Fostering Austria’s Innovative strength and Research excellence in Artificial Intelligence – Leitprojekt AI Mission Austria Förderinitiative

Wirtschaft

Das Projekt FAIR-AI adressiert die Forschungslücke, die durch den Umgang mit gesellschaftsbezogenen Risiken in der Anwendung von KI entsteht. Insbesondere stehen dabei die Anforderungen des kommenden europäischen KI-Gesetzes und die Hindernisse bei seiner Umsetzung in der täglichen Entwicklung und Verwaltung von KI-basierten Projekten und seiner KI-gesetzkonformen Anwendung im Zentrum des Interesses.

Akronym

FAIR-AI

Projektlaufzeit

01/01/2024 - 01/12/2026

Projektbudget in EUR

100.000

Die Hindernisse bei der Umsetzung von KI in Entwicklung und Verwaltung sind vielschichtig und ergeben sich aus a) technischen Gründen (z. B. intrinsische technische Risiken des aktuellen maschinellen Lernens wie Datenverschiebungen in einer nicht-stationären Umgebung), b) technischen und Management-Herausforderungen (z. B. der Bedarf an hochqualifizierten Arbeitskräften, hohe Anfangskosten und Projektrisiken auf Projektmanagementebene) und c) soziotechnischen applikationsbezogenen Faktoren (z. B. die Notwendigkeit eines Risikobewusstseins bei der Anwendung von KI, einschließlich menschlicher Faktoren wie kognitive Verzerrungen bei der KI-gestützten Entscheidungsfindung). In diesem Zusammenhang betrachten wir die Erkennung, Überwachung und, wenn möglich, die Antizipation von Risiken auf allen Ebenen der Systementwicklung und -anwendung als einen Schlüsselfaktor.

FAIR-AI verfolgt dabei eine Methodologie zur Entflechtung dieser Risikotypen. Anstatt eine allgemeine Lösung für dieses Problem zu fordern, verfolgt unser Ansatz eine Bottom-up-Strategie, indem wir typische Fallstricke in einem spezifischen Entwicklungs- und Anwendungskontext auswählen, um eine Sammlung von lehrreichen, in sich geschlossenen Use-Cases, welche in Research Modulen umgesetzt werden, zu erstellen, um die intrinsischen Risken zu veranschaulichen. Wir gehen über den Stand der Technik hinaus und erforschen Möglichkeiten der Risiko-Entflechtung, -vorhersage und deren Integration in ein Empfehlungssystem, das in der Lage ist, aktive Unterstützung und Anleitung zu geben.

FAIR-AI gilt als großes Leitprojekt im Bereich Künstliche Intelligenz. Es verfolgt das Ziel, die Forschung und Entwicklung von KI-Systemen in Österreich zu vereinfachen, um die österreichische Forschungslandschaft und die wirtschaftliche Anwendungsentwicklung zu unterstützen. Das soll durch unterschiedliche Maßnahmen erreicht werden:

  • Entwicklung von Lösungen im Bereich Nachhaltigkeit, Kreislaufwirtschaft und Klimaneutralität
  • Risikominimierung bei der KI-Entwicklung durch im Rahmen des Projekts entwickelte, neue Tools und speziell abgestimmte Bildungsmöglichkeiten
  • Unterstützung des österreichischen Innovationssystems im Bereich KI
  • Optimieren von F&E-Prozessen
  • Vernetzen von Stakeholdern mit dem Ziel der Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit der österreichischen KI-Landschaft, sowie Bündelung der Forschungsaktivitäten und -ergebnisse

 


Fair-AI

Fostering Austria’s Innovative strength and Research excellence in Artificial Intelligence – Lead project AI Mission Austria funding initiative

The FAIR-AI project addresses the research gap that arises from dealing with societal risks in the application of AI. In particular, the requirements of the upcoming European AI law and the obstacles to its implementation in the daily development and management of AI-based projects and its AI law-compliant application are at the centre of interest.

The barriers to the implementation of AI in development and management are complex and arise from a) technical reasons (e.g. intrinsic technical risks of current machine learning such as data shifts in a non-stationary environment), b) technical and management challenges (e.g. the need for a highly skilled workforce, high initial costs and project risks at the project management level) and c) socio-technical application-related factors (e.g. the need for risk awareness in the application of AI). the need for highly skilled labour, high initial costs and project risks at the project management level) and c) socio-technical application-related factors (e.g. the need for risk awareness in the application of AI, including human factors such as cognitive biases in AI-based decision making). In this context, we consider the identification, monitoring and, where possible, anticipation of risks at all levels of system development and application to be a key factor.

FAIR-AI follows a methodology to disentangle these risk types. Instead of claiming a general solution to this problem, our approach follows a bottom-up strategy by selecting typical pitfalls in a specific development and application context to create a collection of instructive, self-contained use cases, which are implemented in research modules to illustrate the intrinsic risks. We go beyond the state of the art and explore possibilities of risk disentanglement, prediction and their integration into a recommender system capable of providing active support and guidance.

FAIR-AI is regarded as a major flagship project in the field of artificial intelligence. It aims to simplify the research and development of AI systems in Austria in order to support the Austrian research landscape and economic application development. This is to be achieved through various measures:

  • Development of solutions in the areas of sustainability, circular economy and climate neutrality
  • Risk minimisation in AI development through new tools developed as part of the project and specially tailored educational opportunities
  • Supporting the Austrian innovation system in the field of AI
  • Optimising R&D processes
  • Networking stakeholders with the aim of increasing the competitiveness of the Austrian AI landscape and pooling research activities and results

Links & Documents


FFG - Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft

Projektleitung

Assessor Dipl.-Jur. Friedrich E. Seeber

Tel: +43 5 7705-4547
Friedrich.Seeber(at)hochschule-burgenland.at

Auftraggeber/Fördergeber