Datenschutz und digitale Ethik

Swoboda, Fotteler, Örtl, Holl, Schmieder und Buchner widmen sich in dem Beitrag der Frage, welche grundsätzlichen Anforderungen bezüglich des Datenschutzes und der digitalen Ethik an digitale Technik für gutes Alter gestellt werden müssen. Dabei gehen sie auch darauf ein, wieso Digitalisierung im pflegerischen Bereich notwendig ist und welche Vorgehensweise dabei besonders sinnvoll ist. Gesetzliche Grundlagen werden dabei genauso betrachtet wie neuere Methoden der Verschlüsselung und Anonymisierung. Besonderes Augenmerk richten sie an die Durchführbarkeit der gegebenen Vorschläge und ihre Umsetzung.

Offenheit durch XAI bei ML-unterstützten Entscheidungen: Ein Baustein zur Optimierung von Entscheidungen im Unternehmen?

ZusammenfassungKünstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) gelten gegenwärtig als probate Mittel, um betriebswirtschaftliche Entscheidungen durch mathematische Modelle zu optimieren. Allerdings werden die Technologien häufig in Form von „Black Box“-Ansätze mit entsprechenden Risiken realisiert. Der Einsatz von Offenheit kann in diesem Kontext mehr Objektivität schaffen und als Treiber für innovative Lösungen fungieren. Rationale Entscheidungen im Unternehmen dienen im Sinne einer Mittel-Zweck-Beziehung dazu, Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Im Sinne von Governance und Compliance sind dabei regulatorische Rahmenwerke wie COBIT 2019 und gesetzliche Grundlagen wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zu berücksichtigen, die ihrerseits ein Mindestmaß an Transparenz einfordern. Ferner sind auch Fairnessaspekte, die durch Bias-Effekte bei ML-Systemen beeinträchtigt werden können, zu berücksichtigen. In Teilaspekten, wie z. B. bei der Modellerstellung, wird in den Bereichen der KI und des ML das Konzept der Offenheit bereits praktiziert. Das Konzept der erklärbaren KI („Explainable Artificial Intelligence“ – XAI) vermag es aber, das zugehörige Potenzial erheblich steigern. Hierzu stehen verschiedene generische Ansätze (Ante hoc‑, Design- und Post-hoc-Konzepte) sowie die Möglichkeit, diese untereinander zu kombinieren, zur Verfügung. Entsprechend müssen Chancen und Grenzen von XAI systematisch reflektiert werden. Ein geeignetes, XAI-basiertes Modell für das Fällen von Entscheidungen im Unternehmen lässt sich mit Hilfe von Heuristiken näher charakterisieren.