Künstliche Intellizenz (Mashine Learning)
Technologien mit disruptivem Potential
Technologien mit disruptivem Potential
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ETHICS GUIDELINES FOR TRUSTWORTHY AI
Die EU-Kommission arbeitet seit einigen Jahren intensiv an übergreifenden Regelungen zur Nutzung von Verfahren zur Künstlichen Intelligenz. Diese Regelungen werden flankiert von diversen weiteren umfassenden Regelungen zur Nutzung von Daten. Die Regelungen finden sich fast immer wieder in einer Umsetzung der Regelungen und Empfehlungen in nationalem Recht. Die Versicherungsbranche ist von diesen Regelungen ebenfalls betroffen. Sie haben damit für die Versicherungsbranche eine praktische Umsetzungsrelevanz über die reine Nutzung von Künstlicher Intelligenz und Mashine Learning Verfahren hinaus.
An dieser Stelle werden die derzeit wichtigsten Verfahren im Überblick genannt und die Fundstelle bei der Kommission aufgezeigt.
Die Beschreibung entspricht dem Stand vom 31.07.2022
1. ETHICS GUIDELINES FOR TRUSTWORTHY AI (Ethikleitfaden für eine vertrauenswürdige KI)
Bei dem Dokument handelt es sich um eine Leitlinie, deren „Ziel (…) die Förderung einer vertrauenswürdigen KI“ ist (siehe Seite 2 Abs (1) der Leitlinie). Die Leitlinie beschreibt, welche Komponenten während des gesamten Lebenszyklus des Systems erfüllt sein sollen. Sie legt außerdem einen „Rahmen für die Verwirklichung einer vertrauenswürdigen KI“ fest, beschreibt Prinzipien, die zu befolgend sind und versteht sich als „Hilfestellung für die mögliche Umsetzung dieser Prinzipien in soziotechnischen Systemen“.
Erstellt von der High-Level Expert Group on Artificial Intelligence
(HLEG), European Commission, Brüssel
Letzter Stand 08.11.2019
Allgemeine Informationen finden sich hier
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai
Letzte Fassung des Ethikleitfaden für eine vertrauenswürdige KI der EU-Kommission veröffentlicht in Deutsch vom 08.11.2019 kann hier heruntergeladen werden
https://op.europa.eu/de/publication-detail/-/publication/d3988569-0434-11ea-8c1f-01aa75ed71a1
2. Artificial Intelligence Act
Die Data Governance trat am 23. Juni 2022 in Kraft und gilt nach einer Nachfrist von 15 Monaten ab September 2023. Beim Artificial Intelligence Act handelt es sich um eine schwergewichtige Regulierung der Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Europäischen Raum. Diese Verordnung wird nach ihrer Verabschiedung in europäisches Recht umzusetzen sein. Für Versicherer sind die darin enthaltenen Vorschriften unbedingt zu berücksichtigen, zumal empfindliche Strafen drohen (u.a. Artikel 71 der Verordnung), sofern KI-Systeme eingesetzt werden, die z.B. das Verbot der in Artikel 5 genannten Verfahren missachten.
Die genaue Wirkung auf die Versicherungsbranche ist noch nicht klar. Die hängt wesentlich davon ab, welche Verfahren und Prozesse als Bestandteil eines Hochrisikosystems
gelten werden. Das Verfahren ist noch nicht abgeschlossen und es finden derzeit die Anhörungen statt.
Die Aktuelle Fassung vom 21.04.2021 findet sich hier:
https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/?uri=CELEX:52021PC0206
3. Data Governance Act
Die EU hat erkannt, dass das gesellschaftliche und wirtschaftliche Potenzial der Daten enorm ist, aber das Potential nicht ausreichend genutzt wird. Sie identifiziert eine Reihe von Hindernissen für eine Verbesserung des Datenaustauschs. Dazu zählen laut EU „geringes Vertrauen in den Datenaustausch, Fragen im Zusammenhang mit der Weiterverwendung von Daten des öffentlichen Sektors und der Datenerhebung zum Gemeinwohl sowie technische Hindernisse“.
Der Data Governance Act (DGA) setzt es sich zum Ziel mehr Daten zur Verfügung zu stellen. Dazu Wird die Weiterverwendung von öffentlich gespeicherten und geschützten Daten geregelt und der Datenaustausch durch Regulierung von Datenintermediären gefördert. Zusätzlich wird der Datenaltruismus geregelt. Zitat: „Bei Data Altruism geht es um Einzelpersonen und Unternehmen, die ihre Zustimmung oder Erlaubnis erteilen, Daten zur Verfügung zu stellen, die sie – freiwillig und ohne Belohnung – erzeugen, um im öffentlichen Interesse verwendet zu werden.“
Die Data Governance trat am 23. Juni 2022 in Kraft und gilt nach einer Nachfrist von 15 Monaten ab September 2023.
Erläuterungen zum Data Governance Act mit Stand 23.06.2022 finden sich hier:
https://digital-strategy.ec.europa.eu/de/policies/data-governance-act-explained
Das Dokument dazu findet sich hier
https://digital-strategy.ec.europa.eu/de/policies/data-governance-act
4. Gesetz über digitale Dienste: mehr Sicherheit und Verantwortung im Online-Umfeld (Vorschlag vom 15.12.2020)
Die Europäische Kommission hat einen Vorschlag für eine Verordnung vorgelegt, um eine „Harmonisierung der Bedingungen für die Entwicklung innovativer grenzüberschreitender digitaler Dienste in der Union bei gleichzeitiger Wahrung eines sicheren Online-Umfelds … auf Unionsebene“ zu erreichen. Ziel ist ein einheitliches Schutzniveau für die BürgerInnen der EU zu erreichen. Hervorzuheben ist insbesondere ein besserer Schutz der Grundrechte sowie eine größere Auswahl an Waren und Dienstleistungen durch die Schaffung eines einheitlichen grenzüberschreitenden Rechtsrahmens.
Die Charta der Grundrechte kann hier eingesehen werden
Für Anbieter digitaler Dienste bedeutet dies zum einen höherer Aufwand hinsichtlich des Schutzes der Grundrechte, strengere Aufsicht durch Behörden und den Aufbau weitere Maßnahmen z.B. zur Vermeidung und Löschung illegaler Waren. Gleichzeitig wird durch die EU-weite Harmonisierung der Vorschriften darauf abgezielt, die Rechtssicherheit für die Anbieter zu erhöhen.
Hervorzuheben der Artikel 31 (Datenzugang und Kontrolle) bei dem sehr große Online-Plattformen der Forschung Zugriff auf die Kerndaten erlauben müssen, um das Fortschreiten von Online-Risiken nachvollziehen zu können.
Im Übrigen wird durch die Harmonisierung ein einheitlicher Rechtsrahmen insbesondere auch gewerbliche Nutzer geschaffen, der für gewerblichen Nutzern den Rahmen schafft, Zugang zu einer größeren Auswahl an Dienstleistungen sowie EU-weiten Märkten über Plattformen zu erhalten.
Das Gesetz ist noch nicht verabschiedet, wird aber nach seiner Verabschiedung unmittelbar in der gesamten EU anzuwenden sein und frühestens ab dem 01.01.2024 gelten.
Eine Erläuterung des Gesetzes findet sich hier.
Der aktuelle Entwurf kann hier heruntergeladen werden.
https://eur-lex.europa.eu/legal-content/de/TXT/?qid=1608117147218&uri=COM%3A2020%3A825%3AFIN
5. Digital Markets Act (Vorschlag vom 15.12.2020)
Die Europäische Kommission hat einen Vorschlag für eine Verordnung zum offenen und fairen Umgang auf digitalen Märkten vorgelegt. Dieses „Gesetz über digitale Märkte“ legt für große Plattformen, die als Zugangstor bzw. Gatekeeper (original Wortlaut aus der Begründung des Gesetzes) zwischen Gewerblichen Nutzern und Endnutzern. Auf Grund ihrer Größe und des daraus resultierenden Netzwerkeffekts sowie auf Grund des umfassenden Trackings und Profilings von Endnutzern sind Gatekeeper in der Lage, Marktzutrittsschranken zu verstärken (siehe Kapitel 1, Begründung zum Vorschlag der Verordnung).
Das Gesetz definiert, ab wann eine Plattform in den Geltungsbereich des Gesetzes fällt (Artikel 3), und schreibt verbindlich vor, welche Verbote und Gebote für Gatekeeper ab Inkrafttreten des Gesetzes gelten (Artikel 5 und 6). Dort ist unter anderem geregelt, dass nach Artikel 5 a) es nicht zulässig ist, ohne Zustimmung eines Endnutzers personenbezogene Daten aus unterschiedlichen Diensten des Gatekeepers oder aus Daten von Diensten Dritter zusammenzuführen.
Eine Erläuterung des Gesetzes findet sich hier.
Der aktuelle Entwurf kann hier heruntergeladen werden.
https://eur-lex.europa.eu/legal-content/de/TXT/?qid=1608116887159&uri=COM%3A2020%3A842%3AFIN
6. Data Act
Der Data Act ist Bestandteil der europäischen Datenstrategie und wird von der europäischen Kommission vor den Hintergrund eins „eines sektorübergreifenden Governance-Rahmens für den Datenzugang und die Datennutzung“ geschaffen. Es soll ein Regelungsrahmen geschaffen werden der innovationsfreundlich ist eine bessere Datenübertragbarkeit gewährleistet und einen fairen Zugang zu Daten ermöglicht. Damit wird ein Rechtsrahmen geschaffen, der „das Potenzial von Daten und digitalen Technologien einschließlich künstlicher Intelligenz zum Vorteil der Gesellschaft und der Wirtschaft besser nutz“.
Bestandteil des Data Acts ist unter anderem die Erleichterung des Datenzugangs und der Datennutzung für Verbraucher und Unternehmen. Das bedeutet insbesondere auch die bei Nutzung von Produkten oder
den damit verbundenen Diensten erzeugten Daten.
Aktueller Vorschlag vom 22.07.2021 findet sich hier
https://digital-strategy.ec.europa.eu/de/policies/data-act
Erläuterungen zum Data Act finden sich hier:
Die Aktuelle Fassung vom 23.02.2022 findet sich hier:
https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=COM%3A2022%3A68%3AFIN
Künstliche Intelligenz und Mashine Learning in der Lebensversicherung
Künstliche Intelligenz ist das Buzzword des Jahres 2018 – auch in der Versicherungsbranche. Und es hat das Potential, auch in 2019 als Buzzword zu gelten.
Sofern entsprechende Verfahren eingesetzt werden, handelt es sich in der Versicherungsbranche faktisch fast nie um Künstliche Intelligenz (KI), sondern um Mashine Learning (ML) Verfahren. Sie werden eingesetzt, um menschliche Sprache zu verarbeiten, zur Bilderkennung und Analyse großer Daten.
Vorrangiger Einsatz der ML Verfahren sind derzeit im Kundenservice, in der Schadensbearbeitung und in der Preiskalkulation der Tarife.
Mashine Learning – was steckt dahinter
Lassen Sie sich nicht verunsichern – Mashine Learning Verfahren sind letztlich recht einfache Algorithmen, die auf der Basis von Wahrscheinlichkeiten Entscheidungen treffen. Damit diese Algorithmen eine Entscheidung treffen können, müssen sie trainiert werden. Das bedeutet, dass so lange an den Parametern des Verfahrens geschraubt wird, bis die Korrelation ausreichend hoch ist. Eine ausreichend hohe Korrelation bedeutet, dass das Verfahren mit einer hohen Wahrscheinlichkeit eine „richtige“ Entscheidung trifft.
Die Herausforderung beim Mashine Learning sind nicht die Algorithmen selber (wie gesagt, die sind einfach). Die Herausforderung besteht darin, die Daten zu verstehen, um das Verfahren zu trainieren. Es hängt von der jeweiligen Aufgabenstellung ab, wie viele Daten Sie benötigen. Grundsätzlich gilt, je mehr Daten, desto besser.
Um die Algorithmen zu trainieren und anzuwenden wird eine enorme Rechenpower benötigt. Daher sind diese Verfahren, obwohl teilweise bereits seit Jahrzehnten bekannt, erst heute populär.
Updated 2019/02/09
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