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NEUE FOLGE: 28.7.2025

KI-Entwicklungen mit Relevanz für die Normung

Datum:

2.

August 2025
Zielgruppe: Fachgremien, Normenanwender:innen, Arbeitskreise im NA Normenpraxis

1.

Im Rahmen der World AI Conference in Shanghai hat Chinas Premier Li Qiang den Aufbau einer internationalen Organisation zur Festlegung globaler KI-Sicherheitsstandards gefordert. Hintergrund ist die Zunahme geopolitischer Spannungen, insbesondere zwischen China und den USA.

Normungsrelevanz:
– Die Fragmentierung von Wertvorstellungen (z. B. objektive Wahrheiten vs. sozialistische Werte) beeinflusst die Ausgestaltung technischer Normen
– Nationale Alleingänge (z. B. US-Exportkontrollen, chinesische Modellanforderungen) gefährden die Kompatibilität internationaler Standards
– Zugang zu bestimmten KI-Technologien (z. B. Chips) kann durch geopolitische Normenkonflikte eingeschränkt werden

Implikation für Arbeitskreise:
Die deutsche Normung muss sich auf ein multipolares KI-Ökosystem vorbereiten. Es gilt, herstellerneutrale und werteplural auslegbare Normen zu schaffen, um europäische Interessen auch bei divergierenden globalen Entwicklungen zu wahren.

2. UN fordert internationale Koordination – Normung als globaler Ordnungsrahmen

Die Vereinten Nationen warnen vor einer unkoordinierten Regulierung der KI auf nationaler Ebene. Nur ein geringer Teil der Staaten hat bisher regulatorische Grundlagen geschaffen. UN-Vertreterin Doreen Bogdan-Martin fordert eine länderübergreifende Koordination.

Normungsrelevanz:
– Fehlende regulatorische Grundlagen erschweren die Akzeptanz internationaler Normen
– Die Diskrepanz zwischen Technologiefortschritt und normativer Infrastruktur wächst
– Technische Normen könnten als Brückeninstrumente zwischen sehr unterschiedlichen Regulierungsansätzen dienen

Implikation für Arbeitskreise:
Normungsgremien sollten sich aktiv an internationalen Dialogen beteiligen und dabei die Rolle technischer Regeln als „neutraler Boden“ zwischen politischen Systemen stärken. Das erfordert transparente, anschlussfähige und modular anpassbare Normstrukturen.

3. Energiebedarf von KI-Rechenzentren steigt drastisch – Anforderungen an Nachhaltigkeitsnormen

Der stark wachsende Energiebedarf von KI-Rechenzentren verursacht steigende Strompreise in mehreren US-Bundesstaaten. Neue Zahlen zeigen: KI-gestützte Rechenzentren benötigen bis zu 30-mal mehr Energie als herkömmliche Rechenzentren.

Normungsrelevanz:
– Nachhaltigkeitsstandards für IT-Infrastrukturen (z. B. ISO/IEC 30134) müssen um KI-spezifische Lastprofile ergänzt werden
– Es fehlt an normierten Grenzwerten, Effizienzkriterien und Umweltkennzahlen für KI-Rechenzentren
– Auch Unternehmen ohne direkten KI-Einsatz sind indirekt betroffen (Netzkostenumlage)

Implikation für Arbeitskreise:
Die Normung sollte Anforderungen zur Energieeffizienz und CO₂-Bilanzierung von KI-Systemen definieren – insbesondere mit Blick auf den Lebenszyklus von Rechenzentren und Edge-Lösungen. Relevante Schnittstellen zu Umwelt-, Energie- und IT-Normung sind zu vernetzen.

4. KI-Fake-Videos als Vertrauensrisiko – Bedarf an Standards für digitale Authentizität

Die Verbreitung täuschend echter KI-generierter Fake-Videos auf sozialen Plattformen nimmt zu. Die Grenze zwischen realen Nachrichtenformaten und synthetisch erzeugten Inhalten verschwimmt. Aktuelle Beispiele nutzen Tools wie Google Veo3 zur automatisierten Videoproduktion.

Normungsrelevanz:
– Es fehlt an international anerkannten Kennzeichnungsstandards für synthetische Medieninhalte
– Medien- und Informationssicherheitsnormen sind bislang nicht auf generative KI abgestimmt
– Unternehmen sehen sich wachsenden Reputationsrisiken ausgesetzt (z. B. Deepfakes von Führungspersonen)

Deepfake-CEO in Hongkong – neue Anforderungen an Normen für Identitätsprüfung und Kommunikationssicherheit

Ein Unternehmen in Hongkong wurde Opfer eines groß angelegten KI-Betrugs. Ein Mitarbeiter überwies 23 Millionen Euro in der Annahme, mit seinem CEO in einem Videocall zu sprechen. Das Gespräch war vollständig KI-generiert – inklusive Stimmklon, Videoavatar und Hintergrundkulisse.

Normungsrelevanz:
– Der Fall zeigt die Dringlichkeit verlässlicher technischer Standards zur Authentifizierung in digitalen Echtzeitmedien
– Bestehende Normen zur Informationssicherheit (z. B. ISO/IEC 27001) reichen für KI-basierte Täuschungsszenarien nicht aus
– Es fehlt an eindeutigen, normierten Verfahren zur Verifikation digitaler Identitäten in Live-Kommunikation

Implikation für Arbeitskreise:
Die Entwicklung praxisnaher Normen für manipulationsresistente Kommunikationsprozesse wird erforderlich – inklusive standardisierter Sicherheitsmechanismen (z. B. visuelle Wasserzeichen, Echtzeit-Bestätigungssysteme, auditierbare Identitätsprotokolle). Auch kleinere Unternehmen benötigen praktikable Schutzstandards.

2. Apple setzt auf KI-Übernahmen – Dynamik in proprietären Ökosystemen

Apple hat Verzögerungen bei der Einführung seiner eigenen KI-Sprachassistenz eingeräumt und reagiert mit Übernahmeplänen. Ins Visier geraten sind die Anbieter Perplexity und Mistral – beide mit starker Position in der generativen KI.

Normungsrelevanz:
– Die Konzentration von KI-Kompetenz bei marktbeherrschenden Konzernen erschwert die Entwicklung offener, interoperabler Standards
– Proprietäre Systeme (z. B. Apple-Ökosystem) können normative Anschlussfähigkeit behindern, etwa bei Schnittstellen oder Datenmodellen
– Gleichzeitig steigen die Erwartungen an die Standardisierung KI-gestützter Assistenzsysteme im Consumer- und Unternehmensbereich

Implikation für Arbeitskreise:
Normungsgremien sollten stärker auf systemoffene Standards achten, die auch in proprietäre Ökosysteme eingebunden werden können. Für mittelständische Anwender braucht es klare Anforderungen an Integration, Datensouveränität und Transparenz von KI-Funktionalitäten – auch in Plattformen großer Anbieter.

3. KI in der Justiz – Estland erprobt Algorithmus zur Urteilsunterstützung

Estland testet als erstes europäisches Land ein KI-gestütztes System zur richterlichen Entscheidungsfindung in Zivilverfahren. Die Software analysiert vergleichbare Urteile, wertet Akten aus und macht Vorschläge für Urteilsformulierungen. Der Mensch bleibt formell entscheidend – das System ist unterstützend.

Normungsrelevanz:
– Es fehlen international konsentierte Anforderungen an den Einsatz von KI in normativen bzw. rechtsverbindlichen Kontexten
– Trainingsdaten, Modelltransparenz und Qualitätssicherung müssen bei Justiz-KI besonders klar geregelt sein
– Auch die Frage der Haftung und Verantwortung bei KI-gestützten Entscheidungen ist derzeit nicht normativ geklärt

Implikation für Arbeitskreise:
Für die Normung entstehen neue Aufgaben an der Schnittstelle von KI, Ethik und Governance – z. B. bei Kriterien für Nachvollziehbarkeit, algorithmische Neutralität oder gerichtliche Prüfbarkeit von Empfehlungen. Standards zur dokumentierten Risikobewertung bei KI-Systemen im öffentlichen Sektor sind dringend erforderlich.