Globale KI-Vorschriften und deren Auswirkungen auf Industrieführer
Es gibt eine erhebliche regulatorische Unsicherheit in der globalen KI-Überwachung, hauptsächlich aufgrund der fragmentierten Rechtslage in verschiedenen Ländern, die eine effektive Governance transnationaler KI-Systeme behindert. Der Mangel an harmonisierten internationalen Gesetzen erschwert die KI-Innovation und macht es Organisationen schwer, zu verstehen, welche Standards in unterschiedlichen Rechtsräumen gelten.
Das Fehlen robuster KI-Governance- und Risikomanagement-Rahmenwerke setzt Organisationen operationellen, ethischen und finanziellen Risiken aus. Ein Versagen in der Compliance kann kostspielig sein: Bußgelder gemäß dem EU-KI-Gesetz können bis zu 40 Millionen Euro oder 7 % des globalen Umsatzes bei schweren Verstößen betragen.
Aufbau von Governance und Verantwortung für KI-Risiken
Ein wesentlicher Punkt in der Diskussion ist der Vergleich der unterschiedlichen Ansätze der EU und der USA in Bezug auf die KI-Regulierung. Die EU schafft Vorschriften im Voraus, indem sie klare Regeln und Anforderungen festlegt, bevor Probleme auftreten. Im Gegensatz dazu gestaltet die USA ihren Ansatz oft durch Rechtsstreitigkeiten, bei denen Gerichtsfälle Präzedenzfälle schaffen und bewährte Praktiken im Laufe der Zeit entstehen.
Für globale Unternehmen bedeutet dieser Unterschied, dass sie KI-Implementierungen an die Anforderungen jedes Rechtsraums anpassen müssen, was die Compliance-Belastungen erhöht, aber auch zu einem klareren Denken über Risiken anregt.
Ein Beispiel aus Kanada zeigt, wie ein KI-gesteuertes Chatbot einer Fluggesellschaft auf eine Anfrage zu Rabattpolitiken eine falsche Antwort gab, was zu rechtlichen Konsequenzen führte. Dieses Beispiel verdeutlicht, wer für die Ausgaben der KI verantwortlich ist und hilft Unternehmen, ihr Risikomanagement zu verbessern.
Risikomanagement mit Governance und Modellstrategie
Die Diskussionen über KI haben sich von der Auffassung, dass KI eine entfernte Möglichkeit ist, zu der Erkenntnis entwickelt, dass sie für viele Unternehmen eine aktuelle operationale Realität darstellt. Mit dieser Verschiebung kommt ein präziseres Verständnis, dass das Potenzial von KI immer mit Risiken verbunden ist, die aktiv gemanagt werden müssen.
Michael Berger hebt hervor, dass das Risiko ansteigt, je mehr KI-Anwendungsfälle entwickelt werden und je mehr interaktive KI-Modelle in Produktion gehen. Jedes zusätzliche Modell birgt die Möglichkeit von Fehlern oder Halluzinationen, die zu Haftung oder finanziellen Kosten führen können. Besonders in sensiblen Anwendungsfällen, in denen private Verbraucher direkt von KI-Entscheidungen betroffen sind, wird das Thema der KI-gesteuerten Diskriminierung kritisch.
Die systematische Diskriminierung durch KI-Modelle kann weitreichende Folgen haben, insbesondere wenn grundlegende Modelle in ähnlichen sensiblen Anwendungen von vielen Unternehmen verwendet werden.
Die Verwendung kleinerer, aufgaben-spezifischer Modelle ist aus Risikoperspektive vorteilhaft, da ihre geplanten Anwendungsfälle klar definiert sind. Diese Modelle sind leichter zu testen, einfacher zu messen und weniger anfällig für unvorhersehbare Leistungsschwankungen.
Abschließend empfiehlt Michael Berger, dass Unternehmen verschiedene grundlegende Modelle in Betracht ziehen oder sogar absichtlich schwächere Modellarchitekturen wählen, um das Aggregationsrisiko zu reduzieren und gleichzeitig eine angemessene Leistung zu gewährleisten.
