Zwei Verordnungen, ein blindes Auge
Ich öffne die Akte. Zwei Papiere liegen auf dem Tisch: die EU-KI-Verordnung, daneben die DSGVO. Beide reden von Schutz. Beide reden von Risiko. Aber wer hat sie eigentlich verzahnt? Niemand. Das ist der erste Verdacht.
Die EDSA-Guideline soll es richten — ein praxisorientierter Rahmen für Hochrisiko-KI-Systeme. Schön formuliert. Aber ein Rahmen ist kein Nagel. Er hält nichts zusammen, wenn niemand ihn benutzt. Und wer benutzt ihn? Die Unternehmen, die KI im Lead Nurturing einsetzen, sprechen offen über Datenschutzprobleme und die Notwendigkeit, die DSGVO einzuhalten. Was sie nicht sagen: welche Verzerrungen ihre Modelle längst tragen.
Diskriminierung durch verzerrte Algorithmen. Proxy-Diskriminierung. Das sind keine Theorien, das sind abgelehnte Anträge, verlorene Kredite, unsichtbar gemachte Menschen. Das Vertrauen der Kunden? Längst beschädigt. Wir messen es nur nicht.
Dann das Versprechen: Machine Learning plus symbolische KI — sicherer, transparenter. Klingt nach Ausweg. Klingt nach Forschungsantrag. Und Machine Unlearning soll Verzerrungen reduzieren, Fairness verbessern. Wer kontrolliert, ob das wirklich passiert? Wer prüft die Bücher der Bücher?
Hier wird es leise. KI-Risikomanagement muss kontinuierlich und iterativ erfolgen — so steht es geschrieben. Technische, rechtliche, ethische Risiken. Alle gleichzeitig adressiert. Aber wer trägt die Kosten dieser Iteration? Nicht die, die sie verkaufen. Sonst wären sie ehrlich.
Jetzt Palantir. Überwachungsfunktionen. Regulatorische und ethische Bedenken — man schreibt es höflich in den Bericht. Man verschweigt es nicht ganz. Aber wer fragt nach, wenn der Auftrag längst vergeben ist?
Die Verzahnung von KI-Risikomanagement und Datenschutz-Folgenabschätzung ist entscheidend — sagt der eine Satz, der alles tragen soll. Entscheidend für Synergien. Entscheidend für Grundrechte. Aber entscheidend von wem? Für wen?
Unklar bleibt, wer die Kosten der Verzahnung trägt — und wer davon profitiert, dass sie ausbleibt.
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