Europäische KI-Regulierung – Statement von Informatica Datenexperte Greg Hanson

Deutschland, Frankreich und Italien haben sich auf eine gemeinsame Position zur Regulierung Künstlicher Intelligenz (KI) in der Europäischen Union geeinigt. Das Papier enthält Einzelheiten zur Verpflichtung für Unternehmen, Modellkarten für jedes KI-Modell mit Informationen zu erstellen, die die Funktion des Modells sowie seine Fähigkeiten und Grenzen erklären. Zunächst werden dem Papier zufolge keine Sanktionen gegen Zuwiderhandelnde verhängt, doch könnte ein Sanktionssystem eingerichtet werden, wenn Verstöße nach Ablauf eines nicht näher bestimmten Zeitraums fortbestehen.

Dies hat das Potenzial für Reibereien mit den EU-Gesetzgebern über den Umfang der Gesetzgebung zu sorgen und das EU-KI-Gesetz letztlich ins Wanken zu bringen.

Die Besorgnis über das Einbremsen der KI-Entwicklung steht im Mittelpunkt des Widerstands der drei Länder gegen strengere übergreifende Vorschriften für künftige Gründungsmodelle. Dies könnte eine weitere Spaltung der EU-Gesetzgeber einleiten, da die Union die Pläne zur Einführung des EU-KI-Gesetzes weiterverfolgt. „Wir müssen die Anwendungen regulieren und nicht die Technologie, wenn wir weltweit in der ersten KI-Liga mitspielen wollen“, sagt Verkehrsminister Volker Wissing.

Dem entgegnet Greg Hanson, SVP beim Datenexperten Informatica:

„Der Motor der KI sind die Daten. Der Schritt zur Selbstregulierung durch Frankreich, Deutschland und Italien erkennt das transformative Potenzial von KI und die damit verbundenen Risiken an. Es ist jedoch wichtig, dass die politischen Entscheidungsträger in der EU nicht nur die KI-Systeme selbst regulieren, sondern auch sicherstellen, dass die Daten, auf denen die Technologie basiert, korrekt sind.

„Eine verbindliche Selbstverpflichtung aller Akteure – ob groß oder klein – wird dazu beitragen, die Integrität der KI zu schützen. Die meisten Unternehmen sind jedoch noch dabei zu lernen, welche Daten KI-Algorithmen benötigen. Letztlich benötigt KI die richtigen Metadaten, um effektiv zu sein. Das bedeutet, dass sich Regulierungsbehörden und politische Entscheidungsträger über die Bedeutung von Datengenauigkeit, Klarheit und Governance einig sein müssen. Gleichzeitig müssen die Unternehmen sicherstellen, dass die KI verlässlich und robust ist, indem sie für Rückverfolgbarkeit, Governance und Qualität sorgen.“

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