Blum, N. (2023). Navigating the AI regulatory landscape : a meta-narrative approach to assessing the impact of regulation on innovation [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2023.112284
einigen Jahren ist ein massiver Anstieg an technischen Anwendungen, medialer Berichterstattungen, und wissenschaftlicher Veröffentlichungen zum Thema künstliche Intelligenz zu beobachten. Es gibt immer mehr Beispiele futuristischer Anwendungen und Versprechen für eine bessere Zukunft mit-, und vor allem durch künstliche Intelligenz. Gleichzeitig nimmt aber auch eine Gegenbewegung zunehmend an Fahrt auf, die sich für eine stärker regulierte Forschung, sowie Anwendung künstlicher Intelligenz ausspricht. Das Ziel dieser Arbeit ist es aufzuzeigen, inwiefern sich die Regulierung künstlicher Intelligenz auf Innovation auswirkt. Dabei werden wissenschaftliche Veröffentlichungen unterschiedlicher Disziplinen, im Zeitraum vom Mai 2018 bis zum Dezember 2022 semi-systematisch untersucht. Diese semi-systematische Literaturrecherche wird genutzt, um einen meta-narrativen, interdisziplinären Bogen, über den Einfluss von Regulierung künstlicher Intelligenz auf Innovation zu spannen und den derzeitigen wissenschaftlichen Konsens und neueste Erkenntnisse abzubilden. Die den Start dieser semi-systematischen Literaturrecherche bildenden, zeitlich begrenzten, Veröffentlichungen werden zusätzlich mit Metadaten versehen, um einen möglichen Trend abzubilden.Es zeichnet sich ein interdisziplinärer Konsens ab, dass Innovationen durch Regulierungen, je nach Qualität und Quantität dieser, eingeschränkt werden. Allerdings zeichnet sich ebenfalls ab, dass auch ein Konsens über die Notwendigkeit der Regulierung künstlicher Intelligenz, zur Förderung nachhaltiger Innovation, Vermeidung katastrophaler Auswirkungen, sowie der Vermeidung reaktiver Überregulierung durch zu spätes Eingreifen regulatorischer Entitäten, besteht. Außerdem bedarf es einer Umformulierung bestehender Verordnungen und neuer regulatorischen Maßnahmen, da künstliche Intelligenz nicht mit herkömmlichen Maßnahmen alleine reguliert werden kann.
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Artificial intelligence is ubiquitous nowadays. For several years, there has been a massive increase in technical applications, media coverage, and scientific publications on the topic of artificial intelligence. There are more and more examples of futuristic applications and promises for a better future with, and especially through AI. At the same time, however, a countermovement is gaining more and more momentum, arguing for more regulated research and application of AI. The aim of this paper is to show how regulation of AI affects innovation.For this purpose, scientific publications from different disciplines, in the period from May 2018 to December 2022 are examined semi-systematically. This semi-systematic literature review will be used to provide a meta-narrative, interdisciplinary arch, on the impact of regulating artificial intelligence on innovation, and to map the current scientific consensus and latest findings. The time-limited publications forming the start of this semi-systematic literature review are additionally provided with metadata to map possible trends.An interdisciplinary consensus is emerging that innovations are constrained by regulations, depending on quality and quantity thereof. However, an equally clear picture is that there is also consensus on the need to regulate AI, to promote sustainable innovation, avoid catastrophic implications, and to avoid reactive over-regulation by regulatory entities intervening too late. There is also a need to reformulate existing regulations and new regulatory measures, as the nature of AI cannot be regulated by traditional measures alone.