Die Gewährleistung eines verantwortungsvollen Einsatzes von KI-Systemen durch Audits
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in verschiedenen Branchen nimmt stetig zu. In Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Technologie und Personalwesen sind KI-Systeme mittlerweile ein integraler Bestandteil der Geschäftsmodelle. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die Transparenz, Fairness, Integrität und Zuverlässigkeit dieser Systeme sicherzustellen.
Das Auditing von KI hat sich als ein zentrales Instrument etabliert, um KI-Systeme zur Verantwortung zu ziehen, Risiken zu mindern und die Einhaltung ethischer sowie regulatorischer Standards, wie dem EU-KI-Gesetz, zu gewährleisten.
Vorteile der Integration von KI in den Auditprozess
Die Integration von KI-Funktionen in den Auditing-Prozess bietet wesentliche Vorteile. Eine aktuelle Umfrage der International Computer Auditing Education Association (ICAEA) zeigt, dass 69 % der globalen Teilnehmer eine positive Einstellung zur Nutzung von KI für Audit-Zwecke haben. Darüber hinaus betrachten 78 % der Teilnehmer Audit-Software mit KI-Funktionen als die geeignetste Lösung, um KI-Technologie in Audit-Aufgaben zu nutzen.
Gründe für das Auditing von KI-Systemen
Die Notwendigkeit von Audits für KI-Systeme ergibt sich aus verschiedenen Bedenken, darunter Bias, Erklärbarkeit, Sicherheit und die Einhaltung rechtlicher Rahmenbedingungen. Zu den Hauptgründen für das Auditing von KI-Systemen gehören:
- Bias und Fairness: KI-Systeme können unabsichtlich Vorurteile verstärken, die in den Trainingsdaten vorhanden sind, was zu unfairen Ergebnissen führt. Audits helfen, solche Vorurteile zu erkennen und zu mindern.
- Transparenz und Erklärbarkeit: Viele KI-Modelle, insbesondere Deep Learning-Systeme, funktionieren als „schwarze Kästen“, was das Verständnis ihrer Entscheidungsprozesse erschwert. Audits verbessern die Transparenz, indem sie bewerten, wie Modelle arbeiten.
- Sicherheit und Robustheit: KI-Systeme können anfällig für adversarielle Angriffe und Datenvergiftung sein. Audits bewerten die Widerstandsfähigkeit dieser Modelle gegen Sicherheitsbedrohungen.
- Einhaltung von Vorschriften: Neue Gesetze wie das EU-KI-Gesetz und das Algorithmic Accountability Act der Vereinigten Staaten erfordern KI-Audits, um die Einhaltung ethischer und rechtlicher Standards sicherzustellen.
- Vertrauen und öffentliches Vertrauen: Organisationen, die KI-Audits implementieren, zeigen ihr Engagement für einen verantwortungsvollen Einsatz von KI, was das Vertrauen unter Nutzern und Interessengruppen fördert.
Ansätze für das Auditing von KI
Das Auditing von KI kann mit verschiedenen Ansätzen durchgeführt werden, die jeweils auf unterschiedliche Aspekte der Bewertung von KI-Systemen zugeschnitten sind. Die Hauptansätze umfassen:
- Technische Audits: Diese beinhalten die Überprüfung der Daten, der Modellarchitektur und der algorithmischen Leistung des KI-Systems. Methoden umfassen Bias-Detektionswerkzeuge, Erklärbarkeitstechniken und Sicherheitstests.
- Prozess-Audits: Diese bewerten die Governance-Prozesse, die der Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen zugrunde liegen, um sicherzustellen, dass bewährte Praktiken befolgt werden.
- Ergebnis-Audits: Diese analysieren die Auswirkungen von KI-Entscheidungen in der realen Welt, indem sie die Ergebnisse auf Fairness, Genauigkeit und unbeabsichtigte Folgen überprüfen.
- Drittanbieter-Audits: Unabhängige Audits, die von externen Organisationen durchgeführt werden, erhöhen die Glaubwürdigkeit.
Das Auditing von KI ist entscheidend, um einen ethischen, fairen und verantwortungsvollen Einsatz von KI sicherzustellen. Während die aktuellen Ansätze wertvolle Einblicke bieten, müssen sich die Auditing-Praktiken weiterentwickeln, um mit den Fortschritten in der KI Schritt zu halten. Mit dem fortschreitenden Fortschritt von KI wird sie eine zentrale Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der finanziellen Audits spielen und für größere Transparenz und Vertrauen in die Finanzberichterstattung sorgen.
