In der heutigen Zeit wird der ethische Einsatz von KI-Algorithmen bei Entscheidungen für Verbraucher immer wichtiger. Individuelle Probleme wie Voreingenommenheit, Datenschutz, Transparenz und Umweltauswirkungen sind zentrale Dilemmas, die sorgfältig berücksichtigt werden müssen. KI-Systeme spiegeln oft die bestehenden gesellschaftlichen Voreingenommenheiten wider, die bereits in den Datensätzen vorhanden sind, auf denen sie trainiert werden. Dies hat zu einer Reihe von diskriminierenden Ergebnissen geführt, z.B. wurden Gesichtserkennungstechnologien gezeigt, dass sie bestimmte demografische Gruppen in höherem Maße falsch identifizieren, was ihren Einsatz in der Strafverfolgung in Frage stellt. Werkzeuge wie COMPAS, die zur Vorhersage von Rückfallkriminalität verwendet werden, haben rassistische Voreingenommenheit gezeigt.
Es gibt enorme Datenschutzrisiken, die mit dem Missbrauch persönlicher Daten in KI-Systemen verbunden sind. Die Cambridge-Analytica-Affäre, bei der Millionen von Facebook-Profilen ohne Einwilligung gesammelt wurden, wirft viele Bedenken hinsichtlich der Maßnahmen zum Schutz solcher Daten auf. Eine ordnungsgemäße Anonymisierung, gepaart mit der Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO, ist entscheidend, um sicherzustellen, dass persönliche Informationen geschützt sind. Die meisten KI-Modelle sind Black Boxes, die dem Benutzer nicht mitteilen, wie sie zu ihren Entscheidungen gelangt sind. Diese Nicht-Transparenz ist besonders in Bereichen wie der Kreditbewertung ein Problem, bei der man das Recht hat zu erfahren, warum ein Kredit nicht gewährt wurde.
Die Haftungsbestimmung bei KI-induzierten Fehlern ist eine sehr komplexe Aufgabe. Die tödlichen Unfälle eines selbstfahrenden Uber-Autos haben verdeutlicht, dass die Schuldzuweisung in Situationen mit autonomen Systemen komplex ist. Es besteht ein klarer Bedarf an rechtlichen Rahmenbedingungen, die die Verantwortlichkeit klären und gegebenenfalls Gerechtigkeit gegenüber den betroffenen Parteien sicherstellen. Dies ist von größter Bedeutung, da Suchmaschinen wie Google bereits kritisiert wurden, weil sie dazu tendieren, voreingenommene, geschlechtsbezogene Suchergebnisse zurückzugeben. Vertrauen und ethische Bedenken sind ein Teil des Prozesses, um Vertrauen in KI-Systeme aufzubauen.
Ein wachsendes Anliegen ist die Umweltkosten für das Training großer KI-Modelle wie GPT-3. Obwohl einige Modelle für ihren großen ökologischen Fußabdruck kritisiert wurden, werden effizientere Algorithmen entwickelt, um die negativen Auswirkungen von KI-Technologien auf die Umwelt zu verringern. Dies ist Teil des breiteren Trends in Richtung Nachhaltigkeit in der technologischen Entwicklung. Daher sind ethische Fragen eines der Hauptanliegen bei der Verbreitung von KI in allen Lebensbereichen. Fairness, Datenschutz, Transparenz, Rechenschaftspflicht und Nachhaltigkeit sind einige der Parameter, die die Fruchtbarkeit von KI mit reduzierten unerwünschten Auswirkungen betonen.