Projektbeschreibung
Die vorliegende Projektzusammenarbeit ist ein gemeinsames Unterfangen von Frau Paulina Alvarado-Goldman, die als Lehrbeauftragte an der Rider University tätig ist, und mir. Ziel dieser Zusammenarbeit ist es, einen Rahmen für die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) und ihre Umsetzung im Rahmen der Korruptionsbekämpfung im öffentlichen Sektor zu schaffen. Die Analyse von Frau Goldman umfasst die Nutzung von KI, die Verbesserung der Fähigkeiten, die Identifizierung potenzieller Risiken und die Aussichten, die diese neuen Technologien im Zusammenhang mit Anti-Korruptionsstrategien in verschiedenen Abteilungen der US-Regierung bieten. In meiner Analyse unternehme ich eine ähnliche Untersuchung für die deutschen Bundesministerien und verwende einen vergleichenden institutionellen Rahmen, um die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen den beiden Nationen zu beleuchten.
Zweck des Projekts
Ziel dieser Studie ist es, die Art und Weise zu verstehen, in der algorithmische Systeme, die generative KI und andere im Entstehen begriffene Technologien umfassen, in Anti-Korruptionsinitiativen im öffentlichen Sektor eingesetzt werden.
Hintergrund
Aufkommende Technologien schreiten in einem Tempo voran, das die Anpassung der Behörden herausfordert. Kontinuierliche und rasche Entwicklungen, insbesondere solche, die auf großen Sprachmodellen und neuronalen Netzen basieren, verändern Bereiche von der Datenanalyse bis zur Automatisierung. Obwohl einige Regierungen und Organisationen des öffentlichen Sektors diese Tools übernommen haben, sehen sich viele öffentliche Einrichtungen mit technischen und budgetären Beschränkungen konfrontiert, die ihre Fähigkeit, diese Technologien vollständig zu nutzen, einschränken. Infolgedessen werden diese Tools oft erst am Ende ihres Hype-Zyklus eingeführt oder es ist sehr schwierig, auf innovativere Lösungen umzusteigen, wenn sie veraltet sind. Obwohl diese Technologien ein erhebliches Potenzial für die Verbesserung der Transparenz, der organisatorischen Effizienz und der Rechenschaftspflicht in der Verwaltung bergen, fällt es den öffentlichen Behörden schwer, ihre Risiken angemessen zu überwachen. So können beispielsweise datengesteuerte Verzerrungen zu diskriminierenden Ergebnissen führen, und die dezentrale Natur der Blockchain könnte die Verfolgung von Korruption erschweren.
In dieser Studie wird ein Rahmen für die Datenübernahme und -verwaltung festgelegt, um die Rolle generativer KI-Tools bei der Korruptionsbekämpfung besser beurteilen zu können. Wir stützen uns dabei auf eine umfangreiche Literaturrecherche und Interviews. Der vorgeschlagene Rahmen bietet Indikatoren, um festzustellen, wann der Einsatz solcher Werkzeuge angemessen ist und wann er problematisch sein könnte. Angesichts der Komplexität von Organisationskriminalität und Korruption können diese Technologien eine wichtige Rolle bei der wirksamen Aufdeckung korrupter Praktiken und bei der Umsteuerung spielen, wenn diese Instrumente nicht mehr wirksam sind.
Ziele des Projekts
- Ermittlung einer Ausgangsbasis für den Einsatz von KI, die Bemühungen zur Korruptionsbekämpfung und den Einsatz von KI bei der Korruptionsbekämpfung;
- Erfassung verschiedener Hindernisse bei der Nutzung und Umsetzung von KI (rechtlich, administrativ, finanziell, wirtschaftlich, technisch, öffentliches Vertrauen, politisch, usw.)
- Risikokartierung;
- Welche Aufsichts- und Einhaltungsmechanismen gibt es?
- Wie werden Transparenz und Rechenschaftspflicht gehandhabt?
