Management Summary
Regulierung weitreichender KI: Zu den Transparenzvorschriften im Gesetz über digitale Dienste
Management Wissen / Künstliche Intelligenz /
Management Summary zum Beitrag: Regulierung weitreichender KI: Zu den Transparenzvorschriften im Gesetz über digitale Dienste – Originaltitel: Regulating high-reach AI: On transparency directions in the Digital Services Act – Söderlund, K., Engström, E., Haresamudram, K., Larsson, S., & Strimling, P. (2024). Internet Policy Review, 13(1), 1–31. ISSN 2197-6775.
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Mit den Management Summaries fassen wir Fachlitertur zu KI-Themen in einem festen Format zusammen. Schnell erfassbar zu ihrem Vorteil.
1. Einleitung/Einordnung
Das Konzept der „High-Reach-KI“ umfasst Künstliche Intelligenz (KI)-Systeme, die durch ihre Verbreitung signifikante gesellschaftliche Risiken bergen können. Die europäische Digital Services Act (DSA) Gesetzgebung befasst sich mit der Transparenz solcher KI-Systeme, die häufig auf sozialen Plattformen durch Empfehlungssysteme eingesetzt werden. Das Ziel ist es, Risiken wie Datenschutzprobleme, Informationsverzerrung und gesellschaftliche Polarisierung anzugehen. Der DSA sieht neue Transparenzvorgaben vor, um die Informationsasymmetrien zwischen Plattformen und Nutzern zu verringern und die gesellschaftliche Kontrolle über diese „High-Reach-KI“-Systeme zu stärken.
2. Kernaussagen (Key Takeaways)
1. Horizontale und vertikale Transparenz: Der DSA nutzt ein Transparenzkonzept, das zwischen horizontaler (Informationen zwischen Nutzern und Plattformen) und vertikaler Transparenz (Informationen für Aufsichtsbehörden) unterscheidet. Die Regeln setzen insbesondere auf vertikale Transparenzmaßnahmen wie Risikobewertungen, um die Kontrolle über Plattformen wie Facebook und YouTube zu verbessern, deren Algorithmen Informationen priorisieren und damit die öffentliche Meinungsbildung beeinflussen können.
2. Systemische Risikobewertungen: Plattformen, die als „Very Large Online Platforms“ (VLOPs) klassifiziert werden, müssen regelmäßige Bewertungen systemischer Risiken durchführen, die auf die Verbreitung von Desinformation oder auf die Beeinträchtigung von Grundrechten abzielen. Diese Ergebnisse sind gegenüber der Europäischen Kommission und nationalen Aufsichtsbehörden offenzulegen und zu auditieren.
3. Erweiterte Nutzung von Forschenden für Datentransparenz: Der DSA erlaubt es, dass von der Kommission autorisierte Forschende Zugang zu Plattformdaten erhalten, um die Wirksamkeit der Risiken und der getroffenen Gegenmaßnahmen zu untersuchen. Diese Regelung könnte langfristig die wissenschaftliche Unabhängigkeit stärken, auch wenn Datenschutz und Geschäftsgeheimnisse die Umsetzung einschränken könnten.
3. Praktische Beispiele und Anwendungsszenarien
• Anwendungsbereich von Transparenzvorgaben: Der DSA umfasst spezifische Vorgaben zur Offenlegung der Parameter von Empfehlungssystemen und fordert die Möglichkeit, dass Nutzer Informationen über die Priorisierung von Inhalten erhalten. Diese Maßnahmen zielen darauf ab, die Nutzer über die algorithmische Gewichtung und Inhalte zu informieren, was zu einer besseren Kontrolle über personalisierte Inhalte führen könnte.
• Nutzerkontrolle durch Personalisierungsoptionen: Der DSA sieht vor, dass VLOPs eine Option anbieten, Empfehlungssysteme ohne Profilerstellung zu nutzen, was den Datenschutz der Nutzer stärkt. Diese Wahlmöglichkeit könnte insbesondere bei Plattformen mit stark personalisierten Inhalten die Vertrauensbildung fördern.
4. Analyse der Implikationen für das Management
• Rechtliche Compliance und operative Anpassungen: Plattformen müssen ihre Risikomanagementprozesse anpassen, um den neuen Anforderungen gerecht zu werden. Dies umfasst regelmäßige Risikobewertungen und Anpassungen der Empfehlungsalgorithmen.
• Wettbewerbsvorteile durch Transparenz: Transparente Algorithmen, die den Nutzern ihre Gewichtung offenlegen, könnten als Vertrauensfaktor genutzt werden, um das Image zu stärken und sich im Wettbewerb abzuheben.
• Effizienz durch Forschung und Zusammenarbeit: Unternehmen könnten durch die Einbindung von Forschungseinrichtungen zur Erfüllung der Transparenzanforderungen beitragen, insbesondere durch Partnerschaften, die es Forschenden erlauben, Zugriff auf ausgewählte Daten zu erhalten und die Algorithmen transparenter zu gestalten.
5. Empfehlungen für die Praxis
1. Integration von Transparenz- und Risikomanagement-Tools: Unternehmen sollten in Tools investieren, die eine automatisierte und kontinuierliche Risikobewertung ermöglichen, um die DSA-Konformität langfristig zu sichern.
2. Optimierung der Nutzerdatenkontrolle: Unternehmen sollten personalisierte Datenschutzeinstellungen anbieten, die es den Nutzern ermöglichen, selbst zu entscheiden, ob sie algorithmisch gewichtete Inhalte wünschen oder nicht.
3. Forschungskooperation und externe Audits: Plattformen sollten gezielt mit Forschungseinrichtungen kooperieren, um Audits und Berichte auf wissenschaftlich fundierter Basis zu erstellen und den Transparenzanforderungen gerecht zu werden.
6. Fazit und Ausblick
Der DSA stellt einen wichtigen Schritt dar, um High-Reach-KI-Systeme besser zu kontrollieren und die Transparenz der von ihnen ausgehenden Risiken zu erhöhen. Der Fokus auf vertikale Transparenz fördert eine umfassendere Aufsicht und ermöglicht es den Regulierungsbehörden, die weitreichenden Effekte der Algorithmen auf die Gesellschaft genauer zu analysieren. Langfristig wird die erfolgreiche Umsetzung des DSA von der Bereitschaft der Plattformen abhängen, mit den Aufsichtsbehörden zusammenzuarbeiten und transparente KI-Systeme anzubieten.
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