German Standardization Roadmap on Artificial Intelligence

On behalf of the German Federal Ministry of Economic Affairs and Climate Action, DIN and DKE started work on the second edition of the German Standardization Roadmap Artificial Intelligence in January 2022. With the broad participation and involvement of more than 570 experts from industry, science, the public sector and civil society, the strategic Roadmap for AI standardization was thus further developed. This work was coordinated and accompanied by a high-level coordination group for AI standardization and conformity

The standardization roadmap implements a measure of the German government’s AI Strategy and thus makes a significant contribution to “AI – Made in Germany”.

Standardization is part of the AI Strategy and is a strategic instrument for strengthening the innovation and competitiveness of the German and European economies. Not least for this reason, standardization plays a special role in the planned European legal framework for AI, the Artificial Intelligence Act.

This Standardization Roadmap AI identifies the requirements in standardization, formulates concrete recommendations and thus creates the basis for initiating standardization work at national level, and especially at European and international level, at an early stage. In doing so, the Roadmap makes a significant contribution to the European Commission’s Artificial Intelligence Act, supporting its implementation.

The Standardization Roadmap AI focuses on nine key topics, which are addressed in Chapter 4:
→ The Roadmap begins with the basic topics, such as terminologies and definitions, classifications and ethical issues. They are the basis for AI discussions and are thus the central core of the Roadmap.
→ The security/safety of AI systems plays a crucial role in widespread use of AI solutions. Only a more in-depth consideration of requirements for operational safety and information security, for example, can enable the comprehensive use of AI systems in business and society.
→ Another key topic, and the basis for the broad market success of AI, is testing and certification. This requires reliable quality criteria and reproducible test methods that can be used to verify the properties of AI systems. They are a key prerequisite for assessing the quality of AI-based applications and contribute significantly to explainability and traceability – two factors that build trust and acceptance.
→ Another challenge in the use of AI, especially for small and medium-sized enterprises, is the integration of AI technologies in organizations. The focus here is on sociotechnical aspects such as human-technology interaction, humane work design, and requirements for business structures and processes, which are all examined in the Roadmap.
→ The fields of application of AI are extremely diverse. AI technologies are used in almost all business and application areas and offer great potential. To cover a broad spectrum of applications, the Roadmap considers industry-specific challenges for the following five sectors in particular, in addition to the cross-cutting issues mentioned above: Industrial Automation, Mobility, Medicine, Financial Services and Energy / Environment.

The present Roadmap outlines the work and discussion results for all nine key topics and provides a comprehensive overview of the status quo, requirements, and needs for action.

Im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz haben DIN und DKE im Januar 2022 die Arbeiten an der zweiten Ausgabe der Deutschen Normungsroadmap Künstliche Intelligenz gestartet. In einem breiten Beteiligungsprozess und unter Mitwirkung von mehr als 570 Fachleuten aus Wirtschaft, Wissenschaft, öffentlicher Hand und Zivilgesellschaft wurde damit der strategische Fahrplan für die KI-Normung weiterentwickelt. Koordiniert und begleitet wurden diese Arbeiten von einer hochrangigen Koordinierungsgruppe für KI-Normung und -Konformität.

Mit der Normungsroadmap wird eine Maßnahme der KI-Strategie der Bundesregierung umgesetzt und damit ein wesentlicher Beitrag zur „KI – Made in Germany“ geleistet.

Die Normung ist Teil der KI-Strategie und ein strategisches Instrument zur Stärkung der Innovations- und Wettbewerbsfähigkeit der deutschen und europäischen Wirtschaft. Nicht zuletzt deshalb spielt sie im geplanten europäischen Rechtsrahmen für KI, dem Artificial Intelligence Act, eine besondere Rolle.

Die vorliegende Normungsroadmap KI zeigt die Erfordernisse in der Normung auf, formuliert konkrete Empfehlungen und schafft so die Basis, um frühzeitig Normungsarbeiten auf nationaler, insbesondere aber auch auf europäischer und in- ternationaler Ebene, anzustoßen. Damit zahlt sie maßgeblich auf den Artificial Intelligence Act der Europäischen Kommissi- on ein und unterstützt dessen Umsetzung.

Kapitel 1 der Roadmap führt in das Thema ein und stellt die wirtschaftspolitische Bedeutung der Normung sowie Ziele und Vorgehen der Roadmap dar.

Das aktuelle Akteurs- und Normungsumfeld für KI ist in Kapitel 3 beschrieben. Dort wird eine Übersicht über relevante innovationspolitische Initiativen, Forschungsprojekte sowie Normungs- und Standardisierungsaktivitäten gegeben.

Der Fokus der Normungsroadmap KI liegt auf neun Schwerpunktthemen, die in Kapitel 4 behandelt werden:
→ Den Ausgangspunkt bilden die Grundlagen wie beispielsweise Terminologien und Begriffsbestimmungen, Klassifizierungen und ethische Fragestellungen. Sie sind die Basis für Diskussionen rund um KI und damit zentraler Kern der Roadmap.
→ Für eine breite Nutzung von KI-Lösungen spielt die Sicherheit von KI-Systemen eine entscheidende Rolle. Nur eine tiefergehende Betrachtung von Anforderungen beispielsweise an die Betriebs- und Informationssicherheit kann einen umfassenden Einsatz von KI-Systemen in Wirtschaft und Gesellschaft ermöglichen.
→ Ein weiteres Schwerpunktthema und Grundlage für einen breiten Markterfolg von KI sind die Prüfung und Zertifizierung. Hierfür braucht es verlässliche Qualitätskriterien und reproduzierbare Prüfverfahren, mit denen sich die Eigenschaften von KI-Systemen überprüfen lassen. Sie sind eine Schlüsselvoraussetzung für die Bewertung der Qualität von KI-basierten Anwendungen und tragen maßgeblich zur Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit bei – zwei Faktoren, die Vertrauen und Akzeptanz schaffen.
→ Eine weitere Herausforderung beim Einsatz von KI, insbesondere für kleinere und mittlere Unternehmen, stellt die Integration der KI-Technologien in Organisationen dar. Im Mittelpunkt stehen soziotechnische Aspekte wie die Mensch-Technik-Interaktion, die humane Arbeitsgestaltung sowie Anforderungen an Unternehmensstrukturen und -prozesse, die in der Roadmap untersucht werden.
→ Die Anwendungsgebiete von KI sind äußerst vielfältig. In nahezu allen Wirtschafts- und Anwendungsbereichen kommen KI-Technologien zum Einsatz und bieten großes Potenzial. Um ein breites Spektrum an Anwendungen abzudecken, werden in der Roadmap neben den oben genannten querschnittlichen Themen insbesondere auch branchenspezifische Herausforderungen für die folgenden fünf Sektoren betrachtet: Industrielle Automation, Mobilität, Medizin, Finanzdienstleistungen sowie Energie / Umwelt.