Mobilisierung des Privatsektors für verantwortungsvolle Innovation in der Neurotechnologie

Der derzeitige Mangel an systematischen Verantwortungsrahmen bedeutet nicht, dass eingebettete vorgelagerte Governance-Optionen für neue Technologien nicht im Privatsektor umgesetzt werden können. Unsere dreijährigen Dialogprozesse haben gezeigt, dass eine Reihe von Neurotech-Unternehmen aktiv nach Orientierung suchen und ihre eigenen Toolkits entwickeln, um strukturelle Zwänge und den offensichtlichen Bedarf an größerer öffentlicher Aufsicht zu überwinden. Darüber hinaus haben viele führende Neurotech-Unternehmen ein starkes Interesse daran, öffentlich Verantwortung und Integrität zu demonstrieren, da sie erkennen, dass der gesamte aufstrebende Sektor durch einzelne unverantwortliche Akteure in diesem Bereich geschädigt werden kann. Im Folgenden listen wir mehrere aufkommende Praktiken und Prinzipien auf, die dazu beitragen können, eine bessere Governance neurotechnologischer Innovationen in Unternehmen zu gewährleisten.

Ermöglichen Sie die Überprüfung der Verantwortung und verschiedene Perspektiven als Teil des F&E-Prozesses

Ein Beispiel für ein Unternehmen, das früh in seiner Geschichte einen ELSI-Beirat ernannt hat, ist Mindstrong, ein Unternehmen, das Apps entwickelt, um Rückfälle von psychischen Erkrankungen durch Smartphone-Interaktionen von Patienten vorherzusagen. Dieses Gremium brachte Ingenieure, Ethiker, Sozialwissenschaftler und Menschen mit psychischen Problemen zusammen, um die Entwicklung der Technologie aktiv mitzugestalten. Dies war beispielsweise ausschlaggebend für die Entscheidung, von der Erfassung von Text- oder Global Positioning System (GPS)-Daten, die Benutzer als ihre Privatsphäre verletzen, zu inhaltsfreien und weniger leicht identifizierbaren Signalen vom Smartphone wie Tastaturinteraktionsmustern zu wechseln25. Diese diversitätsorientierte Strategie des Beirats steht im Großen und Ganzen im Einklang mit dem jüngsten Anstieg der Unternehmenseinstellungen aus den Geistes- und Sozialwissenschaften, um kritische und sozial inklusive Perspektiven in Innovationsprozesse einzubringen. Diese Strukturen richtig hinzubekommen und im Unternehmensumfeld zu erhalten, ist jedoch nicht trivial. Google musste seinen AI Ethics Council nur eine Woche nach seinem mit Spannung erwarteten Start auflösen, nachdem es erhebliche interne und externe Gegenreaktionen auf seine Zusammensetzung gegeben hatte.

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Entwickeln Sie robuste Verantwortungsprinzipien als Teil der Mission eines Startups

Einer von uns (DB) hat für sein Neurotech-Startup Aifred einen Verantwortungskodex entwickelt, der Deep-Learning-Algorithmen anwendet, um die individualisierte psychiatrische Behandlung zu verbessern. In diesem Rahmen „akribischer Transparenz“ müssen alle maschinellen Lernprojekte vom klinischen und maschinellen Lernteam hinsichtlich ihres beabsichtigten Ergebnisses, der Zielpopulation, der Repräsentativität der verfügbaren Daten, der Interpretierbarkeitsmetriken und der Überwachung auf Nebenwirkungen überprüft werden des Modells26. Das Framework half dabei, konkrete Design-Dilemmata zu lösen, wie die Verwendung binärer prädiktiver Algorithmus-Ausgaben, wie „Sein“ oder „Nicht-Sein“ von Selbstmordgefahr – was nach Ansicht des Unternehmens am besten als Warnsystem konzipiert werden sollte, das nur Klinikern und nur mit eher probabilistische als binäre Ausgaben. Dies wiederum beeinflusste die Art und Weise, wie die Machine-Learning-Analysen konzipiert wurden – ein Beispiel für verantwortungsbewusstes Design. Der Fokus auf Verantwortung als Teil eines konkreten, eingebetteten Codes unterscheidet sich von den eher hochrangigen, unverbindlichen Ethikrichtlinien für künstliche Intelligenz und andere Technologien, die von vielen Konzerngiganten zu Dutzenden herausgegeben werden.

Nutzen Sie kollektiv legitimierte Ethik-by-Design-Ansätze

Normungsgremien wie das Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) zielen zunehmend auf die Engineering-Phase der Produktentwicklung ab, um gesellschaftliche Werte zu adressieren und bestimmte kritische Merkmale von Anfang an zu standardisieren, auch in den Bereichen Neurotech und künstliche Intelligenz27. Upstream-Ethics-by-Design-Ansätze zielen darauf ab, Werte in nachgelagerten Entwicklungen fest zu verankern. Angesichts ihrer Konsequenzen müssen diese Entscheidungen jedoch einer kollektiven Erörterung geöffnet und einer Form politischer Legitimation unterzogen werden. Durch Gremien wie das IEEE können öffentliche und private Akteure zusammenarbeiten, um gemeinsam Produktstandards zu definieren und verantwortungsvolle Designentscheidungen zu kodifizieren, die gemeinsame Verpflichtungen zu Werten wie Datenschutz und Transparenz verkörpern.

Mobilisierung des Technologietransfers als kritischer Zeitpunkt für soziale Auswirkungen

Viele Universitäten passen ihre Regeln für den Technologietransfer an, um soziale Prioritäten besser widerzuspiegeln. Sie betonen beispielsweise die Inklusivität beim Vorteilsausgleich und die Anforderungen, bestimmte Werte und Rechenschaftsstrukturen zu institutionalisieren. In der Vergangenheit tendierten die Anreizstrukturen für Technologietransferbüros dazu, den Umsatz, die Anzahl der Startups oder den Umfang des Unternehmenssponsorings zu maximieren, wobei ethischen und sozialen Aspekten wenig Beachtung geschenkt wurde. Mit einer beeindruckenden Liste von Unterzeichnern bietet der Verhaltenskodex „Nine Points to Consider“ im universitären Technologietransfer ein Modell dafür, wie der Technologietransfer für verantwortungsvollere Innovationspraktiken, auch in der Neurotechnologie, genutzt werden kann25.

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Druck auf Investoren, sich für verantwortungsvolle Technologieentwicklungsansätze zu entscheiden

Aktionäre nehmen zunehmend Verantwortungsüberlegungen in die Unternehmensstrategie ein. Im Jahr 2018 drängten zwei große Wall Street-Investoren Apple, Schritte zur Bekämpfung der Abhängigkeit von der iPhone-Nutzung bei Kindern zu unternehmen, was zur Entwicklung einer App namens Screen Time führte. Im Neurotech-Bereich suchen einige Unternehmen aktiv nach Investoren, die ihren Werten entsprechen. Doch wie die OECD-Konferenz in Shanghai gezeigt hat, ist die Zahl der Risikokapitalinvestoren, die verantwortungsvolle Innovationsinteressen in den Vordergrund stellen, trotz des beträchtlichen Interesses von Startups an einer Zusammenarbeit mit spezialisierten Investoren, die die ethischen und sozialen Herausforderungen ihrer Technologien kennen und anerkennen, begrenzt. Dies eröffnet die Chance für eine neue Untergruppe von Anlageinstrumenten oder Risikokapitalnischen, die sich verantwortungsvollen Innovationspraktiken verschrieben haben, ähnlich dem jüngsten Anstieg nachhaltiger Investitionen und „Green Bond“-Portfolios, die auf umwelt- oder klimabezogene Projekte abzielen28. Solche Entwicklungen könnten durch neue Standards oder Zertifizierungen zu verantwortungsvollem Investieren in Technologie-Startups weiter unterstützt werden.

Corporate Social Responsibility-Ansätze überdenken

Die traditionelle soziale Verantwortung von Unternehmen (Corporate Social Responsibility, CSR) befasst sich in der Regel mit dem Schutz von Arbeitnehmern, lokalen Gemeinschaften und der Umwelt durch Instrumente der Selbstverwaltung. CSR hat jedoch Innovation als zentrale Arena für soziale Auswirkungen und verantwortungsvolles Geschäftsgebaren weitgehend ignoriert – wie die heutigen Kontroversen um „Big Tech“ deutlich machen. In den meisten Neurotech-Unternehmen helfen CSR-Ansätze nicht, die oben genannten ethischen, sozialen und Governance-Dilemmata zu lösen. Ebenso neigen ingenieurwissenschaftliche Rahmenwerke dazu, außerhalb des Zuständigkeitsbereichs von CSR zu bleiben29. Mit Blick auf die nächste Generation von Innovatoren bieten immer mehr Universitäten Ressourcen für Studenten, Unternehmer und Start-ups an, um Verantwortung und Risiken für die Nachhaltigkeit als Teil der Geschäftsmodellentwicklung zu berücksichtigen, darunter der Risk Innovation Nexus der Arizona State University und der Master of der Technischen Universität München Kunstprogramm „Responsibility in Science, Engineering, and Technology“, an dem einer von uns (SP) beteiligt ist. Die Einbindung verantwortungsvoller Innovation in die Ingenieurausbildung und aufkommende Geschäftsmodelle kann einen Mehrwert schaffen – beispielsweise durch die Abschätzung langfristiger gesellschaftlicher Auswirkungen oder die frühzeitige Auseinandersetzung mit möglichen zukünftigen Bedenken oder in der Entstehung befindlichen Vorschriften. Auf lange Sicht wirft die Trennung zwischen CSR und Unternehmensforschung und -entwicklung ernsthafte Fragen hinsichtlich der Angemessenheit traditioneller CSR-Ansätze für eine Zeit auf, in der Geschäftsmodelle tendenziell auf Innovation und Disruption ausgerichtet sind.

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