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SAP arbeitet am kategorischen Imperativ für maschinelles Lernen

Cornelia Daheim
Zukunftsforscherin
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Cornelia DaheimFreitag, 19.01.2018

Das Handelsblatt berichtet über die Initiative von SAP, einen Verhaltenskodex zu ethischen Fragen bei Anwendungen der künstlichen Intelligenz und dem maschinellen Lernen zu entwickeln - sozusagen einen "kategorischen Imperativ" für dieses Feld. Dass das momentan, wo Anwendungen und Alltag zunehmend davon durchdrungen werden, hochgradig relevant ist, ist klar: 

Ein digitaler Assistent, der Kennzahlen aus dem Finanzsystem sucht. Ein effizienter Helfer für die Personalabteilung, der die Bewerbungen sortiert. Und ein unermüdlicher Beobachter, der zählt, wie oft das Logo eines Sponsors bei einer Sportübertragung zu sehen ist: alles avisierte Produkte von SAP, die künstliche Intelligenz (KI) einsetzen. Die Zukunftstechnologie spielt für das Softwareunternehmen aus Walldorf eine zentrale Rolle. Der Dax-Konzern werde der „führende Anbieter“ bei intelligenten Anwendungen für geschäftliche Software, sagte Vorstandschef Bill McDermott schon Ende 2016.

In dem Regelwerk soll jetzt transparent gemacht werden, wie SAP mit den ethischen Herausforderungen, die sich hier ergeben, umgeht. So sollen zum Beispiel Kunden Einblick in die Algorithmen bekommen. Der Artikel ordnet die Initiative zudem ein in den größeren Kontext - dazu gehören zum Beispiel Regulations-Ansätze wie der Vorschlag zum „digitalen Antidiskriminierungsgesetz“ auf der einen Seite. Genannt werden aber auch die rasch fortschreitende Nutzung in China (mit Entwicklungen in Richtung "Überwachungsstaat" per künstlicher Intelligenz) oder Ansätze wie das gemeinsame Projekt von Google, Facebook, Amazon, Microsoft und IBM „Partnership on AI“, das sich als gemeinnützige Organisation den möglichen Technologie-Folgen widmen soll. 

Damit: ein interessanter Ansatz bei SAP, von dem man wissen sollte (weil die Öffnung der Debatte auch in Unternehmen ein gangbarer Weg scheint, um hier voran zu kommen), und ein guter Überblicksartikel.

SAP arbeitet am kategorischen Imperativ für maschinelles Lernen

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