Risikomanagement-Frameworks für Künstliche Intelligenz zur Verwaltung von Risiken in KI-Systemen
Die Entwicklung und Implementierung von Künstlicher Intelligenz (KI) bringt zahlreiche Risiken mit sich. Diese Risiken sind hauptsächlich auf die Verarbeitung von Daten und die Modelle selbst zurückzuführen. Ein effektives Risikomanagement ist daher unerlässlich, um die negativen Auswirkungen auf Benutzer und Unternehmen zu minimieren.
Was ist KI-Risiko?
KI-Risiko kann durch die folgende Formel dargestellt werden:
KI-Risiko = (die Wahrscheinlichkeit, dass ein KI-Modell ausgenutzt oder falsche Ausgaben liefert) x (die Konsequenzen des Fehlers oder der Ausnutzung)
Ein KI-generierte Antwort sollte idealerweise genau und unparteiisch sein. Wenn jedoch die Trainingsdaten fehlerhaft sind, kann es zu falschen Antworten kommen. Diese falschen Ausgaben können zu rechtlichen Konsequenzen führen oder Diskriminierung und Vorurteile hervorrufen.
Risiken im Zusammenhang mit KI
Es gibt verschiedene Arten von KI-Modellen, aber sie teilen alle ähnliche Risikofaktoren:
- Datenrisiken
- Modellrisiken
- Betriebsrisiken
- Ethical oder rechtliche Risiken
Datenrisiken
Das Risiko eines KI-Modells ist direkt abhängig von der Qualität der Daten, die für seine Entwicklung verwendet werden. Wenn unbefugte Personen Zugang zu Ihrer Datenbank erhalten und diese manipulieren, kann dies zu fehlerhaften Ausgaben führen. Ein Beispiel für ein solches Risiko ist ein Vorfall, bei dem ein KI-Algorithmus zur Risikoprognose im Gesundheitswesen eine rassistische Voreingenommenheit aufwies.
Modellrisiken
Modellrisiken beziehen sich auf die inhärenten Risiken, die mit dem Lernalgorithmus oder der Logik des Modells verbunden sind. Bedrohungsszenarien umfassen:
- Adversarial Angriffe, bei denen Bedrohungsakteure Eingaben bereitstellen, die darauf abzielen, das Modell zu verwirren.
- Prompt-Injektionen, wo Benutzer Manipulationen eingeben, um KI-Modelle zu übernehmen und sie zu unsicheren Inhalten zu bringen.
Betriebsrisiken
Interne, betriebliche Risiken können ebenso gefährlich sein wie externe Bedrohungen. Diese umfassen:
- Datenverfall, wenn das Modell aus veralteten Daten gelernt hat.
- Integrationsprobleme, wenn das KI-Modell nicht ordnungsgemäß mit anderen Systemen integriert wird.
Ethical oder rechtliche Risiken
Ein Mangel an ethischen Überlegungen kann zu regulatorischen Verstößen führen. Die DSGVO und der EU AI Act stellen wichtige rechtliche Rahmenbedingungen dar, die durch KI-Entwickler eingehalten werden müssen.
Risikomanagement-Frameworks für KI
Um diese Risiken zu mindern, sollten Organisationen ein Risikomanagement-Framework für KI verwenden. Diese Frameworks bieten Richtlinien und Best Practices für die Verwaltung potenzieller Probleme.
NIST AI Risk Management Framework (AI RMF)
Das NIST AI Risk Management Framework bietet strukturierte Ansätze zur Gewährleistung vertrauenswürdiger KI-Systeme und betont die Bedeutung von Datenschutz und Compliance mit gesetzlichen Vorschriften.
EU AI Act
Der EU AI Act, der 2024 verabschiedet wurde, ist die erste umfassende KI-Regulierung der Welt. Er fordert strenge Compliance-Maßnahmen und schützt die Privatsphäre der Benutzer.
ISO/IEC Standards
Die ISO/IEC-Standards bieten wesentliche Richtlinien für das Risikomanagement von KI, insbesondere in den Bereichen Datenschutz, Sicherheit und Verantwortlichkeit. Diese Standards helfen, die Integrität und Vertraulichkeit von Daten zu gewährleisten.
Insgesamt ist ein robustes Risikomanagement für KI-Systeme unerlässlich, um Vertrauen bei den Benutzern zu schaffen und die Integrität der Systeme zu gewährleisten.
