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Abstract | Einflussachsen auf KI-Systeme: Wer kontrolliert was?
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Inhalt
Einflussachsen auf KI-Systeme: Wer kontrolliert was?
Abstract
KI ist nicht neutral. Kapital, Infrastruktur, Lizenzen, Governance und Interessen formen, was Modelle sagen und verschweigen. Diese überarbeitete Analyse vergleicht Mistral AI, OpenAI/Microsoft und Pharma-LLMs entlang zentraler Einflussachsen und ergänzt zwei praxisnahe Dimensionen: „Medizinische Freiheit & Bildung“ sowie Qualitätssiegel und Aufsicht für Studien und LLMs. Ziel ist ein klares Bild der Machtkonzentrationen und ein konstruktiver Weg zu unabhängiger, gemeinwohlorientierter KI.
Zentrale Erkenntnisse in Kürze
- Kontrollpunkte: Kapital, Cloud-Infrastruktur und proprietäre Lizenzen erzeugen Abhängigkeiten, die Inhalte, Zugriff und Tempo der Innovation steuern.
- Freiheitsräume: Medizinische Freiheit bricht ohne Bildung, Fortbildung und transparente Daten unter Leitlinien- und Marketingdruck schnell weg.
- Pharma-LLMs: Ohne unabhängige Aufsicht und Qualitätssiegel sind Verzerrungen wahrscheinlich; Studienlage und Nebenwirkungen werden selektiv kommuniziert.
- Gegenmodell: Unabhängige Fonds, Prüfstellen und freie LLMs mit dokumentierter Datenherkunft können Transparenz, Reproduzierbarkeit und Patientennutzen sichern.
Vergleichsmatrix: Kontrolle und Einflussnahme
Einflussachse Mistral AI OpenAI/Microsoft Pharma-LLMs Kapital Europäisches/ internationales Investorenmix; moderat zentralisiert Stark Microsoft-gebunden; hohe Kapitalmacht Firmenfinanziert; profitgetrieben Infrastruktur Teilweise EU-orientiert; globale Hardware Vollständig Azure-zentriert Eigene/ausgelagerte Cloud, exklusiv Lizenzmodell Open Weights, begrenzte Datentransparenz Proprietär, geschlossene Modelle Proprietär, Datenhoheit intern Governance Unklare externe Kontrolle Konzerninterne Boards; letztlich Unternehmensmacht Unternehmensintern; kaum externe Kontrolle Politische Interessen Geopolitische Kapital-Einflüsse möglich Big Tech/US-Politik eng verzahnt Einfluss auf Leitlinien/Zulassung denkbar Medizinische Freiheit & Bildung Potenzial, wenn Transparenz und Fortbildung greifen Schwach durch Zugangskontrolle Kritisch: Patente/Marketing begrenzen Off-Label/Polypharmazie Werbung/Marketing Risiko über Investoreninteressen Produktintegration → subtile Beeinflussung Hohe Marketingnähe; Antworten können verzerrt sein Gesellschaftlicher Nutzen Potenzielles Gegengewicht bei guter Governance Breite Verfügbarkeit mit Abhängigkeitsrisiken Gefährdet durch Profitpriorisierung
Aufsicht, Qualitätssiegel und Kapitalumlenkung
- Unabhängige Prüfstellen:
- Mandat: LLM-Audits, Datentransparenz, Bias-Analysen, Nebenwirkungsdokumentation.
- Sanktionsrahmen: Hohe Strafen bei bewusster Irreführung, selektiver Studienpublikation oder Marketing-integrierten „Wissenschaftsantworten“.
- Qualitätssiegel für Studien und LLM-Ausgaben:
- Grün: unabhängig geprüft, vollständige Daten, solide Methodik, klare Nebenwirkungsangaben.
- Gelb: teilweise geprüft, offene Fragen, Einschränkungen deutlich gekennzeichnet.
- Rot: erhebliche Mängel, Warnhinweis vor Nutzung als Entscheidungsgrundlage.
- Pharmafonds für Gemeinwohl-KI:
- Einzahlung: Abschöpfung von Gewinnen aus nachweislich irreführenden Praktiken und überlangen Patentverlängerungen.
- Verwendung: Freie Pharma-LLMs, unabhängige Forschung, Fortbildungsprogramme für Off-Label/Polypharmazie mit regelmäßigen Updates.
- Medizinische Freiheit & Bildung:
- Curricula: Therapie-spezifische Lehrgänge inkl. Polypharmazie, Off-Label, Interaktionen, Nebenwirkungen.
- Pflege: Regelmäßige Aktualisierung, Änderungslog, klare Kommunikation von Evidenzstärken und Unsicherheiten.
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