Verantwortliche KI-Fragenbank: Ein umfassendes Werkzeug zur Bewertung von KI-Risiken
Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) hat die dringende Notwendigkeit verantwortungsvoller KI-Praktiken verdeutlicht. Trotz des wachsenden Interesses fehlt es an einem umfassenden Toolkit zur Risikobewertung von KI. Diese Studie führt die Verantwortliche KI (RAI)-Fragenbank ein, ein umfassendes Rahmenwerk und Werkzeug, das darauf abzielt, verschiedene KI-Initiativen zu unterstützen.
Durch die Integration ethischer Prinzipien der KI, wie Fairness, Transparenz und Rechenschaftspflicht, in ein strukturiertes Fragenformat hilft die RAI-Fragenbank, potenzielle Risiken zu identifizieren, sich an aufkommende Vorschriften wie das EU KI-Gesetz anzupassen und die allgemeine KI-Governance zu verbessern.
Einführung
Die Einführung von KI-Systemen hat die Unternehmenslandschaft revolutioniert, wobei viele Unternehmen KI zur Verbesserung ihrer Geschäfte einsetzen. Dennoch gibt es erhebliche Bedenken hinsichtlich der verantwortungsvollen Entwicklung und Anwendung von KI, wie Halluzinationen, die Erzeugung schädlicher Inhalte und die übermäßige Abhängigkeit der Nutzer von KI.
Eine aktuelle Umfrage ergab, dass nur 10 % der befragten Unternehmen öffentlich ihre Richtlinien zur verantwortlichen KI bekannt gegeben haben. Dies deutet darauf hin, dass viele Unternehmen nach wie vor besorgt über ihr Reifegrad im Bereich der verantwortlichen KI sind.
Methodologie
Die RAI-Fragenbank wurde in mehreren Phasen von 2022 bis 2024 entwickelt. Zunächst wurde eine umfassende Literaturübersicht durchgeführt, um den Stand der Technik in der Risikobewertung von KI zu verstehen und relevante Rahmenwerke auszuwählen. Aus den gesammelten Fragen wurden 293 konsolidierte Fragen zur Risikobewertung entwickelt.
Zusätzlich wurden Fallstudien mit acht KI-Entwicklungsprojekten durchgeführt, um die Anwendbarkeit der Fragenbank zu testen und zu verfeinern. Diese Fallstudien halfen, Feedback von den Projektteams zu sammeln und die Fragenbank weiter zu verbessern.
RAI-Fragenbank
Die RAI-Fragenbank enthält 26 Hauptkategorien und 245 Fragen, die in verschiedene Risikothemen unterteilt sind. Diese Themen sind um die acht Prinzipien der KI-Ethischen Normen strukturiert, die Human Wellbeing, Human-centered Values, Fairness, Privacy/Security, Reliability/Safety, Transparency/Explainability, Contestability und Accountability umfassen.
Die Fragenbank zielt darauf ab, Risiken in verschiedenen Phasen des KI-Lebenszyklus zu bewerten, von der Planung über die Implementierung bis hin zur Überwachung und Bewertung. Durch die Bereitstellung spezifischer Fragen für jede Phase wird sichergestellt, dass ethische Überlegungen in den gesamten Entwicklungsprozess integriert werden.
Fallstudien
Die Anwendung der RAI-Fragenbank wurde in zwei Fallstudien untersucht. In der ersten Fallstudie wurden die ethischen Risiken von acht KI-Projekten innerhalb einer nationalen Forschungseinrichtung in Australien bewertet. Diese Projekte zielen darauf ab, KI in Bereichen wie Lebensmittelsicherheit, Gesundheitswesen und nachhaltige Energie einzusetzen.
Die zweite Fallstudie konzentrierte sich auf die Entwicklung eines ESG-AI-Investorrahmens, der die Integration von Umwelt-, Sozial- und Governance-Kriterien in die KI-Bewertung zum Ziel hatte. Diese Fallstudie umfasste die Zusammenarbeit mit 28 Unternehmen, um die Einhaltung von RAI-Prinzipien zu gewährleisten.
Schlussfolgerung
Die RAI-Fragenbank stellt einen bedeutenden Fortschritt in der strukturierten Risikobewertung von KI-Systemen dar. Ihr hierarchischer Aufbau ermöglicht eine umfassende Bewertung, indem hochrangige Prinzipien mit detaillierten technischen Fragen verknüpft werden. Diese Struktur fördert die Identifizierung potenzieller Risiken und die Einhaltung aufkommender Vorschriften und verbessert die allgemeine KI-Governance.
Diese Studie hat gezeigt, dass die RAI-Fragenbank ein wertvolles Werkzeug für Organisationen darstellt, um verantwortungsvolle KI-Praktiken zu fördern und sicherzustellen, dass KI-Systeme sowohl innovativ als auch ethisch vertretbar sind.
