Was sind die Kernfaktoren im Auftrag des Institute for Security and Technology?
Das Institute for Security and Technology (IST) spielt eine entscheidende Rolle in der KI-Governance und schließt die Lücke zwischen technologischer Innovation und verantwortungsvoller Implementierung. Das IST vereint Politik- und Technologieführer, um praktikable Lösungen für neue Sicherheitsherausforderungen im Zusammenhang mit Technologie zu entwickeln. Der Kernauftrag des IST dreht sich darum, vertrauenswürdige technologische Fortschritte zu gewährleisten, die globale Sicherheit und Stabilität fördern, Risiken zu antizipieren und die Entwicklung mit praktischem Fachwissen und fundierten Analysen zu leiten. Das IST arbeitet aktiv daran, Diskurse zu identifizieren und in Wirkung umzusetzen, indem es gemeinsame Maßnahmen anführt, um die nationale Sicherheit und globale Stabilität durch eine auf Vertrauen aufgebaute Technologie voranzutreiben.
Analytische Säulen
Das IST operiert über drei analytische Säulen, die zur Bearbeitung kritischer Bereiche der Technologie- und Sicherheitsrisiken konzipiert sind:
- Zukunft der digitalen Sicherheit: Untersuchung systemischer Sicherheitsrisiken, die aus unserer Abhängigkeit von digitalen Technologien resultieren.
- Geopolitik der Technologie: Antizipation der sicherheitspolitischen Auswirkungen neuer Technologien auf internationale Machtverhältnisse.
- Innovation und katastrophales Risiko: Bereitstellung von Fachwissen über technologiebedingte existenzielle Bedrohungen für die Gesellschaft.
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Was sind die primären Fehlerklassifikationen, die im Kontext der KI-Compliance identifiziert werden?
Laut einem aktuellen Bericht des Institute for Security and Technology (IST) können Fehler bei der KI-Compliance in drei verschiedene Klassifikationen eingeteilt werden. Diese Kategorien helfen, Risiken im Zusammenhang mit KI-Systemen zu verstehen und zu mindern.
Institutionelle Fehler
Diese Fehler rühren von einem fehlenden Engagement der Führungsebene her, eine Kultur der Compliance zu schaffen. Dies beinhaltet das Versäumnis, notwendige Richtlinien zu erstellen oder den Erfolg durch die Organisationsstruktur zu fördern, was potenziell zu vorhersehbaren Fehlern führen kann.
Verfahrensfehler
Verfahrensfehler sind das Ergebnis einer mangelnden Übereinstimmung zwischen den etablierten Richtlinien einer Institution und ihren internen Verfahren sowie unzureichender Schulung der Mitarbeiter, die erforderlich ist, um diese Richtlinien einzuhalten.
Leistungsfehler
Diese Fehler treten auf, wenn ein Mitarbeiter einen etablierten Prozess nicht befolgt oder ein automatisiertes System nicht wie vorgesehen funktioniert, was zu einem unerwünschten Ergebnis führt.
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Wie können proaktive Compliance-Maßnahmen die Ergebnisse für KI-Entwickler und -Nutzer verbessern?
In einer sich schnell entwickelnden KI-Landschaft, die von zunehmender Kontrolle durch Regulierungsbehörden und dem Potenzial für erhebliche finanzielle und reputationsschädigende Folgen bei Nichteinhaltung geprägt ist, geht es bei proaktiven Compliance-Maßnahmen nicht nur darum, Strafen zu vermeiden, sondern auch darum, einen Wettbewerbsvorteil zu erschließen. Diese Maßnahmen können die Ergebnisse für KI-Entwickler und -Nutzer erheblich verbessern.
Reduzierung des regulatorischen Risikoexpos
Die Verbreitung von KI-Tools zieht die Aufmerksamkeit der Regulierungsbehörden auf sich. Die Umsetzung robuster Maßnahmen in Bezug auf Sicherheit, Schutz, Privatsphäre, Transparenz und Anti-Bias – unter der Aufsicht eines engagierten Compliance-Programms – kann kostspieligen Schäden, Rechtsstreitigkeiten und Reputationsschäden vorbeugen. Die extraterritoriale Reichweite von Vorschriften wie der DSGVO und dem EU AI Act bedeutet, dass selbst Unternehmen, die nicht physisch in der EU ansässig sind, aber Dienstleistungen auf dem EU-Markt anbieten, diese einhalten müssen, andernfalls drohen erhebliche Bußgelder. Die Umsetzung dieser Maßnahmen kann das regulatorische Risikoexpos erheblich reduzieren.
Wettbewerbsvorteil und Marktzugang
Starke Compliance-Praktiken verschaffen einen Wettbewerbsvorteil. Organisationen mit effektiven Strategien für verantwortungsvolle KI erzielen eine doppelt so hohe Gewinnwirkung aus ihren KI-Bemühungen. Darüber hinaus wird die Einhaltung relevanter KI-Standards in staatlichen Vergabemärkten zu einer Voraussetzung. Durch die Vorbereitung auf diese Standards und deren Einhaltung positionieren sich Unternehmen für den Zugang zu lukrativen Regierungsaufträgen und einen größeren Anteil an einem wachsenden Markt.
Talentgewinnung und -bindung
Unternehmen, die der verantwortungsvollen KI-Entwicklung und -Implementierung Priorität einräumen, sind für Top-Talente attraktiver. Qualifizierte Fachkräfte fühlen sich zunehmend zu Arbeitsplätzen hingezogen, die sich ethischer Innovation verschrieben haben. Ein starker ethischer Rahmen fördert die Mitarbeitermoral und -loyalität und schafft ein Umfeld, in dem Talente einen Beitrag leisten und wachsen wollen, wodurch die Fähigkeit des Unternehmens verbessert wird, bessere Modelle und Produkte zu entwickeln.
Erhöhter Lifetime Value
Investitionen in verantwortungsvolle KI-Praktiken fördern stärkere Beziehungen zu Kunden, Partnern und Mitarbeitern, was zu erhöhter Zufriedenheit, Loyalität und einem höheren Customer Lifetime Value führt. Proaktives KI-Compliance-Management schützt den Ruf einer Organisation und gewährleistet die Widerstandsfähigkeit der Marke angesichts potenzieller Kontroversen.
Investor Appeal
Unternehmen, die Compliance nachweisen, insbesondere in aufstrebenden Technologien wie KI, ziehen eher Investitionen an. Ein rigoroses Compliance-Programm signalisiert eine niedrigere Risikoschwelle, was zu neuen Investitionen führt und bestehende aufrechterhält, da die Stakeholder Sicherheitsrisiken zunehmend berücksichtigen.
Welche Schlüsselstrategien werden zur Minderung von Risiken bei der Datenerfassung und -vorverarbeitung vorgeschlagen?
KI-Compliance ist ein vielschichtiges Unterfangen. Bei der Datenerfassung und -vorverarbeitung müssen Entwickler Schutzmaßnahmen implementieren, um institutionelle, verfahrenstechnische und leistungsbezogene Risiken zu minimieren.
Datenerfassung & Datenschutz
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Rechtsgrundlage für die Erhebung: Stellen Sie sicher, dass die gesamte Datenerhebung, -verarbeitung und -pflege auf einer gültigen Rechtsgrundlage beruht, z. B. einer ausdrücklichen Einwilligung des Nutzers, mit klaren Mechanismen für die Nutzer, die Einwilligung jederzeit zu widerrufen. Dies behebt potenzielle institutionelle Fehler im Zusammenhang mit der Einhaltung von Richtlinien.
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Datenschutzfreundliche Technologien: Implementieren Sie Technologien wie differentielle Privatsphäre und homomorphe Verschlüsselung während der Datenvorverarbeitung, um sensible Daten zu schützen und zu verhindern, dass das Modell personenbezogene Daten lernt. Verwenden Sie Datenverschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung, um sich gegen Label-Flipping-Angriffe und unsichere Datenspeicherung zu schützen. Diese technische Strategie zielt in erster Linie auf Leistungs- und Verfahrensfehler ab.
Datentransparenz & Bias-Minderung
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Datentransparenz: Veröffentlichen Sie für jedes Modell eine „Datenkarte“, die Datenquellen, Datenschutzmaßnahmen und Vorverarbeitungsschritte dokumentiert. Dies erhöht die Transparenz und behebt institutionelle Transparenzfehler.
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Bias-Erkennungstools: Überprüfen Sie systematisch Trainingsdatensätze auf Ungleichgewichte in Attributen wie Rasse, Sprache, Geschlecht und Alter, indem Sie automatisierte Bias-Erkennungstools verwenden. Stellen Sie die Datengenauigkeit und -wahrheit sicher. Mildern Sie potenzielle Verzerrungen mit Datenaugmentierung oder Neugewichtungstechniken. Dies hilft, Leistungsfehler zu vermeiden und stellt sicher, dass ein Modell wie vorgesehen funktioniert.
Welche Schlüsselstrategien werden vorgeschlagen, um Risiken in der Modellarchitektur zu mindern?
Technologieunternehmen und Aufsichtsbehörden konzentrieren sich zunehmend auf die Minderung von Risiken im Zusammenhang mit der AI-Modellarchitektur. Ein neuer Bericht umreißt mehrere Strategien zur Risikominderung, die Legal-Tech-Fachleute, Compliance-Beauftragte und Policy-Analysten kennen sollten.
Schlüsselstrategien zur Risikominderung
- Etablierung eines funktionsübergreifenden AI-Compliance-Teams: Beziehen Sie Vertreter aus den Bereichen Recht, Produkt, Engineering, Dateninfrastruktur, Cybersicherheit, Ethik und interne Revision ein, um interne Richtlinien zu harmonisieren und aufkommende Compliance-Probleme über den gesamten AI-Lebenszyklus hinweg anzugehen.
- Implementierung eines Sicherheitsprogramms: Entwerfen und erzwingen Sie robuste Cybersicherheits- und physische Sicherheitskontrollen, um die Modellarchitektur und die Hosting-Infrastruktur zu schützen. Beschränken und überwachen Sie den Zugriff auf Systemkomponenten.
- Priorisierung der Erklärbarkeit durch Design: Dokumentieren und berichten Sie über AI-Modellfeatures, die Ausgaben erklären, einschließlich des Beitrags spezifischer Trainingsdaten. Integrieren Sie Erklärbarkeits-Frameworks, die komplexe Machine-Learning-Modelle vereinfachen.
- Anwendung von Threat Modeling: Simulieren Sie gegnerische Angriffe, um die Modellrobustheit gegen bösartige Eingaben zu verbessern, wobei der Fokus auf Anwendungen mit hohem Risiko liegt.
- Integration von Anomalieerkennung: Integrieren Sie Mechanismen zur kontinuierlichen Überwachung und Anomalieerkennung, um ungewöhnliche oder bösartige Aktivitäten in Echtzeit zu identifizieren und Warnungen für potenziellen Missbrauch bereitzustellen.
- Erstellung von Modellkarten: Entwickeln Sie detaillierte Modellkarten für Modelle mit Benutzerkontakt, die Architektur, Leistungsmetriken, Erklärbarkeit, Sicherheitsmaßnahmen und Robustheitstests dokumentieren. Diese Karten müssen beabsichtigte Anwendungsfälle, Einschränkungen, „nicht in den Anwendungsbereich fallende“ Nutzungen und technische Minderungsmaßnahmen enthalten, mit regelmäßigen Aktualisierungen zur beobachteten Modellleistung und potenziellen Risiken.
Diese Schritte können Organisationen dabei helfen, institutionelle, verfahrenstechnische und Leistungsfehler innerhalb ihrer AI-Systeme zu reduzieren, Vertrauen aufzubauen und die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen.
Die Auseinandersetzung mit Risiken im Zusammenhang mit der Modellarchitektur ist nicht nur eine technische Übung; es ist ein strategisches Gebot, das die Fähigkeit einer Organisation, verantwortungsbewusst zu innovieren und einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten, direkt beeinflusst. Das Versäumnis, diese Risiken anzugehen, kann zu rechtlichen Konsequenzen, Rufschädigung und einem Verlust des Benutzervertrauens führen.
Die sich entwickelnde Regulierungslandschaft, einschließlich der DSGVO und des EU AI Act, stellt strenge Compliance-Anforderungen. Unternehmen müssen diese Strategien zur Risikominderung proaktiv implementieren, um hohe Geldstrafen zu vermeiden und den kontinuierlichen Marktzugang zu gewährleisten. Zum Beispiel schreibt der EU AI Act Transparenz und Dokumentation vor, was mit der Empfehlung des Berichts für detaillierte Modellkarten übereinstimmt.
Welche Strategien werden vorgeschlagen, um Risiken während der Modelltrainings- und Evaluierungsphasen zu mindern?
KI-Entwickler sind während des Modelltrainings und der Evaluierung erheblichen Risiken ausgesetzt. Hier sind einige vorgeschlagene Strategien, um diese Risiken zu mindern und die Compliance zu verbessern, wobei der Schwerpunkt auf Bereichen wie Sicherheit, Fairness und Robustheit liegt.
Priorisierung von Sicherheit und Fairness
Die Festlegung verbindlicher Sicherheitsstandards für KI-Modelle ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere für solche mit erheblichen gesellschaftlichen Auswirkungen. Diese Benchmarks sollten kontextspezifisch sein und Faktoren wie Branchenanwendung und Auswirkungen auf gefährdete Bevölkerungsgruppen berücksichtigen. Modelle sollten über mehrere Dimensionen bewertet werden, darunter Genauigkeit, Fairness, Verzerrung und Robustheit, was die in anderen Branchen üblichen Sicherheitszertifizierungen widerspiegelt. Bewertungen müssen vielfältige Datensätze verwenden, um ein Overfitting bei der Bereitstellung zu verhindern. Dieser Prozess wird die Erstellung von Richtlinien fördern, die sich auf die Dokumentation von Training, Datensätzen, Algorithmen und Hyperparameter-Optimierung konzentrieren.
Implementierung technischer Schutzmaßnahmen
Technische Strategien während des Trainings und der Evaluierung umfassen die Vermeidung der Erstellung verzerrter Ausgaben durch Adversarial Debiasing. Die Inhaltsherkunft spielt eine Rolle, indem Funktionen in alle Modellausgaben integriert werden – wie z. B. Wasserzeichen oder Metadaten. Durch diesen Schritt wird der Ursprung und die Integrität generierter Inhalte nachgewiesen und kann Missbrauch durch Bedrohungsakteure verhindern.
Datenschutz und Überwachung
Zu den Mitigationstechniken sollten datenschutzwahrende Technologien gehören, die sensible Daten während der Trainingsphase schützen. Modell-Drift-Überwachung und Echtzeit-Benachrichtigungen sollten erfolgen, falls unerwartete Aktivitäten entdeckt werden.
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Wie können Risiken während der Modellbereitstellung gemindert werden?
Die Bereitstellung von KI-Modellen birgt inhärente Risiken, die jedoch durch eine Kombination aus technischen Schutzmaßnahmen und robusten Richtlinienrahmen erheblich gemindert werden können. Stellen Sie sich das wie den Bau eines Gebäudes vor: Sie benötigen sowohl starke Materialien (die Technologie) als auch einen soliden Bauplan (die Richtlinien), um seine Stabilität zu gewährleisten.
Technische Minderungsstrategien
Auf der technischen Seite können verschiedene Maßnahmen implementiert werden:
- Anomalieerkennung: Integrieren Sie Echtzeitüberwachung, um ungewöhnliche oder böswillige Aktivitäten zu erkennen und Warnmeldungen bei potentiellem Missbrauch auszugeben.
- Sichere Trainingspipelines: Trainieren Sie Modelle in sicheren, versionskontrollierten Umgebungen mit kryptografischen Maßnahmen, um Daten- oder Parametermanipulationen zu verhindern.
- Wasserzeichen: Betten Sie Wasserzeichen oder Metadaten in Modellausgaben ein, um Herkunft und Integrität zu überprüfen und Manipulationen zu verhindern.
- Abfrageratenbegrenzungen: Beschränken Sie die Häufigkeit von Benutzerabfragen, um Missbrauch zu verhindern.
- Opt-Out-Optionen: Bieten Sie Benutzern klare Opt-Out-Mechanismen von KI-gesteuerten Prozessen an, um sicherzustellen, dass eine menschliche Aufsicht verfügbar ist.
- Überwachung des Model Drifts: Verfolgen Sie die Leistung im Zeitverlauf und erkennen Sie Model- oder Daten-Drift, um bei Bedarf ein Retraining auszulösen.
- Beendigungsrichtlinien: Entwickeln Sie klare Protokolle, die festlegen, wann und wie ein KI-System sofort heruntergefahren werden muss, insbesondere in Notfällen.
- Detaillierte Protokollierung: Entwerfen Sie Systeme, die alle operativen Aktivitäten und KI-generierten Ausgaben protokollieren und relevanten Stakeholdern für Audits Zugang gewähren.
Richtlinien- und Governance-Strategien
Richtlinienorientierte Strategien sind ebenso entscheidend:
- Funktionsübergreifende KI-Compliance-Teams: Richten Sie ein Team mit Mitgliedern aus den Bereichen Recht, Produkt, Engineering, Cybersicherheit, Ethik und Audit ein, um Richtlinien zu harmonisieren und aufkommende Compliance-Probleme anzugehen.
- Sicherheitsprogramm: Implementieren Sie Kontrollen zur Cybersicherheit und physischen Sicherheit, um die Modellarchitektur und die Hosting-Infrastruktur zu schützen.
- Vorfallsberichterstattung: Entwickeln Sie einen Rahmen für die Dokumentation, Verfolgung und Eskalation von Verstößen und Vorfällen.
- Mitarbeiterschulung: Führen Sie obligatorische Schulungen zu KI-Kompetenz, Verwendungszweck und potenziellen Auswirkungen durch, wobei sichergestellt wird, dass rollenspezifische Bedürfnisse und die jeweiligen Rechtsordnungen berücksichtigt werden.
- Bereitstellungsplan: Befolgen Sie einen vordefinierten Plan, der Systeminventar, Wartung, Rollen, Zeitpläne und kontextspezifische Tests in Übereinstimmung mit dem Risikoprofil des Modells umreißt.
- KI-Compliance-Überprüfungen: Führen Sie regelmäßige Überprüfungen durch, um die fortgesetzte Übereinstimmung mit Vorschriften, Rahmenwerken und internen Richtlinien sicherzustellen.
- Verantwortungsvoller Informationsaustausch: Implementieren Sie Prozesse für den verantwortungsvollen Austausch von Informationen zur Sicherheit und zum Schutz von KI, einschließlich Schwachstellen und Minderungsstrategien, mit relevanten Regierungs-, Industrie- und zivilgesellschaftlichen Interessengruppen.
Wichtige Überlegungen
Es ist wichtig zu verstehen, dass keine einzelne Strategie alle Risiken beseitigt. KI-Entwickler und -Anwender sollten die Angemessenheit jeder Maßnahme sorgfältig auf der Grundlage des Verwendungszwecks, potenzieller Risiken und des Anwendungsbereichs abwägen – von Unterhaltung bis hin zu kritischen Sektoren wie Gesundheitswesen und Finanzen.
Unbeabsichtigte Folgen sollten nicht automatisch als Compliance-Versagen eingestuft werden. Stattdessen sollten solche Fälle als Lernmöglichkeiten dienen, um die KI-Risikomanagementpraktiken für Entwickler, Benutzer und Aufsichtsbehörden zu verfeinern.
Welche Strategien werden empfohlen, um Risiken im Zusammenhang mit der Modellanwendung zu managen?
Bei der Anwendung eines KI-Modells in realen Szenarien spielen verschiedene Sicherheits- und Compliance-Überlegungen eine Rolle. Stellen Sie sich diese Phase als die Nagelprobe vor – wo sich theoretische Sicherheitsmaßnahmen entweder bewähren oder scheitern. Hier sind die wichtigsten Strategien:
Anwendungsspezifische Sicherheitskontrollen
Um die Sicherheit für jede Anwendung zu gewährleisten, müssen Organisationen einen Entscheidungsbaum erstellen, um zu bestimmen, welches KI-Tool eingesetzt werden soll. Diese sollten sich danach unterscheiden, ob das Tool intern oder für Business-to-User- oder Business-to-Business-Interaktionen verwendet wird.
Query-Ratenbegrenzungen
Um Missbrauch, einschließlich automatisierter Angriffe, zu mindern, sollten Ratenbegrenzungen für die Anzahl der Abfragen festgelegt werden, die ein einzelner Benutzer innerhalb eines Zeitfensters in die KI einspielen kann. Dies verhindert böswillige Akteure und mindert die Wahrscheinlichkeit von Prompt-Injection-Angriffen.
Human-in-the-Loop-Systeme
Für Anwendungen, die hochriskante Entscheidungen oder sensible Informationen beinhalten, ist menschliche Aufsicht entscheidend. Implementieren Sie Kontrollen und Feedbackschleifen, um den Entscheidungsprozess der KI zu beurteilen und bei Bedarf einzugreifen. Es geht darum, das richtige Gleichgewicht zu finden zwischen den operativen Vorteilen, die Agentenfunktionen bieten, und der unerlässlichen menschlichen Aufsicht für kritische Entscheidungen.
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Welche User-Interaktionsstrategien werden empfohlen, um eine verantwortungsvolle Nutzung von KI zu gewährleisten?
Um eine verantwortungsvolle Nutzung von KI zu gewährleisten, ist ein Fokus auf die User-Interaktion von entscheidender Bedeutung, einschließlich informierter Zustimmung, robuster Feedback-Mechanismen, Benutzeraufklärung, der Möglichkeit des Opt-outs und klarer Kommunikation unter Verwendung von Techniken wie Wasserzeichen.
Informierte Zustimmung und Benutzerrechte
Entwickeln Sie Richtlinien, die klare Informationen für Benutzer erfordern, bevor ein KI-System Entscheidungen in ihrem Namen trifft. Stellen Sie in Szenarien mit hoher Auswirkung (Beschäftigung, Finanzen oder Gesundheitswesen) Erklärungen zu Entscheidungsprozessen und Beschwerdemechanismen bereit. Stellen Sie unbedingt sicher, dass User-KI-Interaktionen durch klare Zustimmungsprotokolle geregelt werden.
Feedback-Schleifen und Autonomie
Integrieren Sie Mechanismen, mit denen Benutzer Feedback geben oder KI-gesteuerte Entscheidungen anfechten können. Dies schützt die Autonomie des Benutzers und fördert ein ethisches Engagement.
Endbenutzer-Schulung
Investieren Sie in Programme, die Benutzer über die Einschränkungen und die angemessene Verwendung von KI-Modellen aufklären, einschließlich Sicherheitsmaßnahmen, um informierte Interaktionen zu fördern und das öffentliche Vertrauen zu stärken.
Die Opt-Out-Bestimmung
Bieten Sie Benutzern die explizite Option, sich von automatisierten KI-Prozessen abzumelden und stattdessen menschliches Eingreifen zu ermöglichen. Benachrichtigungen sind unerlässlich: Benutzer müssen informiert werden, wenn ein KI-System Inhalte, Ratschläge, Entscheidungen oder Aktionen generiert, und es müssen klare Erklärungen der zugrunde liegenden Kriterien bereitgestellt werden.
Content Provenance und Transparenz
Verwenden Sie Wasserzeichentechniken, um KI-generierte Ausgaben zu identifizieren. Dies ist zwar nicht narrensicher, hilft den Benutzern jedoch, zwischen traditionellen und KI-generierten Inhalten zu unterscheiden.
Welche fortlaufenden Überwachungs- und Wartungspraktiken sind für KI-Systeme unerlässlich?
Damit KI-Systeme konform und effektiv bleiben, ist eine Reihe von Überwachungs- und Wartungspraktiken entscheidend. Diese Praktiken befassen sich mit potenziellen Problemen wie Modelldrift, Sicherheitslücken und sich entwickelnden regulatorischen Rahmenbedingungen.
KI-Compliance-Überprüfungen
KI-Compliance-Teams sollten regelmäßige Überprüfungen durchführen, um KI-Modelle zu überprüfen und sicherzustellen, dass sie weiterhin mit Vorschriften, Rahmenbedingungen und internen Richtlinien übereinstimmen. Die Dokumentation und Aktualisierung dieser Audits in Modellkarten ist ein wichtiger Schritt zur Aufrechterhaltung der Transparenz.
Verantwortungsvoller Informationsaustausch
Etablieren Sie klare Prozesse für den verantwortungsvollen Austausch von Informationen zur KI-Sicherheit mit relevanten Interessengruppen, einschließlich Regierungen, Industrie und Zivilgesellschaft. Dies umfasst den Austausch von Informationen über Sicherheitsrisiken, potenzielle Schwachstellen und Methoden zur Minderung von Missbrauch.
Systemübergang und -stilllegung
Ein KI-System muss einem detaillierten Übergangs- oder Stilllegungsplan folgen, der allen geltenden Gesetzen und Vorschriften entspricht. Dies beinhaltet den Schutz der Privatsphäre und der Datenrechte der Benutzer, die ordnungsgemäße Entsorgung sensibler Materialien und die Aufbewahrung der Systemdokumentation für Entwickler und die Organisation.
Überprüfungen durch Dritte
Integrieren Sie regelmäßige unabhängige Überprüfungen, um ein KI-Modell anhand von Sicherheits-, Sicherheits- und Leistungsqualitätskennzahlen zu bewerten. Diese Überprüfungen könnten auch Risikobeurteilungen vor der Bereitstellung umfassen, die auf Erkenntnissen von auf KI-Governance und -Richtlinien ausgerichteten Organisationen basieren.
Überwachung auf Modelldrift
Nutzen Sie automatisierte Überwachungssysteme, um die Modellausgabe im Zeitverlauf zu verfolgen und Modell- oder Datendrift zu erkennen. Implementieren Sie Mechanismen, die ausgelöst werden, wenn sich ein Modell unvorhersehbar verhält, was möglicherweise zu menschlichen Retrainings-Interventionen führt.
Richtlinien für die Modellbeendigung
Entwickeln Sie klare Notfallprotokolle, die die Umstände festlegen, unter denen ein KI-System sofort abgeschaltet werden sollte, den Prozess dafür und wie dies überprüft werden kann.
Überwachungsprotokolle und Protokollierung
Stellen Sie sicher, dass KI-Systeme so konzipiert sind, dass sie alle betrieblichen Aktivitäten und KI-generierten Ausgaben protokollieren, z. B. Berichte, Vorhersagen und Empfehlungen. Stellen Sie relevanten Interessengruppen den Zugang zu diesen aufgezeichneten Informationen bereit.
