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Bei dem Ziel, Mobilität möglichst nutzerfreundlich, ressourceneffizient und individuell zu gestalten, spielt Künstliche Intelligenz (KI) eine wichtige Rolle. Die erfolgreiche Einführung von KI-gestützten Systemen im Mobilitätssektor erfordert eine breite Akzeptanz und Vertrauen in die Systeme. Wie letzteres aufgebaut und gefördert werden kann, zeigt ein aktuelles Whitepaper der Plattform Lernende Systeme. Die Expertinnen und Experten untersuchen aus verschiedenen Perspektiven, welche Rolle ethische Aspekte sowie die Erklärbarkeit von Technologie dabei spielen.
München, 30. September 2024 – Mobilität ist ein zentrales Element des modernen Lebens und eines dynamischen Wirtschaftssystems. Neue Technologien helfen, die gestiegenen Anforderungen an Komfort, Verfügbarkeit und Sicherheit im Bereich Mobilität zu erfüllen. Fahrerassistenzsysteme für routinemäßige Abläufe wie Spurhalten oder Überholen unterstützen heute bereits im Individualverkehr. Im öffentlichen Personen- und Güterverkehr werden KI-basierte Tools zur besseren Fahrplanabstimmung oder die vorausschauende Wartung von Zügen immer häufiger genutzt. Für die Akzeptanz neuer automatisierter Funktionen ist neben dem erlebbaren Nutzen von KI-gesteuerten Systemen auch Vertrauen in die Technologie ein wesentlicher Baustein, heißt es im Whitepaper „Vertrauen in KI-basierte Mobilität“ der Plattform Lernende Systeme.
Laut der Autorinnen und Autoren ist Vertrauen stark subjektiv geprägt. Wer Fahrassistenzsysteme wie Abstandsregler oder Tempomat selbst nutzt und einsetzt, entwickelt Vertrauen vor allem durch wiederholte positive Erfahrungen – beispielsweise bei einer automatisch eingeleiteten Notbremsung im Gefahrenmoment oder Speed-Limit-Warnungen. Auch ein Verständnis für eine technische Anwendung und eine transparente Kommunikation des Herstellers in der notwendigen Informationstiefe fördern einen vertrauensvollen Umgang. Die Nutzerinnen und Nutzer aktiv einzubinden, ist Voraussetzung für eine weitere Entwicklung der technischen Möglichkeiten, basierend auf einer breiten gesellschaftlichen Akzeptanz.
Ethische Grundsätze und Erklärbarkeit notwendig
Unternehmen und Herstellern von KI-unterstützten Mobilitätssystemen sind gefordert, den Nutzerinnen und Nutzern offen und transparent Informationen, beispielsweise zu Art und Umfang der gesammelten und verwendeten Daten, zur Verfügung zu stellen. Zudem sollten kulturelle und ethische Unterschiede Berücksichtigung bei der Entwicklung der KI-basierten Systeme finden. Entscheidungen, die von KI getroffen werden, müssen nachvollziehbar sein. Im Entwicklungsprozess können beispielsweise in Testreihen automatisierte Fahrentscheidungen analysiert und die Systeme so optimiert werden, dass sie den Erwartungen entsprechen – auch mit Blick auf die ethischen Grundsätze in der Gesellschaft. Leitlinien seitens der politischen Institutionen, wie etwa die „Ethik-Leitlinien für eine vertrauenswürdige KI“ der EU, stellen eine wesentliche Grundlage einer vertrauenswürdigen KI dar.
“Eine breite gesellschaftliche Akzeptanz von KI-basierter Mobilität setzt voraus, dass vor allem Nutzerinnen und Nutzer Vertrauen entwickeln. Der Einsatz der Technologie kann einen wesentlichen Beitrag zu einer nutzerfreundlichen und nachhaltigen Mobilität leisten, wenn wir die notwendigen Rahmenbedingungen für Vertrauen schaffen“, so Axel Hahn, Leiter des DLR Instituts Systems Engineering für zukünftige Mobilität sowie Mitglied der Arbeitsgruppe „Mobilität und intelligente Verkehrssysteme“ der Plattform Lernende Systeme. „Dafür bedarf es nicht nur Sicherheit, Transparenz, Datenschutz und Ethik. Vertrauen basiert im Wesentlichen auf persönlichen Erfahrungen, Emotionen und Erlebnissen. Es ist wichtig, sowohl den gesellschaftlichen Diskurs als auch Partizipation zu fördern, so dass KI-basierte Mobilität durch eine breite gesellschaftliche Akzeptanz gestützt und weiterentwickelt werden kann.“
Gemeinsam mit den weiteren Autorinnen und Autoren des Whitepapers empfiehlt er, einen offenen Dialog zu fördern. So kann auf Basis von adäquaten technischen Informationen und einer objektiven Betrachtung ein ausgewogenes Verständnis für die Risiken und Chancen einer neuen Technologie entwickelt werden. Indem Systeme nachvollziehbar gestaltet sind und individuelle Präferenzen berücksichtigen, erhöht das die Akzeptanz der Technologie zusätzlich. Die Aufgabe der politischen Institutionen besteht darin, Regeln und Rahmenbedingungen zu schaffen und einen offenen gesellschaftlichen Diskurs zu fördern.
Über das Whitepaper
Das Whitepaper „Vertrauen in KI-basierte Mobilität. Technologische und ethische Aspekte“ wurde von Mitgliedern der Arbeitsgruppe „Mobilität und intelligente Verkehrssysteme“ sowie der Arbeitsgruppe „IT-Sicherheit, Privacy, Recht und Ethik“ der Plattform Lernende Systeme verfasst. Es steht zum kostenfreien Download zur Verfügung.
Über die Plattform Lernende Systeme
Die Plattform Lernende Systeme ist ein Netzwerk von Expertinnen und Experten zum Thema Künstliche Intelligenz (KI). Sie bündelt vorhandenes Fachwissen und fördert als unabhängiger Makler den interdisziplinären Austausch und gesellschaftlichen Dialog. Die knapp 200 Mitglieder aus Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft entwickeln in Arbeitsgruppen Positionen zu Chancen und Herausforderungen von KI und benennen Handlungsoptionen für ihre verantwortliche Gestaltung. Damit unterstützen sie den Weg Deutschlands zu einem führenden Anbieter von vertrauenswürdiger KI sowie den Einsatz der Schlüsseltechnologie in Wirtschaft und Gesellschaft. Die Plattform Lernende Systeme wurde 2017 vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) auf Anregung von acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften gegründet und wird von einem Lenkungskreis gesteuert. Die Leitung der Plattform liegt bei Bundesministerin Bettina Stark-Watzinger (BMBF) und Jan Wörner (acatech).
https://www.plattform-lernende-systeme.de/files/Downloads/Publikationen/Whitepap... - Das Whitepaper "Vertrauen in KI-basierte Mobilität" der Plattform Lernende Systeme
Vertrauen in KI-basierte Mobilität
Criteria of this press release:
Journalists
Economics / business administration, Electrical engineering, Information technology, Philosophy / ethics, Traffic / transport
transregional, national
Transfer of Science or Research
German
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