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„Trust in AI Index“ SAS startet Index für das Meinungsklima rund um KI

Von Martin Hensel |

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Der Analytics-Spezialist SAS hat mit dem „Trust in AI Index“ einen Indikator zur Vertrauenswürdigkeit von KI vorgestellt. Der Index soll zeigen, wie sich die Beurteilung von Künstlicher Intelligenz in der Öffentlichkeit entwickelt.

Der „Trust in AI Index“ steht bei 51, was einer neutralen Position mit leicht positiver Tendenz entspricht.
Der „Trust in AI Index“ steht bei 51, was einer neutralen Position mit leicht positiver Tendenz entspricht.
(Bild: SAS)

Die erste Erkenntnis des neu geschaffenen „Trust in AI Index“: KI wird in den Medien im Schnitt weitgehend neutral beurteilt. Dies ist laut SAS angesichts des kontroversen Themas überraschend. KI wird oft als Wettbewerbsfaktor und Hoffnungsträger, aber auch als Arbeitsplatzgefährder und Sicherheitsrisiko gesehen.

Der Index entsteht vollautomatisch aus Beiträgen deutschsprachiger Qualitätsmedien und Tweets. Die Datenbasis umfasst aktuell rund 50.000 Artikel und 225.000 Tweets seit Anfang 2019. Ihre Analyse erfolgt mit Text- und Sentiment-Analytics auf der Cloud-basierten Plattform SAS Viya. Da dem Index keine Fragestellung zugrunde liegt, ist die Auswertung ergebnisoffen und frei von Vorurteilen („bias“).

Repräsentative Aussagen ermitteln

SAS aktualisiert den Index im Monatsrhythmus. Im August kam demnach KI rund 1.250 mal in den Medien zur Sprache, was gegenüber dem Vormonat einem Einbruch von rund 40 Prozent entspricht. Der durchschnittliche Score sank leicht um fünf Prozent auf 51. Dies entspricht einer neutralen Beurteilung mit leichter positiver Tendenz. Ein Wert von 0 entspräche einer ausschließlich negativen Darstellung, die 100 wäre eine völlig positive Berichterstattung.

„Eine anspruchsvolle Aufgabe bei diesem Projekt bestand darin, eine Datenbasis zu schaffen, die repräsentative Aussagen zulässt – das erfordert besondere Sorgfalt bei der Datenbereinigung und -aufbereitung. Eine weitere Herausforderung bei der Berechnung des Index sind zum Beispiel ironische Aussagen, die ein Algorithmus bei sehr kurzen Äußerungen wie Tweets nicht immer zuverlässig erkennt“, erklärt Moritz Rüsch, Senior Consultant Analytics von SAS DACH.

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