Fuzzy-Logik für ethische Normen in autonomen Systemen

Autonome Systeme, die von KI-Komponenten angetrieben werden, sind zunehmend Teil unseres Alltags und unserer Gesellschaft. Damit sie als vertrauenswürdig gelten, müssen sie ethische Prinzipien und Werte einhalten – ein Thema, das in der Forschung immer stärker in den Fokus rückt.

Ein neuer Ansatz ist die Einführung der SLEEC-Regeln (Social, Legal, Ethical, Empathetic, Cultural), die einen umfassenden Rahmen für die Darstellung ethischer und normativer Überlegungen bieten. Das vorgestellte Papier entwickelt eine logische Repräsentation dieser Regeln und zeigt, wie sie mithilfe von Test‑Score‑Semantik und Fuzzy‑Logik in das Design autonomer Systeme eingebettet werden können.

Die Wahl der Fuzzy‑Logik beruht auf der Sichtweise, dass Ethik ein Bereich von Möglichkeiten ist. Durch die Verwendung von Fuzzy‑Werten lassen sich ethische Dilemmata, die KI-Systeme begegnen können, besser lösen und Entscheidungen transparenter gestalten.

Die vorgeschlagene Methodik wird anhand einer Fallstudie veranschaulicht, die die praktische Anwendbarkeit der Kombination aus SLEEC‑Regeln, Test‑Score‑Semantik und Fuzzy‑Logik demonstriert.