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Am 17. Dezember 2021 organisierten das KAS-Büro Shanghai und das Intellisia Institute gemeinsam die vierte AECAIR International Conference in Guangzhou über „Global Governance of Artificial Intelligence with a focus on Europe and China“. Die Veranstaltung wurde hybrid durchgeführt, das heißt die europäischen Dozenten nahmen per Zoom an der Tagung teil, während die chinesischen Dozenten und über 50 chinesische Teilnehmer vor Ort in Guangzhou zusammentrafen.
Die gesamte Konferenz gliedert sich in drei Panels, die sich mit den jüngsten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) in Europa, China und anderen Weltregionen befassten. Das erste Panel widmete sich den chinesisch-deutschen KI-Kooperationsperspektiven, das zweite den KI-Landschaften in China und der EU, und das dritte dem KI-Wettbewerb zwischen China und der EU.
Panel 1: Chinesisch-deutsche KI-Kooperationsperspektiven
Im ersten Beitrag des ersten Panels plädierten Shuting Dai, PhD-Student, School of Political Science and International Relations an der Tongji-Universität, und Lilei Song, Professor und Abteilungsleiter des Europäischen Forschungszentrums an der Tongji-Universität, dafür, dass sich China und die EU im AI-Bereich enger koordinieren sollten, etwa bei der Formulierung gemeinsamer Standards. Gleichzeitig sollten China und die EU auch Mechanismen zur Förderung sowohl von relevanten Unternehmen als auch relevanten Forschern und Experten aus China und der EU schaffen, um gemeinsam neue Technologien und neue Governance-Systeme auf der Grundlage gegenseitigen Verständnisses zu entwickeln. Sie gingen davon aus, dass China und Europa ein gemeinsames Interesse an der Nutzung von KI haben, und beide Seiten eine sichere und nachhaltige gemeinsame Entwicklung von KI anstreben sollten. Daher sollten beide Seiten sich über gemeinsame Werte verständigen und gemeinsame Governance-Strategien formulieren.
Im zweiten Beitrag teilte Viktor Tuzov von der Universität Hong Kong seine Beobachtungen zur Entwicklung der Künstlichen Intelligenz in China, Russland und Deutschland. Er legte dar, dass in der EU die Investitionen in Künstliche Intelligenz derzeit bei etwa zwei Milliarden Euro liegen, was fünfmal so hoch sei wie in China. Die Investitionen in Russland liegen in diesem Bereich nur bei etwa 40 Millionen Euro. Im Hinblick auf die legislative Steuerung der Künstlichen Intelligenz stellte er fest, dass Deutschland im Wesentlichen der Logik der EU folge, die ein starkes Gewicht auf datenschutzrechtliche und ethische Fragen lege. In China, wo sich allmählich verschiedene KI-Ethikkomitees gründen, und Russland fokussiere sich die KI-Politik auf die Erreichung digitaler Souveränität. Tuzov vertrat die Ansicht, dass die Unterschiede in der KI-Entwicklung auf die unterschiedlichen Reflexionen der Innovationssysteme in den drei Länder zurückzuführen sind.
Im dritten Beitrag argumentierte Mi You, Professorin für Kunst und Wirtschaft an der Universität Kassel, dass die Anwendung von KI im Kunstbereich kaum Beachtung findet. Dabei sei Kunst oft in der Lage, vernachlässigte Probleme und Phänomene in der Gesellschaft zu reflektieren. Sie merkte an, dass einige Unternehmen schon daran arbeiten, mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz – einschließlich „machine-learning“ – Kunst- und Bildungsprojekte voranzutreiben. Diese Art von Projekten kann dazu beitragen, das öffentliche Bewusstsein für die Potentiale von KI in diesen Bereichen zu wecken. Sie argumentierte, dass Kunst oft als zweitrangig gegenüber Technologien betrachtet wird. Sie glaubt, dass Kunst und Philosophie der technologischen Entwicklungen überlegen sind und deshalb Vorrang haben sollten.
Im vierten und letzten Beitrag dieses Panels vertrat Benjamin Chiao, Dekan für Asien an der Paris School of Technology and Business und akademischer Vorsitzender der Shenzhen AI Industry Association, die Ansicht, dass die allgemeine Situation im Bereich der Künstlichen Intelligenz in China, konkret die Kombination aus Industriestandards, internationalem Diskurs und Beteiligung an internationalen Regeln, relativ schwach sei. Tonangebend seien die Vereinigten Staaten, die ihre Führungsrolle in diesem Bereich in den letzten Jahren gefestigt hätten. Die EU hat in den Jahren 2018 und 2019 mehrere Verordnungen erlassen, in denen Maßnahmen etwa zur Rechtsethikberatung vorgeschlagen wurden. Die Vereinten Nationen veröffentlichten vor kurzem ein Dokument zur Theorie und friedlichen Nutzung von Künstlicher Intelligenz. Beim letzten G20-Treffen maß der chinesische Staatspräsident Xi Jinping dem Thema Künstliche Intelligenz große Bedeutung zu und warb für Chinas Beitritt zum Digital Economy Partnership Agreement. Das chinesische Handelsministerium hat diese Idee anschließend weiterverfolgt und in diesem Kontext einige Maßnahmen ergriffen, etwa im Bereich der sicheren Datenübertragung. Chiao machte fünf konkrete Vorschläge: (1) Künstliche Intelligenz hat technische Attribute, Intelligenzattribute und internationale Attribute, daher muss Künstliche Intelligenz kombiniert werden. (2) Die internationale Zusammenarbeit muss gestärkt und Monopolbildungen müssen vermieden werden. (3) Zwischen der EU und den USA gibt es Differenzen bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz. Hier liegen Potenziale für eine Zusammenarbeit zwischen China und der EU. (4) Chinesische Führungskräfte treten für eine gemeinsame Zukunft der Menschheit ein, die China, die Vereinigten Staaten und westliche Länder umfasst. Solange China sich an dieses Prinzip hält, wird sich der Multilateralismus weiter entwickeln können. (5) Die Entwicklung von 5G hat viele neue Ökosysteme geschaffen, und Künstliche Intelligenz muss eng mit dem Internet verknüpft werden.
Panel 2: KI-Landschaften in China und der EU
Nach einer kurzen Pause ging es mit dem zweiten Panel mit dem Titel „AI Landscapes in China and the EU“ weiter. In diesem Panel berichtete Nikolaj Moesgaard, Gründer und Partner von Impact Intelligence, erstmals über seine Forschung zur Entwicklung der künstlichen Intelligenz in China. Anhand quantitativer Recherchen fand er heraus, dass China bei Veröffentlichungen zu KI-Themen in internationalen Zeitschriften vor allen anderen Nationen liegt, und dass in China in den letzten Jahren die meisten Patente auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz angemeldet worden sind. Patentanmelder kommen sowohl von professionellen Forschungseinrichtungen als auch von chinesischen Unternehmen, und ihre Wachstumsrate und Gesamtzahl sind sehr groß. Die Ethik der künstlichen Intelligenz wird hauptsächlich in akademischen und politischen Kreisen diskutiert. China hat auch internationale Arbeitsgruppen gebildet, um ethische Fragen zu erörtern, und es wird viel Arbeit in diesem Bereich geleistet. Zudem erhält China in zunehmendem Maße Investitionen im Bereich Künstlichen Intelligenz.
Im zweiten Beitrag dieses Panels berichtete Jason Chumtong, Policy Advisor Artificial Intelligence der Konrad-Adenauer-Stiftung, über aktuelle KI-Entwicklungen in Europa. Aus seiner Sicht habe Europa in vielen KI-Bereichen derzeit den Anschluss verloren. Das Problem in Europa sei, dass es nicht genug unternehmensgeführte Forschung gibt, weil der Kommerzialisierungsprozess nicht sehr weit entwickelt ist. Gleichzeitig stellte er fest, dass für Europa viel mehr in Talente investieren müsste, um Ingenieure und Techniker im Bereich Künstliche Intelligenz auszubilden, wie sie der Markt erfordert. Zudem berichtete er darüber, wie Künstliche Intelligenz auf EU-Ebene geregelt wird. Die EU teilt Risiken für die Planung in vier Ebenen ein: inakzeptables Risiko, hohes Risiko, begrenztes Risiko und minimales Risiko. Diese Methode erscheint einfach und übersichtlich, birgt aber auch viele Probleme. Zum Beispiel ist die Definition nicht klar genug, die Abstufung dieser Art von Risiko erscheint ungenau und kann in diesem Fall einer konkreten Umsetzung in der Praxis im Wege stehen. Ein weiteres Beispiel ist die veraltete Regulierung. Die Technologie im Bereich der Künstlichen Intelligenz entwickelt sich so schnell, dass die Regulierung immer hinterherhinkt.
Im dritten Beitrag kam Chun-Kit Cheuk, PhD-Kandidat der City University of Hongkong, zur Diskussion auf die Idee der Governance zurück. Seiner Ansicht nach verfolgen verschiedene Länder unterschiedliche Governance-Pfade. In den USA ist 2021 ein KI-Büro eingerichtet worden, dass bereits drei KI-Bundesgesetze formuliert hat; zudem gibt es in vielen Städten eigene Gesetze und Verordnungen. In der EU sind die Regelungen zu KI-Management und -Governance relativ einheitlich. Die Europäische Union hat EU-weit gemeinsame Gesetze und Regelungen formuliert, die in allen Mitgliedsstaaten umgesetzt wurden. Das EU-KI-Gesetz ist verbindlich und muss eingehalten werden. In China hat das chinesische Ministerium für Wissenschaft und Technologie Leitlinien herausgegeben, die es an die zuständigen Wissenschafts- und Technologiegremien und -verbände gesendet hat. Obwohl diese Leitlinien nicht rechtlich bindend sind, geben sie Unternehmen eine hilfreiche Orientierung. Unternehmen versuchen, sich an diese und andere Regeln zu halten, und einige große Unternehmen, darunter Huawei, haben angekündigt, sie verbindlich einzuhalten.
Panel 3: Zum KI-Wettbewerb zwischen China und der EU
Im dritten Panel „Realities and fictions of AI competition between China and the EU“ stellte zunächst Maximilian Mayer, Professor am Center for Advanced Security, Strategic and Integration Studies an der Universität Bonn, seine Forschung zu internationalen digitalen Abhängigkeiten vor. Er und sein Team haben anhand von kumulierten Daten aus den Jahren 2010-2019 analysiert, dass viele Länder großen digitalen Abhängigkeiten unterliegen. In den letzten zehn Jahren haben China, Südkorea, die Vereinigten Staaten, Russland und Kenia ihre digitale Abhängigkeit insgesamt verringert. Darüber hinaus spie-gelt die Lücke in der Autonomie die großen weltweiten Trends wider: Nur China und Südkorea können die Lücke in der Datenautonomie mit den Vereinigten Staaten verringern, während die durchschnittliche Abhängigkeitssituation anderer Länder, insbesondere der Länder der Europäischen Union, zu den Vereinigten Staaten zugenommen hat. Laut Ihrer Forschung sind viele Länder nicht nur in großem Maße von der amerikanischen, sondern auch der chinesischen Informationsinfrastruktur abhängig. Seit dem Jahr 2017 hat die Abhängigkeit Chinas von den Vereinigten Staaten, die weiterhin die KI-Führungsmacht sind, abgenommen, während sich analog die Abhängigkeit der USA von China erhöht hat. Aus ihren Forschungen geht hervor, dass die meisten Länder in Bezug auf die digitale Abhängigkeit als sehr anfällig bezeichnet werden können, das heißt, ihre digitale Abhängigkeit von anderen Ländern ist sehr groß. Mayer geht davon aus, dass sich diese Kluft in Zukunft weiter vergrößern wird, insbesondere bei Halbleitern, Künstlicher Intelligenz, Quantencomputing und neuen Daten- und Digitaltechnologien. Nur China und Südkorea können ihre allgemeine Abhängigkeit und ihren Abstand zu den Vereinigten Staaten verringern. Japans Rückschritt in der digitalen Autonomie ist sehr deutlich. Die meisten Länder sind doppelt digital abhängig. Einerseits hängt die Informationsinfrastruktur von den Vereinigten Staaten ab, während der Informations- und Kommunikationshandel von China abhängt. Mayer ist der Auffassung, dass eine Entkopplung zu hohen Kosten führen würde.
Die zweite Dozentin dieses Panels, Yishu Mao, Predoctoral Fellow am Max-Planck-Institut für Wissenschaftsgeschichte, stellte ebenfalls eine eigene empirische Studie vor. Für diese Studie suchte sie nach Diskussionen über Künstliche Intelligenz auf zwei Social-Media-Plattformen in China, WeChat und Zhihu. Ihre Ergebnisse sind: (1) Chinesische Bürger sind in den sozialen Medien sehr aktiv. Zwar gibt es einige staatliche Richtlinien und andere Einschränkungen, aber die Beteiligung der Bevölkerung ist immer noch sehr hoch. (2) Sowohl bei WeChat als auch Zhihu wird die Ethik der KI aus einer sehr philosophischen Perspektive diskutiert. Etwa 65% der Diskussionen bei Zhihu sind sehr abstrakt und werden aus geisteswissenschaftlicher oder maschinenethischer Perspektive diskutiert. Thematisch liegt der Fokus auf den Themen Arbeit und Beschäftigung. Auf WeChat werden Diskussionen in KI-Bereichen wie öffentliche Meinung, medizinische Versorgung und Transport diskutiert. In Bezug auf die Bewertung der KI-Technologie stehen die Bewertung der Risiken der KI für den Einzelnen und die gesamte Gesellschaft im Fokus. (3) Sie fand heraus, dass 70% der Artikel zu KI als neutral zu bewerten sind. 20% der Artikel behandeln philosophische Fragen. (4) Die Entwicklung der KI-Technologie in der chinesischen Gesellschaft wird auch eine Reihe von Bedenken aufwerfen, ähnlich denen in Europa und Amerika, wie Datenschutz und andere Probleme, aber gleichzeitig wird es auch Bedenken geben, wie die technologischen Entwicklungen und Innovationen geschützt werden können. Jüngst hat die chinesische Regierung einige Maßnahmen er-griffen, um Verstöße im Bereich Wissenschaft und Technologie zu ahnden. (5) Im Vergleich zu einigen europäischen und amerikanischen Ansichten ist die Einstellung der Chinesen gegenüber KI im Allgemeinen relativ positiv. Der Grund für die relativ hohe Akzeptanz von KI bei der chinesischen Bevölkerung mag darin liegen, dass Chinas soziale Entwicklung und Veränderungen relativ schnell voranschreiten und die soziale Wettbewerbsfähigkeit relativ groß ist.
Jay Tuck, ein amerikanisch-deutscher Journalist, der dritte Dozent dieses Panels, verwendete das Beispiel des Kampfpiloten im Film „Top Gun“, um zu veranschaulichen, dass KI-Kampfpiloten möglicherweise bereits mächtiger sind als die besten menschlichen Kampfpiloten, weil die Kapazität des menschlichen Gehirns begrenzt ist. Aus diesem Grund glaubt er, dass die Künstliche Intelligenz den Menschen bereits jetzt in einigen Bereichen übertroffen hat. Dafür gibt es jetzt schon viele Beispiele, etwa aus der Medizin, der Wirtschaft und dem Militär. Er glaubt, dass man sich auf der Grundlage der Annahme, dass Künstliche Intelligenz den Menschen teilweise schon übertrifft, keine allzu großen Sorgen über die Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz auf die Beschäftigungsquote machen muss, da Künstliche Intelligenz uns nur dazu bringt, besser zu arbeiten, und es den Menschen zu ermöglichen, sich weniger auf Routinearbeiten, sondern mehr auf wichtige Arbeiten zu konzentrieren. Beispielsweise brauchen Patienten im medizinischen System mehr Pflege. Künstliche Intelligenz kann Ärzten und Pflegern bei Verwaltungs- und Routinearbeiten unterstützen, damit Ärzte und Pfleger mehr Zeit haben, sich um die Patienten zu kümmern.
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