KI‑Systeme

Künstliche Intelligenz (KI) ist – ebenso wie damit verknüpfte Techniken wie maschinelles Lernen und Big Data – in aller Munde. Die große Dynamik und Tragweite dieser Entwicklungen zeigen sich bereits in zahlreichen Anwendungsgebieten von Wirtschaft, Gesellschaft und Wissenschaft. Technikfolgenabschätzung (TA) von KI hat in diesem Zusammenhang zunächst die Aufgabe, etwaige überzogene öffentliche Erwartungen und Befürchtungen in sachliche, realistische Perspektiven zu transformieren. In einem zweiten Schritt kann TA entlang begründbarer Entwicklungsziele von KI und legitimer gesellschaftlicher Wertvorstellungen Impulse für die weitere, wünschbare Gestaltung von KI geben. Wenn TA diese Orientierungsaufgabe nah am technologischen Kern wahrnimmt, findet sie dabei große gestalterische Freiräume in frühen Phasen der Technikentwicklung vor. Die damit zusammenhängenden Gedanken werden im vorliegenden Einleitungskapitel konkretisiert und auf die Beiträge zu diesem Themenschwerpunkt angewendet.

Künstliche Intelligenz parlamentarisch (mit)gestalten

Seit 40 Jahren beschäftigen sich Enquete-Kommissionen des Deutschen Bundestages in ihren Berichten mit Fragen der Auswirkungen „neuer Informations- und Kommunikationstechnologien“ auf die bundesdeutsche Gesellschaft, worunter bereits frühzeitig auch ‚künstliche Intelligenz‘ fällt. Im vorliegenden Aufsatz wird ein erster Überblick über die Entwicklung der inhaltlichen Schwerpunkte wie auch der Präsentationsform in diesem Quellentyp gegeben dessen Aufkommen in den 1980er-Jahren mit dem Anfang der parlamentarischen Technikfolgenabschätzung zusammenfällt. Unsere Forschungsergebnisse zeigen unter anderem, dass aktuelle Berichte weniger konkrete Handlungsempfehlungen an Parlamentarier:innen geben als frühere und somit politische (Mit-)Gestaltungsansprüche weniger stark betonen.

KI-Systeme gestalten und erfahren

Künstliche Intelligenz (KI) ist derzeit in Wirtschaft, Gesellschaft und Wissenschaft präsent. Aufgabe der Technikfolgenabschätzung ist es, öffentliche Erwartungen und Befürchtungen in sachliche, realistische Perspektiven zu transformieren sowie Impulse für eine wünschenswerte Gestaltung von KI zu geben.

Artificial intelligence in human genomics and biomedicine

The increasing availability of extensive and complex data has made human genomics and its applications in (bio)medicine an at­ tractive domain for artificial intelligence (AI) in the form of advanced machine learning (ML) methods. These methods are linked not only to the hope of improving diagnosis and drug development. Rather, they may also advance key issues in biomedicine, e. g. understanding how individual differences in the human genome may cause specific traits or diseases. We analyze the increasing convergence of AI and genom­ics, the emergence of a corresponding innovation system, and how these associative AI methods relate to the need for causal knowledge in biomedical research and development (R&D) and in medical prac­tice. Finally, we look at the opportunities and challenges for clinical practice and the implications for governance issues arising from this convergence.

EPTA und die Pandemie

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Rechtliche Rahmenbedingungen für KI‑Systeme

Der Autor stellt die komplexen rechtlichen Rahmenbedingungen für künstliche Intelligenz aus den Bereichen des Dateneigentums, des Datenschutzes und des Urheberrechts dar und erläutert, weswegen die unübersichtliche Rechtslage nicht dazu geeignet ist, auf Rechtssicherheit durch neue Regulierungen auf EU‑ oder nationaler Ebene zu hoffen. Stattdessen werden ein Regulierungsrahmen für zulässige Vertragsvereinbarungen sowie dazu passende Control-by-Design-Technikeinstellungen vorgeschlagen.

Critical political economy of the public infrastructure crisis in Lebanon

In this interview, Karim Eid-Sabbagh and Ulrich Ufer discuss how the case of the public infrastructure crisis in Lebanon highlights the importance of including analytical dimensions of critical political economy and global financial dynamics in technology assessment alongside a technology-society-governance perspective – in particular when focusing on the Global South. The Lebanese crisis has built up through long-term structural problems that include the legacies of colonialism, the country’s peripheral position in global capital relations, elite nepotism, sectarian strife, and the state’s dependency on international donor funding to build and maintain public infrastructure. These have coincided with short-term disintegration and disaster events over the past two years: mass migration, countrywide anti-government protests in fall 2019, the outbreak of the Covid-19 pandemic in early 2020, the destruction of large parts of the country’s capital by the devastating explosion in the port of Beirut in August 2020, and the spiraling devaluation of the Lebanese currency.