Es klingt fast schon abgedroschen, aber der Siegeszug von Künstlicher Intelligenz (KI) – oder vielleicht sollte man besser „Kunstintelligenz” sagen – ist vermeintlich nicht mehr zu stoppen. Daher kommt KI immer mehr in Mode und jeder will, oftmals aus Kostengründen oder einfach, weil es „in” und „voll bequem” ist, diese Technik einsetzen.

Doch auch wenn viele KI einsetzen wollen oder bereits einsetzen, weiß man oft nicht so recht, was KI (oder wie es vormals hieß, das „Maschinelle Lernen”) eigentlich sein soll. Ferner fehlt oft das Verständnis, wie diese Technik eigentlich funktioniert und wie sich der Einsatz von KI auf das Leben auswirken kann. Dieses fehlende Verständnis macht es schwer, aus Sicht des Datenschutzes eine korrekte Bewertung der Verarbeitungssituation, vorzunehmen.

Maschinelles Lernen
Wie der Begriff des „Maschinellen Lernens” andeutet, geht es bei KI eigentlich immer darum, dass eine Maschine mithin ein Computer, mit den ihm zur Verfügung gestellten Daten lernt und am neu Gelernten seine weitere Verarbeitung ausrichtet. Daher ist das Thema KI eigentlich nichts, was wirklich neu ist, sondern etwas, was man (offiziell) seit den 1970er Jahren, insbesondere aus dem militärisch-industriellen Komplex kennt und seitdem immer weiter vorangetrieben hat. Jedoch erweiterte sich die Nutzung vom militärisch-industriellen Komplex immer mehr auch hin zum kommerziellen privaten Bereich. Das Thema KI hat seit ca. 2017 gerade für den privaten, aber auch kommerziellen Bereich nochmals einen riesigen Schub erhalten, insbesondere Dank der Veröffentlichung des sog. Transformer-Ansatzes (vgl. Kap. 04K03). Durch diese KI-Technik wurden ganz neue Anwendungsmöglichkeiten eröffnet, die den Einsatz von „generativer KI” immer mehr in den Fokus des Interesses rückte.

Gerade um die rechtlichen Anforderungen, die sich beim Einsatz von KI stellen, einschätzen zu können, ist es wichtig, ein gemeinsames Verständnis hinsichtlich dieser Technik zu entwickeln, was jedoch beim diffusen Begriff der „Künstlichen Intelligenz” bzw. „Kunstintelligenz” alles andere als einfach ist.

Dass das Verständnis um KI so diffus ist und man nicht recht weiß, wo KI eigentlich anfängt und wo aufhört, liegt auch daran, dass keine einheitliche Begriffsdefinition für KI existiert. Vielmehr sind gerade die gesetzlichen oder normativen Definitionen so offen gewählt, dass eine konsistente Anwendung dieser Begrifflichkeiten in der Praxis oft sehr schwierig ist. Häufig ist in deutschen Publikationen der englische Begriff Artificial Intelligence (AI) anzutreffen, was ebenfalls zu Verwirrung führen kann.

AI Act
Dies zeigt bspw. die sog. EU-KI-Verordnung (KI-VO) bzw. der AI Act der EU (2024/1689), der ein wenig Licht in den bisher nur sehr rudimentär geregelten Bereich KI bringen und mit (vermeintlich) klaren Regelungen endlich Rechtssicherheit beim Einsatz von KI geben soll. Dass dies möglicherweise nicht so ganz gelingen wird, lässt sich jedoch bereits an der in Art. 3 Nr. 1 KI-VO enthaltenen Definition zu „KI-Systemen” erahnen. Denn diese Definition lässt großen Interpretationsspielraum, was einer einheitlichen Begriffsdefinition natürlich alles andere als zuträglich ist.

Aufgrund dieser doch recht sperrigen Definition empfiehlt es sich, die wesentlichen Aspekte zusammenzufassen, um eine Vorstellung davon zu bekommen, was sich der Gesetzgeber so alles unter KI vorstellt. Anders ausgedrückt und auf Aufzählungspunkte reduziert ist ein KI-System demnach

Autonomes System
Nach Ansicht des Verfassers muss es sich der Definition folgend, bei KI um eine Maschine, mithin einen wie auch immer gearteten Computer mit Software handeln, dem durch die entsprechende Software unterschiedliche Grade an selbstständigem Handeln, somit eine gewisse Entscheidungsfreiheit (Autonomie) aufgrund seiner Berechnungen eingeräumt wird. Es handelt sich bei KI daher gerade nicht mehr um die altbekannte, traditionelle Datenverarbeitung, in der die Software genau so rechnet, wie der Programmierer es ihr vorgegeben hat. Vielmehr soll eine KI eine gewisse Freiheit und Flexibilität hinsichtlich der Einschätzung der Umstände und der diesbezüglichen Berechnung erhalten.

Anpassungs- und Entwicklungsfähigkeit
Darüber hinaus soll sich dieses Softwaresystem nach seiner Einführung an die Umstände seiner virtuellen Umgebung anpassen können, was nur folgerichtig ist, wenn es wie vorstehend angesprochen, eine gewisse Autonomie erhalten soll. Dieses System soll mithin lernen und sich hinsichtlich des Gelernten weiterentwickeln können.

Ableitung von Ergebnissen
Ferner soll das System, aufgrund seiner Autonomie in der Lage sein, durch seine von den Programmierern in der Programmierung ausdrücklich oder aus den Umständen heraus ableitbaren Zielen bzw. Zwecken, durch die in seinem Betrieb erhaltenen Eingaben bzw. Daten, entsprechende Ergebnisse abzuleiten. Zu diesen Ergebnissen zählen etwa Vorhersagen, Inhalte, Empfehlungen oder Entscheidungen.

Wirkung auf die Umgebung
Diese berechneten Ergebnisse müssen dann wiederum gewisse Auswirkungen auf das physische oder virtuelle Umfeld haben bzw. können diese Domänen (Umgebungen) entsprechend beeinflussen.