Organisationen müssen auf Zero-Trust-Governance umschwenken, da die Flut an KI-Daten die Modellintegrität bedroht
Eine Warnung von Gartner besagt, dass 50 % der Unternehmen bis 2028 Zero-Trust-Datenrichtlinien annehmen müssen, um „Modellzusammenbrüche“ zu bekämpfen, die durch den Anstieg unbestätigter synthetischer Daten verursacht werden.
Der Umstieg erfolgt, da unbestätigte, KI-generierte Inhalte beginnen, Datensysteme zu überschwemmen. Dadurch wird es zunehmend schwieriger, zwischen menschlichen und synthetischen Informationen zu unterscheiden.
Die Bedrohung des Modellzusammenbruchs
Die Verbreitung synthetischer Daten stellt ein erhebliches Risiko für die Zuverlässigkeit zukünftiger großer Sprachmodelle (LLMs) dar. Derzeit werden Modelle mit riesigen Datenmengen aus dem Internet, Forschungsarbeiten und Code trainiert. Wenn jedoch KI-Ausgaben zunehmend in die Trainingszyklen neuer Modelle zurückfließen, entsteht das sogenannte „Modellzusammenbruch“-Phänomen. Dabei spiegeln KI-Tools die Fehler oder Vorurteile ihrer Vorgänger wider, anstatt die objektive Realität abzubilden.
Trotz dieser Risiken bleibt die Unternehmensneigung zur künstlichen Intelligenz ungebrochen. Eine Umfrage unter CIOs und Technologie-Führungskräften zeigt, dass 84 % der Befragten planen, die Mittel für generative KI (GenAI) in diesem Jahr zu erhöhen.
Der Bericht hebt auch ein aufkommendes regulatorisches Minenfeld hervor. Während einige Rechtsordnungen strenge „KI-freie“ Datenmandate durchsetzen könnten, werden andere flexiblere Rahmenbedingungen annehmen. Gartner schlägt vor, dass der Erfolg in diesem sich entwickelnden Umfeld von einem aktiven Metadatenmanagement abhängt – also der Fähigkeit, Daten zu kennzeichnen, zu katalogisieren und Organisationen zu warnen, wenn Daten veraltet sind oder eine Rezertifizierung erforderlich wird.
Strategische Empfehlungen
Um die Risiken unbestätigter Daten zu mindern, rät Gartner Organisationen zu mehreren sofortigen Maßnahmen:
- Ernennung eines KI-Governance-Leiters: Eine dedizierte Rolle zur Überwachung von Zero-Trust-Richtlinien und Compliance.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Abstimmung von Cybersicherheits-, Datenanalyse- und Ethikteams zur Durchführung umfassender Risikobewertungen.
- Modernisierung der Metadatenpraktiken: Implementierung automatisierter Systeme zur Echtzeit-Identifizierung und Markierung ungenauer oder voreingenommener KI-generierter Inhalte.
- Aktive Metadatenverwaltung: Nutzung von Echtzeitwarnungen für veraltete oder unbestätigte Daten, um zu verhindern, dass ungenaue und voreingenommene Inhalte kritische Systeme erreichen.
