Warum verantwortungsvolle KI nicht länger ignoriert werden kannh2>
– Unternehmen sind sich der Notwendigkeit von b>verantwortungsvoller KIb> bewusst, behandeln sie jedoch oft als nachträglichen Gedanken oder separaten Arbeitsbereich.p>
– Verantwortungsvolle KI ist eine b>vorderste Verteidigungb> gegen ernsthafte rechtliche, finanzielle und reputationsbezogene Risiken, insbesondere im Hinblick auf das Verständnis und die Erklärung der b>Datensichtbarkeitb> von KI.p>
– Das ideale Szenario ist, b>vertrauenswürdige Datenpraktikenb> und b>Master-Datenmanagementb> von Anfang an zu integrieren.p>
Ein Beispiel aus der Praxish3>
Ihr Produktteam hat gerade eine bahnbrechende Funktion in Rekordzeit geliefert. Sie beschreiben stolz, wie sie ein KI-Modell genutzt haben, um Forschung und Design zu beschleunigen. Alle feiern den Erfolg.p>
Im Hintergrund könnte dasselbe Modell jedoch mit b>proprietären Datenb> trainiert worden sein, die Ihr Unternehmen nicht besitzt. Schlimmer noch, das Team könnte nicht wissen, welche Daten das Modell verwendet hat, und selbst wenn sie es wissen, sind sie sich der b>Nutzungsbedingungenb> möglicherweise nicht vollständig bewusst.p>
Rechtliche Risikenh3>
Diese Unklarheit kann schnell in b>rechtliche Risikenb> umschlagen. Was wie eine Innovation aussah, könnte nun zu einem b>geistigen Eigentumb>-Rechtsstreit führen, der das Unternehmen viel Geld und das Vertrauen der Kunden kosten könnte.p>
Diese Szenarien sind nicht weit hergeholt. Mit der rasanten Verbreitung von KI in der Unternehmens- und Regierungslandschaft wird die Bedeutung von verantwortungsvoller KI immer größer.p>
Verantwortungsvolle KI und Datenlinieh3>
Viele Unternehmen sind sich der Notwendigkeit von verantwortungsvoller KI bewusst, behandeln sie jedoch oft als nachträglichen Gedanken oder separaten Arbeitsbereich. Verantwortungsvolle KI ist viel mehr als ein Nebenprojekt oder eine Fußnote in einer Governance-Richtlinie.p>
Die meisten großen Sprachmodelle, die häufig verwendet werden, sind mit einer Vielzahl von Daten trainiert worden, einschließlich b>proprietärerb> oder b>eingeschränkter Datenb>. Diese Daten könnten von einer Unternehmenswebsite, einem akademischen Journal, einem b>Open-Source-Repositoryb> mit einer restriktiven Lizenz, einem b>Regierungsdatensatzb> oder einer b>Sozialen Medienplattformb> stammen, die persönliche Daten enthält.p>
Die Tatsache, dass diese Modelle von großen Anbietern so weit verbreitet sind, führt viele Unternehmen zu der Annahme, dass ihre Nutzung kein rechtliches Risiko birgt.p>
Ein tickender rechtlicher Zeitbombenh3>
Rechtsanwaltskanzleien weltweit arbeiten bereits mit KI-Experten zusammen, um Schwächen in der b>Datennutzungb> von KI aufzudecken. Diese Schwächen könnten in Rechtsstreitigkeiten oder b>Gruppenklagenb> ausgenutzt werden. Jede Organisation, die ihre b>Datenlinieb> nicht klar erklären oder die verantwortungsvolle Nutzung ihrer Daten nicht nachweisen kann, könnte anfällig sein.p>
Es ist nur eine Frage der Zeit, bis wir sehen, dass Regierungen Strafen und Bußgelder zur Durchsetzung der rechtlichen Datennutzung verhängen.p>
Vermeidung von KI-Datenrisikenh3>
Es gibt jedoch Möglichkeiten, kostspielige Fehler zu vermeiden. Das ideale Szenario ist, vertrauenswürdige Datenpraktiken und Master-Datenmanagement von Anfang an zu integrieren. Jeder KI-Rahmen sollte auf einer soliden Grundlage von verantwortungsvoller KI basieren, die die b>IP-Eigentümerschaftb>, die b>Datenlinieb> und die Herkunft nicht nur der Daten, sondern auch der KI-Modelle berücksichtigt.p>
Wenn diese Prinzipien als Kernanforderungen betrachtet werden, können Organisationen innovativ und gleichzeitig rechtlich abgesichert arbeiten.p>
Einige Unternehmen werden die verwendeten Daten in ihren KI-Systemen nachträglich bewerten müssen. Dies wird dazu führen, dass neue Rollen zur Risikominderung entstehen, wie z. B. b>Dateningenieureb>, die speziell darin geschult sind, nicht autorisierte oder risikobehaftete Daten aus Modellen zu entfernen.p>
Fazith3>
Schließlich könnten Unternehmen von allgemeinen Modellen zu maßgeschneiderten KI-Systemen übergehen, die auf sauberen, eigenen Daten basieren. Diese Übergänge werden die Abhängigkeit von generischen Modellen erheblich verringern.p>
Indem sie in individuelle Modelle investieren, gewinnen Organisationen mehr Kontrolle, Transparenz und rechtliches Vertrauen in die Funktionsweise ihrer KI.p>
