Wie KI und ML den sozialen Nutzen und die Nachhaltigkeit fördern können

Die Bereiche Gesundheit, Bildung, Umwelt und Wirtschaft sind nur einige der Bereiche, in denen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) das Potenzial haben, alles zu verändern. Um das Wohlbefinden von Mensch und Umwelt zu verbessern, können sie auch für den sozialen Nutzen und die Nachhaltigkeit eingesetzt werden. Wir werden die potenziellen Vorteile von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen für Nachhaltigkeit und soziales Wohlergehen untersuchen, aber auch die Schwierigkeiten und Möglichkeiten, die sie mit sich bringen.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für das Gemeinwohl

Die Idee des „sozialen Gutes“ besteht darin, die Gesellschaft zu verbessern, insbesondere für gefährdete und benachteiligte Bevölkerungsgruppen. Indem künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen kreative Antworten auf einige der schwierigsten Probleme bieten, mit denen die Welt heute konfrontiert ist, wie z. B. Armut, Hunger, Krankheit, Ungleichheit und Ungerechtigkeit, können sie zur Förderung des Gemeinwohls beitragen. Eine Analyse des McKinsey Global Institute behauptet, dass künstliche Intelligenz das Potenzial hat, Hunderten von Millionen Menschen sowohl in Industrie- als auch in Entwicklungsländern zu helfen, indem sie Probleme im Zusammenhang mit allen nachhaltigen Entwicklungszielen der UNO angeht.

Einige Beispiele für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für das Gemeinwohl

Gesundheitswesen

Insbesondere in ressourcenarmen Umgebungen können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen die Diagnose, Behandlung und Prävention einer Vielzahl von Krankheiten verbessern. Beispiele für den Einsatz künstlicher Intelligenz sind die Erkennung von Malaria anhand von Blutbildern, die Diagnose von Tuberkulose anhand von Röntgenbildern der Brust, die Vorhersage des Risikos von Herz-Kreislauf-Erkrankungen anhand von EKG-Signalen und die Empfehlung individualisierter Behandlungsschemata für Krebspatienten.

Bildung

Die Qualität, Gleichberechtigung und Zugänglichkeit von Bildung kann durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verbessert werden, insbesondere für unterprivilegierte und unterrepräsentierte Schüler. Künstliche Intelligenz kann beispielsweise eingesetzt werden, um personalisierte und anpassungsfähige Lernumgebungen zu gestalten, Lehrern und Schülern Feedback und Anweisungen zu geben, Sprachen zu übersetzen und Sprache zu erkennen und lebenslanges Lernen und die Entwicklung von Fähigkeiten zu fördern.

Umwelt

Insbesondere im Hinblick auf den Klimawandel und den Verlust der biologischen Vielfalt können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bei der Überwachung, dem Schutz und der Wiederherstellung der Umwelt helfen. Künstliche Intelligenz kann zum Beispiel eingesetzt werden, um Treibhausgasemissionen zu überwachen und zu senken, die Nutzung erneuerbarer Energiequellen zu maximieren, Wilderei und Abholzung zu erkennen und zu stoppen sowie Umweltsituationen zu simulieren und vorherzusagen.

Menschenrechte

Insbesondere für marginalisierte und unterdrückte Bevölkerungsgruppen können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen die Menschenrechte unterstützen und verteidigen. Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, soziale Bewegungen und zivilgesellschaftliches Engagement zu stärken, Hassreden und Desinformation aufzudecken und zu bekämpfen, Opfer von Menschenhandel und sexueller Ausbeutung im Internet ausfindig zu machen und zu retten sowie den Zugang zu Justiz und Rechtshilfe zu verbessern.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für die Nachhaltigkeit

Die Idee der Nachhaltigkeit besteht darin, die gegenwärtigen Bedürfnisse zu befriedigen, ohne die Fähigkeit künftiger Generationen zu gefährden, ihre eigenen Bedürfnisse zu befriedigen. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können einen Beitrag zur Nachhaltigkeit leisten, indem sie eine effektivere und effizientere Nutzung menschlicher und natürlicher Ressourcen ermöglichen und die schädlichen Auswirkungen menschlicher Aktivitäten auf Umwelt und Gesellschaft minimieren. Eine PwC-Analyse behauptet, dass künstliche Intelligenz das weltweite BIP um 5,2 Billionen Dollar steigern und bis 2030 einen Rückgang der Treibhausgasemissionen um 4 % ermöglichen kann.

Einige Beispiele für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Dienste der Nachhaltigkeit

Intelligente Landwirtschaft

Lebensmittelproduktion und -verbrauch können durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen optimiert werden, insbesondere angesichts des Bevölkerungswachstums und der Ernährungsunsicherheit. Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die Lebensmittelsicherheit und Rückverfolgbarkeit zu verbessern sowie Ernteausfälle und Lebensmittelverschwendung vorherzusehen und zu vermeiden. Sie kann auch zur Überwachung und Kontrolle des Pflanzenwachstums, der Bewässerung und der Schädlingsbekämpfung eingesetzt werden.

Intelligente Mobilität

Vor allem im Zusammenhang mit der Urbanisierung und dem Verkehr können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen die Mobilität von Menschen und Produkten verbessern. Künstliche Intelligenz kann z. B. gemeinsam genutzte und fahrerlose Autos erleichtern, die Sicherheit im Straßenverkehr verbessern, den Kraftstoffverbrauch und die Emissionen senken und den Verkehrsfluss, die Routenplanung und das Parken optimieren.

Intelligente Fertigung

Im Zusammenhang mit Industrialisierung und Innovation können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen die Produktivität und Qualität von Fertigungsprozessen und Produkten verbessern. Künstliche Intelligenz kann eingesetzt werden, um Lieferketten und Logistik zu verbessern, menschliche Arbeit zu automatisieren und zu ergänzen, Anlagen und Geräte zu überwachen und zu warten sowie Abfallvermeidung und Kreislaufwirtschaft zu fördern.

Intelligente Energie

Insbesondere während der Energiewende und der Dekarbonisierung können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen dazu beitragen, das Angebot und die Nachfrage nach sauberer und erneuerbarer Energie zu steigern. Künstliche Intelligenz kann bei verschiedenen Aufgaben helfen, z. B. bei der Integration und Verwaltung dezentraler Energieressourcen, der Vorhersage und dem Ausgleich von Energieerzeugung und -verbrauch, der Erkennung und Verhinderung von Energiebetrug und -verlusten sowie der Ermöglichung intelligenter Stromnetze und Mikronetze.

Potenzial und Schwierigkeiten von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen für Nachhaltigkeit und soziales Wohl

Obwohl künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen vielversprechend für Nachhaltigkeit und soziales Wohlergehen sind, bergen sie auch eine Reihe von Gefahren, die es zu berücksichtigen und zu verringern gilt. Zu den wichtigsten Schwierigkeiten und Gefahren gehören:

Daten und Datenschutz

Für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind große und vielfältige Datensätze erforderlich, um ihre Modelle zu trainieren und zu testen, was zu Problemen mit der Sicherheit, Verfügbarkeit, Qualität und Zugänglichkeit der Daten führen kann. Darüber hinaus kann die Erhebung und Verarbeitung privater und sensibler Daten durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen das Recht von Personen und Gruppen auf Privatsphäre und Zustimmung verletzen und sie möglichen Risiken und Missbräuchen aussetzen.

Voreingenommenheit und Fairness

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben das Potenzial, die in Daten, Algorithmen und Systemen vorhandenen Voreingenommenheiten und Vorurteile widerzuspiegeln und zu verstärken, was zu ungerechten und diskriminierenden Ergebnissen und Auswirkungen für bestimmte Personen und Gruppen, insbesondere für benachteiligte und marginalisierte Personen, führen kann. Darüber hinaus könnte das Fehlen von Transparenz und Rechenschaftspflicht bei künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen das Erkennen und Beheben von Vorurteilen und Fehlern erschweren.

Ethik und Werte

Die Ziele des Gemeinwohls und der Nachhaltigkeit, die auf Grundsätzen wie Menschenwürde, Autonomie, Fairness und Solidarität beruhen, können durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Frage gestellt werden und in Konflikt geraten. Darüber hinaus können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu ethischen Konflikten und Kompromissen zwischen Effizienz und Gleichheit, Innovation und Regulierung sowie kurzfristigen und langfristigen Interessen führen.

Umwelt und Gesellschaft

Zu den unbeabsichtigten und schädlichen Auswirkungen von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen auf die Umwelt und die Gesellschaft könnten ein erhöhter Ressourcen- und Energieverbrauch, Umweltverschmutzung und die Produktion von Elektroschrott, der Verlust menschlicher Arbeitskraft und Fähigkeiten sowie die Störung von Institutionen und sozialen Normen gehören.

Um diese Risiken und Herausforderungen anzugehen und künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in vollem Umfang für das Gemeinwohl und die Nachhaltigkeit zu nutzen, ist ein umfassender und kooperativer Ansatz erforderlich, der eine Vielzahl von Interessengruppen und Standpunkten einbezieht, darunter Forscher, Entwickler, Nutzer, Gesetzgeber, die Zivilgesellschaft und die breite Öffentlichkeit. Zu den wesentlichen Komponenten dieser Strategie gehören:

Sensibilisierung und Bildung

Ein größeres Verständnis der Möglichkeiten und Grenzen von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen für Nachhaltigkeit und soziales Wohl sowie der ethischen und sozialen Auswirkungen und Pflichten muss unter den Interessengruppen und der breiten Öffentlichkeit verbreitet werden. Dies kann auf verschiedene Weise geschehen, unter anderem durch die Medien, Kampagnen, Veranstaltungen und Lehrpläne

Einbindung und Beteiligung

Um künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für den sozialen Nutzen und die Nachhaltigkeit zu konzipieren, zu entwickeln, zu implementieren und zu bewerten sowie diese Technologien zu überwachen und zu verwalten, ist es unerlässlich, die Einbeziehung und das Engagement eines breiten Spektrums repräsentativer und unterschiedlicher Interessengruppen und Gemeinschaften zu gewährleisten. Um dies zu erreichen, können zahlreiche Techniken eingesetzt werden, darunter Mitgestaltung, Konsultation, Feedback und Befähigung.

Innovation und Regulierung

Um das Gemeinwohl und die Nachhaltigkeit zu fördern, müssen Innovation und Regulierung im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens mit der Notwendigkeit in Einklang gebracht werden, diese Technologien mit aktuellen und zukünftigen Gesetzen und Vorschriften zu koordinieren und abzustimmen. Um dies zu erreichen, können zahlreiche Instrumente eingesetzt werden, darunter Rahmenwerke, Audits, Regeln und Anreize.

Bewertung und Auswirkungen

Zur Förderung der Nachhaltigkeit und des Gemeinwohls ist es unerlässlich, die Wirksamkeit von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zu bewerten und zu verfolgen sowie etwaige Risiken oder negative Auswirkungen zu ermitteln und zu verringern. Indikatoren, Messungen, Benchmarks und Folgenabschätzungen sind einige der Instrumente, die hierfür eingesetzt werden können.

Abschließend

Das Ziel, das Wohlergehen von Mensch und Umwelt zu verbessern, kann durch Nachhaltigkeit und soziales Wohlergehen erreicht werden, was durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, zwei potente Technologien, ermöglicht wird. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben das Potenzial, die drängendsten Probleme der Welt, darunter Armut, Hunger, Krankheit, Ungleichheit und Ungerechtigkeit, erheblich zu verbessern. Sie können auch eine effektivere und effizientere Nutzung menschlicher und natürlicher Ressourcen ermöglichen und die schädlichen Auswirkungen menschlicher Aktivitäten auf die Umwelt und die Gesellschaft mindern.

Daten und Datenschutz, Vorurteile und Fairness, Ethik und Werte, die Umwelt und die Gesellschaft sind nur einige der ernsthaften Gefahren und Bedenken, die künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen mit sich bringen. Diese Probleme müssen angegangen werden. Um diese Hindernisse und Gefahren zu überwinden und das Potenzial und die Vorteile der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens für das Gemeinwohl und die Nachhaltigkeit in vollem Umfang zu nutzen, ist ein umfassender und kooperativer Ansatz erforderlich, der eine Vielzahl von Interessengruppen und Standpunkten einbezieht, darunter Forscher, Entwickler, Nutzer, Gesetzgeber, die Zivilgesellschaft und die breite Öffentlichkeit. Bildung und Bewusstsein, Engagement und Einbeziehung, Innovation und Regulierung, Bewertung und Wirkung sind wichtige Bestandteile dieser Strategie.