Das transformative Potenzial von KI ist unbestritten. Eine kürzlich durchgeführte Umfrage unter globalen KI- und Datenführern ergab, dass 98,4 % angaben, dass ihre Organisationen ihre Investitionen in KI erhöhen.
Die Direktorin des AI Office, Lucilla Sioli, erklärte, dass der AI Act Teil des digitalen Pakets der Kommission sein wird, für das bis Ende des Jahres eine Folgenabschätzung angekündigt wurde. Es bleibt jedoch unklar, ob dies bedeutet, dass der AI Act erneut eröffnet wird.
Das Responsible AI Institute (RAI Institute) unternimmt mutige Schritte, um die Zukunft der verantwortungsvollen KI-Adoption neu zu gestalten und zu beschleunigen. In Reaktion auf schnelle regulatorische Veränderungen und den Anstieg agentischer KI erweitert das RAI Institute seine Aktivitäten über die politische Interessenvertretung hinaus, um KI-gesteuerte Werkzeuge und neue Programme zur Verifizierung und Benchmarking von KI einzuführen.
Ein effektives Managementsystem für KI erfordert ein tiefes Verständnis dafür, wie die Governance eines Unternehmens in der Praxis funktioniert. Die Erfahrungen mit dem Robodebt-Programm in Australien zeigen, wie wichtig es ist, technische Kontrollen mit einer umfassenden organisatorischen Aufsicht zu verbinden.
In diesem Artikel werde ich erläutern, wie man die vier grundlegenden Komponenten eines KI-Systems – Modelle, Datensätze, Schnittstellen und Agenten – abbildet, um eine effektive Governance zu gewährleisten. Ich verwende ein einfaches, aber leistungsstarkes „Karten“-System, das wesentliche Informationen festhält, die für die Governance jeder Komponente und deren Beziehungen von Bedeutung sind.
Der Artikel behandelt die Bedeutung der Erstellung eines AI-Systeminventars zur effektiven Governance von KI-Systemen. Es wird betont, dass ein klares Verständnis der vorhandenen KI-Landschaft der erste Schritt zur Umsetzung eines AI Management Systems (AIMS) ist.
Künstliche Intelligenz (KI)-Modelle sind zunehmend in entscheidenden Entscheidungsprozessen in verschiedenen Branchen integriert. Es ist jedoch wichtig, Vorurteile in KI zu verstehen und anzugehen, da sie zu unfairen Ergebnissen führen können, die bestimmte demografische Gruppen überproportional beeinträchtigen.
Die Vereinigten Staaten kämpfen mit der Regulierung von KI, wobei ein Unterschied zwischen den Ansätzen der Bundes- und Staatsregierungen besteht. Während einige Bundesstaaten pragmatische Ansätze verfolgen, zielt der EU-KI-Gesetzesentwurf darauf ab, algorithmische Diskriminierung zu begrenzen.
Künstliche Intelligenz (KI)-Agenten werden zunehmend zu einem integralen Bestandteil von Branchen, von Gesundheitswesen und Finanzen bis hin zu Kundenservice und autonomen Systemen. Während die Entwicklung von KI-Agenten Effizienz und Automatisierung bietet, wirft sie auch erhebliche ethische Bedenken hinsichtlich Vorurteilen, Datenschutz, Sicherheit und Verantwortung auf.
In der glänzenden, hochriskanten Welt der Unternehmens-Tech-Konferenzen sind wenige Spektakel so fesselnd — oder so hysterisch hohl — wie die große Enthüllung der „Verantwortungsbewussten KI-Entwicklung“ eines Unternehmens. Während die Folien mit Versprechungen über ethische Innovationen blenden, erzählt die Realität hinter den Kulissen oft eine ganz andere Geschichte.