Künstliche Intelligenz (KI) verändert das Gesicht unserer Volkswirtschaften. Sie ermöglicht Produktivitäts- und Effizienzsteigerungen sowie Kostensenkungen. Sie kann die Lebensqualität steigern, die Genauigkeit von Vorhersagen erhöhen und die Entscheidungsfindung verbessern. Die KI-Technologien stecken jedoch noch in den Kinderschuhen. Sie bergen noch großes Potenzial zur Bewältigung globaler Herausforderungen sowie zur Steigerung von Innovationstätigkeit und Wachstum. KI hat Auswirkungen auf alle Bereiche unserer Gesellschaft. Ihre transformative Kraft muss daher in den Dienst des Menschen und des Planeten gestellt werden.

Diese Publikation soll helfen, ein gemeinsames Verständnis von künstlicher Intelligenz (KI) aktuell und auf kurze Sicht zu entwickeln. Sie befasst sich mit den wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Auswirkungen von KI-Technologien und -Anwendungen sowie den sich daraus ergebenden Konsequenzen für die Politik. Dabei werden auch konkrete Anwendungsfälle beschrieben und Politikoptionen aufgezeigt. Zudem soll sie die Koordination und Kohärenz der Diskussionen fördern, die in verschiedenen internationalen Foren geführt werden, insbesondere der G7, der G20, der Europäischen Union und den Vereinten Nationen.

1950 stellte Alan Turing erstmals die Frage, ob Maschinen denken können. Seitdem haben sich die technischen Grundlagen der künstlichen Intelligenz (KI) – ein Begriff, der 1956 geprägt wurde – grundlegend verändert: Auf die sogenannte symbolische KI und ihre dem menschlichen Denken nachempfundenen, logikbasierten Systeme folgte eine Phase der Ernüchterung, der „KI-Winter“ der 1970er Jahre. In den 1990er Jahren wurde dann der Schachcomputer Deep Blue entwickelt. Ab 2011 wurden bahnbrechende Fortschritte beim sogenannten maschinellen Lernen (ML) erzielt, einem auf einem statistischen Ansatz beruhenden Teilbereich der KI. Dadurch verbesserte sich die Fähigkeit von Maschinen, aus historischen Daten Prognosen abzuleiten. Zu verdanken war dies der zunehmenden Ausgereiftheit einer Modellierungstechnik des maschinellen Lernens, die unter dem Begriff „neuronale Netze“ bekannt wurde. Eine wichtige Rolle spielten zudem die größeren Datensätze und Rechenkapazitäten.

Dieses Kapitel beschäftigt sich mit den technischen Grundlagen künstlicher Intelligenz (KI). Diese haben sich tiefgreifend verändert, seit Alan Turing 1950 erstmals die Frage stellte, ob Maschinen denken können. Seit 2011 wurden insbesondere beim sogenannten maschinellen Lernen (ML) bahnbrechende Fortschritte erzielt. ML ist ein auf einem statistischen Ansatz beruhender Teilbereich der KI, bei dem Maschinen aus historischen Daten lernen, um in neuen Situationen Vorhersagen zu machen. Die aktuelle KI-Welle verdankt sich ausgereiften Techniken des maschinellen Lernens, großen Datensätzen und immer größeren Rechenkapazitäten. Das Kapitel enthält eine detaillierte Beschreibung von KI-Systemen, d. h. Systemen, die zur Umgebungsbeeinflussung Vorhersagen machen, Empfehlungen abgeben oder Entscheidungen treffen. Dabei wird auch der typische Lebenszyklus von KI-Systemen skizziert, der sich in verschiedene Phasen gliedert: 1. Design, Daten und Modelle (was Planung und Design, Datensammlung und -verarbeitung sowie Modellierung und Interpretation umfasst), 2. Verifizierung und Validierung, 3. Einführung sowie 4. Betrieb und Monitoring. Abschließend wird eine Klassifizierung der KI-Forschungsbereiche vorgeschlagen, die politischen Entscheidungsträgern Orientierungshilfen bieten soll.

Dieses Kapitel beschreibt die wirtschaftlichen Merkmale der künstlichen Intelligenz (KI) und definiert KI als eine neue Universaltechnologie, die die Vorhersagekosten senken und die Entscheidungsfindung verbessern könnte. Durch kostengünstigere und präzisere Vorhersagen, Empfehlungen und Entscheidungen verspricht KI die Produktivität zu steigern, die Lebensqualität zu erhöhen und zur Bewältigung komplexer Herausforderungen beizutragen. Die Einführung von KI erfolgt in den einzelnen Unternehmen und Branchen in unterschiedlichem Tempo, weil die Nutzung von KI zusätzliche Investitionen in Daten, Kompetenzen, die Digitalisierung von Arbeitsabläufen und die Anpassung organisatorischer Prozesse erfordert. KI ist außerdem verstärkt das Ziel von Investitionen und eröffnet neue Geschäftsmöglichkeiten. Die Private-Equity-Investitionen in KI-Start-ups steigen seit 2016 deutlich. Zwischen 2016 und 2017 haben sie sich auf 16 Mrd. USD verdoppelt. Im ersten Halbjahr 2018 mobilisierten im KI-Bereich tätige Start-ups 12% der weltweiten Private-Equity-Investitionen – ein beträchtlicher Anstieg gegenüber 2011, als ihr Anteil lediglich 3% betrug. Die Investitionen in KI-Technologien werden angesichts des zunehmenden Reifegrads dieser Technologien voraussichtlich ihren Aufwärtstrend fortsetzen.

In diesem Kapitel werden die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz (KI) in verschiedenen Bereichen aufgezeigt, in denen eine rasche Einführung dieser Technologien zu beobachten ist. Dazu gehören Verkehr, Landwirtschaft, Finanzwirtschaft, Marketing und Werbung, Wissenschaft, Gesundheitswesen, Strafverfolgung, Sicherheit, der öffentliche Sektor sowie Anwendungen der erweiterten und virtuellen Realität. In diesen Bereichen können KI-Systeme genutzt werden, um in riesigen Datenmengen Muster zu erkennen und komplexe, interdependente Systeme zu modellieren. Ziel ist es, die Effizienz der Entscheidungsfindung zu steigern, Kosten einzusparen und eine bessere Ressourcenallokation zu ermöglichen. Der Abschnitt über KI im Verkehrswesen stammt vom Internet Policy Research Institute des Massachusetts Institute of Technology. Mehrere andere Abschnitte basieren auf Arbeiten, die in verschiedenen OECD-Gremien durchgeführt wurden, z. B. im Ausschuss für digitale Wirtschaft und in seiner Arbeitsgruppe Sicherheit und Datenschutz, im Ausschuss für Wissenschafts- und Technologiepolitik, in der E-Leaders-Initiative des Ausschusses für öffentliche Governance sowie im Ausschuss für Verbraucherpolitik und in seiner Arbeitsgruppe Sicherheit von Verbraucherprodukten.

In diesem Kapitel werden Überlegungen zur Politikgestaltung erörtert, die es zu berücksichtigen gilt, damit Systeme der künstlichen Intelligenz (KI) vertrauenswürdig und menschenzentriert sind. Es behandelt Bedenken in Bezug auf Ethik und Fairness, die Achtung der Menschenrechte und der demokratischen Werte, darunter auch den Schutz der Privatsphäre. Außerdem geht es um die Gefahren, die mit der Übertragung bestehender Voreingenommenheiten bzw. Verzerrungen, sog. Biases, aus der analogen in die digitale Welt verbunden sind, insbesondere im Hinblick auf Geschlecht oder ethnische Herkunft. Betont wird die Notwendigkeit, Fortschritte auf dem Weg zu robusteren, sichereren und transparenteren KI-Systemen mit klaren Rechenschaftsmechanismen zu erzielen. Die Förderung vertrauenswürdiger KI-Systeme erfolgt insbesondere über Politikmaßnahmen, die Anreize für Investitionen in verantwortungsvolle KI-Forschung und -Entwicklung setzen, die ein digitales Ökosystem ermöglichen, in dem der Schutz der Privatsphäre nicht durch einen breiteren Datenzugang infrage gestellt wird, die kleinen und mittleren Unternehmen Erfolgschancen eröffnen, die den Wettbewerb unterstützen und gleichzeitig geistiges Eigentum schützen und die Arbeitskräftemobilität bei sich verändernden Arbeitsmarktverhältnissen erleichtern.

Maßnahmen und Initiativen im Bereich der künstlichen Intelligenz gewinnen für staatliche Stellen, Unternehmen, Fachorganisationen, Zivilgesellschaft und Gewerkschaften zunehmend an Bedeutung. Auf zwischenstaatlicher Ebene entstehen ebenfalls KI-Initiativen. Dieses Kapitel befasst sich mit KI-Maßnahmen, -Initiativen und -Strategien verschiedener Akteure auf nationaler und internationaler Ebene weltweit. Es kommt zu dem Ergebnis, dass nationale staatliche Initiativen im Allgemeinen darauf ausgerichtet sind, KI zur Steigerung von Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit zu nutzen. Dabei kommen Aktionspläne zum Einsatz, die die folgenden Elemente stärken sollen: 1. Faktorbedingungen, z. B. KI-Forschungskapazitäten, 2. Nachfragebedingungen, 3. verwandte und unterstützende Branchen, 4. Firmenstrategie, Struktur und Wettbewerb sowie 5. Governance und Koordinierung auf nationaler Ebene. Zu den internationalen Initiativen gehört die Empfehlung des Rats der OECD zu künstlicher Intelligenz, mit der erstmals zwischenstaatliche Leitlinien für KI formuliert und Grundsätze und Prioritäten für eine verantwortungsvolle Steuerung vertrauenswürdiger KI festgelegt wurden.