Ethik generativer KI: Wie man sie handhabt
Generative KI wirft wichtige Fragen hinsichtlich der Wissensvermittlung und des Vertrauens in bestehende Systeme auf. Britannica beispielsweise reichte Klage gegen Perplexity ein und warf dem Unternehmen vor, illegal und wissentlich von Britannica geprüfte Inhalte kopiert und Markenrechte ohne Genehmigung missbraucht zu haben. 1
Erfahren Sie mehr über die ethischen Bedenken im Bereich der generativen KI und über bewährte Verfahren zu deren Bewältigung.
1. Verzerrung der Ergebnisse
KI-Modelle lernen Muster aus riesigen Mengen an Trainingsdaten , die Stereotypen, unvollständige Informationen oder verzerrte Darstellungen enthalten können. Diese Verzerrung kann sich in KI-generierten Ergebnissen auf vielfältige Weise äußern, beispielsweise durch die falsche Darstellung bestimmter Gruppen in Einstellungssystemen oder die Verstärkung unfairer Annahmen bei Entscheidungen im Gesundheitswesen .
Im Geschäftskontext werfen verzerrte Modelle ethische Bedenken auf, wenn Kunden oder Mitarbeiter aufgrund von in den Datensätzen enthaltenen Mustern ungleich behandelt werden.
Beispiel aus dem realen Leben:
Die Leitlinien der Europäischen Kommission betonen, dass sich Forscher dieser Verzerrungen bewusst sein müssen, da sie die Integrität der Forschung und die wissenschaftliche Fairness gefährden können. 2
Beispiel aus dem realen Leben:
AI Fairness 360 ist ein Open-Source-Toolkit der Linux Foundation, das Verzerrungen in Modellen des maschinellen Lernens identifiziert und reduziert.
Ursprünglich entwickelt von IBM, bietet es zehn führende Algorithmen zur Minderung von Verzerrungen und über 70 Fairnessmetriken zur Beurteilung der Fairness auf individueller und Gruppenebene.
Das in Python und R verfügbare Toolkit unterstützt praktische Anwendungen in verschiedenen Sektoren wie Finanzen, Gesundheitswesen und Bildung. Es enthält Tutorials, die reale Anwendungsfälle wie Kreditwürdigkeitsprüfung und Analyse medizinischer Ausgaben veranschaulichen.
AI Fairness 360 fördert die Zusammenarbeit innerhalb der Community über GitHub und spezielle Mailinglisten für Ankündigungen, technische Diskussionen und Governance. 3
2. Fehlinformationen und Halluzinationen
Generative KI- Modelle können falsche oder irreführende Inhalte erzeugen, sogenannte Halluzinationen . Diese Halluzinationen klingen oft selbstsicher und autoritär, wodurch das Risiko steigt, dass Nutzer ihnen als verlässlichen Informationsquellen vertrauen.
Ein Beispiel hierfür ist die Erstellung gefälschter Zitate durch generative KI in wissenschaftlichen Arbeiten, was zu nicht überprüfbaren Referenzen in der Hochschulforschung führt. In der Wirtschaft können fehlerhafte Produktinformationen das Kundenvertrauen schädigen, wenn KI-Systeme ungenaue Details präsentieren.
Beispiel aus dem realen Leben:
Indien hat strenge neue Regeln vorgeschlagen, die KI- und Social-Media-Unternehmen wie OpenAI, Google, Meta und X dazu verpflichten, KI-generierte Inhalte klar zu kennzeichnen. Als Grund werden die zunehmenden Risiken durch Deepfakes, Fehlinformationen und Wahlmanipulation angeführt.
Der Richtlinienentwurf sieht vor, dass Kennzeichnungen mindestens 10 % einer visuellen Darstellung oder die ersten 10 % eines Audioclips abdecken müssen, zusammen mit Benutzererklärungen und technischen Systemen zur Erkennung und Kennzeichnung von KI-Inhalten.
Indien, mit fast einer Milliarde Internetnutzern, betont die Wichtigkeit von sichtbarer Kennzeichnung, nachvollziehbaren Metadaten und Transparenz, da Gerichte bereits mit aufsehenerregenden Deepfake-Fällen konfrontiert sind. Experten heben hervor, dass Indiens quantifizierbarer Sichtbarkeitsstandard einer der ersten weltweit ist und dass Plattformen, falls er implementiert wird, eine automatisierte Kennzeichnung bereits bei der Erstellung von Inhalten benötigen. 4
3. Intelgeistliches Eigentum und Urheberrecht
Generative KI-Technologie wirft Fragen zum Urheberrechtsschutz und zum geistigen Eigentum auf.
KI-generierte Werke können urheberrechtlich geschütztes Material ohne Quellenangabe wiedergeben. Trainingsdaten enthalten häufig urheberrechtlich geschütztes Material aus dem Internet, was zu Urheberrechtsverletzungen führen kann, wenn das System Elemente in generierten Inhalten wiederverwendet.
Für Forschende besteht ein ethisches Problem, wenn KI-Tools Texte oder Bilder auf Basis bestehender urheberrechtlich geschützter Publikationen erstellen, da dies die wissenschaftliche Integrität untergräbt. Auch Unternehmen sind rechtlichen Risiken ausgesetzt, wenn KI-generierte Ergebnisse urheberrechtlich geschützten Logos, Artikeln oder Designs ähneln.
Entdecken Sie den Benchmark für KI-Bilddetektoren, um herauszufinden, welche Tools am effektivsten KI-generierte Inhalte erkennen.
Beispiel aus dem realen Leben:
Der Deepfake-Eval-2024-Benchmark wurde entwickelt, um die aktuellen Gegebenheiten widerzuspiegeln. Er umfasst 45 Stunden manipuliertes Videomaterial, 56,5 Stunden Audiomaterial und fast 2.000 Bilder, die aus sozialen Medien und Benutzerplattformen auf 88 Websites und in 52 Sprachen gesammelt wurden.
Als Open-Source-Erkennungsmodelle auf diesem Datensatz getestet wurden, sank ihre Genauigkeit deutlich, mit Leistungseinbußen von etwa 50 % bei der Videoerkennung, 48 % bei der Audioerkennung und 45 % bei der Bilderkennung.
Kommerzielle Systeme und Modelle, die auf Basis des neuen Benchmarks optimiert wurden, schnitten zwar besser ab, erreichten aber immer noch nicht die Präzision geschulter forensischer Experten. Dies unterstreicht sowohl die Dringlichkeit der Weiterentwicklung von Erkennungswerkzeugen als auch die anhaltende Bedeutung menschlicher Expertise im Kampf gegen KI-generierte Desinformation.
Abbildung 1: Das Bild, das in den ersten beiden Zeilen Video- und Audiobeispiele von Deepfake-Eval-2024 und in der dritten und vierten Zeile Bildbeispiele zeigt, veranschaulicht die große Bandbreite an Inhaltsstilen und Generierungsmethoden, wie z. B. Lippensynchronisation, Gesichtstausch und Diffusion. 5
4. Datenschutz und sensible Informationen
Der Einsatz generativer KI-Tools erfordert häufig die Eingabe von Daten in externe Systeme. Werden sensible Informationen wie unveröffentlichte Forschungsergebnisse, Patientendaten oder Geschäftsdokumente hochgeladen, können diese ohne Einwilligung gespeichert, wiederverwendet oder offengelegt werden.
Beispiel aus dem realen Leben:
Die südkoreanische Kommission für den Schutz personenbezogener Daten hat neue Downloads der chinesischen KI-App DeepSeek ausgesetzt, nachdem das Unternehmen eingeräumt hatte, die Datenschutzbestimmungen des Landes nicht vollständig eingehalten zu haben.
Die Mitte Februar 2025 begonnene Sperrung bleibt so lange bestehen, bis DeepSeek seine Geschäftspraktiken an die lokalen Datenschutzgesetze anpasst. Der Webdienst ist jedoch weiterhin zugänglich. Das Startup hat kürzlich Rechtsvertreter in Südkorea bestellt und Mängel im Umgang mit personenbezogenen Daten eingeräumt. Dieser Schritt folgt einem ähnlichen Vorgehen in Italien, wo die Aufsichtsbehörden den Chatbot von DeepSeek aufgrund von Bedenken hinsichtlich der Datenschutzrichtlinie gesperrt haben. 6
Synthetische Datengenerierung mit generativer KI
Generative KI hat die Nutzung synthetischer Daten in der wissenschaftlichen Forschung erweitert und bietet Vorteile wie die Modellierung komplexer Umweltphänomene, das Testen von Hypothesen vor Feldstudien, den Schutz der Privatsphäre durchdigitale Zwillinge und die Verringerung der Abhängigkeit von menschlichen oder tierischen Versuchspersonen.
Die zunehmende Realitätsnähe birgt jedoch auch ernsthafte ethische Risiken. Synthetische Daten können versehentlich als real behandelt werden, wodurch die wissenschaftliche Dokumentation verfälscht wird, oder absichtlich zur Fälschung von Ergebnissen verwendet werden, was das Vertrauen in die Wissenschaft untergräbt.
Technische Schutzmaßnahmen wie Wasserzeichen und Erkennungstools können zwar helfen, werden aber durch die rasanten Fortschritte im Bereich der KI zunehmend infrage gestellt. Um diesen Risiken zu begegnen, bedarf es daher nicht nur klarerer Richtlinien von Fachzeitschriften und Institutionen, sondern auch einer fundierteren Ausbildung in Forschungsethik und eines verstärkten Fokus auf Integrität und Transparenz. 7
5. Verantwortlichkeit und Urheberschaft
Ethische KI-Praxis erfordert, dass Menschen die volle Verantwortung für KI-generierte Werke tragen. Forscher können generativen KI-Modellen keine Urheberschaft zuschreiben, da nur Menschen Genauigkeit, Fairness und die Achtung geistigen Eigentums gewährleisten können.
Im Geschäftsleben müssen Unternehmen sicherstellen, dass die Mitarbeiter für die Erstellung von Inhalten verantwortlich sind und dass eine transparente Verantwortlichkeitskette besteht.
Beispiel aus dem realen Leben:
Die Ergebnisse von OpenFake: Ein offener Datensatz und eine Plattform zur Erkennung von Deepfakes im großen Maßstab zeigen, dass moderne Deepfakes, insbesondere solche von proprietären Modellen wie Imagen 3 und GPT Image 1, sowohl für Menschen als auch für ältere Erkennungssysteme extrem schwer zu identifizieren sind, was die Genauigkeit oft auf ein nahezu zufälliges Niveau reduziert.
Detektoren, die mit älteren Datensätzen wie FF++, GenImage oder Semi-Truths trainiert wurden, schneiden bei diesen hochauflösenden Fälschungen schlecht ab und klassifizieren echte Bilder häufig falsch. Im Gegensatz dazu erzielt ein mit dem neuen OpenFake-Datensatz trainiertes SwinV2-Modell nahezu perfekte Genauigkeit, eine hohe Robustheit gegenüber Komprimierung und Rauschen sowie die beste Generalisierungsfähigkeit auf unbekannte generative Modelle.
Die Ergebnisse zeigen, dass eine effektive Deepfake-Erkennung große, vielfältige und aktuelle Trainingsdaten erfordert. 8
6. Arbeitsplatzverlust
Generative KI-Tools automatisieren strukturierte Aufgaben in Bereichen wie Content-Erstellung , Kundenservice und Design, was erhebliche Bedenken hinsichtlich einer Störung der Arbeitswelt aufwirft.
Beispiel aus dem realen Leben:
Experten prognostizieren, dass bis 2027 bis zu 50 % der Einstiegsjobs im Büro- und Verwaltungsbereich wegfallen könnten, wobei Büro-, Verwaltungs- und Kundendienstberufe am stärksten gefährdet sind. Der Internationale Währungsfonds schätzt, dass weltweit 300 Millionen Arbeitsplätze betroffen sein könnten, vorwiegend durch Automatisierung einzelner Arbeitsschritte und weniger durch vollständige Abschaffung. Dennoch zwingt dies Arbeitnehmer zu einer schnellen Anpassung.
Ein besonderes ethisches Problem ist der Verlust von Nachwuchspositionen, der die Mentorschaft und die langfristige Personalentwicklung untergräbt und für Unternehmen einen „exponentiell schlechten Schritt“ darstellt, wie Forscher es beschreiben.
Diese Umbrüche sind nicht nur wirtschaftlicher Natur; sie bergen auch gesellschaftliche und politische Risiken, da konzentrierte Arbeitsplatzverluste die Ungleichheit verschärfen, die soziale Stabilität untergraben und die öffentliche Besorgnis über die Zukunft der Arbeit verstärken könnten. Lesen Sie den Artikel „KI-bedingte Arbeitsplatzverluste“ , um mehr über die wirtschaftlichen und sozialen Auswirkungen zu erfahren.
7. Umweltauswirkungen
Generative KI-Modelle geben aufgrund ihres hohen Energie- und Wasserverbrauchs sowie ihrer hohen Hardwarekosten Anlass zu ethischen Bedenken. Das Training großer Sprachmodelle mit Milliarden von Parametern kann Hunderte Tonnen CO₂ erzeugen, und die Inferenz stellt mit zunehmender Größe der KI-Systeme eine kontinuierliche Belastung dar. 9
Der ökologische Fußabdruck variiert je nach Region, da Energiequellen und Kühlbedarf die Emissionen und den Wasserverbrauch erheblich beeinflussen. In manchen Fällen wurden für das Training eines einzigen Modells fast eine Million Liter Wasser benötigt, und selbst der alltägliche Gebrauch verbraucht messbare Mengen.
Die Hardwareproduktion hat durch den Abbau seltener Erden und die energieintensive Fertigung weitere Auswirkungen, wobei der schnelle Modellwechsel diese Kosten um ein Vielfaches erhöht. 10
Während generative KI Nachhaltigkeitsziele unterstützen kann, wie beispielsweise die Optimierung des Transports oder die Vorhersage von Umweltrisiken, stellt ihr eigener Ressourcenbedarf ein ernstes ethisches Problem dar.
Beispiel aus dem realen Leben:
Das Generative AI Ethics Playbook betont die Notwendigkeit, die Umweltfolgen künstlicher Intelligenz anzugehen, insbesondere den hohen Energieverbrauch und die Kohlenstoffemissionen, die mit dem Training und dem Einsatz großer Modelle verbunden sind.
Es wird davor gewarnt, dass die rasante Verbreitung rechenintensiver KI-Systeme erheblich zu Treibhausgasemissionen und Ressourcenknappheit beiträgt, insbesondere wenn sie mit nicht erneuerbaren Energiequellen betrieben werden. Anwendern wird empfohlen, den CO₂-Fußabdruck ihrer Modelle zu erfassen und offenzulegen, um Transparenz und fundierte Entscheidungen im Bereich Nachhaltigkeit zu gewährleisten.
Um diese Auswirkungen abzumildern, werden verschiedene Strategien vorgeschlagen. Entwickler werden dazu angehalten:
- Nutzen Sie Messinstrumente, um den Energie- und Ressourcenverbrauch zu überwachen.
- Setzen Sie auf kleinere oder modulare Architekturen, die den Rechenbedarf reduzieren.
- Implementieren Sie Optimierungsmethoden wie Pruning, Modelldestillation und Berechnungen mit geringer Genauigkeit, um die Effizienz zu verbessern.
Der Artikel plädiert außerdem für die Auswahl von Rechenzentren, die auf erneuerbare Energien setzen, und für die Unterstützung von Organisationen bei ihrem Übergang zu nachhaltigen Energieversorgern. Diese Maßnahmen zielen darauf ab, eine umweltverträgliche KI-Entwicklung zu fördern, die Innovation und ökologischen Schutz in Einklang bringt. 11
8. Sicherheit und Missbrauch
Generative KI-Systeme können auf schädliche Weise missbraucht werden, beispielsweise durch sogenannte „Prompt-Injection-Angriffe“, die Sicherheitsmechanismen umgehen, oder durch die Erstellung von Schadcode. Zu diesen Risiken gehören die Verbreitung von Desinformation, die Produktion schädlicher Inhalte und die Ermöglichung von Cyberangriffen .
Im politischen Bereich bergen KI-generierte Deepfakes und manipulierte Inhalte das Potenzial, Wahlen zu beeinflussen und das Vertrauen der Öffentlichkeit zu schädigen. Unternehmen müssen sich bewusst sein, dass KI-Technologie zur Erstellung von Inhalten mit unbeabsichtigten oder potenziell gefährlichen Folgen missbraucht werden kann, wenn sie nicht sorgfältig überwacht wird.
Beispiel aus dem realen Leben:
Anwendungen generativer KI hatten unterschiedliche Auswirkungen auf die Europa-, Frankreich- und Großbritannienwahlen 2024. Deepfakes zielten auf Politiker wie Olaf Scholz, Keir Starmer und Marine Le Pen ab. Gleichzeitig nutzten rechtsextreme Parteien in Deutschland und Frankreich KI-gesteuerte Profile und nicht offengelegte Inhalte, und russische Gruppen setzten große Sprachmodelle ein, um prorussische Narrative zu verbreiten. Dies verdeutlicht, wie KI Desinformation und ausländischen Einfluss verbreiten kann.
Chatbots wie ChatGPT, Gemini und Copilot haben sich als unzuverlässig erwiesen und liefern oft unvollständige oder ungenaue Wahlinformationen, was ethische Bedenken hinsichtlich ihrer Rolle in demokratischen Prozessen aufwirft. 12
Bewährte Verfahren zum Umgang mit ethischen Bedenken im Bereich der generativen KI
Ethische KI-Praktiken ausweiten
Laut Joël Mesot von der ETH Zürich besteht die zentrale Herausforderung heute nicht in der Definition ethischer KI, sondern in ihrer Skalierung. Um Werte in die Praxis umzusetzen, bedarf es globaler Standards, Governance-Mechanismen und technischer Werkzeuge, die in unterschiedlichen kulturellen, politischen und wirtschaftlichen Kontexten funktionieren. Dies macht vertrauenswürdige KI zu einer strategischen Priorität, die auf internationaler Zusammenarbeit und institutionellen Kapazitäten beruht. 13
Menschliche Aufsicht aufrechterhalten
KI sollte menschliches Urteilsvermögen in kritischen Situationen nicht ersetzen. Vielmehr müssen Menschen stets informiert bleiben, um die Richtigkeit der von KI generierten Ergebnisse zu überprüfen.
Im Gesundheitswesen sollten Ärzte beispielsweise generative KI-Modelle als Assistenten und nicht als Entscheidungsträger einsetzen. Ethische Richtlinien für generative KI betonen, dass Forscher für ihre Ergebnisse verantwortlich bleiben und Prozesse mit menschlicher Beteiligung integrieren müssen, um Genauigkeit und ethische Anwendung zu gewährleisten.
KI-Nutzung transparent offenlegen
Transparenz beim Einsatz generativer KI-Tools schafft Vertrauen und gewährleistet Verantwortlichkeit. Forschende sollten angeben, welche Tools verwendet wurden, in welcher Version und wie diese die generierten Inhalte beeinflusst haben. Unternehmen können Wasserzeichen oder In-App-Labels einsetzen, um zu kennzeichnen, wann Inhalte KI-generiert sind.
Transparenz beugt zudem ethischen Problemen vor, die entstehen, wenn KI-generierte Werke als vollständig menschlich dargestellt werden, was die Kunden in die Irre führen könnte.
Schützen Sie sensible Daten
Der verantwortungsvolle Einsatz von KI erfordert den sorgsamen Umgang mit sensiblen Daten. Forschende dürfen unveröffentlichte Daten oder personenbezogene Informationen nicht in externe KI-Tools hochladen, es sei denn, ihnen ist ein angemessener Datenschutz gewährleistet.
Unternehmen sollten bei der Schulung von KI-Modellen vorrangig auf eigene Daten oder Zero-Party-Daten setzen, um die Risiken unzuverlässiger Drittanbieterquellen zu minimieren. Der Schutz sensibler Daten beugt Missbrauch vor, respektiert Datenschutzgesetze und verhindert die Offenlegung von Informationen, die das Vertrauen schädigen könnten.
Voreingenommenheit und Fairness angehen
Verzerrungen in den Trainingsdaten wirken sich direkt auf die von KI generierten Ergebnisse aus. Organisationen müssen daher vor dem Einsatz auf Verzerrungen prüfen und Modelle evaluieren, um Fairness zu gewährleisten. Forschende sollten die Grenzen generativer KI-Systeme, einschließlich ihres Verzerrungspotenzials, offenlegen und entsprechende Gegenmaßnahmen ergreifen.
In Unternehmen können diskriminierende Auswirkungen durch das Testen von KI-generierten Ergebnissen in verschiedenen demografischen Gruppen verhindert werden.
Sicherstellung des Urheberrechtsschutzes
Um Urheberrechtsverletzungen zu vermeiden, sollten Nutzer die Rechte an geistigem Eigentum respektieren und Quellenangaben korrekt machen, wenn sie KI-generierte Inhalte verwenden. Forscher sollten KI-generierte Werke nicht als eigene ausgeben, wenn diese auf urheberrechtlich geschütztem Material basieren. Unternehmen müssen den Einsatz von generativen KI-Systemen vermeiden, die urheberrechtlich geschützte Logos oder Texte ohne die erforderliche Genehmigung reproduzieren.
Nachhaltige Praktiken fördern
Da die Umweltauswirkungen ein anerkanntes ethisches Problem darstellen, sollten Organisationen nach Möglichkeit KI-Tools mit geringerem Energieverbrauch wählen.
Effiziente Eingabeaufforderungen, kleinere KI-Modelle und eine optimierte Infrastruktur können die Umweltbelastung reduzieren. Forschende sollten zudem die Umweltauswirkungen der Verwendung großer Sprachmodelle bewerten und diese gegebenenfalls offenlegen, um den Nachhaltigkeitszielen gerecht zu werden.
Kontinuierliche Überwachung und Prüfung
Generative KI-Modelle erfordern ständige Überwachung. Unternehmen sollten KI nicht als statisches Werkzeug betrachten, sondern regelmäßig die generierten Daten prüfen, um deren Genauigkeit sicherzustellen, potenzielle Verzerrungen zu erkennen und Sicherheitsrisiken zu bewerten. Kontinuierliches Monitoring trägt dazu bei, dass generative KI-Werkzeuge in Forschung und Praxis verantwortungsvoll eingesetzt werden.
Schul-und Berufsbildung
Die Schulung der Nutzer in ethischen Fragen ist entscheidend für den verantwortungsvollen Umgang mit KI. Unternehmen sollten ihre Mitarbeiter über die Risiken und Grenzen KI-generierter Inhalte aufklären, damit diese die Ergebnisse überprüfen und ihre berufliche Integrität wahren können.
Fördern Sie Feedback und Dialog
Die Schaffung offener Feedbackmechanismen hilft Organisationen, Risiken frühzeitig zu erkennen. Mitarbeiter, Forscher und die Öffentlichkeit sollten ermutigt werden, Bedenken hinsichtlich KI-generierter Ergebnisse zu melden. Unternehmen können anonyme Meldesysteme oder Ethikräte einrichten, um die Einführung von KI zu überwachen. Der Dialog zwischen Fachexperten, Entwicklern und Nutzern stellt sicher, dass ethische Fragen auf vielfältige Weise behandelt werden und sich Praktiken im Zuge des technologischen Wandels weiterentwickeln.
FAQs
Die Ethik generativer KI umfasst die Prinzipien und Praktiken, die den verantwortungsvollen Einsatz generativer KI-Modelle und -Werkzeuge leiten. Sie befasst sich mit Themen wie Verzerrungen in Trainingsdaten, der Verbreitung von Fehlinformationen, dem Schutz sensibler Daten, dem Urheberrechtsschutz, der Verantwortlichkeit für KI-generierte Ergebnisse, dem Verlust von Arbeitsplätzen und den Umweltauswirkungen.
Ziel ist es, sicherzustellen, dass generative KI-Systeme so entwickelt und eingesetzt werden, dass die Menschenrechte geachtet, die berufliche Integrität gewahrt und ein Gleichgewicht zwischen Innovation und sozialer Verantwortung hergestellt wird.
Generative KI-Systeme beeinflussen die Arbeitsweise von Unternehmen, den Informationszugang und das Funktionieren von Gesellschaften. Ohne klare Prinzipien bergen generative KI-Tools das Risiko, Fehlinformationen zu verbreiten, sensible Daten zu missbrauchen oder Urheberrechte zu verletzen. Sie können zudem Vorurteile verstärken, Arbeitsplätze vernichten und versteckte Umweltkosten verursachen.
Ethische Richtlinien tragen dazu bei, die Verantwortlichkeit für KI-generierte Ergebnisse sicherzustellen, die berufliche Integrität zu schützen und das Vertrauen der Nutzer zu stärken. Durch die Festlegung klarer Standards können Organisationen und Forscher generative KI verantwortungsvoll einsetzen, Risiken minimieren und gleichzeitig Innovationen fördern, die der Gesellschaft zugutekommen.
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