Normungsroadmap KI: Handlungsempfehlungen für Standardisierung rund um Künstliche Intelligenz
Das Deutsche Institut für Normung e.V. (DIN), die Deutsche Kommission Elektrotechnik Elektronik Informationstechnik in DIN und VDE (DKE) und das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) haben auf dem Digitalgipfel der Bundesregierung ihre Normungsroadmap Künstliche Intelligenz präsentiert. Die 200-seitige Roadmap gibt Handlungsempfehlungen für die Standardisierung rund um Künstliche Intelligenz.
Die Normungsroadmap ist das Ergebnis aus rund einem Jahr konzentrierter Arbeit: Seit Oktober 2019 haben 300 Fachleute aus Wirtschaft, Wissenschaft, öffentlicher Hand und Zivilgesellschaft die Empfehlungen gemeinsam entwickelt. Eine hochrangige Steuerungsgruppe unter dem Vorsitz von Wolfgang Wahlster von der Plattform Lernende Systeme hat die Erarbeitung koordiniert und begleitet. „Die KI-Forschung in Deutschland gehört weltweit zur Spitze. Normen und Standards ebnen den Weg, um aus den Ergebnissen innovative Produkte zu entwickeln, die zu Exportschlagern unserer Wirtschaft werden können“, erläutert Wahlster. Das Dokument ist auf www.din.de/go/normungsroadmapki und kostenlos abrufbar.
Empfehlungen für ein innovationsfreundliches Umfeld
Die Roadmap liefert einen umfassenden Überblick über Status Quo, Anforderungen und Herausforderungen sowie Normungs- und Standardisierungsbedarfe zu sieben Schwerpunktthemen rund um Künstliche Intelligenz: Grundlagen, Ethik/Responsible AI; Qualität, Konformitätsbewertung und Zertifizierung; IT-Sicherheit bei KI-Systemen; Industrielle Automation; Mobilität und Logistik sowie KI in der Medizin. Die Umsetzung der Handlungsempfehlungen sollen dazu beitragen, die deutsche Wirtschaft und Wissenschaft im internationalen Wettbewerb im Bereich der Künstlichen Intelligenz zu stärken und innovationsfreundliche Bedingungen für die Technologie der Zukunft schaffen. Diese zielen zudem darauf ab, Vertrauen in KI aufzubauen.
KI-Interoperabilität und -Zertifizierung fördern
So empfiehlt die Normungsroadmap KI unter anderem, Datenreferenzmodelle für die Interoperabilität von KI-Systemen umzusetzen: In Wertschöpfungsketten kommen viele unterschiedliche Akteure zusammen. Damit auch die KI-Systeme der Akteure automatisiert zusammenarbeiten können, ist ein Datenreferenzmodell nötig, um Daten sicher, zuverlässig, flexibel und kompatibel auszutauschen. Des Weiteren raten die Expertinnen und Experten, ein nationales Umsetzungsprogramm „Trusted AI“ zur Ertüchtigung der europäischen Qualitätsinfrastruktur zu initiieren: Wirtschaft, Behörden und Zivilgesellschaft fordern verlässliche Qualitätskriterien und Prüfverfahren für KI-Systeme – diese fehlen bislang. Das gefährdet das wirtschaftliche Wachstum und die Wettbewerbsfähigkeit dieser Zukunftstechnologie. Mit einem solchen Umsetzungsprogramm hat Deutschland die Chance, ein weltweit erstes KI-Zertifizierungsprogramm zu entwickeln. Normen und Standards stellen die Grundlage für international anerkannte Zertifizierungsverfahren dar.
Die Plattform Lernende Systeme adressiert in einem aktuellen Whitepaper offene Fragen rund um die KI-Zertifizierung, etwa, wann KI-Systeme zertifiziert werden sollten, an welchen Kriterien sich diese Zertifizierung orientieren soll und wie eine effiziente Infrastruktur ausgestaltet sein sollte.
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Linda Treugut / Birgit Obermeier
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