KI-Modelle nicht regulieren. KI-Nutzung regulieren

USA - Ekhbary Nachrichtenagentur

KI-Modelle nicht regulieren. KI-Nutzung regulieren

Die globale Landschaft der Regulierung künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant weiter, wobei Nationen unterschiedliche Strategien zur Steuerung dieser transformativen Technologie verfolgen. Von Chinas anbieterzentrierten Regeln über den umfassenden EU-KI-Gesetz bis hin zu Indiens aufkommendem Governance-Rahmen versucht die internationale Gemeinschaft, den besten Weg zu finden, das Potenzial der KI zu nutzen und gleichzeitig ihre Risiken zu mindern. Inmitten dieses komplexen geopolitischen und technologischen Wettlaufs befinden sich die USA an einem Scheideweg, an dem einzelne Bundesstaaten eigene Regeln erlassen, während Bundesinitiativen darauf abzielen, einen einheitlicheren Ansatz zu schaffen. Für amerikanische Ingenieure und politische Entscheidungsträger stellt sich die entscheidende Frage: Welchen Regulierungsrahmen kann die US effektiv umsetzen, um greifbare, reale Schäden zu reduzieren?

John deVadoss, ein erfahrener Technologe und Mitbegründer von NeuralFabric (von Cisco übernommen), plädiert für einen Paradigmenwechsel in der KI-Governance. Anstatt zu versuchen, die komplexen, oft schwer fassbaren, zugrunde liegenden KI-Modelle zu regulieren, schlägt deVadoss vor, die regulatorischen Bemühungen auf die *Nutzung* von KI-Systemen zu konzentrieren. Dieser Ansatz, so argumentiert er, ist nicht nur praktikabler, sondern auch besser auf die Realitäten der digitalen Technologie und bestehende rechtliche Rahmenbedingungen abgestimmt, insbesondere in den Vereinigten Staaten.

Der aktuelle globale regulatorische Trend zeigt erhebliche Divergenzen. Chinas erste KI-Regulierungen aus dem Jahr 2021 legten einen starken Schwerpunkt auf Content-Governance und Anbieterverantwortung, durchgesetzt durch Plattformkontrolle und Aufzeichnungspflichten. Europa mit seinem wegweisenden EU-KI-Gesetz (in Kraft seit 2024) sucht bereits nach Aktualisierungen und Vereinfachungen, was die dynamische Natur der KI-Governance anzeigt. Indien veröffentlichte im November 2025 sein KI-Governance-System, das von leitenden technischen Beratern entwickelt wurde. Unterdessen präsentieren die USA ein fragmentierteres Bild. Auf bundesstaatlicher Ebene entstehen Gesetze, die ein Flickenteppich von Regeln schaffen, während Bundesinitiativen im Jahr 2025 darauf abzielten, die Kontrolle zu zentralisieren und bestehende Zügel möglicherweise zu lockern, was zu erheblichen Debatten und Unsicherheiten führt.

DeVadoss kritisiert Vorschläge wie die Lizenzierung von "Frontier"-Trainingsläufen oder die Beschränkung von Open-Weight-Modellen und nennt als Beispiel Kaliforniens "Transparency in Frontier Artificial Intelligence Act". Er argumentiert, dass diese Maßnahmen, obwohl gut gemeint, die Illusion von Kontrolle statt effektiver Governance bieten. Die grundlegende Herausforderung liegt in der Natur von KI-Modellen selbst. Modellgewichte und Code sind im Wesentlichen digitale Artefakte. Sobald sie in die digitale Sphäre freigesetzt werden – sei es durch legitime Forschung, versehentliche Lecks oder Handlungen ausländischer Konkurrenten – können sie zu nahezu Nullkosten repliziert werden. Versuche, diese Artefakte zu kontrollieren oder "zurückzuziehen", sind vergleichbar mit dem Versuch, Rauch einzufangen. Bemühungen, die Forschung geografisch einzuzäunen oder die Destillation großer Modelle in kleinere, zugänglichere Modelle zu verhindern, sind technisch schwierig, wenn nicht gar unmöglich, global durchzusetzen.

Die Folgen des Versuchs, Modelle direkt zu regulieren, sind zweifach und nachteilig. Erstens riskieren konforme Unternehmen, insbesondere Start-ups und kleinere Unternehmen, unter aufwendiger Bürokratie und komplexen Compliance-Verfahren zu versinken, was Innovation und Wirtschaftswachstum potenziell untergraben könnte. Zweitens können weniger skrupellose Akteure diese Vorschriften leicht umgehen, indem sie im Ausland operieren, unterirdische Netzwerke nutzen oder Lücken ausnutzen. Dies schafft ungleiche Wettbewerbsbedingungen, bei denen ethische Akteure bestraft werden und unethische Vorteile erzielen.

Darüber hinaus stößt im US-Kontext die Regulierung der Veröffentlichung von KI-Modellen auf erhebliche rechtliche Hürden im Zusammenhang mit der Meinungsfreiheit. Bundesgerichte haben Quellcode von Software historisch als eine Form geschützter Meinungsäußerung behandelt. Folglich könnte jedes regulatorische Regime, das versucht, die Veröffentlichung und Verbreitung von KI-Modellen zu verhindern oder stark einzuschränken, erheblichen rechtlichen Herausforderungen gegenüberstehen und möglicherweise als verfassungswidrig eingestuft werden.

Die Alternative zur strengen Modellregulierung ist kein Laissez-faire-Ansatz. DeVadoss betont, dass Untätigkeit keine Option ist. Ohne angemessene Leitplanken wird die Gesellschaft weiterhin die Verbreitung schädlicher KI-Anwendungen erleben, darunter ausgeklügelte Deepfake-Betrügereien, automatisierte Finanzbetrügereien und allgegenwärtige Massenüberzeugungskampagnen. Eine solche ungezügelte Verbreitung führt oft zu einem Krisenpunkt, der eine reaktive, politisch motivierte Antwort erzwingt, die die Optik über effektive Ergebnisse stellt.

Ein nutzungsbasiertes Regulierungsregime bietet eine pragmatischere Lösung. Dieser Ansatz beinhaltet die Klassifizierung von KI-Bereitstellungen nach ihrem potenziellen Risikoniveau und die entsprechende Skalierung der regulatorischen Verpflichtungen. Beispielsweise wären Hochrisikoanwendungen in kritischen Sektoren wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen oder der Beschäftigung strengeren Überwachungs-, Test- und Rechenschaftsmaßnahmen unterworfen als Niedrigrisikoanwendungen in Bereichen wie Unterhaltung oder allgemeiner Produktivität. Dieser Rahmen stellt sicher, dass die regulatorischen Bemühungen genau dort konzentriert werden, wo KI-Systeme mit Menschen interagieren und wo das Schadenspotenzial am größten ist. Er ermöglicht Flexibilität, Anpassungsfähigkeit und einen gezielteren Ansatz bei der Durchsetzung, wodurch er effektiver bei der Minderung realer Risiken ist, ohne den technologischen Fortschritt übermäßig zu behindern.

John deVadoss bringt umfangreiche Erfahrungen in die Diskussion über KI-Governance ein. Er ist Mitbegründer von NeuralFabric, einem Unternehmen, das sich auf domänenspezifische Foundation-Modelle spezialisiert hat und von Cisco übernommen wurde. Er war auch Mitbegründer der InterWork Alliance, wo er den wegweisenden Token Taxonomy Framework für digitale Assets entwickelte. Seine umfangreiche Karriere umfasst Führungspositionen bei Microsoft, wo er die Service-Oriented Architecture (SOA) vorantrieb, die .NET-Architektur entwarf und Initiativen wie Microsoft Digital leitete. Er hat einen Doktortitel in KI von der University of Massachusetts, Amherst.

Ekhbary Nachrichtenagentur