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NEUE FOLGE: 28.7.2025

KI-Entwicklungen mit Relevanz für die Normung

Datum: 28. Juli 2025
Zielgruppe: Fachgremien, Normenanwender:innen, Arbeitskreise im NA Normenpraxis

1. Chinas Vorschlag einer globalen KI-Allianz – Herausforderung für internationale Normenkohärenz

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)

Implikation für Arbeitskreise:
Es braucht normierte Verfahren zur maschinellen Erkennbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Kennzeichnung generierter Inhalte. Parallel sollten Normen zur organisatorischen Resilienz gegen Desinformation entwickelt werden (z. B. Reaktionsprotokolle, Krisenkommunikation).