Künstliche Intelligenz ist längst keine Science-Fiction mehr. Sie beeinflusst unser tägliches Leben, von der Auswahl der Nachrichten, die wir lesen, bis hin dazu, ob wir eingestellt werden oder nicht.
Künstliche Intelligenz ist nicht nur eine technische Errungenschaft, sondern eine soziale Entscheidung. Die Systeme, die wir schaffen, spiegeln die Daten wider, die wir ihnen zuführen, die Werte, die wir kodieren, und die Machtstrukturen, die wir aufrechterhalten.
Während der SAS Innovate 2025 betonte Reggie Townsend, Vizepräsident der SAS Data Ethics Practice, die Bedeutung von Ethik und Governance als wesentliche Bestandteile von KI in Unternehmen. Er erklärte, dass verantwortungsvolle Innovation vor der ersten Codezeile beginnt und dass Governance sicherstellt, dass KI vertrauenswürdig ist und als Katalysator für Innovationen wirken kann.
Malaysia steht vor den Herausforderungen des digitalen Zeitalters und der zunehmenden Einflussnahme von Künstlicher Intelligenz, weshalb der Sprecher des Dewan Rakyat, Tan Sri Johari Abdul, neue gesetzliche Regelungen zur Bekämpfung von Verleumdung durch den Missbrauch von KI vorgeschlagen hat. Er betont, dass Technologie zwar enormes Potenzial bietet, aber auch erhebliche Risiken birgt, insbesondere bei der Verbreitung von Fehlinformationen.
Künstliche Intelligenz wird zunehmend in Unternehmenssysteme und digitale Erfahrungen integriert, was den Ruf nach „verantwortlicher KI“ verstärkt. In diesem Artikel werden praktische Methoden zur Umsetzung verantwortlicher KI untersucht, mit einem Schwerpunkt auf fünf kritischen Säulen: Bias-Minderung, Fairness-Audits, Datenschutz und Sicherheit, Daten- und KI-Governance sowie Modelltransparenz.
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.
AI Red Teaming simuliert reale Angriffe, um Schwachstellen aufzudecken und ist entscheidend für die Sicherheit von KI-Systemen. Diese Strategie hilft, potenzielle Risiken proaktiv zu identifizieren und zu beheben, bevor sie in der realen Anwendung zu unerwünschten Konsequenzen führen.