Künstliche Intelligenz mit Verantwortung

Nachhaltigkeit, Menschzentrierung, Interdisziplinarität: Das Forschungsnetzwerk SAIL – „Sustainable Life-cycle of Intelligent Socio-Technical Systems“ – hat vier Jahre lang die Universitäten Bielefeld und Paderborn sowie die Hochschule Bielefeld und die Technische Hochschule OWL in der Forschung vereint. Wie KI robuster, verständlicher und nützlicher wird, zeigen die Projekte des Netzwerks.

Wie forscht man an KI, die wirklich für Menschen funktioniert – langfristig, energieeffizient und gesellschaftlich verantwortungsvoll? Diese Frage stand im Mittelpunkt von SAIL, finanziert vom Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes NRW. Fast vier Jahre lang arbeiteten Forschende aus Technik-, Sozial- und Geisteswissenschaften sowie Medizin an den vier OWL-Hochschulen gemeinsam an Grundlagenfragen der KI, an gesellschaftlichen Auswirkungen sowie an konkreten Anwendungen in Industrie und Gesundheitswesen.

Für den Wissenschaftsstandort Campus OWL war das Netzwerk, das im Juli endet, ein wichtiger Impuls: Es bündelte die KI-Kompetenzen der vier Hochschulen institutionenübergreifend, ermöglichte Kooperationen, die im Alleingang nicht entstanden wären, und schuf damit eine Grundlage, auf der die Region auch künftig sichtbar bleibt.

Was „nachhaltige KI“ wirklich bedeutet

Was bedeutet es, KI nachhaltig zu bauen? Für SAIL geht die Antwort weit über Energieeffizienz hinaus. „Eine Anwendung, die einmal entwickelt wird und dann nicht mehr funktioniert, sobald sich Betriebsabläufe ändern, ist nicht nachhaltig“, erklärt Dr. Ole Pütz, Koordinator des Netzwerks. SAIL setzte dabei auch auf Verfahren, die mit weniger Daten und Rechenleistung auskommen – denn große Sprachmodelle sind für viele Anwendungen schlicht überdimensioniert.

Professorin Dr. Barbara Hammer, Leiterin des SAIL Projekts und Professorin für Maschinelles Lernen an der Universität Bielefeld – hier auch im Fokusbereich FAITH aktiv –, bringt es auf den Punkt: „Es ist ein Gebot der gesellschaftlichen Verantwortung, nachhaltig zu denken. KI sollte zur Lösung von gesellschaftlichen Problemen beitragen und diese nicht verschärfen.“

Wie nachhaltige KI konkret aussieht

Die Bandbreite der Projekte zeigt, wie weit SAIL gedacht hat. Ein Projekt aus Hammers Gruppe koppelt physikalische Gesetze mit neuronalen Netzen, um konvektive Strömungen schneller und zuverlässiger zu simulieren – relevant für Klimamodelle, industrielle Prozesse und Energieanwendungen wie Fernwärme. „Wenn man kein fachspezifisches Wissen einbaut, empfiehlt das System im schlimmsten Fall physikalisch Unmögliches“, sagt Hammer. Erst die enge Zusammenarbeit zwischen der Physik, der Ingenieurswissenschaft und der Informatik ermöglichte Ansätze, die keine Disziplin allein entwickelt hätte.

Pütz und ein Team von Forschenden nutzten Large Language Models, um Bundestagsprotokolle von der Nachkriegszeit bis heute auszuwerten: Zum ersten Mal lässt sich auf Basis großer Datenmengen belegen, dass anti-solidarische Positionen gegenüber Migrantinnen und Migranten im Bundestag in den vergangenen Jahren erstmals häufiger vertreten werden als solidarische – ein Befund, der politische Debatten auf ein empirisches Fundament stellt. „Das Entscheidende ist, dass man Trends jetzt nicht nur an Einzelaussagen festmacht, sondern fundiert auf Basis von Daten beurteilen kann“, so Pütz.

Im Gesundheitswesen entstanden unter anderem ein System zur automatischen Erkennung falsch etikettierter Blutproben (TH OWL) sowie ein Projekt zu KI-gestützter Pflegebett-Robotik (HSBI) – beides Anwendungen, bei denen Fehler unmittelbare Folgen für Menschen haben können.

Clarissa Sabrina Arlinghaus von der Universität Bielefeld wies im Rahmen einer SAIL-Kooperation experimentell nach, dass ChatGPT in Personalentscheidungen hochgradig beeinflussbar ist: Bei acht abweichenden Gegenstimmen schwenkte das Modell zu 99,9 Prozent um. Das zeigt, dass KI keine neutrale, außenstehende Instanz ist – sie reagiert sensibel auf soziale Hinweise und passt ihre Urteile an wahrgenommene Mehrheitsmeinungen an. Diese Anfälligkeit gilt dabei nicht nur für Gruppenentscheidungen, sondern bereits für die Eins-zu-eins-Interaktion. Wer KI in Entscheidungsprozesse einbezieht, sollte ihr daher keine menschlichen Vorab-Meinungen mitteilen – sonst liefert sie kein eigenständiges Urteil mehr.

Was all diese Projekte verbindet: Sie nutzen KI nicht als Selbstzweck, sondern als Werkzeug – eines, das man verstehen, hinterfragen und kontrollieren können muss.

Was bleibt – Strukturen für die Zukunft

Die Förderung läuft im Juli 2026 aus – die Zusammenarbeit nicht. Das Joint Artificial Intelligence Institute (JAII), das bislang die Universitäten Bielefeld und Paderborn verband, wurde um HSBI und TH OWL erweitert und gibt den gemeinsamen Aktivitäten eine dauerhafte institutionelle Heimat.

Noch bedeutsamer: Die OWL-Hochschulen sind jetzt Teil der ELLIS Unit NRW. ELLIS – das European Laboratory for Learning and Intelligent Systems – ist eines der renommiertesten europäischen KI-Forschungsnetzwerke. Die neue NRW-Unit ist eine von europaweit nur sieben neuen Einheiten und die erste, die die KI-Forschungsstärke eines gesamten Bundeslandes bündelt.

Für den Campus OWL bedeutet das einen direkten Draht in die europäische Spitzenforschung – und die Chance, als KI-Standort dauerhaft über die Region hinaus wahrgenommen zu werden. Vier Jahre SAIL haben dafür die Strukturen, die Netzwerke und nicht zuletzt die Ergebnisse geliefert. „Wir wollen NRW als KI-Standort weiter stärken“, sagt Pütz. Für Hammer ist das Ziel klar: KI für Menschen – offen, vertrauenswürdig und gesellschaftlich wirksam.