Pressemitteilung

Künstliche Intelligenz in der amtlichen Statistik – wie wird die Qualität der Daten gesichert?

Expertinnen und Experten aus Wissenschaft und amtlicher Statistik diskutierten im Rahmen des Statistik Netzwerks Bayerns an der Ludwig-Maximilians-Universität in München mögliche Einsatzmöglichkeiten maschineller Lernverfahren

Das Bayerische Landesamt für Statistik organisierte im Rahmen des Statistik Netzwerks Bayern gemeinsam mit dem Institut für Statistik der Ludwig-Maximilians-Universität München und dem ifo Institut München sowie unter Beteiligung des Statistischen Bundesamtes vom 6. bis 8. September 2022 einen wissenschaftlichen Workshop mit dem Titel „Qualitätsaspekte Maschinellen Lernens“.

Zentraler Themenschwerpunkt: Wie kann zukünftig der Einsatz von maschinellen Lernverfahren zu Effizienzsteigerungen in der Statistikproduktion führen und gleichzeitig den sehr hohen Qualitätsanforderungen genügen. Fazit: Die amtliche Statistik verfügt über umfangreiches Know-how zu den Methoden Künstlicher Intelligenz, die nun in Fachstatistiken übertragen werden.

Fürth/München. Im Rahmen des wissenschaftlichen Workshops diskutierten die Expertinnen und Experten aus amtlicher und wissenschaftlicher Statistik, wie die hohen Qualitätsanforderungen der amtlichen Statistik mit dem Einsatz von maschinellen Lernverfahren im Umfeld der Künstlichen Intelligenz in Einklang gebracht werden können. Internationale Gäste des britischen Office für National Statistics (ONS) sowie von Statistics Netherlands (CBS) berichteten über ihre Erfahrungen.

„Der Einsatz von Methoden des Maschinellen Lernens in der Produktion amtlicher Statistiken bietet grundsätzlich viel Potenzial für Effizienzverbesserungen. Für uns ist wichtig, dass der  hohe Qualitätsstandard der amtlichen Statistik gehalten und die Verfahren für alle Interessierten transparent erklärt werden“, so Dr. Thomas Gößl, Präsident des Bayerischen Landesamts für Statistik.

Im Zuge der Veranstaltung zeigte eine große Bandbreite verschiedener Vorträge neben technischen und organisatorischen Aspekten auch konzeptionelle und methodische Inhalte beim Einsatz Künstlicher Intelligenz auf. Im Zentrum der Gespräche und Diskussionen stand der Mehrwert für die Gesellschaft, wenn durch Maschinelles Lernen Vorausberechnungen beschleunigt und verbessert werden. Gleichzeitig wurde klar, dass gerade bei Verfahren des Maschinellen Lernens volle Transparenz geschaffen werden muss, um die Weiterentwicklung, aber auch die Fairness beim Einsatz dieser Verfahren zu sichern.

Die Diskussionen zeigten, dass in der amtlichen Statistik bereits umfangreiches Know-how zu den Methoden der Künstlichen Intelligenz vorhanden ist. Die Umsetzung der im Zuge des Workshops entwickelten Projektideen und die Weiterarbeit im Statistischen Verbund werden nun zeigen, in welchem Umfang maschinelle Lernverfahren die Prozesse in der amtlichen Statistik hinsichtlich der effizienten und zeitnahen Produktion von Statistiken weiter voran bringen.