Künstliche Intelligenz (KI) wird in einer Vielzahl von Anwendungen und Systemen genutzt, die Teil unseres täglichen privaten und beruflichen Lebens sind. Prof. Dr. Jasminko Novak, Leiter IACS Competence Center Human-centred Intelligent Systems and Sustainability, schreibt hier über KI und ihren Einsatz für den Menschen und die Nachhaltigkeit.

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Künstliche Intelligenz spielt eine wachsende Rolle dabei, wie wir auf Informationen zugreifen und sie konsumieren, wie wir darauf basierend Entscheidungen fällen, wie wir miteinander interagieren und wie wir uns und unsere Gesellschaft wahrnehmen.

Wie können wir die Künstliche Intelligenz und ihre Anwendungen so gestalten, dass sie sich an Menschen orientieren – und die Auswirkungen ihrer Nutzung auf die Wirtschaft, Umwelt und Gesellschaft von vornherein berücksichtigen?

Das ist das zentrale Anliegen und der Ansatz der Forschung zur so genannten menschenorientierten Künstlichen Intelligenz (eng. Human-centered AI).  Nicht alleine die neuen technischen Möglichkeiten, nicht die großen Datenmengen, sondern der Mensch und sein soziales, wirtschaftliches, gesellschaftliches und natürliches Lebensumfeld, stellen hier den Ausgangspunkt für die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz.

Dazu gehören auch Forschungsfragen wie: Wie können wir die Künstliche Intelligenz so gestalten, dass sich die menschlichen und maschinellen Fähigkeiten optimal ergänzen? Dass sie hilft, bestehende gesellschaftlichen Ungleichheiten zu vermindern, anstatt die Diskriminierung weiter zu erhöhen? Wie können wir die Anwendungen der Künstlichen Intelligenz, denen wir im beruflichen wie privaten Alltag begegnen, sicher, verständlich und nachvollziehbar und damit vertrauenswürdig machen?

Forschung am IACS für menschenorientierte intelligente Systeme und Nachhaltigkeit

Dazu wird auch am IACS-Institute for Applied Computer Science geforscht, dem In-Institut, das die Forschung zur angewandten Informatik und der Künstlichen Intelligenz an der Hochschule Stralsund bündelt. Insbesondere im IACS-Kompetenzzentrum für menschenorientierte intelligente Systeme und Nachhaltigkeit (Human-centred Intelligent Systems & Sustainability) wird unter der Leitung von Prof. Dr. Jasminko Novak daran gearbeitet, ausgehend von diesen Gestaltungsprinzipien innovative menschenorientierte KI-Anwendungen für die wirtschaftliche und gesellschaftliche Praxis zu entwickeln. Was meinen wir aber damit, was versteckt sich hinter diesen „großen“ Begriffen?  Bevor wir das mit konkreten Beispielen veranschaulichen, hier eine kurze Übersicht einiger Leitideen dieser Forschung in unserem Kompetenzzentrum.

Leitideen der Forschung am IACS

Komplexe Modelle sind nicht immer die besseren. Bei maschinellem Lernen aus vorhandenen Trainingsbeispielen werden häufig Modelle konstruiert, mit denen zum Beispiel Prognosen generiert werden können. Solche Modelle können für die Nutzer*innen sehr komplex und schwer nachvollziehbar erscheinen. KI-Verfahren machen es uns somit nicht immer leicht, ihnen auch zu vertrauen. Wir widmen uns mit unserer Forschung vor allem der KI, die erklärbar, verständlich und nachvollziehbar ist, um einen höheren Nutzen daraus zu ziehen.

Weniger (Daten) ist mehr. Komplexität geht auch mit einer großen Menge an Daten einher. In unseren Projekten wollen wir, nur die Daten zu nutzen, die auch tatsächlich notwendig für eine zuverlässige Prognose sind. Das begründet sich einerseits durch den Datenschutz und diese Konzentration auf weniger Daten hilft andererseits auch, die Komplexität der KI-Modelle zu beschränken. Wir wollen schlussendlich ein Modell erhalten, das noch verständlich ist und zuverlässige Prognosen erlaubt.

Assistenzsysteme für Nachhaltigkeit. Empfehlungs- und Assistenzsysteme sollen Nutzer*innen unterstützen, indem sie Handlungsempfehlungen geben. Im IACS beschäftigen wir uns vor allem mit solchen Systemen, die zu einem nachhaltigeren Verhalten führen, hinsichtlich des Wasser- oder Energieverbrauchs beispielsweise. Wenn Modelle eine Verhaltensänderung herbeiführen sollen, müssen die Nutzer*innen die Ausgaben des KI-Systems auch verstehen können. Die Visualisierungen müssen geeignet sein und Empfehlungen und Benachrichtigungen wiederholt, aber dosiert erfolgen.

Nutzerbewusstsein schaffen für KI. Wann sie es bei einem System wirklich mit KI zu tun haben oder wie ihre Eingaben – zum Beispiel das Klicken im Web – die Ausgaben eines KI-Systems beeinflussen, wissen viele Nutzer*innen häufig nicht. Produktempfehlungen im Web können unser Verhalten beeinflussen, ohne, dass wir uns darüber bewusst sind. Mit unserer Forschung möchten wir daran arbeiten, so ein Bewusstsein zu schaffen. Wir möchten, dass Menschen KI erkennen und sogar verstehen, wie ihre Ergebnisse zustande kommen.

Anwendungen der Künstlichen Intelligenz für die Nachhaltigkeit

Ein Schwerpunkt unserer Forschung entlang dieser Leitideen liegt auf Anwendungen der Künstlichen Intelligenz für die Nachhaltigkeit. Diese sollen Menschen dabei unterstützen, nachhaltigkeitsbewusste Lebensweisen umzusetzen und Unternehmen helfen, neue, nachhaltigkeitsorientierte Produkte, Dienstleistungen Geschäftsmodelle zu entwickeln. In interdisziplinären Forschungsprojekten werden dazu im unseren Kompetenzzentrum mit Unternehmen und Zielnutzern praktische KI-basierte Innovationen entwickelt.

So wurden beispielsweise, personalisierte Empfehlungsdienste und digitale Assistenten zur Optimierung des Wasser- und Stromverbrauchs für Endverbraucher entwickelt. Sie kombinierten intelligente Lösungen mit spielerischen Techniken, um  ein nachhaltigeres Verhalten im Alltag zu fördern (EU-Projekte SmartH2O und enCOMPASS). Die erzielten Ergebnisse sind vielversprechend. Die im Projekt SmartH2O zusammen mit dem European Institute for Participatory Media aus Berlin und fünf anderen europäischen Partnern entwickelten Lösungen wurden in Feld-Tests mit realen Kunden über mehr als ein Jahr hinweg Reduktionen im Wasserverbrauch von bis zu 20Prozent erzielt (Novak et al, 2018, Cominola et al., 2021). Deshalb wurde das Projekt von der europäischen Vereinigung Water Innovation Europe mit dem Digital Water Award 2018 ausgezeichnet. Ähnlich konnte der Stromverbrauch an Schulen, die Lösungen aus dem enCOMPASS-Projekt im Feldtest genutzt haben, bis zu 18 Prozent reduziert werden.
 

Das intelligente Dashboard für Bedarfsprognosen für Energieversorger ermöglicht es auch kleinen Energieanbietern und Stadtwerken ohne KI-Expertise, einfach verständliche Vorhersagen und Analysen des Strombedarfs und -angebots in Netzen mit hohem Anteil erneuerbarer Energien zu erhalten. Dazu wurden Verfahren der Künstlichen Intelligenz, dessen Grundprinzipien auch für Laien einfach erklärbar sind, angewandt und mit Methoden der visuellen Analytik kombiniert. Das intelligente Dashboard generiert Prognosen des Strombedarfs und des Stromangebots für den nächsten Tag, in dem es anhand der erwarteten Wetterdaten, die ähnlichsten Tage aus der Vergangenheit identifiziert. Der Durchschnitt des Strombedarfs und der Stromerzeugung an den wettertechnisch ähnlichsten Tagen aus der Vergangenheit wird dann für die Prognosewerte herangezogen.