Einführung in verantwortungsbewusste KI-Rahmenwerke
Mit der rasanten Entwicklung der KI-Technologien wächst auch der Bedarf an klaren ethischen Leitlinien für deren Entwicklung und Einsatz. Von der Bias-Reduzierung über die Datenherkunft bis hin zur Gewährleistung von Transparenz hat sich die Forderung nach „verantwortungsbewusster KI“ von einem aspirationalen Ideal zu einer praktischen Notwendigkeit gewandelt, insbesondere im Hinblick auf die heutigen generativen Modelle und unternehmensgerechten großen Sprachmodelle (LLMs).
Wachsende Nachfrage nach ethischer KI-Governance
In Reaktion auf die steigende Nachfrage nach ethischer KI-Governance haben zahlreiche Regierungen, Organisationen und Koalitionen Rahmenwerke veröffentlicht, die Teams dabei unterstützen sollen, die Vertrauenswürdigkeit ihrer KI-Systeme zu bewerten und zu verbessern. Angesichts der Vielzahl an Richtlinien – von den Ethikleitlinien der Europäischen Union für vertrauenswürdige KI bis hin zu Werkzeugen, die von der OECD, Kanada und anderen entwickelt wurden – kann es für Entwickler und Entscheidungsträger eine Herausforderung sein, zu wissen, wo sie anfangen oder wie sie diese Rahmenwerke in realen Projekten anwenden können.
Praktische Ansätze für Unternehmen
Ein erfahrener Daten-Governance-Experte hat mehrere Jahre damit verbracht, öffentlich zugängliche verantwortungsbewusste KI-Rahmenwerke zu studieren, ihre Ansätze zu vergleichen und die praktikabelsten, umsetzbaren Erkenntnisse für Unternehmen zu identifizieren. In einem bevorstehenden Vortrag werden die ethischen Leitlinien, die der Entwicklung verantwortungsbewusster KI zugrunde liegen, insbesondere in Bezug auf LLMs behandelt.
Anwendung der EU-Leitlinien
Ein zentrales Thema in diesem Kontext ist die Anwendung der EU-Ethischen Leitlinien für vertrauenswürdige KI während eines LLM-Entwicklungsprojekts. Es ist entscheidend, alle Möglichkeiten zu nutzen, um Bias in den Trainingsdaten, den Modellen und deren Ergebnissen zu minimieren. Viele Modelle basieren auf Daten und Ressourcen aus dem öffentlichen Internet, doch sind diese Daten häufig nicht von bester Qualität, da komplexe, professionell entwickelte Beispiele oft hinter Bezahltoren oder internen Firewalls verborgen sind.
Bewältigung von Herausforderungen bei generativen Modellen
Die Rahmenwerke bieten auch Anleitungen zur Minderung von Halluzinationen in generativen Modellen, die ein noch offenes Problem darstellen. Sie konzentrieren sich oft darauf, wie besseres Prompting durchgeführt werden kann, insbesondere indem das System angewiesen wird, nur verifiziertes Wissen bereitzustellen. Zu den empfohlenen Schritten gehören die Sicherstellung der Datenqualität, die Einbeziehung menschlicher Überprüfungen und die Schulung der Nutzer, wie sie Halluzinationen vermeiden und erkennen können.
Leichtgewichtige KI-Ethische Auswirkungen bewerten
Es gibt Werkzeuge zur Bewertung der KI-Ethischen Auswirkungen, die es Teams ermöglichen, schnell zu starten, ohne von Grund auf neu beginnen zu müssen. Diese Tools bieten Checklisten, Vorlagen und andere Ressourcen, um denjenigen zu helfen, die keine Auditoren oder rechtlichen Experten sind, schneller Fortschritte zu erzielen.
Ressourcen für weitere Informationen
Für diejenigen, die mehr über verantwortungsbewusste KI-Rahmenwerke erfahren möchten, gibt es zahlreiche öffentliche Ressourcen, die von verschiedenen Regierungen und Organisationen bereitgestellt werden, darunter die EU, die OECD und die kanadische Regierung. Diese Ressourcen verwenden eine klare Sprache, um die Konzepte zu erklären und sind ein wertvoller Ausgangspunkt für Unternehmen, die ihre KI-Systeme vertrauenswürdiger gestalten möchten.
