KI für Smart Cities
In den letzten 70 Jahren hat sich die KI zu einem schnell wachsenden Bereich entwickelt und wird heute in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt. Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung von Smart-City-Initiativen. Sie bietet zahlreiche Vorteile wie eine verbesserte Wasserverteilung, ein effizientes Energiemanagement, eine bessere Abfallbehandlung und die Verringerung von Staus, Lärm und Umweltverschmutzung. Die Hauptanstrengungen bei der Entwicklung von Smart Cities konzentrieren sich auf die Generierung von Daten und die Gewinnung neuer Erkenntnisse über die komplizierte und dynamische Natur der städtischen Umwelt. (H.M.K.K.M.B. & Mittal, 2022). Seit 2008 setzen Städte künstliche Intelligenz (KI) ein, um Entscheidungsprozesse zu verbessern und zur Erreichung der Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs) beizutragen. (Ingwersen & Serrano-López, 2018) Was ist KI? Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Entwicklung von Computersystemen, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache. KI-Technologien umfassen verschiedene Techniken, darunter maschinelles Lernen, Deep Learning und die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Maschinen in die Lage zu versetzen, ohne explizite Programmierung zu lernen und Aufgaben auszuführen. Im Wesentlichen ist künstliche Intelligenz (KI) eine Technologie, die darauf ausgelegt ist, Ergebnisse zu erzielen, die auf ein bestimmtes Ziel ausgerichtet sind. Dieses Ziel ist ein von Menschen erdachtes Ziel, das in ein mathematisches Format umgewandelt wird. Die von der KI erzeugten Ergebnisse können Vorhersagen, Vorschläge oder Entscheidungen sein. (OECD, 2023). Die Begriffe Algorithmus, KI-System, KI-Ökosystem und KI stehen für unterschiedliche Ebenen von Umfang und Komplexität. Ein Algorithmus steht auf der detailliertesten Ebene und fungiert als eine Reihe von Anweisungen, die Eingaben in Ausgaben umwandeln. Ein KI-System bezieht sich auf eine einzelne Anwendung, die bestimmte Eingaben verarbeitet, um ihre einzigartige Ausgabe zu erzeugen. Ein KI-Ökosystem beschreibt ein komplexes Netzwerk miteinander verbundener KI-Systeme, die miteinander kommunizieren und interagieren. Und schließlich ist KI der allgemeinste Begriff, der das gesamte Spektrum der Technologien, Methoden und Systeme in diesem Bereich umfasst. (Leal, et al., 2022) Es gibt zwei Hauptkategorien von KI-Systemen: symbolische und statistische. Symbolische KI arbeitet auf der Grundlage expliziter Regeln und Logik, um zu Schlussfolgerungen zu gelangen, während statistische KI im Gegensatz dazu aus Mustern in Daten lernt und eher Induktion als Deduktion aus festgelegten Regeln verwendet. Jede Methode hat ihre Stärken, abhängig von der Anwendung. Der jüngste Aufschwung der KI und ihre weite Verbreitung sind jedoch hauptsächlich auf eine Untergruppe der statistischen KI zurückzuführen, das maschinelle Lernen (ML). (KI für den Klimawandel, 2021) KI für Smart Cities Die potenziellen Vorteile von KI für die Stadtplanung und -verwaltung sind vielfältig. KI bietet neue Werkzeuge und Methoden zur Analyse, Modellierung und Simulation komplexer städtischer Systeme und hat damit das Potenzial, nachhaltigere, widerstandsfähigere und lebenswertere Smart Cities für ihre Bürger zu schaffen. Durch die Überwachung und Analyse von Daten können KI-Systeme Empfehlungen geben, um die Ressourcennutzung zu verbessern, Staus zu reduzieren und den Verkehrsfluss zu verbessern, potenzielle Sicherheitsbedrohungen zu erkennen, den Energieverbrauch zu senken, die Abfallvermeidung zu fördern usw. KI-gestützte Systeme können den Bürgern auch personalisierte Dienste anbieten, wie z.B. personalisierte Empfehlungen für Restaurants, Veranstaltungen und Aktivitäten auf der Grundlage ihrer Vorlieben. Es ist jedoch wichtig sicherzustellen, dass KI verantwortungsvoll eingesetzt wird, mit dem Schwerpunkt auf Transparenz, Verantwortlichkeit und Datenschutz. Eine solche Technologie kann dennoch genaue Analysen liefern und dabei nicht aufdringlich sein. Der Einsatz von KI-Technologien könnte bei der Bewältigung der weltweiten sozialen, wirtschaftlichen und ökologischen Herausforderungen entscheidend sein. Obwohl jede Stadt ihre eigenen Merkmale hat, sind urbane Gebiete entscheidend für den gesellschaftlichen Wandel, insbesondere im Hinblick auf den digitalen Fortschritt. Städte sind Knotenpunkte für die Ansammlung von Menschen, Arbeitsplätzen, Forschung, Wohlstand und Freizeitaktivitäten. Sie bieten einem größeren Teil der Bevölkerung einen besseren Zugang zu Möglichkeiten und konzentrieren gleichzeitig gesellschaftliche Probleme und Umweltbelange. Angesichts ihrer Rolle in internationalen Netzwerken haben die Vor- und Nachteile der Einführung von KI-Technologien Auswirkungen, die weit über ihre geografischen Grenzen hinausreichen. (Leal, et al., 2022) Da städtische Gebiete mit dringenden Problemen im Zusammenhang mit der Verteilung von Ressourcen, der Komplexität der Verwaltung, sozioökonomischen Ungleichheiten und Umweltgefahren konfrontiert sind, wird Innovation bei der Bewältigung dieser sich entwickelnden Herausforderungen unerlässlich. (Yigitcanlar, et al., 2021). Um das Potenzial der KI für die Verbesserung der Städte zu maximieren, müssen die Stadtverwaltungen Bedingungen schaffen, die ein nachhaltiges und integratives Wachstum unterstützen. Die KI-Governance zielt darauf ab, die Entwicklung dieser Bedingungen zu überwachen und einen ausgewogenen Ansatz für die Nutzung von Chancen und die Abmilderung von Risiken zu gewährleisten. Grenzen der KI Im Bereich der künstlichen Intelligenz ist ein verantwortungsvoller Umgang mit ihr von größter Wichtigkeit, birgt aber auch Herausforderungen. Diese Systeme spiegeln aufgrund der Voreingenommenheit und der Annahmen, die in ihren Trainingsdaten und ihrem Design enthalten sind, oft gesellschaftliche Vorurteile wider, die ihre Entscheidungsprozesse beeinflussen. Dieses Phänomen unterstreicht, wie wichtig es ist, in der KI-Entwicklungsphase wachsam zu sein, um zu vermeiden, dass negative Annahmen kodiert werden. Darüber hinaus fehlt der KI die Fähigkeit, ihre Effektivität zu bewerten, da sie innerhalb eines engen Rahmens von vordefinierten Zielen arbeitet, ohne die Fähigkeit zu einem menschenähnlichen Urteil. Diese Einschränkung unterstreicht den Trugschluss, dass KI zu unabhängigem Denken oder Unparteilichkeit fähig ist und eine ständige menschliche Kontrolle erfordert, um die Übereinstimmung mit weiter gefassten gesellschaftlichen Werten sicherzustellen. Da die KI auf mathematischen Prinzipien beruht, beschränkt sich ihr Verständnis auf quantifizierbare Kennzahlen und hat Schwierigkeiten, die qualitativen Nuancen zu verstehen, die menschliche Ziele definieren. Zusammengefasst unterstreichen diese Einschränkungen die Notwendigkeit einer sorgfältigen Überlegung bei der Entwicklung, dem Einsatz und der Überwachung von KI-Systemen, um sicherzustellen, dass sie menschlichen Zwecken dienen, ohne bestehende Vorurteile zu verewigen oder die Komplexität der menschlichen Werte zu übersehen. (Leal, et al., 2022) KI-Governance Künstliche Intelligenz (KI) spiegelt nicht nur inhärente Vorurteile wider, sondern hat auch erhebliche Auswirkungen auf die Gesellschaft, je nachdem, in welchem Kontext sie eingesetzt wird. Lokale Regierungen müssen verstehen, wie Werte in die KI integriert werden, um ihre Entwicklung in Richtung Inklusivität und Nachhaltigkeit zu lenken. Dies erfordert ein tiefes Eintauchen in die KI-Governance, die sich nicht auf die digitale Aufsicht beschränkt, sondern auch ethische Richtlinien, gesetzliche Vorschriften, gesellschaftliche Normen und Praktiken umfasst. Governance ist hier ein weit gefasster Begriff, der verschiedene Interpretationen einschließt und sich auf Entscheidungsfindung und soziale Interaktionen konzentriert. (Leal, et al., 2022) Trotz nationaler KI-Richtlinien stehen die Städte vor Herausforderungen innerhalb eines mehrstufigen Governance-Systems, was die Notwendigkeit eines nuancierten Ansatzes unterstreicht, der es ihnen ermöglicht, ihre einzigartige Position zu nutzen. (Schmitt, 2022) (Taeihagh, 2021) KI stellt auch eine Herausforderung für die Rechenschaftspflicht dar und erfordert robuste Rahmenwerke, um Risiken und Chancen während des gesamten KI-Lebenszyklus abzuwägen. Eine große Hürde ist die begrenzte Kapazität der Städte, sich in der KI-Governance-Landschaft zurechtzufinden, und das bei einer hohen Nachfrage nach IT- und KI-Spezialisten. Diese Herausforderung kann durch sektorübergreifende Partnerschaften und eine Konzentration auf die Entwicklung lokaler Talente angegangen werden, um sicherzustellen, dass die Kernwerte der Städte die KI-Initiativen in eine integrativere und nachhaltigere Zukunft führen. Aus diesem Grund hat die Europäische Kommission den allerersten Rechtsrahmen für KI entwickelt, das KI-Gesetz. Dieser erste Vorschlag, der von der Europäischen Kommission ausgearbeitet wurde, soll KI-Entwicklern und -Nutzern Klarheit und Orientierung bieten und gleichzeitig den Aufwand, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU), minimieren. Zu den Schlüsselelementen des Vorschlags gehörten eine Governance-Struktur auf europäischer und nationaler Ebene, um KI-Risiken anzugehen, sowie eine risikobasierte Klassifizierung von KI-Systemen in vier Kategorien. Die strengsten Vorschriften waren für KI-Praktiken reserviert, die als inakzeptable Risiken eingestuft wurden, wie z.B. das Social Scoring durch Regierungen. Anwendungen mit hohem Risiko, insbesondere für kritische Infrastrukturen oder die Strafverfolgung, unterlagen strengen Anforderungen vor der Markteinführung, einschließlich umfassender Risikobewertungen, Kontrolle der Datenqualität, Rückverfolgbarkeit und obligatorischer menschlicher Aufsicht. Umgekehrt wurden KI-Systeme mit begrenztem Risiko verpflichtet, für Transparenz zu sorgen, um eine informierte Interaktion mit der Öffentlichkeit zu ermöglichen, z. B. durch eine klare Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten und die Offenlegung von Chatbots. Die am wenigsten riskanten Anwendungen, wie Videospiele oder Spam-Filter, erhielten mehr operative Freiheit, was ihre gutartige Nutzung in der EU widerspiegelt. Am 6. März wurde dieser grundlegende Vorschlag mit der Verabschiedung des Gesetzes über künstliche Intelligenz durch das Europäische Parlament in geltendes Recht umgewandelt. Die Gesetzgebung, die seit Dezember 2023 in Verhandlungen mit den Mitgliedstaaten verfeinert worden war, wurde von den Abgeordneten mit 523 Ja-Stimmen, 46 Nein-Stimmen und 49 Enthaltungen deutlich unterstützt. Das ratifizierte Gesetz schützt weiterhin die Grundrechte, die Demokratie, die Rechtsstaatlichkeit und die ökologische Nachhaltigkeit und schirmt sie vor den Risiken ab, die mit hochriskanten KI-Technologien verbunden sind. Es zielt darauf ab, Innovationen zu fördern und Europas Führungsrolle im Bereich der KI zu sichern, indem es maßgeschneiderte Verpflichtungen auf der Grundlage des Risikos und der Auswirkungen der verschiedenen KI-Systeme festlegt. Das Gesetz verbietet ausdrücklich KI-Anwendungen, die die Rechte der Bürger verletzen könnten, wie z.B. die biometrische Kategorisierung auf der Grundlage sensibler Merkmale, das wahllose Auslesen von Gesichtsbildern für Erkennungsdatenbanken, die Erkennung von Emotionen am Arbeitsplatz und in der Schule, Social Scoring, profilbasierte vorausschauende Polizeiarbeit und jegliche KI, die menschliches Verhalten manipuliert oder Schwachstellen ausnutzt. Der Einsatz biometrischer Identifizierungssysteme durch die Strafverfolgungsbehörden ist zwar generell verboten, aber unter streng definierten und eng umrissenen Umständen erlaubt, wie z.B. bei der Suche nach einer vermissten Person oder der Verhinderung von Terroranschlägen, und unterliegt strengen zeitlichen, geografischen und genehmigungsrechtlichen Auflagen. Für KI-Systeme mit hohem Risiko gelten nun strenge Verpflichtungen zur Risikobewertung und -minderung, zur Wahrung der Transparenz, zur Gewährleistung der menschlichen Aufsicht und zur Protokollierung der Nutzung. Allgemeine KI-Systeme müssen sich an Transparenzstandards halten, einschließlich der Einhaltung der EU-Urheberrechtsgesetze und der Veröffentlichung detaillierter Zusammenfassungen ihrer Trainingsinhalte. Zu den bemerkenswerten Neuerungen gehören die Einführung von Kennzeichnungspflichten für manipulierte Inhalte, die als "Deepfakes" bekannt sind, und die Einrichtung von regulatorischen Sandkästen auf nationaler Ebene, um die Entwicklung innovativer KI-Technologien zu fördern. Auf dem Weg zur formellen Verabschiedung und Umsetzung verkörpert das Gesetz die Grundsätze und Empfehlungen der Konferenz über die Zukunft Europas, die darauf abzielen, eine wettbewerbsfähige, sichere und vertrauenswürdige Gesellschaft mit einer transparenten und verantwortungsvollen Nutzung von KI zu schaffen und gleichzeitig die digitale Zugänglichkeit für alle, einschließlich Menschen mit Behinderungen, zu verbessern. Dieser gesetzgeberische Meilenstein markiert den Beginn einer neuen Ära in der KI-Governance, die sich eng an den europäischen Werten und strategischen Ambitionen orientiert. (Europäische Kommission, 2024). Der Lebenszyklus der KI Die Entwicklung eines Systems der künstlichen Intelligenz (KI) lässt sich in fünf miteinander verbundene Phasen unterteilen, die seine Interaktion mit der äußeren Umgebung beschreiben. Dieses Modell hilft dabei, die Architektur der KI und ihre Entwicklung zu verstehen und fördert die strategische Analyse. Die Phasen bilden einen Zyklus, der jeweils mit den anderen verbunden ist und Aspekte von der Erstellung des Algorithmus bis zur endgültigen Bereitstellung beeinflusst. Anfangsphase Die Reise beginnt mit der Anfangsphase, die sich auf die Identifizierung des Problems konzentriert. Dieser erste Schritt legt den Grundstein für den Rest, denn alles, was folgt, ist mit dem ursprünglich identifizierten Problem verknüpft. Dazu gehören kritische Bewertungen und die Identifizierung potenzieller Risiken bei der beabsichtigten Verwendung des KI-Systems. Entwurfsphase In der nächsten Phase, der Entwurfsphase, wird die Struktur des Algorithmus geplant, bevor mit der Programmierung begonnen wird. Sie baut auf den in der Anfangsphase gelegten Grundlagen auf und berücksichtigt die Teamdynamik und die potenziellen Auswirkungen der Einführung von KI, wie z.B. Veränderungen in der Machtdynamik und wirtschaftliche Auswirkungen. Technische Erstellungsphase Die technische Erstellungsphase verlagert sich auf den praktischen Aspekt der KI-Entwicklung und konzentriert sich auf die Besonderheiten des Algorithmus und die damit verbundenen technischen Entscheidungen. Implementierungsphase Nach der Entwicklung wird der Algorithmus in der Implementierungsphase aus einer kontrollierten Umgebung in die reale Welt übertragen. Diese Phase ist von entscheidender Bedeutung, da sie den Algorithmus den komplexen Gegebenheiten seiner Einsatzumgebung aussetzt. Wartungsphase Die Wartungsphase schließlich befasst sich mit dem Zeitraum nach dem Einsatz des KI-Systems bis zu seiner Außerbetriebnahme. Diese Phase ist von entscheidender Bedeutung, um die anhaltende Effektivität und Relevanz des Algorithmus durch regelmäßige Updates und Wartung zu gewährleisten. In städtischen Kontexten funktionieren KI-Systeme in der Regel innerhalb eines komplexen Ökosystems, was eine proaktive Risikoerkennung und -verwaltung erforderlich macht. Die Integration von KI-Entwicklungsphasen mit lokalen Projektmanagementmethoden bietet strategische Eingriffs- und Anpassungsmöglichkeiten und stellt sicher, dass die KI-Systeme mit der städtischen Dynamik und den Herausforderungen in Einklang stehen. (Leal, et al., 2022) Etappen der Implementierung von KI-Lösungen in Smart Cities Verstehen Sie den Unterschied zwischen KI und ML für Smart Cities: Beginnen Sie damit, die Interessenvertreter über die Nuancen von KI und ML aufzuklären. Das Verständnis der Fähigkeiten dieser Technologien ist entscheidend, um herauszufinden, wie sie zur Verbesserung des städtischen Lebens eingesetzt werden können, z.B. durch die Optimierung des Verkehrsflusses oder die vorausschauende Wartung der Infrastruktur. Definieren Sie urbane Herausforderungen und Chancen: Identifizieren Sie klar die spezifischen Probleme oder Möglichkeiten in der Stadt, die KI angehen kann. Stellen Sie kritische Fragen zu den gewünschten Ergebnissen, den bestehenden Hindernissen, der Rolle der KI bei der Überwindung dieser Herausforderungen und den verfügbaren Daten zur Unterstützung dieser Bemühungen. Priorisieren Sie wertorientierte KI-Initiativen: Wählen Sie KI-Projekte auf der Grundlage ihres Potenzials, der Stadt und ihren Einwohnern greifbare Vorteile zu bringen, und konzentrieren Sie sich dabei auf kurzfristige Ziele. Dazu könnte die Verbesserung der Effizienz des öffentlichen Nahverkehrs oder die Verbesserung der energetischen Nachhaltigkeit in öffentlichen Gebäuden gehören. Bewerten Sie die Fähigkeiten und den Ansatz für die KI-Entwicklung: Beurteilen Sie, ob Sie KI-Lösungen intern entwickeln, bestehende Technologien kaufen, mit externen Partnern zusammenarbeiten oder die Entwicklung auslagern wollen, je nach den internen Fähigkeiten und strategischen Zielen der Stadt. Konsultieren Sie Smart City KI-Spezialisten: Wenden Sie sich an Fachleute, die Erfahrung mit der Anwendung von KI in städtischen Umgebungen haben. Dazu könnten akademische Forscher, Innovatoren aus dem privaten Sektor und Technologen aus anderen Smart Cities gehören. Bereiten Sie städtische Daten vor und sichern Sie sie: Organisieren und bereinigen Sie die Daten der Stadt, um sicherzustellen, dass sie für KI-Anwendungen bereit sind. Investieren Sie in robuste Sicherheitsmaßnahmen, um diese Daten unter Berücksichtigung des Datenschutzes und ethischer Erwägungen zu schützen. Beginnen Sie klein und skalieren Sie mit Bedacht: Starten Sie Pilotprojekte zu bestimmten städtischen Herausforderungen, um das Potenzial von KI zu demonstrieren. Nutzen Sie die aus diesen ersten Bemühungen gewonnenen Erkenntnisse, um die strategische Ausweitung von KI-Anwendungen in verschiedenen Bereichen der Stadt zu steuern. (Majewski, 2023)
