Mündigkeit im Umgang mit neuen Technologien ist eine der zentralen pädagogischen Herausforderungen der Gegenwart und Zukunft. Autonomes Fahren vereint viele Frage- und Problemstellungen, die auch andere KI-Anwendungen mit sich bringen. Grunwald setzt sich seit Jahrzehnten als einer der wenigen Experten in Deutschland mit den sozialen, ökologischen und ethischen Folgen wissenschaftlich-technischer Entwicklungen auseinander. In diesem Text erläutert er am Beispiel des Autonomen Fahrens regulatorische Herausforderungen mit Blick auf selbstfahrende Autos und bespricht die jeweiligen Handlungsempfehlungen der Ethikkommission für automatisiertes und vernetztes Fahren.
Grunwalds Betrachtungen stehen unter der Prämisse, dass digitale Transformation und Künstliche Intelligenz nicht wie Naturereignisse über uns hereinbrechen, sondern dass ihre Entwicklung als etwas von Menschen Gemachtes gesteuert, nach zuvor erarbeiteten Grundprinzipien gestaltet und auch im Bildungswesen entsprechend begleitet werden kann.
Der Autor identifiziert dabei eine Reihe von Querschnittsfragen, die er aus der Anwendung des autonomen Fahrens ableitet, die sich aber selbstverständlich auch auf andere Bereiche von KI-Anwendungen übertragen lassen. Laut Grunwald ist eine der zentralen Fragen der KI-Ausgestaltung die Diskussion um die Anpassung: Muss sich der Mensch eher der Technologie anpassen – oder umgekehrt? Schließlich behandelt Grunwald das medial oftmals zur Schlüsselfrage stilisierte Problem der Letztkontrolle bei ethischen Dilemmata: Soll im Ernstfall der Mensch oder die Maschine die letzte Entscheidungsgewalt haben?
Autonomes Fahren vereint wie kein zweites Beispiel von KI Anwendungen diese Fragen auf sich. Eine Diskussion über Transparenz und Risikoabschätzung des autonomen Fahrens eignet sich insbesondere für die fachübergreifende Zusammenarbeit. Als eine von vielen Möglichkeiten können Schüler mittels eines Calliope mini (ein Mikrocomputer der gemeinnützigen Calliope Gesellschaft) einfache Szenarien des autonomen Fahrens mittels angelernter KI programmieren. Ziel könnte sein, ein Auto selbständig dem Gegenverkehr ausweichen zu lassen. Sie erhalten Einblicke in die Schwierigkeiten, ein solches Programm erfolgreich zu coden und verstehen ethische Hintergründe. Denn das „Geheimnis“ für unfallfreies autonomes Fahren liegt in der Masse von Trainingsdaten, mit Hilfe derer die KI angelernt wird und die von den Schülern eingespeist wurden.
