Generative Künstliche Intelligenz für Korruptionsbekämpfung und Integrität in der Regierung

Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) hat das Potenzial, den Kampf gegen Korruption zu revolutionieren und die Integrität in der Regierung zu stärken. Der OECD-Bericht „Generative AI for Anti-Corruption and Integrity in Government“ beleuchtet die Chancen und Herausforderungen der Nutzung von GenAI und großen Sprachmodellen (LLMs) durch Regierungsakteure, die sich der Integrität und Korruptionsbekämpfung widmen. In diesem Beitrag werden die wichtigsten Erkenntnisse des Berichts vorgestellt.

Hintergrund und Zielsetzung

Generative KI, insbesondere LLMs wie GPT-3 und GPT-4, haben die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren und menschlich anmutende Texte zu erzeugen. Diese Technologie kann genutzt werden, um Muster zu erkennen, Dokumente zu analysieren und Entscheidungen zu unterstützen. Der Bericht basiert auf einer Umfrage unter 59 Organisationen aus 39 Ländern und bietet einen Überblick über den aktuellen Stand der Nutzung von GenAI durch Integritätsakteure, einschließlich Anti-Korruptionsbehörden und oberste Rechnungskontrollbehörden.

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Chancen und Vorteile von GenAI

Automatisierung und Effizienzsteigerung: GenAI kann repetitive Aufgaben automatisieren und so die Effizienz von Integritätsakteuren erhöhen. Dies umfasst die Analyse großer Textmengen, die Priorisierung von Dokumenten und die Erkennung von Mustern, die auf Korruption hinweisen könnten.
Dokumentenanalyse und Mustererkennung: Ein Großteil der Befragten sieht den größten Nutzen von LLMs in der Dokumentenanalyse und der Erkennung von Mustern. Diese Fähigkeiten ermöglichen es, große Datenmengen zu durchsuchen und potenziell betrügerische Aktivitäten zu identifizieren.
Verbesserung interner Abläufe: LLMs können genutzt werden, um interne Prozesse zu verbessern, einschließlich der Überwachung der regulatorischen Compliance und der Schulung von Mitarbeitern.

Herausforderungen und Risiken

Technische und methodologische Herausforderungen: Viele Integritätsakteure stehen vor Herausforderungen bei der Integration von LLMs in ihre bestehenden Systeme. Dies umfasst technische Hürden, wie IT-Infrastrukturlimits und die Qualität der Daten.
Datenschutz und Sicherheit: Der Schutz sensibler Daten und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen sind zentrale Anliegen. Dies erfordert robuste Sicherheitsmaßnahmen und klare Richtlinien für den Umgang mit Daten.
Fehlende Fachkenntnisse und Ressourcen: Ein Mangel an Fachkenntnissen und finanziellen Mitteln stellt eine weitere Herausforderung dar. Viele Organisationen haben nicht die notwendigen Ressourcen, um LLMs vollständig zu implementieren oder ihre Mitarbeiter entsprechend zu schulen.
Bias und ethische Überlegungen: Die Verwendung von LLMs kann bestehende Vorurteile verstärken und zu diskriminierenden Ergebnissen führen. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass diese Systeme transparent und fair entwickelt und eingesetzt werden.

Praktische Empfehlungen

Schrittweise Einführung: Die OECD empfiehlt, GenAI zunächst in risikoarmen Prozessen zu pilotieren, bevor sie in komplexere und risikoreichere Aufgaben integriert wird. Dies ermöglicht es, Kapazitäten aufzubauen und Erfahrungen zu sammeln, ohne große Risiken einzugehen.
Entwicklung interner Kompetenzen: Investitionen in Schulungen und die Entwicklung interner Kompetenzen sind entscheidend, um die Nutzung von GenAI zu maximieren. Organisationen sollten Trainingsprogramme anbieten, die sich auf die praktischen Anwendungen von GenAI konzentrieren.
Zusammenarbeit und Partnerschaften: Die Zusammenarbeit mit Technologieunternehmen, akademischen Institutionen und anderen Regierungsbehörden kann den Zugang zu Ressourcen und Fachwissen erleichtern. Hybride Ansätze, die Open-Source-Modelle und proprietäre Technologien kombinieren, können ebenfalls von Vorteil sein.
Transparenz und Rechenschaftspflicht: Es ist wichtig, Mechanismen zur Überwachung und Bewertung von LLMs zu implementieren, um sicherzustellen, dass sie transparent und rechenschaftspflichtig sind. Dies umfasst die Entwicklung von Standards und Richtlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von GenAI.

Generative Künstliche Intelligenz im Finanzwesen

Fazit

Generative Künstliche Intelligenz bietet erhebliche Chancen für die Korruptionsbekämpfung und die Stärkung der Integrität in der Regierung. Durch die Nutzung von LLMs können Integritätsakteure ihre Effizienz steigern und tiefere Einblicke in komplexe Daten gewinnen. Gleichzeitig müssen die Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz, Bias und Ressourcen adressiert werden, um die Vorteile dieser Technologie vollständig zu nutzen. Der OECD-Bericht bietet wertvolle Einblicke und praktische Empfehlungen, um den verantwortungsvollen Einsatz von GenAI im öffentlichen Sektor zu fördern.

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Rechtsanwalt Jens Ferner (Fachanwalt für IT-Recht & Strafrecht)

Rechtsanwalt bei Anwaltskanzlei Ferner Alsdorf

Ich beschäftige mich intensiv im technologischen Bereich mit Fragen der Softwareentwicklung, KI und Robotik - nicht nur als Jurist, sondern eben auch selbst als Entwickler. In diesem Blog teile ich Inhalte vor allem rund um Robotik bzw. Roboterrecht und ergänzend zum Thema KI. Von mir werden Unternehmen im gesamten IT-Recht beraten und vertreten.