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LLM-Regulierung als Frage der Meinungsfreiheit?

Was wäre, wenn die Regulierung von Large Language Models plötzlich nicht mehr nur Technologiepolitik wäre, sondern ein Fall für die Meinungsfreiheit? Dann würde aus einer Debatte über Sicherheit, Haftung und Kontrolle sehr schnell eine Debatte über Grundrechte. Genau hier setzt das Paper von Eugene Volokh, Mark A. Lemley und Peter Henderson an. Die Autoren argumentieren, dass der Output generativer KI rechtlich als geschützte Rede verstanden werden könnte. Nicht unbedingt, weil die KI selbst Rechte hat, sondern weil ihre Entwickler:innen und vor allem ihre Nutzer:innen Rechte haben, Informationen zu empfangen und mit Hilfe der Systeme selbst zu kommunizieren. Für die USA ist das ein starker Gedanke. Für Deutschland ist er interessant, aber deutlich weniger belastbar. Was ist das ökonomische Grundproblem? Im Kern geht es um die Kontrolle von Informationsproduktion. Staaten wollen Risiken von LLMs begrenzen: Desinformation, Manipulation, Diskriminierung oder gefährliche Inhalte....

Endowment und Frage nach der Bewertung

Wenn wir den Wert von Gütern bestimmen wollen, können wir ein kleines Experiment durchführen. Man gibt der einen Gruppe der Teilnehmer, sog. „Verkäuferinnen“, zufällig ein Produkt, z.B. Kaffeetasse. Diese Personen dürfen die Tasse behalten, können sie aber auch wieder an den Experimentator:innen verkaufen. Dann sagen sie, welchen Mindestbetrag sie für die Tasse haben möchten. Eine andere Gruppe, sog. „Käuferinnen“ die keine Tasse bekommen hat, kann die Tasse von den Experimentator:innen kaufen. Sie geben dann an, wie viel sie maximal dafür ausgeben würden. Und damit nicht das Problem aufkommt, dass jemand gerade knapp bei Kasse ist oder sich reicher fühlt, weil er eine Tasse hat, gibt es noch eine dritte Gruppe, sog. „Wählerinnen“. Diese Gruppe kann wählen, ob sie Geld oder die Tasse will.



Es zeigt sich oft, dass die Leute, die die Tasse besitzen, mehr Geld dafür verlangen, als die Käufer bereit sind zu zahlen. Bei Dingen wie Tassen, Schokolade oder Lotterielosen liegt dieses Verhältnis bei etwa 2:1. Bei Dingen, für die es kaum Alternativen gibt, wie saubere Luft oder öffentliches Land, kann dieses Verhältnis sogar bei 10:1 liegen. Interessanterweise ist der Unterschied zwischen dem, was die "Verkäufer" wollen und dem, was die "Wähler" bereit sind zu zahlen, kleiner. Aber er ist immer noch da. Man findet diesen Unterschied in verschiedenen Umfragen und Fragestellungen. Das reicht von einfachen Fragen wie "Wie viel möchten Sie für die Tasse?" bis zu komplexeren Auswahlmöglichkeiten.


Warum ist das wichtig? Nun, dieser Unterschied im Wert, den Leute den Dingen geben, passt nicht so recht zu den klassischen ökonomischen Theorien. Das bedeutet, dass im echten Leben Dinge vielleicht weniger oft getauscht werden, als Ökonomie eigentlich denkt. Und das macht es komplizierter, wenn es darum geht, wer was bekommt, wie Dinge getauscht werden oder wie sie rechtlich geschützt werden.

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Riesiger Datenschatz: „Fredde Mac Single Familiy Dataset“!

Aktuell arbeite ich mit Begeisterung am ' Fredde Mac Single Family Dataset ', einem wahren Datenschatz. Diesen entdeckte ich zufällig während der Begutachtung eines Konferenzbeitrags – zu meiner großen Überraschung. Freddie Mac stellt diesen Datensatz zur Verfügung, weil die Aufsichtsbehörde (Federal Housing Finance Agency - FHFA) es so will. Das Ziel? Mehr Transparenz schaffen und Investoren helfen, bessere Modelle für Kreditgeschäfte zu entwickeln. Ein großes Dankeschön an die Behörde dafür!