Demokratisierung von KI: Was bedeutet das und wie funktioniert sie?

Wenn Sie nicht aufpassen, verpassen Sie vielleicht die neueste Gruppe von Menschen, die künstliche Intelligenz (KI) nutzen.

An einem Tag sind es Taco-Liebhaber, die bei freundlichen Bots an ihrem örtlichen Drive-in bestellen.¹ Am nächsten Tag verwenden Parfümeure KI-Tools, um nachhaltige Düfte zu entwerfen.² Oder Bio-Gemüsebauern, die Unkrautroboter einsetzen.³ Oder Brillenträger, die sich einer KI-gestützten Augenuntersuchung unterziehen.⁴

Man muss kein Adlerauge haben, um das Bild zu erkennen: So wie die Anwendungsfälle und Vorteile von KI in schwindelerregendem Tempo zunehmen, nimmt auch die schiere Zahl der Menschen zu, die sie einsetzen. Einst esoterisch, befähigt fortschrittliche KI-Technologie Verbraucher und Geschäftsanwender gleichermaßen. Und diese Allgegenwart ist wohl ein Indikator für die Demokratisierung der KI.

Bei näherer Betrachtung der aktuellen KI-Praktiken zeigt sich jedoch, dass es bei der Demokratisierung der KI noch Verbesserungspotenzial gibt. Um zu verstehen, warum das so ist, muss man sich vor Augen führen, was Demokratisierung bedeutet, wie sie sich heute auf Einzelpersonen und Unternehmen auswirkt und wie sie sich in Zukunft auf sie auswirken könnte.

Die Definition der Demokratisierung von KI hat sich im Laufe der Jahre verändert. Im Großen und Ganzen kann dies als gerechtere Verteilung von KI-Anwendungen und -Fähigkeiten in der Gesellschaft betrachtet werden. Auf einer detaillierteren Ebene sind sich die Forscher in der Regel über mindestens drei Kernaspekte der Demokratisierung der KI einig:⁵

• Demokratisierung der KI-Nutzung
• Demokratisierung der KI-Entwicklung
• Demokratisierung der KI-Governance

Die Demokratisierung der KI-Nutzung bezieht sich auf die Bereitstellung von KI-Zugang für eine breitere Palette von Nutzern, die über Experten für maschinelles Lernen (ML) hinausgehen. Zu den gängigen Mitteln zur Verbesserung des Zugangs gehören die Senkung der KI-Kosten und die Integration von KI in Tools und Plattformen, die die Menschen bereits nutzen.

Diese Idee ist schon seit Jahren in der Mache, lange bevor KI in den öffentlichen Diskurs eintrat. So erklärte Microsoft 2016, dass es die KI demokratisieren wolle, indem es sie „aus den Elfenbeintürmen holt und für alle zugänglich macht“.⁶ Die Nutzung demokratisierter KI hat zur Folge, dass mehr Menschen von KI-Fähigkeiten profitieren werden, sowohl im Privat- als auch im Arbeitsleben.

Die Veröffentlichung und schnelle Akzeptanz von Anwendungen der generativen KI (gen KI), die sich an Verbraucher richten, deuten darauf hin, dass die Demokratisierung der KI-Nutzung bei Verbrauchern im Gange ist. Eine weltweite Umfrage zur Verbraucherstimmung aus dem Jahr 2023 ergab, dass 75 % der Befragten KI-gesteuerte Tools verwendeten.⁷ Die beliebteste verbraucherorientierte Large-Language-Model-Anwendung (LLM), ChatGPT von OpenAI, verzeichnet mehr als 200 Millionen aktive Nutzer pro Woche.

In Unternehmen variiert der Einsatz von KI jedoch je nach Größe und Branche. Eine von IBM in Auftrag gegebene Studie ergab beispielsweise, dass 42 % der Unternehmen auf Unternehmensebene – also Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitern – KI-Systeme aktiv nutzen, während weitere 40 % die Technologie erforschen. Eine Umfrage, die auch kleinere Unternehmen (mit einer durchschnittlichen Mitarbeiterzahl von weniger als 48) umfasste, ergab jedoch, dass weniger als 4 % der Unternehmen KI zur Herstellung von Waren und Dienstleistungen einsetzen.

In dieser Umfrage, die vom US Census Bureau durchgeführt wurde, variierten die Adoptionsraten auch je nach Branche, wobei die niedrigste Nutzung von Lebensmittelunternehmen und Bauunternehmen gemeldet wurde. Es überrascht nicht, dass Technologieunternehmen die höchsten Nutzungsraten vorweisen konnten.⁸

Die Demokratisierung der KI-Entwicklung bedeutet, dass mehr Menschen in die Entwicklung von KI-Lösungen einbezogen werden. Aber wer genau diese Menschen sind, hängt von Ihrer Interpretation des Konzepts ab. Oft geht es darum, Entwicklern, Forschern und Datenwissenschaftlern kostenlose oder kostengünstige Computerressourcen und technische Hilfsmittel zur Verfügung zu stellen, die bereits den Mitarbeitern großer Technologieunternehmen zur Verfügung stehen.

In anderen Fällen bedeutet die Demokratisierung der Entwicklung jedoch, dass auch nicht-technische Benutzer in KI-Lösungen und die Modellentwicklung einbezogen werden. Es bedeutet, über die engen Expertenkreise hinaus auf diejenigen Menschen zu schauen, die nicht unbedingt ein tiefes Verständnis für KI-Algorithmen, Datensätze und Informatik besitzen.

Dies kann durch die Bereitstellung von Tools erreicht werden, die es Benutzern ohne technisches Know-how ermöglichen, KI-gestützte Anwendungen zu erstellen und anzupassen. Dieses Konzept ähnelt in gewisser Weise der Datendemokratisierung in Unternehmen – dem Prozess der Schaffung von Systemen und der Einführung von Tools, die es jedem Mitarbeiter, unabhängig von seinem technischen Hintergrund, ermöglichen, Data Science in seine Entscheidungsprozesse einzubeziehen.

In beiden Fällen wird die Demokratisierung der KI-Entwicklung als eine gute Sache für die Zukunft der KI-Innovation angesehen. Durch solche Innovationen könnten KI-Modelle optimiert werden, um einer breiteren Palette von Stakeholdern und Nutzern effektiver zu dienen als derzeit. Zum Beispiel könnten kleinere Unternehmen, die es sich bisher nicht leisten konnten, maßgeschneiderte KI-Anwendungen zu erstellen, solche Vorhaben aufgrund erschwinglicherer Tools und Services für realisierbarer halten.

In der Zwischenzeit könnten auch Verbraucher aus unterrepräsentierten Gruppen Nutzen In der Zwischenzeit könnten auch Verbraucher aus unterrepräsentierten Gruppen davon profitieren, da eine demokratisierte Entwicklung dazu beitragen könnte, KI-Verzerrtheit zu verhindern, d. h. wenn die Verzerrungen der Gesellschaft versehentlich in algorithmisches Design, Trainingsdaten der KI und andere Aspekte der KI-Entwicklung eingebettet werden. Eine KI-Verzerrung kann zu Ergebnissen führen, die für Menschen aus unterrepräsentierten Gruppen nicht hilfreich oder sogar schädlich sind und ihre Fähigkeit zur Teilnahme an Wirtschaft und Gesellschaft beeinträchtigen.

Ein Teil des Problems der Verzerrung ist darauf zurückzuführen, dass führende KI-Unternehmen in der Regel „eine begrenzte demografische Gruppe“ von Entwicklern beschäftigen, wie Forscher des Centre for the Governance of AI feststellen. Die Forscher kamen zu dem Schluss, dass die Einbeziehung von mehr Menschen in die KI-Entwicklung zu Anwendungen führen könnte, die vielfältigeren Interessen dienen.⁹

Derzeit konzentriert sich der Großteil der KI-Entwicklung und -Innovation noch auf bestimmte Länder und den gewinnorientierten Sektor. Laut einer Studie aus dem Jahr 2024 haben Entwickler in den USA in einem einzigen Jahr fünfmal so viele KI Foundation Models erstellt wie in China, wo die zweithöchste Entwicklungsstufe zu verzeichnen ist. Inzwischen haben Entwickler in der Technologiebranche fast viermal so viele Modelle entwickelt wie Akademiker.¹⁰

KI-Governance bezieht sich auf die Prozesse, Standards und Leitlinien, die dazu beitragen, dass KI-Systeme und -Tools sicher und ethisch korrekt sind. Dementsprechend ist die Demokratisierung der KI-Governance die Idee, dass mehr Menschen und Organisationen, über Entwickler und Technologieunternehmen hinaus, Einfluss auf die sichere und ethische Bereitstellung von KI-Technologie haben.

Eine solche Demokratisierung, so argumentieren Governance-Befürworter, kann dazu beitragen, Schäden im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI – wie Diskriminierung oder Verletzungen der Privatsphäre – zu minimieren. Sie könnte auch dazu beitragen, eine bessere KI-Erklärbarkeit, -Interpretierbarkeit, -Transparenz und andere Eigenschaften zu fördern, die das Vertrauen in KI-Systeme stärken.

Wie bei der Demokratisierung der KI-Entwicklung können jedoch die genauen Einzelheiten darüber, wer an der Demokratisierung der Regierungsführung teilnehmen sollte, variieren. Einige argumentieren, dass sie ausdrücklich diejenigen einbeziehen sollte, die von der Einführung von KI betroffen sind.¹¹ Andere schlagen vor, dass in gewisser Weise alle Mitglieder der Gesellschaft in die KI-Governance einbezogen werden sollten.¹²

Maßnahmen zur Demokratisierung der Unternehmensführung können auf Unternehmensebene ergriffen werden, indem Unternehmen von Mitarbeitern oder Kunden Input zur Steuerung ihrer KI-Systeme einholen. Auf breiterer Ebene finden Demokratisierungsbemühungen durch Regierungsmaßnahmen – insbesondere durch freiwillige Rahmenbedingungen und verbindliche Vorschriften – sowie durch gemeinsame Initiativen im privaten und öffentlichen Sektor statt.

Verschiedene Tools und Technologien unterstützen die Demokratisierung der KI, indem sie es mehr Einzelpersonen und Unternehmen ermöglichen, ihre eigenen KI-Anwendungen zu entwickeln.

Open-Source-Software ist eine Software, die von einer Benutzergemeinschaft gemeinsam entwickelt und aktualisiert wird. Es steht außerdem allen kostenlos zur Nutzung, Änderung und Weiterverbreitung zur Verfügung. Was KI betrifft, so enthalten Open-Source-Modellbibliotheken, wie sie beispielsweise vom IBM-Partner Hugging Face angeboten werden, Foundation Models, die Unternehmen für spezifische Anwendungsfälle anpassen können.

Zusätzliche Open-Source-Tools können Benutzern dabei helfen, die verfügbaren Modelle optimal zu nutzen. InstructLab, ein Open-Source-Projekt von IBM Research® und Red Hat®, generiert beispielsweise synthetische Daten und trägt so dazu bei, das LLM-Training zu beschleunigen. Synthetische Daten können auf bestimmte Ziele, Werte und Anwendungsfälle zugeschnitten werden, während die Erhebung realer Daten, die ähnliche Spezifikationen erfüllen, mühsam und unerschwinglich teuer sein kann.

Die Infrastruktur, die für die erfolgreiche Anpassung und Bereitstellung von KI-Systemen erforderlich ist, kann für Unternehmen, die KI-Lösungen einführen möchten, eine große Hürde darstellen. Zu dieser Infrastruktur gehören Datenspeicherlösungen, Rechenressourcen, Frameworks für maschinelles Lernen und Plattformen für maschinelles Lernen (MLOps).

Glücklicherweise ermöglichen Software-as-a-Service-Modelle es Unternehmen, die Einführung von KI ohne größere Investitionen in die Infrastruktur zu beschleunigen. Eine Zusammenarbeit zwischen IBM und Amazon könnte es für Unternehmen einfacher machen, auf KI-orientierte SaaS zuzugreifen, wobei IBM jetzt wichtige Datenspeicher- und KI-Governance-Lösungen über AWS Marketplace von Amazon anbietet.

Dank No-Code-Tools und -Plattformen können auch Personen mit geringen oder keinen Programmierkenntnissen KI-Anwendungen erstellen. No-Code-Lösungen wie Amazon SageMaker Canvas bieten die Automatisierung von KI-Entwicklungs-Workflows und verfügen über Drag-and-Drop-Schnittstellen für einen visualisierungszentrierten Ansatz.

In den letzten Jahren sind im privaten und öffentlichen Sektor mehrere Initiativen entstanden, um alle drei Formen der KI-Demokratisierung voranzutreiben: Nutzung, Entwicklung und Governance. Zu diesen Initiativen gehören:

Die AI Alliance ist eine internationale Gemeinschaft von KI-Entwicklern, Forschern und Anwendern, die zusammenarbeiten, um eine offene, sichere und verantwortungsvolle KI voranzutreiben. Die Gruppe, die 2023 von IBM und Meta ins Leben gerufen wurde, umfasst Führungskräfte aus Universitäten, der Industrie und der Regierung. Zu den Zielen der Gruppe gehören die Entwicklung von Benchmarks und Bewertungsinstrumenten, um eine verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung von KI zu ermöglichen, die Entwicklung von Open-Source-Foundation-Models voranzutreiben und Bildungsinhalte zu entwickeln, um die Öffentlichkeit und politische Entscheidungsträger zu informieren.

Die AI Governance Alliance (AIGA) wurde 2023 vom Weltwirtschaftsforum im Anschluss an den Responsible AI Leadership Summit des WEF ins Leben gerufen. Die AIGA fördert Inklusion, Ethik und Nachhaltigkeit bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI. Dem Lenkungsausschuss, der die Aufgabe hat, die Ergebnisse der Allianz zu beraten, gehören akademische Führungskräfte, Regierungsbeamte und Führungskräfte von Technologieunternehmen wie Google, IBM, Meta und OpenAI an.

Das Pilotprojekt „National AI Research Resource (NAIRR)“ der US National Science Foundation ist ein Versuch, Forscher in den gesamten Vereinigten Staaten mit KI-Infrastrukturressourcen zu verbinden. Das Pilotprojekt besteht aus einer Partnerschaft mit 12 anderen Bundesbehörden und 26 weiteren Unternehmen, darunter Amazon Web Services, Google, Hugging Face, IBM, Intel, Meta, Microsoft und OpenAI.

Verschiedene Regierungen und zwischenstaatliche Unternehmen haben Frameworks für vertrauenswürdige KI entwickelt, um bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Systemen unter anderem mehr Fairness und Transparenz zu fördern. Zu diesen Frameworks gehören die KI-Grundsätze der Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung und das KI-Risikomanagement-Framework des National Institute of Standards and Technology. Die Grundsätze mindestens eines Frameworks, der Ethik-Leitlinien der Europäischen Union für vertrauenswürdige künstliche Intelligenz, wurden später in die Gesetzgebung aufgenommen: das EU-KI-Gesetz.

KI-Upskilling vermittelt Mitarbeitenden die Fähigkeiten und Kenntnisse, die sie benötigen, um KI bei der Arbeit einzusetzen. Zu den Bereichen, in denen sich die Weiterbildung im Bereich KI für Arbeitnehmer als besonders hilfreich erwiesen hat, gehören Kundenservice, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Personalwesen und Webentwicklung. Zwar können Arbeitnehmer oder ihre Arbeitgeber in kostenpflichtige KI-Schulungsprogramme investieren, doch bieten mehrere Technologieunternehmen und Universitäten kostenlose KI-Kurse an, darunter Amazon, IBM, die Harvard University und die University of Pennsylvania.¹³