KI-Governance ist für Unternehmen schon lange wichtig und bietet einen Rahmen für die Priorisierung von Investitionen in künstliche Intelligenz. Sie gewährleistet Transparenz, Überprüfbarkeit, Sicherheit und Compliance im Datenmanagement. Doch mit dem Aufkommen transformativer Technologien wie großen Sprachmodellen wie ChatGPT steigt die Bedeutung von KI-Governance ist noch ausgeprägter.
Die Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit von ChatGPT, BERT, T5, STRG und andere aufkommende große Sprachmodelle haben es einem breiten Benutzerkreis ermöglicht, die Fähigkeiten von Generative künstliche Intelligenz – erweitert die Grenzen der Inhaltserstellung und Informationsbeschaffung. Die einzigartige Eigenschaft interaktiver und generativer KI, unterstützt durch die Verarbeitung natürlicher Sprache, hat einen beispiellosen virtuellen Assistenten hervorgebracht, der scheinbar über grenzenloses Wissen verfügt.
Risiken der generativen KI
Der Aufstieg großer Sprachmodelle ist nicht ohne Bedenken – vor allem aufgrund des potenziellen Risikos, persönliche oder sensible Informationen während des Trainings zu integrieren. Darüber hinaus Endbenutzer können versehentlich vertrauliche Daten mit dem Modell teilen, was Fragen zum Datenschutz und zur Datensicherheit aufwirft. Wenn Organisationen ihre generativen Netzwerke mit strukturierten und unstrukturierten Daten aus verschiedenen Quellen aufbauen, müssen sie eine sorgfältige Governance sicherstellen, um Vorurteile vermeiden und Risiken mindern.
Beispielsweise nutzen viele Unternehmen zunächst Open-Source-Technologien, um auf der Grundlage technischer Dokumentationen und interner Wikipedias eigene Chatbots zu erstellen und so Inhalte zu schaffen, die für alle Mitarbeiter verständlich und leicht durchsuchbar sind.
Dieser neue Bedarf an branchenspezifischen Chatbots und LLMs zeigt sich in BloombergGPTEin Chatbot, der für die Erkennung benannter Entitäten, die Tondifferenzierung durch Stimmungsanalyseund beantwortet Finanzfragen, um die Bedürfnisse der Mitarbeiter im Finanzbereich zu optimieren. Der Chatbot wurde mithilfe von Finanzdaten des Bloomberg-Terminals entwickelt und ist das erste domänenspezifische Modell seiner Art für den Finanzbereich. Unternehmen, die maßgeschneiderte Modelle entwickeln, profitieren von unstrukturierte Daten, was riskant sein kann, wenn die Sensibilität dieser Daten während des Trainings unbekannt ist.
So implementieren Sie eine effektive KI-Governance
Umsetzen KI-Governance Organisationen sollten wichtige Stakeholder effektiv einbeziehen, die bereits wichtige Rollen in Governance-Frameworks spielen. Datenschutzexperten bieten mit ihrer Expertise in komplexen technologischen Anwendungsfällen und globalen Regulierungsmodellen wertvolle Einblicke, die über Datenschutzaspekte hinausgehen. Grundlegende Datenschutzprinzipien definieren personenbezogene Daten, aber die Risiken von KI gehen über die Privatsphäre hinausAus diesem Grund ist die Einbindung von Datenschutzexperten in die Politikgestaltung und das Kontrollmanagement von entscheidender Bedeutung.
Ebenso wichtig ist die Rolle der Sicherheitsteams in der KI-Governance. Da generative KI-Technologien zunehmend größere transformative Programme umfassen und über APIs verfügbar gemachtSicherheitsteams müssen proaktiv vor Sicherheitsverletzungen schützen und Schwachstellen in der KI-Infrastruktur beheben. Um die Integrität von KI-Systemen zu gewährleisten, sind angemessene Zugriffskontrollen und robuste Sicherheitsmaßnahmen unerlässlich.
Der dritte Schlüsselakteur für die erfolgreiche Einführung eines KI-Governance-Frameworks ist das Datenteam. Während sich Datenschutz- und Sicherheitsteams auf die Erstellung und Umsetzung von Richtlinien konzentrieren, übernimmt das Datenteam die entscheidende Verantwortung für die Verwaltung und Überwachung der Daten selbst. Es ist wichtig zu erkennen, dass Daten innerhalb der KI-Governance nicht isoliert sind; sie repräsentieren vielmehr die verschiedenen Geschäftseinheiten, die für die Erstellung, Anreicherung oder Löschung von Daten verantwortlich sind, die verschiedenen Geschäftsprozessen und -abläufen zugrunde liegen. Daher werden täglich, wöchentlich und monatlich Management des Datenlebenszyklus ist unerlässlich, um die Einhaltung sich entwickelnder Rahmenbedingungen sicherzustellen.
KI-Governance baut auf den Grundlagen bestehender Governance-Frameworks für Informationen und Daten auf und stellt die nächste Entwicklungsstufe dar, um den rasanten Veränderungen und Komplexitäten gerecht zu werden, mit denen Unternehmen heute konfrontiert sind. Der Einsatz von KI-Governance unterstreicht die Erkenntnis, dass technologische Fortschritte einen umfassenden Governance-Ansatz erfordern.
Durch die Integration von AI Governance in ihre Betriebsabläufe können Unternehmen die Herausforderungen neuer Technologien proaktiv zu meistern Dabei werden die höchsten Standards in Bezug auf Ethik, Verantwortlichkeit und Transparenz eingehalten.
Da viele Finanzdienstleistungs-, Gesundheits-, Technologie- und Einzelhandelsbranchen einen technologiegetriebenen Wandel erleben, erweist sich KI-Governance als notwendiger Rahmen für den verantwortungsvollen und ethischen Einsatz künstlicher Intelligenz. Durch Transparenz, Verantwortlichkeit und Sicherheit können Unternehmen das Potenzial von KI nutzen und sich gleichzeitig vor potenziellen Risiken schützen. Die Zusammenarbeit von Datenschutzexperten, Sicherheitsteams und Datenexperten ist unerlässlich, um einen robusten KI-Governance-Rahmen zu gewährleisten, der mit der sich entwickelnden regulatorischen Landschaft im Einklang steht. Letztlich stellt KI-Governance die harmonische Verbindung von Technologie und ethischen Prinzipien dar und ebnet den Weg für eine Zukunft, in der künstliche Intelligenz einen positiven Beitrag zur Gesellschaft leistet.
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