Impact AI: Evaluation der gesellschaftlichen Wirkung von KI-Systemen für Nachhaltigkeit und Gemeinwohl
Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet vielversprechende Möglichkeiten, Nachhaltigkeit und Gemeinwohl zu fördern. Sie unterstützt etwa die Überwachung der Biodiversität, hilft bei der Reinigung des Meeresbodens von Müll oder ermöglicht die Nachverfolgung von CO₂-Emissionen. Gleichzeitig birgt sie Herausforderungen wie ihren hohen Energie- und Ressourcenverbrauch. Neben diesem breiten Potenzial bleiben zentrale Fragen offen: Wie nachhaltig sind diese KI-Systeme tatsächlich? Und wie lässt sich ihr gesamtgesellschaftlicher Nutzen präzise erfassen?
Das Forschungsprojekt Impact AI: Evaluation der gesellschaftlichen Wirkung von KI-Systemen für Nachhaltigkeit und Gemeinwohl nimmt sich dieser Fragen an und untersucht gemeinwohlorientierte KI-Projekte im Bereich der Nachhaltigkeit. Ziel ist die Entwicklung einer transdisziplinären Methode, die es ermöglicht, KI-Projekte zu auditieren und hinsichtlich ihres Beitrags zu gesellschaftlicher Transformation und ökologischer Nachhaltigkeit zu bewerten. So sollen die Wirkungen von KI-Systemen nicht nur messbar gemacht, sondern auch konkrete Handlungsmöglichkeiten für ihre verantwortungsvolle Nutzung aufgezeigt werden.
Die entwickelte Evaluationsmethode wird öffentlich zugänglich gemacht, um eine breite Anwendung zu ermöglichen – sei es durch geschulte Expert*innen oder direkt durch Organisationen. Auf diese Weise trägt „Impact AI“ nicht nur dazu bei, konkrete Nachhaltigkeitsziele zu erreichen, sondern fördert auch die informierte und verantwortungsvolle Gestaltung von KI-Systemen im Gemeinwohl.
Dieses Projekt wird in Zusammenarbeit mit Greenpeace e.V. und Gemeinwohl-Ökonomie Deutschland e.V. durchgeführt.
Projektziele und Ansatz
Um die gesellschaftlichen und ökologischen Auswirkungen von KI-Projekten fundiert bewerten zu können, kombiniert das Projekt wissenschaftliche Ansätze mit praktischer Anwendbarkeit. Die wesentlichen Ziele und der Ansatz des Projekts lassen sich wie folgt zusammenfassen:
Die Methode kombiniert quantitative Elemente wie Daten und Metriken mit qualitativen Bewertungen ethischer und sozialer Dimensionen.
Methodenentwicklung
Die Entwicklung einer zuverlässigen Evaluationsmethode ist zentral, um die Potenziale und Grenzen von KI-Projekten systematisch zu erfassen. Die Methodik basiert auf den folgenden Schritten:
Vorläufiges Bewertungsmodell
In Zusammenarbeit mit den Partnerorganisationen wird ein Modell entwickelt, das speziell auf KI-Projekte im Gemeinwohl ausgerichtet ist.
Kombination quantitativer und qualitativer Ansätze
Die Methode verbindet Daten- und Metrikanalysen mit Bewertungen ethischer und sozialer Dimensionen.
Test und Verfeinerung
Jährlich werden drei Fallstudien durchgeführt, um die Methode praxisnah zu testen und kontinuierlich weiterzuentwickeln.
Theresa Züger, Dr.Leiterin AI & Society Lab & Forschungsgruppe Public Interest AI, Co-Leiterin des Projekts Human in the Loop
Finanzierung
| Projektdauer: | 2025 bis 2029 |
| Förderung: | VolkswagenStiftung im Rahmen des Change! Fellowship-Programms |
Titelbild: David Clode via unsplash
Theresa Züger, Dr.
Innovation, Entrepreneurship & Gesellschaft
