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Ein europäisches Forschungsteam unter Leitung des spanischen Forschungsinstituts AZTI - Marine and Food Research und mit Beteiligung des Leibniz-Zentrums für Marine Tropenforschung (ZMT) hat ein Rahmenwerk entwickelt, das drei zentrale Säulen definiert, um KI im marinen Bereich verlässlich, ethisch und wissenschaftlich fundiert einzusetzen. Denn obwohl die Verwendung von KI weltweit rasant zunimmt, bleibt die globale Regulierung im marinen Bereich bislang zersplittert, mit unterschiedlichen Ansätzen in verschiedenen Regionen. Die Studie ist im Fachjournal Fish and Fisheries erschienen.
Kurze Zusammenfassung:
• Die wissenschaftliche Arbeit bietet einen praktischen Leitfaden, wie Künstliche Intelligenz (KI) im marinen Bereich – von Kameras an Bord von Fischereifahrzeugen bis zu Modellen zur Vorhersage der Ozeangesundheit – transparent, sicher und überprüfbar eingesetzt werden kann.
• In der vom spanischen Forschungsinstitut AZTI - Marine and Food Research koordinierten Studie mit Beteiligung des Leibniz-Zentrums für Marine Tropenforschung (ZMT) plädieren die Autor:innen dafür, dass KI die menschliche Entscheidungsfähigkeit im Meeresschutz stärken und nicht ersetzen solle.
Täglich entstehen auf See riesige Datenmengen. Sonargeräte, Bojen, Satelliten und Kameras auf Schiffen liefern unzählige Bilder, Messwerte und Signale. Künstliche Intelligenz wird bereits eingesetzt, um diese Daten auszuwerten und so beispielsweise die Präsenz von Delfinen in Echtzeit zu erkennen und ihren Beifang zu vermeiden, Biodiversitätsindikatoren abzuschätzen oder automatisch Fischarten direkt an Bord von Forschungsschiffen zu identifizieren.
Die Ergebnisse dieser Daten können verwendet werden, um etwa das Fischereimanagement zu verbessern und Nutzungskonflikte im marinen Raum zu lösen. Doch hinter dieser Technologie steht eine zentrale Frage: Können wir den Ergebnissen der KI wirklich vertrauen, wenn es um die Gesundheit der Ozeane geht?
Ein europäisches Forschungsteam unter Leitung des spanischen Forschungsinstituts AZTI - Marine and Food Research und mit Beteiligung des Leibniz-Zentrums für Marine Tropenforschung (ZMT) in Bremen hat nun ein Rahmenwerk entwickelt, das drei zentrale Säulen definiert, um KI im marinen Bereich verlässlich, ethisch und wissenschaftlich fundiert einzusetzen. Denn obwohl die Verwendung von KI weltweit rasant zunimmt, bleibt die globale Regulierung im marinen Bereich bislang zersplittert, mit unterschiedlichen Ansätzen in verschiedenen Regionen. Die Studie ist im Fachjournal Fish and Fisheries erschienen.
„Wir beobachten derzeit einen massiven Anstieg des Einsatzes von KI-Algorithmen, die gewaltige Datenströme von Kameras, Sonar und Satelliten auswerten. Doch oft bleiben die Ergebnisse hinter den Erwartungen zurück“, erklärt José A. Fernandes, KI-Experte bei AZTI und Hauptautor der Studie. „Die entscheidende Frage lautet: Wie viel Vertrauen können wir diesen Algorithmen entgegenbringen? Da KI in der Fischerei und Meeresforschung längst Realität ist, wird sie nur dann nützlich sein, wenn sie auch vertrauenswürdig ist. Unsere Arbeit zeigt, wie sich diese Vertrauenswürdigkeit erreichen lässt durch die Verbindung von Wissenschaft, Ethik und Praxisnähe.“
+++Wenn Algorithmen versagen+++
KI bietet enorme Chancen, aber auch Risiken. In der Fischerei kann ein kamerabasiertes System zur automatischen Fangüberwachung beispielsweise zwei ähnliche Arten verwechseln, wenn es nicht von Expertinnen und Experten mit Bildern unter verschiedenen Lichtbedingungen trainiert wurde. Ein Modell zur Abschätzung von Fischbeständen kann fehlerhafte Ergebnisse liefern, wenn es auf unvollständigen oder verzerrten Daten basiert. Und automatisierte Werkzeuge stoßen in der Fischereibranche häufig auf Widerstand, wenn ihre Entscheidungsprozesse nicht nachvollziehbar sind oder das praktische Wissen der Menschen auf See unberücksichtigt bleibt. Diese Beispiele zeigen, warum klare Kriterien für Qualität, Transparenz und Validierung entscheidend sind, insbesondere in Bereichen, in denen Entscheidungen direkte Auswirkungen auf Ökosysteme, Küstengemeinden und politische Prozesse haben.
+++Drei Säulen für vertrauenswürdige KI zum Schutz der Meere+++
Das von den Forschenden entwickelte Rahmenwerk stützt sich auf drei Säulen. Die erste Säule betrifft die sozioökonomische und rechtliche Tragfähigkeit: Die Entwicklung und Nutzung von KI muss für alle Akteur:innen des marinen Sektors, einschließlich der handwerklichen Fischerei, zugänglich sein. Sie sollte mit internationalen und regionalen Regelwerken, wie etwa der EU-KI-Verordnung im Einklang stehen, um globale Einheitlichkeit und Fairness in der Umsetzung zu gewährleisten. Besonders wirksam sind Werkzeuge, die gemeinsam mit den Nutzerinnen und Nutzern entwickelt werden, da sie lokale Kenntnisse einbeziehen, Akzeptanz fördern und Widerstände verringern.
Die zweite Säule betrifft Data Governance, also den ethischen, transparenten und verantwortungsvollen Umgang mit Meeresdaten. Damit KI zuverlässig funktioniert, braucht sie vielfältige, saubere, nachvollziehbare und verantwortungsvoll verwaltete Datensätze. Die Autorinnen und Autoren empfehlen, internationale Leitlinien wie die FAIR-, CARE- und TRUST-Prinzipien auf Meeresdaten anzuwenden. Diese Grundsätze stellen sicher, dass Daten auffindbar und zugänglich (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable – FAIR), verantwortungsvoll genutzt (Collective Benefit, Authority to Control, Responsibility, Ethics – CARE) und vertrauenswürdig verwaltet (Transparency, Responsibility, User focus, Sustainability, Technology – TRUST) werden.
So werde gewährleistet, dass Informationen wie Bilder, Sensorsignale oder Beobachtungs- und Messdaten vernetzbar sind und im Einklang mit den Rechten und Bedürfnissen der Gemeinschaften genutzt werden, die an ihrer Erhebung oder Nutzung beteiligt sind. Zugleich werde sichergestellt, dass diese Daten langfristig gesichert bleiben. Data Governance bildet damit die Grundlage für Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Verantwortlichkeit entlang des gesamten Datenlebenszyklus.
„Wenn KI eingesetzt wird, um Entscheidungen zu unterstützen, die marine Ökosysteme und Lebensgrundlagen betreffen, sind Zugänglichkeit, Transparenz und Validierung unerlässlich“, sagt Mitautorin Catarina Silva, Forscherin an der Universität Coimbra in Portugal. „Unser Rahmenwerk bietet praxisnahe Leitlinien, um sicherzustellen, dass KI das Vertrauen und die wissenschaftliche Evidenz im marinen Sektor stärkt.“
Die dritte Säule betrifft die technische Robustheit und wissenschaftliche Validierung. KI muss ihre Verlässlichkeit auch unter realen Bedingungen im Meer beweisen – nicht nur im Labor. Die Forschenden empfehlen, Modelle mit unabhängigen Datensätzen zu testen, statistische Prüfungen anzuwenden und Ergebnisse mit Messungen vor Ort zu vergleichen. So können etwa automatisierte Fanganalysen durch manuelle Kontrollen im Hafen überprüft werden. Solche Kreuzvalidierungen stellen sicher, dass Algorithmen die Realität korrekt abbilden und für das Management tatsächlich nützlich sind.
+++Vorteile für Forschung, Fischerei und Gesellschaft+++
Die Anwendung dieses Rahmens habe weitreichende Bedeutung für die Wissenschaft, die Verwaltung, den Fischereisektor und die Gesellschaft, so die Autor:innen.
In der Meeresforschung kann dieser Leitfaden einheitliche Kriterien zur Entwicklung und Bewertung von KI-Modellen schaffen, ihre Vergleichbarkeit verbessern und Erkenntnisse über den Zustand von Ökosystemen und die Auswirkungen des Klimawandels beschleunigen.
Für Fischerei- und Umweltmanagement kann er die Zuverlässigkeit von Entscheidungswerkzeugen erhöhen – etwa bei der Festlegung von Fangquoten, in der marinen Raumplanung oder bei der Bekämpfung illegaler Fischerei. Sorgfältig validierte Modelle und verantwortungsvoll verwaltete Daten können dazu beitragen, Routen zu optimieren, Emissionen zu senken, Rückverfolgbarkeit zu verbessern und Nachhaltigkeit auf See zu stärken.
Für die Gesellschaft bedeute vertrauenswürdige KI, dass die Digitalisierung der Ozeane verantwortungsvoll gestaltet werde so die Forschenden. Sie unterstütze eine nachhaltige blaue Wirtschaft, die technologische Innovation mit sozialem und ökologischem Wohl in Einklang bringe. Da KI zunehmend in das Umweltmanagement integriert werde, betonen die Autorinnen und Autoren, dass Regulierung und Ethik parallel zur technologischen Entwicklung fortschreiten müssten.
„Die Regulierung von KI wird eine der großen Herausforderungen unserer Zeit sein“, sagt Julian Lilkendey, Fischereibiologe am Leibniz-Zentrum für Marine Tropenforschung (ZMT) und Mitautor der Studie. „Gerade im Ozean, wo Daten und Entscheidungen gleichermaßen über Ökosysteme und Lebensgrundlagen bestimmen, muss KI eine Brücke zwischen menschlichem Urteilsvermögen und maschineller Präzision schlagen. Nur wenn verantwortungsvoller Umgang mit Daten, wissenschaftliche Sorgfalt und gesellschaftliche Teilhabe Hand in Hand gehen, kann KI unser Wissen erweitern, ohne menschliches Urteilsvermögen zu verdrängen.“
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Hinweis: Für die Erstellung von Teilen des Textes wurde KI genutzt. Der Text wurde von Forschenden und der ZMT-Pressestelle sorgfältig überprüft und überarbeitet.
Fragen beantwortet:
Dr. Julian Lilkendey | Leibniz-Zentrum für Marine Tropenforschung (ZMT)
E-Mail: julian.lilkendey@leibniz-zmt.de
Fernandes-Salvador, J. A., Borja, A., Anabitarte, A., Granado, I., Lekunberri, X., Sagarminaga, Y., Canals, O., Lanzen, A., Azhar, M., Kotta, J., Ojaveer, H., Spinosa, A., Jokinen, A.-P., Haraguchi, L., St, S. U., Villasante, S., Oanta, G. A., Silva, C. N. S., Tiller, R., & Lilkendey, J. (2026). Towards Trustworthy Artificial Intelligence for Marine Research, Fisheries and Environmental Management. Fish and Fisheries. 1-16. https://doi.org/10.1111/faf.70052
Illustratives Beispiel für KI-gestützte Arterkennung im Korallenriff. Selbst wenn das Modell sicher ...
Copyright: Foto: Timo Pisternick, ZMT
Criteria of this press release:
Journalists, Scientists and scholars
Economics / business administration, Environment / ecology, Oceanology / climate
transregional, national
Research results, Scientific Publications
German
Illustratives Beispiel für KI-gestützte Arterkennung im Korallenriff. Selbst wenn das Modell sicher ...
Copyright: Foto: Timo Pisternick, ZMT
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