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Dieser Artikel ist Teil der Artikelreihe „Künstliche Intelligenz”.

Anfang des Jahres haben wir die Artikelreihe „Künstliche Intelligenz” gestartet. Wir wollen damit „über den Tellerrand” schauen und versuchen, in das umfangreiche Thema „Künstliche Intelligenz” aus verschiedenen fachlichen Blickwinkeln kurz und prägnant einzuführen. Was gab es bisher zu lesen und was kommt als Nächstes? Ein Zwischenstand.

Was bisher geschah


Man konnte bisher etwas zu den technischen Grundlagen von KI allgemein und Machine Learning erfahren. Es wurden vier wesentliche Teilbereiche von KI aus technischer Sicht dargestellt und beschrieben: „Mustererkennung”, nämlich das Erkennen von Regelmäßigkeiten in Sprache, Bildern, „Maschinelles Lernen”, also die Konzeptbildung, Hypothesen, Regelgenerierung, „Expertensysteme”, also regelbasiertes Schließen, Bewertung von Sachverhalten sowie „Maschinelles Planen” und Handeln: autonome Fahrzeuge, Robotik.

Sodann wurde Machine Learning als wesentliches Element von KI dargestellt und mit vielen Beispielen erläutert. Machine Learning ist die Methode, mit der KI-Systeme geschaffen werden können, die „selbst lernen“ (das heißt maschinell lernen). Zwar wurden die Algorithmen für „Machine Learning“ bereits in den 90ern des vergangenen Jahrhunderts vervollständigt, der Durchbruch kam aber erst um das Jahr 2014 herum. Die Voraussetzungen zum effektiven Einsatz von Machine Learning waren bis etwa 2014 nicht gegeben: große Mengen an Daten, schnelle Computer und schneller und großer Massenspeicher – und alles zu einem akzeptablen Preis.

Weiter ging es mit einem Überblick über "Künstliche neuronale Netzwerke". Das maschinelle Lernen umfasst eine Vielzahl von Ansätzen, unter denen die sogenannten künstlichen neuronalen Netzwerke „artificial neural networks (ANNs)“ eine bedeutende Rolle einnehmen, da es hier vor allem in den letzten Jahren bedeutsame Fortschritte gegeben hat. In diesem Zusammenhang wurden der Aufbau sowie die Funktionsweise der ANNs erläutern. Des Weiteren wurden die aktuellen Herausforderungen der ANNs und der KI diskutiert und mögliche Lösungsansätze erläutert.

Abgerundet wurde die technische Betrachtung mit der Erklärung, was Algorithmen eigentlich genau sind und was neu daran ist, wenn wir über KI reden. Es wurden verbreitete Vorurteile dargestellt und drei wesentliche Missverständnisse zur Funktionalität und den Möglichkeiten von KI erläutert, nämlich im Zusammenhang mit der Anthropomorphisierung, mit der so genannten Blackbox-Analogie sowie mit dem relationalen, infrastrukturellen Charakter von Algorithmen.

Zudem gab es eine Übersicht über wirtschaftliche Auswirkungen und Anwendungsgebiete von KI. Die Leistungsfähigkeit von Computern, Cloud-Computing und die Sammlung von immensen Datenmengen haben dazu geführt, dass sowohl die Forschung als auch Anwendung von KI-Technologien in den letzten Jahren rapide zugenommen hat. Hierzu wurden insbesondere Herausforderung der Datenorganisation und Anwendungsfälle des steigenden Einsatzes von KI beschrieben. Als praktisches Beispiel wurden dynamische Preissetzung dank Algorithmen sowie der Zusammenhang zwischen KI und IoT erläutert.

Schließlich gab es im Interview mit der „Rechtswissenschaftlichen Gesellschaft für Künstliche Intelligenz und Robotik e.V. / Robotics & AI Law Society (RAILS) e.V.” einen Überblick zur Vernetzung von Wissenschaft und Praxis bei KI. RAILS wurde 2017 gegründet, um eine Diskussion über die rechtliche Gestaltung smarter Robotik und künstlicher Intelligenz anzustoßen. Mitte dieses Jahres sind KI-Strategiepapiere auf nationaler und europäischer Ebene veröffentlicht worden. RAILS hat es sich zum Ziel gesetzt, die Diskussion um den gegenwärtigen und zukünftigen nationalen und internationalen Rechtsrahmen für KI und Robotik in (rechts-)wissenschaftlicher Hinsicht aktiv mitzugestalten.

Was noch kommt


In den nächsten Wochen widmen wir uns nun intensiv den rechtlichen Fragestellungen im Zusammenhang mit Anwendungen der KI. Wir freuen uns besonders, neben den bereits von Anfang an avisierten Themen noch drei weitere Autoren und damit drei weitere Themen in der Artikelreihe platzieren zu können.

Ursprünglich vorgesehene Themen

Rechtsfragen: Chatbots (Adrian Schneider, Telemedicus/Osborne Clarke, Köln)
Rechtsfragen: Urheberschutz für KI-Werke (Fabian Rack, Telemedicus/FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur/Nolte Pustejovsky Rechtsanwälte, Freiburg; Oliver Vettermann, FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur/Lehrstuhl Prof. Gersdorf, Universität Leipzig)
Rechtsfragen: Kartellrechtlicher Algorithmen-TÜV (Sebastian Louven, Telemedicus/Carl von Ossietzky Universität Oldenburg/louven.legal)
Rechtsfragen: Künstliche Intelligenz und Datenschutzrecht (Fritz Pieper, Telemedicus/Taylor Wessing, Düsseldorf)

Neu hinzugekommene Themen

Die größte Verwundbarkeit ist die Unwissenheit (Claudia Otto, COT Legal, Frankfurt am Main)
Vertragsfragen im Zusammenhang mit KI (Sophie Herold, Lehrstuhl für Bürgerliches Recht, Informations- und Datenrecht, Universität Bonn)
Künstliche Intelligenz und Produkthaftung (Philipp Reusch, Reusch Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, Berlin)

Wir wünschen weiterhin viel Spaß beim Lesen!
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