Die Gerechtigkeitspartei

Arabische Übersetzung am Ende. الترجمة العربية موجودة أدناه.

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst keine Science-Fiction mehr, sondern eine Schlüsseltechnologie des 21. Jahrhunderts, die alle Lebensbereiche durchdringt und grundlegend verändert. Von der medizinischen Diagnostik über die industrielle Produktion bis hin zur öffentlichen Verwaltung – KI-Systeme sind dabei, die Art und Weise zu revolutionieren, wie wir arbeiten, kommunizieren und Entscheidungen treffen. Für Deutschland als exportorientierte Industrienation stellt sich dabei die existenzielle Frage: Können wir im internationalen Wettbewerb mithalten, oder drohen wir den Anschluss an führende KI-Nationen zu verlieren?

Die strategische Bedeutung von KI für Politik, Wirtschaft und Gesellschaft

Die Bedeutung Künstlicher Intelligenz für die wirtschaftliche Entwicklung kann kaum überschätzt werden. Laut einer Studie von PwC könnte KI bis 2030 weltweit einen wirtschaftlichen Mehrwert von 15,7 Billionen US-Dollar generieren (1). Für Deutschland prognostiziert das Institut der deutschen Wirtschaft (IW) ein zusätzliches Wachstumspotenzial von bis zu 160 Milliarden Euro jährlich durch den verstärkten Einsatz von KI-Technologien (2). Diese Zahlen verdeutlichen: KI ist nicht nur eine technologische Innovation, sondern ein entscheidender Wettbewerbsfaktor für die Zukunftsfähigkeit ganzer Volkswirtschaften.

Im politischen Bereich eröffnet Künstliche Intelligenz neue Möglichkeiten der Bürgerbeteiligung, der Verwaltungsmodernisierung und der evidenzbasierten Politikgestaltung. Gleichzeitig wirft sie fundamentale Fragen nach Datenschutz, algorithmischer Gerechtigkeit und demokratischer Kontrolle auf. Der Einsatz von KI in Bereichen wie der Strafverfolgung, der Sozialverwaltung oder bei Asylverfahren birgt erhebliche Risiken für Grundrechte und soziale Gerechtigkeit, wenn diese Systeme diskriminierende Muster reproduzieren oder intransparent operieren (3).

Gesellschaftlich steht die Arbeitswelt vor einem tiefgreifenden Umbruch. Das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) geht davon aus, dass in Deutschland bis 2035 rund 1,5 Millionen Arbeitsplätze durch Automatisierung und KI wegfallen könnten, während gleichzeitig neue Beschäftigungsmöglichkeiten entstehen (4). Diese Transformation erfordert massive Investitionen in Bildung, Weiterqualifizierung und soziale Absicherung, um gesellschaftliche Verwerfungen zu vermeiden.

Deutschlands Position im internationalen Vergleich

Im globalen KI-Wettbewerb zeigt sich ein deutliches Gefälle. Die USA und China dominieren sowohl bei Forschungsoutput als auch bei der Entwicklung kommerzieller KI-Anwendungen. Nach dem Global AI Index 2024 belegt Deutschland Platz 6 weltweit, deutlich hinter den USA (Platz 1), China (Platz 2), Großbritannien (Platz 3), Israel (Platz 4) und Kanada (Platz 5) (5).

Besonders gravierend ist der Rückstand bei Risikokapitalinvestitionen. Während 2023 in den USA rund 67 Milliarden US-Dollar und in China etwa 13 Milliarden US-Dollar in KI-Start-ups investiert wurden, waren es in Deutschland lediglich 2,4 Milliarden Euro (6). Diese Finanzierungslücke erschwert es deutschen Unternehmen, im Bereich der großen KI-Modelle und der rechenintensiven Anwendungen mit internationalen Giganten wie OpenAI, Google oder Alibaba zu konkurrieren.

Ein weiteres strukturelles Problem ist der Mangel an KI-Fachkräften. Laut einer Studie des Digitalverbands Bitkom fehlten 2024 in Deutschland rund 149.000 IT-Fachkräfte, davon etwa 20.000 mit KI-Spezialisierung (7). Gleichzeitig wandern hochqualifizierte Forschende und Entwickler ins Ausland ab, wo sie bessere Gehälter, modernere Infrastruktur und dynamischere Start-up-Ökosysteme vorfinden.

Stärken und Schwächen des deutschen KI-Ökosystems

Deutschland verfügt durchaus über bedeutende Stärken im KI-Bereich. Die deutsche Forschungslandschaft mit Institutionen wie dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), dem Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme oder den Fraunhofer-Instituten genießt international hohes Ansehen. Besonders in der anwendungsorientierten KI, etwa im Bereich der Produktionsoptimierung, der Qualitätssicherung oder der Robotik, sind deutsche Unternehmen Weltspitze (8).

Die starke industrielle Basis, insbesondere der Automobilsektor, der Maschinenbau und die chemische Industrie, bietet erhebliche Anwendungspotenziale für KI-Technologien. Konzerne wie Siemens, Bosch oder SAP investieren mittlerweile Milliarden in eigene KI-Entwicklungen und -Anwendungen (9). Zudem hat die Bundesregierung 2018 die "KI-Strategie der Bundesregierung" verabschiedet, die mit zunächst drei, später aufgestockt auf fünf Milliarden Euro bis 2025 die KI-Förderung intensivieren sollte (10).

Dennoch überwiegen die strukturellen Schwächen. Die Fragmentierung der Forschungslandschaft, bürokratische Hürden bei der Unternehmensgründung, restriktive Datenschutzregelungen ohne ausreichende Rechtsklarheit und eine risikoaverse Innovationskultur bremsen die Entwicklung. Während in den USA und China große Technologiekonzerne massive Datenmengen sammeln und für das Training von KI-Modellen nutzen können, kämpfen europäische Unternehmen mit regulatorischen Unsicherheiten und fragmentierten Datenmärken (11).

Besonders problematisch ist der Mangel an Rechenkapazitäten. Moderne KI-Modelle, insbesondere große Sprachmodelle wie GPT-4 oder Claude, erfordern enorme Rechenleistung. Deutschland verfügt über vergleichsweise wenige Hochleistungsrechenzentren und Zugang zu den für KI-Training notwendigen spezialisierte Grafikprozessoren (GPUs). Dies führt dazu, dass deutsche Forschende und Unternehmen auf ausländische Cloud-Infrastrukturen angewiesen sind (12).

Regulierung als Innovationstreiber oder -bremse?

Mit der EU-KI-Verordnung (AI Act), die im August 2024 in Kraft getreten ist und bis 2026 vollständig umgesetzt werden soll, hat Europa weltweit erstmals einen umfassenden Rechtsrahmen für Künstliche Intelligenz geschaffen (13). Die Verordnung kategorisiert KI-Systeme nach Risikoklassen und stellt besonders für Hochrisiko-Anwendungen strenge Anforderungen an Transparenz, Dokumentation und menschliche Aufsicht.

Dieser regulatorische Ansatz ist grundsätzlich zu begrüßen, da er notwendige Leitplanken für den Schutz von Grundrechten und die Vermeidung diskriminierender Algorithmen setzt. Allerdings besteht die Gefahr, dass die Regulierung innovationshemmend wirkt, wenn sie nicht mit gezielter Förderung und Rechtssicherheit verbunden wird. Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) könnten durch die Compliance-Anforderungen überfordert werden, während große US-amerikanische und chinesische Konzerne die Ressourcen haben, diese Auflagen zu erfüllen (14).

Entscheidend wird sein, ob es gelingt, einen "dritten Weg" zwischen dem weitgehend unregulierten US-Modell und dem staatlich kontrollierten chinesischen Ansatz zu etablieren – eine KI-Entwicklung, die sowohl innovativ als auch wertebasiert ist, die wirtschaftlichen Nutzen schafft, ohne soziale und ethische Standards zu opfern.

Die soziale Dimension: Gewinner und Verlierer der KI-Transformation

Die gesellschaftlichen Auswirkungen von KI sind ambivalent und ungleich verteilt. Während hochqualifizierte Fachkräfte in der IT-Branche, im Management oder in kreativen Berufen von KI profitieren können – etwa durch Produktivitätssteigerungen und die Automatisierung von Routineaufgaben –, drohen Beschäftigten in Bereichen wie der Sachbearbeitung, der Logistik oder der einfachen Produktion erhebliche Einkommens- und Beschäftigungsverluste (15).

Eine Studie der Bertelsmann Stiftung zeigt, dass vor allem Frauen, Geringqualifizierte und Beschäftigte in Ostdeutschland überproportional von KI-bedingten Arbeitsplatzveränderungen betroffen sein könnten (16). Dies könnte bestehende soziale Ungleichheiten verschärfen und neue Formen der digitalen Spaltung schaffen.

Besonders prekär ist die Situation im Niedriglohnsektor. Während über den Einsatz von KI in hochbezahlten Berufen intensiv diskutiert wird, findet die Überwachung und Steuerung von Beschäftigten in Lagerhallen, Callcentern oder in der Paketzustellung durch algorithmische Management-Systeme oft im Verborgenen statt. Diese Systeme kontrollieren Arbeitsabläufe in Echtzeit, setzen Beschäftigte unter permanenten Leistungsdruck und beschränken ihre Autonomie erheblich (17).

Hinzu kommen Fragen der Haftung und Verantwortung. Wenn eine KI-gestützte medizinische Diagnose fehlerhaft ist, ein autonomes Fahrzeug einen Unfall verursacht oder ein algorithmisches Bewertungssystem eine Person diskriminiert – wer trägt dann die Verantwortung? Die bestehenden Rechtssysteme sind auf diese Fragen nur unzureichend vorbereitet (18).

Handlungsempfehlungen für eine sozial gerechte KI-Politik

Um Deutschlands Position im internationalen KI-Wettbewerb zu stärken und gleichzeitig soziale Gerechtigkeit zu wahren, bedarf es eines umfassenden politischen Ansatzes:

Erstens müssen die öffentlichen Investitionen in KI-Forschung und -Infrastruktur massiv erhöht werden. Die bisherigen fünf Milliarden Euro reichen nicht aus, um mit den USA oder China mitzuhalten. Notwendig sind Investitionen in Höhe von mindestens 20 bis 30 Milliarden Euro über die nächsten zehn Jahre, fokussiert auf Hochleistungsrechenzentren, die Ausbildung von Fachkräften und die Grundlagenforschung (19).

Zweitens braucht es eine radikale Vereinfachung und Beschleunigung von Gründungs- und Innovationsprozessen. Bürokratische Hürden müssen abgebaut, steuerliche Anreize für KI-Investitionen geschaffen und der Zugang zu Risikokapital erleichtert werden. Dabei sollten insbesondere KMU und Start-ups unterstützt werden, um die Innovationsbasis zu verbreitern.

Drittens muss die Aus- und Weiterbildung systematisch auf die KI-Transformation ausgerichtet werden. Dies bedeutet nicht nur mehr Informatik-Studiengänge, sondern eine breite digitale Grundbildung in allen Bildungsstufen sowie massive Investitionen in die berufliche Weiterbildung. Beschäftigte, deren Tätigkeiten durch KI wegfallen, benötigen rechtliche Ansprüche auf Qualifizierung und soziale Absicherung während der Übergangszeit (20).

Viertens müssen die Rechte von Beschäftigten in Bezug auf algorithmische Management-Systeme gestärkt werden. Betriebsräte benötigen umfassende Mitbestimmungsrechte bei der Einführung von KI-Systemen, Beschäftigte ein Recht auf Transparenz bezüglich der sie betreffenden algorithmischen Entscheidungen und wirksame Beschwerde- und Korrekturmechanismen (21).

Fünftens bedarf es einer konsequenten Durchsetzung des Diskriminierungsschutzes bei KI-Anwendungen. Algorithmen dürfen nicht bestehende Ungleichheiten verfestigen oder verstärken. Notwendig sind unabhängige Prüfstellen, die KI-Systeme in kritischen Anwendungsbereichen auf Diskriminierung und Bias testen, sowie verschärfte Haftungsregeln für Betreiber diskriminierender Systeme (22).

Sechstens sollte Deutschland eine Vorreiterrolle bei der Entwicklung von Open-Source-KI einnehmen. Offene, transparent entwickelte und gemeinnützig betriebene KI-Modelle können eine Alternative zu den proprietären Systemen der großen Tech-Konzerne bilden und demokratische Kontrolle ermöglichen. Die öffentliche Hand sollte verstärkt auf Open-Source-Lösungen setzen und deren Entwicklung fördern (23).

Fazit: KI als Gestaltungsaufgabe

Künstliche Intelligenz ist keine unausweichliche Naturgewalt, sondern eine Technologie, deren Entwicklung und Einsatz politisch gestaltbar ist. Die entscheidende Frage lautet nicht, ob Deutschland im KI-Wettbewerb mithalten kann, sondern wie wir KI-Technologien so entwickeln und einsetzen, dass sie dem Gemeinwohl dienen, Arbeitsplätze sichern statt vernichten, Ungleichheiten verringern statt vergrößern und demokratische Werte stärken statt untergraben.

Deutschland hat das wissenschaftliche Potenzial, die industrielle Basis und die gesellschaftliche Innovationskraft, um im Bereich der Künstlichen Intelligenz eine führende Rolle einzunehmen – allerdings nur, wenn die Politik jetzt entschlossen handelt. Dies erfordert mutige Investitionen, den Abbau bürokratischer Hemmnisse, eine konsequente Förderung von Bildung und Qualifizierung sowie einen klaren Ordnungsrahmen, der Innovation ermöglicht und gleichzeitig soziale Verwerfungen verhindert.

Die Gerechtigkeitspartei – Team Todenhöfer steht für eine KI-Politik, die technologischen Fortschritt und soziale Gerechtigkeit zusammendenkt. Wir lehnen einen entfesselten KI-Kapitalismus ebenso ab wie technologiefeindlichen Stillstand. Stattdessen setzen wir uns ein für eine gemeinwohlorientierte KI-Entwicklung, die auf öffentlicher Infrastruktur, demokratischer Kontrolle und der Stärkung von Arbeitnehmerrechten basiert. Nur so kann Deutschland die Chancen der KI-Revolution nutzen, ohne ihre Risiken zu unterschätzen.

Quellenverzeichnis

(1) PwC (2017): Sizing the prize: What's the real value of AI for your business and how can you capitalise? https://www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf

(2) Institut der deutschen Wirtschaft (2023): Künstliche Intelligenz in Deutschland: Potenziale und Herausforderungen. IW-Report 48/2023.

(3) AlgorithmWatch (2024): Automatisierte Entscheidungssysteme in der öffentlichen Verwaltung: Risiken für Grundrechte und Rechtsstaatlichkeit. Berlin.

(4) Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (2023): Die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf den deutschen Arbeitsmarkt. IAB-Forschungsbericht 8/2023.

(5) Tortoise Media (2024): The Global AI Index 2024. https://www.tortoisemedia.com/intelligence/global-ai/

(6) OECD (2024): OECD AI Policy Observatory: Venture capital investments in AI. Paris.

(7) Bitkom (2024): IT-Fachkräftemangel in Deutschland 2024. Bitkom Research, Berlin.

(8) Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (2024): Jahresbericht 2023. Kaiserslautern/Saarbrücken.

(9) Bundesverband der Deutschen Industrie (2023): KI in der deutschen Industrie: Investitionen und Anwendungsfelder. BDI, Berlin.

(10) Bundesregierung (2018, aktualisiert 2020): Strategie Künstliche Intelligenz der Bundesregierung. Berlin.

(11) Europäische Kommission (2023): Study on the economic impact of Artificial Intelligence in Europe. Brussels.

(12) Wissenschaftsrat (2024): Empfehlungen zur Digitalen Infrastruktur für KI-Forschung. Köln.

(13) Europäische Union (2024): Verordnung (EU) 2024/1689 über Künstliche Intelligenz (KI-Verordnung). Amtsblatt der Europäischen Union L 1689.

(14) Stiftung Neue Verantwortung (2024): Der EU AI Act: Chancen und Risiken für Innovation in Europa. Berlin.

(15) McKinsey Global Institute (2023): The future of work in Germany: Automation, employment, and productivity. Frankfurt.

(16) Bertelsmann Stiftung (2024): Wer verliert, wer gewinnt? Soziale Auswirkungen von KI auf dem deutschen Arbeitsmarkt. Gütersloh.

(17) Hans-Böckler-Stiftung (2023): Algorithmisches Management: Überwachung und Kontrolle am digitalen Arbeitsplatz. Düsseldorf.

(18) Bundestag (2023): Bericht der Enquete-Kommission "Künstliche Intelligenz – Gesellschaftliche Verantwortung und wirtschaftliche, soziale und ökologische Potenziale". Drucksache 19/23700.

(19) Expertenkommission Forschung und Innovation (2024): Gutachten zu Forschung, Innovation und technologischer Leistungsfähigkeit Deutschlands 2024. Berlin.

(20) Institut Arbeit und Qualifikation (2023): Weiterbildung in der digitalen Transformation: Herausforderungen und Handlungsbedarfe. IAQ-Report 2023-08, Universität Duisburg-Essen.

(21) Deutscher Gewerkschaftsbund (2024): Künstliche Intelligenz und Mitbestimmung: Anforderungen an eine arbeitnehmerorientierte KI-Regulierung. Berlin.

(22) Deutsches Institut für Menschenrechte (2023): Algorithmen und Diskriminierung: Menschenrechtliche Anforderungen an KI-Systeme. Berlin.

(23) Zivilgesellschaftliche Plattform Digitalisierung und Gemeinwohl (2024): Open Source KI: Chancen für demokratische Kontrolle und digitale Souveränität. Berlin.

الذكاء الاصطناعي: مكانة ألمانيا في المنافسة العالمية والتحديات الاجتماعية والسياسية

لم يعد الذكاء الاصطناعي ضربًا من الخيال العلمي، بل أصبح تقنية أساسية في القرن الحادي والعشرين، تتغلغل في جميع مناحي الحياة وتُحدث فيها تغييرات جذرية. فمن التشخيص الطبي إلى الإنتاج الصناعي والإدارة العامة، تُحدث أنظمة الذكاء الاصطناعي ثورة في أساليب عملنا وتواصلنا واتخاذ قراراتنا. وبالنسبة لألمانيا، كدولة صناعية مُصدِّرة، يطرح هذا الأمر تساؤلًا وجوديًا: هل نستطيع مواكبة المنافسة الدولية، أم أننا مُعرَّضون لخطر التخلف عن الدول الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي؟

الأهمية الاستراتيجية للذكاء الاصطناعي في السياسة والأعمال والمجتمع

لا يُمكن المُبالغة في أهمية الذكاء الاصطناعي للتنمية الاقتصادية. فبحسب دراسة أجرتها شركة برايس ووترهاوس كوبرز (PwC)، يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يُولِّد قيمة اقتصادية مُضافة تُقدَّر بـ 15.7 تريليون دولار أمريكي على مستوى العالم بحلول عام 2030 . أما بالنسبة لألمانيا، فيتوقع المعهد الاقتصادي الألماني (IW) نموًا إضافيًا يصل إلى 160 مليار يورو سنويًا من خلال زيادة استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. تُبيّن هذه الأرقام أن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد ابتكار تكنولوجي، بل هو عامل تنافسي حاسم لاستدامة اقتصادات بأكملها في المستقبل.

في المجال السياسي، يفتح الذكاء الاصطناعي آفاقًا جديدة لمشاركة المواطنين، وتحديث الإدارة، وصنع السياسات القائمة على الأدلة. وفي الوقت نفسه، يثير تساؤلات جوهرية حول حماية البيانات، والعدالة الخوارزمية، والرقابة الديمقراطية. ويُشكّل استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل إنفاذ القانون، والخدمات الاجتماعية، وإجراءات اللجوء، مخاطر جسيمة على الحقوق الأساسية والعدالة الاجتماعية إذا ما أعادت هذه الأنظمة إنتاج أنماط تمييزية أو عملت دون شفافية.

على الصعيد المجتمعي، يشهد عالم العمل تحولًا عميقًا. ويتوقع معهد أبحاث التوظيف (IAB) أن تُفقد ألمانيا نحو 1.5 مليون وظيفة بسبب الأتمتة والذكاء الاصطناعي بحلول عام 2035، في حين ستظهر فرص عمل جديدة في الوقت نفسه. ويتطلب هذا التحول استثمارات ضخمة في التعليم والتدريب والضمان الاجتماعي لتجنب الاضطرابات المجتمعية.

موقع ألمانيا في المقارنة الدولية

تظهر فجوة واضحة في المنافسة العالمية في مجال الذكاء الاصطناعي. تهيمن الولايات المتحدة الأمريكية والصين على كلٍ من الإنتاج البحثي وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التجارية. ووفقًا لمؤشر الذكاء الاصطناعي العالمي لعام 2024، تحتل ألمانيا المرتبة السادسة عالميًا، متأخرةً بفارق كبير عن الولايات المتحدة (الأولى)، والصين (الثانية)، والمملكة المتحدة (الثالثة)، وإسرائيل (الرابعة)، وكندا (الخامسة).

وتُعدّ الفجوة في استثمارات رأس المال المخاطر حادةً للغاية. فبينما استُثمر حوالي 67 مليار دولار أمريكي و13 مليار دولار أمريكي تقريبًا في شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة في الولايات المتحدة عام 2023، لم يتجاوز هذا الرقم في ألمانيا 2.4 مليار يورو. ويُصعّب هذا الفارق التمويلي على الشركات الألمانية منافسة عمالقة العالم مثل OpenAI وجوجل وعلي بابا في مجال نماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة والتطبيقات كثيفة الحوسبة.

ومن المشكلات الهيكلية الأخرى نقص المتخصصين في الذكاء الاصطناعي. فبحسب دراسة أجرتها جمعية Bitkom الرقمية، كانت ألمانيا تفتقر إلى حوالي 149 ألف متخصص في تكنولوجيا المعلومات عام 2024، منهم حوالي 20 ألف متخصص في الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يهاجر الباحثون والمطورون ذوو الكفاءات العالية إلى الخارج، حيث يجدون رواتب أفضل، وبنية تحتية أكثر حداثة، وأنظمة بيئية أكثر ديناميكية للشركات الناشئة.

نقاط القوة والضعف في منظومة الذكاء الاصطناعي الألمانية

تتمتع ألمانيا بلا شك بنقاط قوة كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي. ويحظى المشهد البحثي الألماني، بمؤسساته الرائدة مثل المركز الألماني لأبحاث الذكاء الاصطناعي (DFKI) ومعهد ماكس بلانك للأنظمة الذكية ومعاهد فراونهوفر، بسمعة دولية مرموقة. وتُعدّ الشركات الألمانية رائدة عالميًا، لا سيما في مجال الذكاء الاصطناعي التطبيقي، على سبيل المثال، في مجالات تحسين الإنتاج وضمان الجودة والروبوتات .

وتُتيح القاعدة الصناعية القوية، وخاصة قطاعات السيارات والهندسة الميكانيكية والصناعات الكيميائية، إمكانات تطبيقية هائلة لتقنيات الذكاء الاصطناعي. وتستثمر شركات كبرى مثل سيمنز وبوش وساب مليارات الدولارات في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. علاوة على ذلك، اعتمدت الحكومة الألمانية في عام 2018 "استراتيجية الحكومة الاتحادية للذكاء الاصطناعي"، التي هدفت إلى زيادة تمويل الذكاء الاصطناعي بمبلغ مبدئي قدره ثلاثة مليارات يورو، ثم رفعته لاحقًا إلى خمسة مليارات يورو بحلول عام 2025.

ومع ذلك، تفوق نقاط الضعف الهيكلية نقاط القوة. يُعيق تشتت المشهد البحثي، والعقبات البيروقراطية أمام تأسيس الشركات، ولوائح حماية البيانات التقييدية التي تفتقر إلى الوضوح القانوني الكافي، وثقافة الابتكار المتحفظة، عملية التطور. فبينما تستطيع شركات التكنولوجيا الكبرى في الولايات المتحدة والصين جمع كميات هائلة من البيانات واستخدامها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، تُعاني الشركات الأوروبية من عدم اليقين التنظيمي وتشتت أسواق البيانات.

ويُعدّ نقص القدرة الحاسوبية مشكلةً بالغة الأهمية. إذ تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة، ولا سيما نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT-4 أو Claude، قدرة حاسوبية هائلة. وتمتلك ألمانيا عددًا قليلًا نسبيًا من مراكز الحوسبة عالية الأداء، فضلًا عن محدودية الوصول إلى وحدات معالجة الرسومات المتخصصة (GPUs) اللازمة لتدريب الذكاء الاصطناعي. وهذا يعني أن الباحثين والشركات الألمانية يعتمدون على البنى التحتية السحابية الأجنبية.

هل تُعدّ اللوائح التنظيمية محركًا للابتكار أم عائقًا أمامه؟

مع قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، الذي دخل حيز التنفيذ في أغسطس 2024، والمقرر تطبيقه بالكامل بحلول عام 2026، أنشأت أوروبا أول إطار قانوني شامل للذكاء الاصطناعي في العالم. يُصنّف النظام أنظمة الذكاء الاصطناعي وفقًا لفئات المخاطر، ويفرض متطلبات صارمة للغاية فيما يتعلق بالشفافية والتوثيق والإشراف البشري، لا سيما بالنسبة للتطبيقات عالية المخاطر.

يُرحّب بهذا النهج التنظيمي عمومًا، إذ يضع ضوابط ضرورية لحماية الحقوق الأساسية ومنع الخوارزميات التمييزية. مع ذلك، ثمة خطر يتمثل في أن يُعيق التنظيم الابتكار إذا لم يُقترن بدعم مُوجّه ويقين قانوني. قد تُثقل متطلبات الامتثال كاهل الشركات الصغيرة والمتوسطة، بينما تمتلك الشركات الأمريكية والصينية الكبرى الموارد اللازمة لتلبية هذه المتطلبات.

السؤال المحوري هو: هل من الممكن إيجاد "نهج ثالث" بين النموذج الأمريكي غير الخاضع للتنظيم إلى حد كبير والنهج الصيني الخاضع لسيطرة الدولة، أي تطوير الذكاء الاصطناعي بطريقة مبتكرة وقائمة على القيم، تُحقق فوائد اقتصادية دون التضحية بالمعايير الاجتماعية والأخلاقية؟

البُعد الاجتماعي: الرابحون والخاسرون في تحوّل الذكاء الاصطناعي

تتسم الآثار المجتمعية للذكاء الاصطناعي بالتناقض وعدم المساواة في التوزيع. بينما يستفيد المحترفون ذوو المهارات العالية في مجالات تكنولوجيا المعلومات والإدارة والمهن الإبداعية من الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال، من خلال زيادة الإنتاجية وأتمتة المهام الروتينية، يواجه الموظفون في مجالات مثل الأعمال المكتبية والخدمات اللوجستية والإنتاج منخفض المهارة خطر فقدان الدخل والوظائف بشكل كبير.

وتُظهر دراسة أجرتها مؤسسة بيرتلسمان أن النساء والعمال ذوي المهارات المتدنية والموظفين في شرق ألمانيا قد يتأثرون بشكل غير متناسب بالتغيرات الوظيفية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي. وقد يُفاقم هذا من أوجه عدم المساواة الاجتماعية القائمة ويُنشئ أشكالاً جديدة من الفجوة الرقمية.

ويُعدّ الوضع بالغ الخطورة في قطاع الأجور المنخفضة. فبينما يُثار جدل واسع حول استخدام الذكاء الاصطناعي في المهن ذات الأجور المرتفعة، غالباً ما تتم مراقبة الموظفين والتحكم بهم في المستودعات ومراكز الاتصال وتوصيل الطرود بواسطة أنظمة إدارة خوارزمية في الخفاء. وتتحكم هذه الأنظمة في سير العمل في الوقت الفعلي، وتضع الموظفين تحت ضغط أداء مستمر، وتُقيّد استقلاليتهم بشكل كبير.

ويُضاف إلى ذلك مسائل المسؤولية القانونية. إذا كان التشخيص الطبي المدعوم بالذكاء الاصطناعي غير صحيح، أو تسببت مركبة ذاتية القيادة في حادث، أو قام نظام تقييم خوارزمي بالتمييز ضد شخص ما - فمن المسؤول؟ الأنظمة القانونية الحالية غير مستعدة بشكل كافٍ لمعالجة هذه الأسئلة.

توصيات لسياسة ذكاء اصطناعي عادلة اجتماعيًا

لتعزيز مكانة ألمانيا في سباق الذكاء الاصطناعي العالمي مع ضمان العدالة الاجتماعية في الوقت نفسه، يلزم اتباع نهج سياسي شامل:

أولًا، يجب زيادة الاستثمار العام في أبحاث الذكاء الاصطناعي وبنيته التحتية بشكل كبير. فالخمسة مليارات يورو الحالية غير كافية للمنافسة مع الولايات المتحدة أو الصين. يلزم استثمار ما لا يقل عن 20 إلى 30 مليار يورو على مدى السنوات العشر القادمة، مع التركيز على مراكز الحوسبة عالية الأداء، وتدريب المتخصصين، والبحوث الأساسية.

ثانيًا، ثمة حاجة إلى تبسيط وتسريع جذريين لعمليات تأسيس الشركات والابتكار. يجب تقليل العقبات البيروقراطية، وتقديم حوافز ضريبية لاستثمارات الذكاء الاصطناعي، وتسهيل الوصول إلى رأس المال الاستثماري. ينبغي دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة والشركات الناشئة، على وجه الخصوص، لتوسيع قاعدة الابتكار.

ثالثًا، يجب مواءمة التعليم والتدريب بشكل منهجي مع التحول في مجال الذكاء الاصطناعي. وهذا لا يعني فقط زيادة برامج شهادات علوم الحاسوب، بل يعني أيضًا نشر المعرفة الرقمية على نطاق واسع في جميع المراحل التعليمية، واستثمارات ضخمة في التدريب المهني. يحتاج الموظفون الذين تُلغى وظائفهم بسبب الذكاء الاصطناعي إلى حقوق قانونية في التدريب والضمان الاجتماعي خلال الفترة الانتقالية.

رابعًا، يجب تعزيز حقوق الموظفين فيما يتعلق بأنظمة الإدارة الخوارزمية. تحتاج مجالس العمل إلى حقوق مشاركة شاملة في عملية إدخال أنظمة الذكاء الاصطناعي، ويحتاج الموظفون إلى الحق في الشفافية بشأن القرارات الخوارزمية التي تؤثر عليهم، بالإضافة إلى آليات فعّالة للشكاوى والتصحيح.

خامسًا، يجب تطبيق قوانين مكافحة التمييز في تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل متسق. يجب ألا تُسهم الخوارزميات في إدامة أو تفاقم أوجه عدم المساواة القائمة. هناك حاجة إلى هيئات اختبار مستقلة لاختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجالات التطبيق الحساسة للكشف عن التمييز والتحيز، بالإضافة إلى قواعد مسؤولية أكثر صرامة لمشغلي الأنظمة التمييزية.

سادسًا، ينبغي لألمانيا أن تضطلع بدور ريادي في تطوير الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة، والمطورة بشفافية، وغير الربحية أن تُوفر بديلاً للأنظمة الاحتكارية لشركات التكنولوجيا الكبرى، وأن تُتيح الرقابة الديمقراطية. ينبغي للقطاع العام الاعتماد بشكل متزايد على حلول المصادر المفتوحة، وتشجيع تطويرها.

الخلاصة: الذكاء الاصطناعي كتحدٍّ تصميمي

الذكاء الاصطناعي ليس قوة طبيعية حتمية، بل هو تقنية يمكن توجيه تطويرها وتطبيقها سياسيًا. السؤال المحوري ليس ما إذا كانت ألمانيا قادرة على مواكبة سباق الذكاء الاصطناعي، بل كيف نطور وننشر تقنيات الذكاء الاصطناعي بما يخدم الصالح العام، ويحافظ على الوظائف بدلًا من تدميرها، ويقلل من التفاوتات بدلًا من زيادتها، ويعزز القيم الديمقراطية بدلًا من تقويضها.

تمتلك ألمانيا الإمكانات العلمية والقاعدة الصناعية والقدرة المجتمعية على الابتكار لتتبوأ مكانة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، ولكن بشرط أن يتخذ صناع القرار إجراءات حاسمة الآن. يتطلب هذا استثمارات جريئة، وتذليل العقبات البيروقراطية، ودعمًا متواصلًا للتعليم والتدريب، وإطارًا تنظيميًا واضحًا يُمكّن الابتكار ويمنع في الوقت نفسه الاضطرابات الاجتماعية.

حزب العدالة - فريق تودنهوفر - يتبنى سياسة ذكاء اصطناعي تدمج التقدم التكنولوجي والعدالة الاجتماعية. نرفض كلًا من رأسمالية الذكاء الاصطناعي الجامحة والركود الناتج عن النفور من التكنولوجيا. بدلاً من ذلك، ندعو إلى تطوير الذكاء الاصطناعي بما يخدم الصالح العام ويرتكز على البنية التحتية العامة، والرقابة الديمقراطية، وتعزيز حقوق العمال. بهذه الطريقة فقط تستطيع ألمانيا اغتنام فرص ثورة الذكاء الاصطناعي دون الاستهانة بمخاطرها.