AI-Governance-Trends: Wie Regulierung, Zusammenarbeit und Fachkräftemangel die Branche prägen
Die Künstliche Intelligenz (KI) transformiert Branchen und führt zu einer wachsenden Nachfrage nach innovativen Lösungen und ausgebildeten Fachkräften, um Governance-Anforderungen zu erfüllen.
Die Selbstregulierung von KI-Systemen erfordert sowohl organisatorische als auch technische Kontrollen angesichts neuer und sich ständig ändernder regulatorischer Aktivitäten. Der Weg für KI ist offen und kollaborativ, wobei Automatisierung erforderlich ist, um eine verantwortungsvolle Einführung in großem Maßstab zu gewährleisten.
AI-Regulierung ist vorhanden und expandiert
KI unterliegt bereits geltenden Vorschriften, die sich nicht nur auf die Technologie selbst konzentrieren. Gesetzgebungen befassen sich auch mit Datenschutz, Antidiskriminierung, Haftung und Produktsicherheit.
Im Jahr 2024 wurde das EU-Gesetz über Künstliche Intelligenz, nach jahrelangen Debatten, endlich verabschiedet. Ähnlich wie die Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR) wird erwartet, dass es viele ähnliche Gesetze in anderen Regionen der Welt beeinflusst.
Weltweit wurde über KI von politischen Entscheidungsträgern diskutiert, wobei sie 2023 in legislativen Verfahren doppelt so häufig erwähnt wurde wie im Jahr 2022. In einigen Fällen konzentrieren sich regulatorische Aktivitäten explizit auf generative KI, wie etwa die vorläufigen Verwaltungsmaßnahmen für generative KI-Dienste in China.
Es gab auch einen Anstieg der KI-bezogenen Normungsaktivitäten und grenzüberschreitenden Zusammenarbeit, wie sie von der Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD), dem US National Institute of Standards and Technology (NIST), der UNESCO, der International Organization for Standardization (ISO) und der Gruppe der Sieben (G7) vorangetrieben werden.
AI-Selbstregulierung erfordert sowohl organisatorische als auch technische Kontrollen
Viele Organisationen entscheiden sich dafür, Selbstregulierungsansätze zu verfolgen, um die Übereinstimmung mit ihren organisatorischen Werten weiter zu fördern.
Die Umsetzung der Prinzipien einer Organisation umfasst häufig die Erfüllung ethischer Standards, die über die gesetzlichen Anforderungen hinausgehen. Organisationen können freiwillige Methoden und Rahmenwerke wie das AI Risk Management Framework des US NIST, das AI Verify-Rahmenwerk und Toolkit aus Singapur sowie die Open-Source-Plattform Inspect des AI Safety Institute im Vereinigten Königreich nutzen.
Die Selbstregulierung von KI-Systemen wird sowohl organisatorische als auch zunehmend automatisierte technische Kontrollen umfassen. KI erfordert starke organisatorische Managementsysteme mit Kontrollen, wie sie im ISO/IEC 42001-internationalen Standard beschrieben sind.
Haben Sie gelesen?
Technische Kontrollen sind ebenso wichtig wie sozio-technische Systeme. Automatisierung kann ihnen oft helfen, beispielsweise durch Automatisierung im AI Red Teaming (eine strukturierte Methode zur Prüfung von KI-Modellen, um Probleme zu identifizieren und schädliches Verhalten oder Ergebnisse zu vermeiden), Metadatenidentifikation, Protokollierung, Überwachung und Benachrichtigungen.
Automatisierung wird benötigt, da die Technologie Geschwindigkeiten und Intelligenz erreicht, die Echtzeitkontrollen erfordern. Darüber hinaus werden viele Organisationen harmonisierte Standards und technische Sicherheitskontrollen in der KI annehmen, während sie fortschreiten.
Ein wachsender Bedarf an qualifizierten KI-Fachkräften
Da der Markt für KI-Governance weiterhin schnell wächst, werden qualifizierte KI-Fachkräfte, die verantwortungsvolle organisatorische und technische Kontrollen implementieren können, stark nachgefragt.
Das Spielfeld reicht von bestehenden Technologieführern bis hin zu neuen Start-ups, die sich fast ausschließlich auf Lösungen für die KI-Governance konzentrieren, wie z.B. KI-Inventarverwaltung, Politikmanagement und Berichterstattung.
Der Markt wird sich weiterentwickeln, um spezialisierte Bereiche wie Vorfallmanagement, Red-Teaming, Kon
