In der heutigen Ära der Künstlichen Intelligenz (KI) stehen wir vor der Herausforderung, AI-Systeme zu vertrauen. Der Artikel erläutert die sechs Grundsätze von Responsible AI, die von Microsoft definiert wurden, und bietet .NET-Entwicklern praktische Ansätze zur Umsetzung dieser Prinzipien in ihren Projekten.
Künstliche Intelligenz verspricht enormes Potenzial für Vermarkter, jedoch nur, wenn sie mit qualitativ hochwertigen, verantwortungsbewusst gesammelten Daten gefüttert wird. Der klare Appell der Experten auf der MarTech-Konferenz ist, dass die Annahme von KI nicht auf perfekte Gesetze oder statische Spielbücher warten kann; der Erfolg hängt von der proaktiven, transparenten und agilen Governance ab.
Die Verwendung von KI-Tools im Bewerbungsprozess ermöglicht es Unternehmen, ihre Abläufe zu optimieren und effizienter zu gestalten. Arbeitgeber müssen jedoch sicherstellen, dass die verwendeten Systeme transparent, nicht diskriminierend und konform mit den Datenschutzbestimmungen sind.
Da generative KI die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, transformiert, ist es entscheidend, sicherzustellen, dass KI-Systeme mit angemessenen Sicherheitsvorkehrungen implementiert werden. Die vier Säulen der GenAI-Schutzvorrichtungen sind Kosten-, Qualitäts-, Sicherheits- und Betriebsleitlinien, die zusammen ein umfassendes Schutzrahmenwerk schaffen.
Dieser Artikel beschreibt, wie künstliche Intelligenz in aufstrebenden Märkten verantwortungsvoll gestaltet werden kann, um Inklusion durch Design zu fördern. Es werden drei wesentliche Säulen der inklusiven KI-Entwicklung hervorgehoben: Barrierefreiheit, Optimierung für niedrige Bandbreite und tiefgehende Lokalisierung.
Compliance-Teams im Finanzsektor stehen vor der Herausforderung, mit überwältigenden Kommunikationsvolumina umzugehen. Die Kombination aus künstlicher Intelligenz und menschlicher Aufsicht wird als der effektivste Ansatz angesehen, um sowohl regulatorische Anforderungen zu erfüllen als auch die Genauigkeit bei der Überprüfung zu gewährleisten.
Algorithmen entscheiden über Leben und Tod, während KI-gestützte Überwachung Journalisten verfolgt und autonome Waffen durch die Straßen Pekings präsentiert werden. Die Frage, wer diese Technologie kontrolliert und wie sie regiert wird, wird zu einer dringenden Priorität, da die internationale Gemeinschaft dringend stärkere Mechanismen zur KI-Governance etablieren muss.
Die Gesetze und Vorschriften zum Datenschutz und zur Cybersicherheit ändern sich ständig, und mit der wachsenden Beliebtheit von künstlicher Intelligenz (KI) sehen wir zunehmend regulatorische Maßnahmen auf Bundes- und Landesebene. Es ist wichtig, zu wissen, wie Ihr Unternehmen KI nutzen kann, ohne gegen das Gesetz zu verstoßen.
Die Einführung großer Sprachmodelle (LLMs) hat die Interaktion mit Technologie revolutioniert, bringt jedoch erhebliche Verantwortung mit sich. Dieser Leitfaden untersucht die Kernkonzepte der LLM-Sicherheit, von proaktiven Sicherheitsmaßnahmen bis hin zu kritischen Risiken und dem regulatorischen Umfeld, das unser Feld prägt.
KI ohne Sicherheit ist gefährlich. KI ohne Governance ist nicht rechenschaftspflichtig, und KI ohne Verantwortung ist unzuverlässig.