Seit dem Hype um ChatGPT richten sich viele Blicke auf den geplanten AI Act. Die EU-Verordnung zu „Künstlicher Intelligenz“ ist seit Jahren in der Mache und soll morgen im Parlament eine nächste Hürde nehmen. An mindestens sechs Stellen lauern Probleme.
Gut gemeint ist nicht gleich gut gemacht – das beschreibt eine weitere und obendrein grundlegende Schwäche des AI Act treffend. Das beginnt bei der Definition von „KI-Systemen“, um die sicherlich noch gerungen wird. Diese Definition hat großen Einfluss darauf, wer sich an strengere Regeln halten muss – und wer nicht. Soll die KI-Verordnung nur maschinelles Lernen regulieren oder auch viele andere Dinge, die sich „KI“ nennen? Unter anderem die SPDvor einer zu engen Definition.
Die Frage nach der Definition ist so grundlegend, sie könnte die hehren Ziele des AI Acts untergraben. Im weiten Sinne ist KI ein Sammelbegriff für Anwendungen, die viele Daten zueinander in Beziehung setzen und auf dieser Grundlage Antworten berechnen. Und ausführlich beschreibt der Entwurf der Kommission, was bei KI-Systemen alles schiefgehen kann.
Pragmatische Lösungen sind dennoch denkbar, das zeigt etwa ein Fachartikel des deutschen Rechtswissenschaftlers Philipp Hacker in der Zeitschrift „“. Darin macht ein konkretes Beispiel anschaulich, was hinter einem Begriff wie „repräsentativ“ stecken kann: „Wenn die KI eines autonomen Fahrzeugs während des Trainings hauptsächlich mit Menschen weißer Hautfarbe konfrontiert wird, kann es sein, dass sie Menschen dunklerer Hautfarbe nicht oder weniger oft erkennt.
Was die Verordnung letztlich bewirken kann, hängt also auch maßgeblich davon ab, wie der Gesetzgeber solche Begriffe wie „KI-System“ und „hinreichend repräsentativ“ ausgestaltet. Selbst wenn sich der AI Act durch seinen Namen als das KI-Gesetz schlechthin darstellt – er bildet letztlich nur einen Baustein von etwas Größerem. Es liegt nun an den Organen der EU, wie wichtig dieser Baustein wird.
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