KI-Reallabore als Innovationstreiber

Ein Überblick über KI-Reallabore und eine Einordnung, was sie leisten müssen, um dieses Versprechen einzulösen

• Maria Börner

Die europäische KI-Verordnung wird seit dem ersten Entwurf stark kritisiert, sowohl bei der Definition, was ein KI-System ist, aber auch bei der Auslegung der Hochrisikobereiche. Ein weiterer Kritikpunkt bezieht sich darauf, dass zu den bestehenden Regulierungen eine weitere hinzukommt. Da der Erfolg von KI-Projekten maßgeblich von der Verfügbarkeit und Nutzung von Daten abhängt, kommen hier durch die Datennutzung unter anderem Datenschutz, Urheberrecht, Datengesetz, CLOUD-Act etc. zum Tragen. Gerade für Start-ups und mittelständische Unternehmen bedeutet dies einen enormen Aufwand bei der rechtlichen Prüfung und Umsetzung aller Anforderungen. Den zeitaufwendigen regulatorischen Hürden steht eine sich immer schneller entwickelnde Technologie gegenüber. KI-Projekte müssen von Beginn an durch rechtliche Expertise eingeordnet und alle entsprechenden Pflichten wie Dokumentationspflicht, Risikomanagement etc. durch die Projektbeteiligten erfüllt werden. Diese Pflichten sind notwendig, um den Einsatz sicherer und transparenter Systeme zu gewährleisten, führen jedoch dazu, dass die eingesetzte Technologie während der Erfüllung dieser Vorgaben bereits veraltet sein kann. In einem solchen Szenario sind sowohl die Technologie als auch die zugehörigen Dokumentationen erneut zu modifizieren, was zu einem Dilemma führt.