Neues Paper: Zweckbindung für KI-Modelle

Wir freuen uns, die Veröffentlichung unseres neuen Artikels “Regulating AI with Purpose Limitation for Models” von Rainer Mühlhoff und Hannah Ruschemeier bekannt zu geben. Das Paper ist Teil der Eröffnungsausgabe des neuen Journals “AI Law and Regulation”. In dieser bahnbrechenden Studie führen wir das Konzept der Zweckbeschränkung bei KI-Modellen ein, um der Gefahr der unregulierten Sekundärnutzung trainierter KI-Modelle zu begegnen, was Risiken wie Diskriminierung und Verletzung Grundrechten zur Folge haben kann.

Unsere interdisziplinäre Forschung hebt die zunehmende informationsbedingte Machtasymmetrie zwischen Datenunternehmen und der Gesellschaft hervor und schlägt vor, dass aktuelle Regulierungsansätze nicht ausreichen, um den Missbrauch von trainierten Modellen einzudämmen. Indem wir den Fokus von Trainingsdaten auf trainierte Modelle verschieben, skizzieren wir einen regulatorischen Ansatz, der sicherstellt, dass prädiktive und generative KI-Modelle auf eine Weise genutzt werden, die der Gesellschaft nützt, ohne individuelle oder kollektive Rechte zu untergraben.

Dieser Artikel ist ein Aufruf zum Handeln für Gesetzgeber, Wirtschaft und die Öffentlichkeit, noch verantwortungsvoller darüber nachzudenken, wie wir KI regulieren, mit dem Ziel einer Zukunft, in der KI das Gemeinwohl dient und Privatsphäre und Chancengleichheit respektiert.

Lesen Sie die vollständige Analyse und beteiligen Sie sich an der Diskussion darüber, wie wir eine gerechtere und kontrolliertere Nutzung von KI-Technologien erreichen können.

Eine frühere Version des Papers haben wir auf der EAI CAIP – AI for People-Konferenz, 24.11.2023 in Bologna, vorgestellt.

Download und bibliographische Angaben

1. 

   Mühlhoff, Rainer, und Hannah Ruschemeier. 2024. „Regulating AI via Purpose Limitation for Models“. AI Law and Regulation. https://dx.doi.org/10.21552/aire/2024/1/5.

   Full text Publisher's website bibtex

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