Tempolimit-KI im Straßen­verkehr – eine Technik, die hohe Risiken birgt!

Warum die automa­tische Erkennung von Tempolimit-Schildern gefährlich sein kann

Dass der Einsatz von KI  im Straßen­verkehr nicht ohne Risiko ist, haben Unfälle beim autonomen Fahren schon gezeigt. Doch auch die bereits in vielen Neuwagen verbaute Technik, bei der Tempo­limits mittels Bilder­kennung angezeigt werden, wirft Fragen in puncto Sicherheit auf. Was etwa sind die Folgen, wenn sich die Künst­liche Intel­ligenz durch Fake-Tempo­limit-Schilder in die Irre führen lässt?

Tempolimit-Schild in Eigenregie

Ein solcher Fall hat sich nach Infor­ma­tionen von „Die Welt“ in Konstanz am Bodensee ereignet. Die Anwohner aus drei kleinen Gemeinden hatten eigene Verkehrs­schilder gebastelt, um auf ihre Tempo-30-Forderung aufmerksam zu machen. In der Folge beschwerten sich zahlreiche Autofahrer bei der zustän­digen Behörde, weil deren Assis­tenz­systeme die Hinweis­schilder als amtliche Geschwin­dig­keits­be­grenzung interpretierten.

Manche Fahrzeug­mo­delle hätten sogar automa­tisch abgebremst. Um einer poten­zi­ellen Unfall­gefahr entge­gen­zu­wirken, empfahl die Behörde, die Schilder zu entfernen. Die darauf folgenden Klagen der Anwohner wurden vom Gericht abgewiesen.

Umwelt zu komplex für den Einsatz von KI

Was kann man aus dieser Erfahrung für die Zukunft der KI-Anwendung auf deutschen Straßen lernen? Für „Die Welt“-Redakteur Benedikt Fuest steht fest: „Die Realität muss verein­facht werden, um die Algorithmen nicht zu verwirren. Irritie­rende Pseudo-Verkehrszeichen sind ein klassi­sches Beispiel dafür, dass unsere Umwelt noch immer zu komplex für den beden­ken­losen Einsatz künst­licher Intel­ligenz ist.“

In solchen Grenz- oder Randfällen wären die Algorithmen nicht auf die spezi­fische Situation trainiert und daher überfordert. Kritische Stimmen würden demnach davon ausgehen, dass künst­liche Intel­ligenz in vielen Bereichen vorerst nicht wirtschaftlich sicher zum Einsatz kommen könne.

Autonomes Fahren auf dem Prüfstand

Dass Grenz­fälle gar nicht selten auftreten, sagt auch Igal Raichelgauz, der Chef des israe­li­schen KI-Start-ups Autobrains. Im Zuge der Forschung hinsichtlich autonomen Fahrens würde die KI permanent auf solche Randfälle stoßen, sodass der Fahrer häufiger als gewünscht in den Prozess eingreifen müsse. Vollau­tonome Systeme könnten so nicht die Anfor­de­rungen der Realität bestehen.

Die Systeme „mit so vielen Daten wie möglich zu trainieren“, so Raichelgauz, sei aktuell auch keine Lösung, denn: „Ganz schnell stößt man an die Grenzen der Rechen­ka­pa­zi­täten, sowohl beim Training als auch später bei der Anwendung im Fahrzeug.“

Klein­tei­liger Lösungsansatz

Als Experte für simulierte Realität beim Deutschen Forschungs­zentrum für Künst­liche Intel­ligenz (DFKI) gibt auch Christian Müller zu bedenken: „Die klassi­schen Randfälle vermag man noch vorher­zu­sehen, sie definieren die Grenzen der Leistungs­fä­higkeit eines Algorithmus, innerhalb derer er klarkommt. Doch was ist mit den Problemen, die so selten sind, dass wir nicht einmal ahnen, dass sie da sind?“

Bei Autobrains versucht man daher, nicht einen Algorithmus für alles zu trainieren, sondern kleineren Problemen mit spezia­li­sierten Algorithmen Herr zu werden. Für Müller, ein vielver­spre­chender Ansatz, „denn es bedeutet, dass aufwendige Algorithmen, die nur sehr teuer zu trainieren sind, durch kleinere Modelle ergänzt und angepasst werden können“. Ob eine KI damit künftig der komplexen und stets im Wandel befind­lichen Welt gerecht werden kann, wird sich noch zeigen müssen.

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Quelle: welt.de