Arbeit den geltenden Standards entspricht und niemanden diskriminiert. Dies könnte bedeuten, sich über Datenschutzgesetze zu informieren oder Weiterbildungen zu absolvieren, die KI-Expertise vermitteln. 

Was lernen wir daraus?

In Anbetracht der enormen Chancen und Herausforderungen, die mit dem exponentiellen Wachstum von KI-Technologien einhergehen, scheint es unerlässlich, dass Unternehmen Data Governance und Ethik als integralen Bestandteil ihres Arbeitsalltags ansehen. Durch die Verbindung von Data Governance und Ethik kann sichergestellt werden, dass KI-Systeme nicht nur rechtlich, sondern auch moralisch verantwortungsbewusst eingesetzt werden. Dies kann entscheidend sein, um Vertrauen in KI-Technologien zu stärken und eine nachhaltige und ethisch vertretbare Entwicklung in diesem Bereich zu gewährleisten. Wie die High-Level Expert Group on Artificial Intelligence (HLEG) betont: „Die KI ist kein Selbstzweck, sondern ein vielversprechendes Mittel, um das menschliche Gedeihen und somit das Wohlbefinden von Individuum und Gesellschaft und das Gemeinwohl zu steigern sowie zur Förderung von Fortschritt und Innovation beizutragen.“

Um diese positiven Eigenschaften zu gewährleisten, geben wir dir abschließend die vier HLEG-Grundsätze an die Hand, um die Entwicklung, Einführung und Nutzung von KI-Systemen auf vertrauenswürdige Art und Weise in deinem Unternehmen zu gewährleisten:

  1. Achtung der menschlichen Autonomie: KI-Systeme sollten die menschliche Autonomie respektieren, indem sie Menschen nicht manipulieren oder beeinflussen, sondern ihnen dabei helfen, ihre kognitiven, sozialen und kulturellen Fähigkeiten zu stärken und zu fördern.
  2. Schadensverhütung: KI-Systeme und ihre Betriebsumgebungen müssen sicher und geschützt sein. Sie sollten technisch robust sein und gegen Missbrauch immun sein.

  3. Fairness: Die Gewährleistung einer gleichberechtigten Verteilung von Vorteilen und Kosten sowie den Schutz von Personen und Gruppen vor unfairer Verzerrung, Diskriminierung und Stigmatisierung. Darüber hinaus sollten Nutzer:innen die Möglichkeit haben, sich gegen Entscheidungen von KI-Systemen und den sie betreibenden Personen zu wehren und wirksame Rechtsmittel einzulegen.

  4. Erklärbarkeit: Es ist wichtig, dass Entscheidungen so weit wie möglich erklärt werden können, auch wenn „Blackbox“-Algorithmen manchmal keine vollständige Erklärung bieten können. In solchen Fällen sind alternative Erklärbarkeitsmaßnahmen wie Rückverfolgbarkeit und transparente Kommunikation über die Fähigkeiten des Systems erforderlich, solange die Grundrechte gewahrt bleiben.

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