Ein Ethics-Check-Framework für Conversational-AI-Life-Agents: Ein fuzzybasiertes Bewertungsschema, angewendet auf die FCCC-Architektur

Zusammenfassung Conversational-AI(Artificial Intelligenc)-Systeme werden zunehmend als persistente Begleiter eingesetzt, die sich über längere Zeiträume an einzelne Nutzerinnen und Nutzer anpassen. Für diese Systemklasse hat das Forschungsprogramm Life Engineering den Begriff Life Agents geprägt. Diese Entwicklung wirft ethische Fragen auf, die mit allgemeinen Ethik-Frameworks für Conversational AI nicht zu beantworten sind: Wie soll ein System Anpassungsmechanismen über Monate der Interaktion hinweg offenlegen? Was bedeutet informierte Einwilligung, wenn ein Agent ein psychologisches Modell seines Nutzers aufbaut? Wie sind Auditierbarkeit und Energieverbrauch von Systemen zu bewerten, deren Wert auf langfristiger LLM-vermittelter Interaktion beruht? Der vorliegende Beitrag liefert 2 Beiträge. Erstens stellt er das Fuzzy-Conversational-Character-Computing-Framework (FCCC) als Architektur für Life-Engineering-konforme Life Agents vor. Zweitens, und als Hauptbeitrag, schlägt er ein fuzzybasiertes Ethics-Check-Framework speziell für Life Agents vor. Dieses bewertet 6 Dimensionen: Transparenz über KI-Identität und Anpassungsmechanismen; informierte Einwilligung in das Character-Modelling; Datenminimierung über persistente Interaktion hinweg; Auditierbarkeit von LLM-Komponenten; Konformität mit dem EU AI Act für Hochrisiko-Anwendungen sowie Energie- und Nachhaltigkeits-Fussabdruck. Das Framework wird mathematisch über L‑förmige Fuzzy-Zugehörigkeitsfunktionen auf einer 5‑stufigen linguistischen Compliance-Skala formalisiert, am Beispiel des FCCC-Frameworks angewendet, durch verwandte Forschung validiert und in 3 Expertinnen- und Expertengesprächen einer Stresstest-Bewertung unterzogen. Das Ergebnis ist ein Werkzeug, mit dem Designerinnen und Designer von Life Agents ethische Risiken bereits zur Entwurfszeit sichtbar machen können – nicht erst als nachgelagerte Compliance-Prüfung.