SAIL: SustAInable Life-cycle of Intelligent Socio-Technical Systems

Künstliche Intelligenz (KI) ist in unserer Gesellschaft allgegenwärtig und ein wichtiger Motor für wirtschaftliches Wachstums. Dies ist mit gesellschaftlichen und technologischen Herausforderungen verbunden, da die zunehmende Verbreitung der aktuellen KI in der Gesellschaft die Autonomie des Menschen einschränken kann, anstatt sie zu unterstützen. Diese Herausforderung hat zur Nachfrage nach einer neuen Welle nachhaltiger KI geführt, die transparent ist, menschliches Handeln zulässt und sicher, robust und ressourcenschonend ist. Um diese Ziele zu erreichen, sind neuartige Ansätze erforderlich, die KI-Expertise mit der Berücksichtigung gesellschaftlicher und ökologischer Auswirkungen verknüpfen. Eine nachhaltige KI kann daher nur durch interdisziplinäre Forschung erreicht werden, die Expertise in Informatik und Ingenieurwissenschaften mit Expertise in Psychologie, Linguistik und Soziologie sowie starke Beziehungen zur Industrie kombiniert, um Innovationen auf den Markt zu bringen.

Damit Menschen die Kontrolle über die Entwicklung von KI-Technologien behalten können, benötigen wir eine grundlegend neue Perspektive darauf, wie KI in den sozialen Prozess des Aufbaus und der Nutzung von intelligenten technischen Systemen (ITS) eingebettet ist. In SAIL konzentrieren wir uns auf drei entscheidende Forschungsziele hin zu nachhaltigen ITS, die an den dedizierten Zielen einer europäischen KI ausgerichtet sind und eine hohe Relevanz für die zukünftigen Industriesektoren in NRW haben:

Menschliches Handeln zur Gestaltung kooperativer Intelligenz: Menschliches Handeln und die Fähigkeit, Systeme nach menschlichen Bedürfnissen zu gestalten und nicht umgekehrt. Menschliches Eingreifen und Mensch-Maschine-Partnerschaft sind entscheidende Eckpfeiler für die langfristige Zuverlässigkeit von KI in menschzentrierten Umgebungen und intelligenten Assistenzsystemen.

Prosilienz und langfristige Robustheit durch menschzentriertes Design: KI-Technologien können durch mathematische Garantien unterstützt werden – diese gelten jedoch eher für wohldefinierte Einstellungen der Einführungsphase und für „technische“ Ziele als für menschzentrierte (z.B. Gerechtigkeit). Komplexe ITS verletzen diese Voraussetzungen während ihres Lebenszyklus, da das Verhalten der Gesellschaft, des menschlichen Partners und der technischen Umgebung (unerwarteten) Schwankungen unterliegen kann. Innerhalb von SAIL streben wir Prosilienz an als grundlegendes Gestaltungsprinzip für robustes Verhalten in unerwarteten Situationen in Bezug auf verschiedene (technologiezentrierte und menschenzentrierte) Anforderungen.

Nachhaltigkeit und Effizienz in menschenzentrierten Umgebungen: Aktuelle KI-Modelle für ITS können Hunderte von Milliarden Modellparametern und Token für das Training enthalten. Diese erschöpfenden Ressourcen begrenzen ihre Verfügbarkeit für eine schnelle Modellanpassung in der Mensch-Maschine-Interaktion und eine kontinuierliche Anpassung während ihres Lebenszyklus. Weiterhin gibt es einen großen Bedarf an daten- und ressourceneffizienten KI-Technologien angesichts des ökologischen Fußabdrucks von KI. SAIL wird gesellschaftliche Erkenntnisse, kognitive Komponenten und neuartige technische Technologien nutzen und verbinden, um innovative Ansätze für Datenökonomie und Wissensintegration, Energieeffizienz und kognitive Effizienz zu schaffen.

Diese Ziele werden mit besonderem Fokus auf zwei Anwendungsdomänen verfolgt, die ITS mit besonderer gesellschaftlicher und industrieller Relevanz adressieren: intelligente industrielle Arbeitsräume und adaptive Gesundheitsassistenzsysteme.Diese dedizierten Transferszenarien erleichtern die Integration interdisziplinärer Forschung und fungieren als Katalysatoren, um das Spektrum von der Grundlagenforschung bis zum Technologietransfer abzudecken.

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