Es versteht sich von selbst, dass KI unzählige Vorteile für Unternehmen bietet, aber auch potenzielle Nachteile mit sich bringt. So können beispielsweise Datenschutz, Sicherheit sowie ethische und rechtliche Fragen komplex sein.
Wie können wir diese Probleme bewerten, um die Vorteile der KI zu maximieren und gleichzeitig ihre negativen Auswirkungen zu minimieren? Dieser Prozess wird als KI-Risikobewertung und ist für jeden verantwortungsvoller Umgang mit KI.
Lassen Sie uns diese Idee weiter untersuchen und genauer darauf eingehen, was genau eine KI-Risikobewertung ist, warum sie wichtig ist und wie sie umgesetzt werden kann.
Was ist eine KI-Risikobewertung?
Allgemein gesprochen, KI-Risikobewertung ist jede Methode zur Identifizierung und Bewertung potenzieller Bedrohungen und Schwachstellen von KI-Technologien. Dies kann durch verschiedene Tools oder Verfahren erfolgen, ist aber am effektivsten, wenn es in einem formalen Rahmen umgesetzt wird.
Obwohl die Risikobewertung für die KI-Nutzung Ihres Unternehmens gelten kann und sollte, ist sie auch im Kontext aller Drittanbieter. Sie sollten wissen, welche Anbieter KI einsetzen, damit Sie deren Nutzung anhand der Datenschutzrichtlinien bewerten und Maßnahmen ergreifen können, um die damit verbundenen Gefahren durch effektive Risikomanagementpraktiken zu kontrollieren. Dazu gehören möglicherweise mangelnde Transparenz beim Modelltraining, algorithmische Verzerrung, mangelnde Übereinstimmung mit Ihren Unternehmenswerten oder Nichteinhaltung der KI-Governance.
Welche Verbindung besteht zwischen KI-Risikobewertung, KI-Risikomanagement und KI-Governance?
KI-Governance beschreibt umfassende Sicherheitsrichtlinien, die sicherstellen sollen, dass KI-Tools sicher und ethisch einwandfrei sind und bleiben. Sie bilden die allgemeinen Regeln für KI-Forschung, -Entwicklung und -Anwendung. Worin besteht der Unterschied zur KI-Risikobewertung und zum KI-Management?
Beide sind einzelne Teile dieses GesamtführungEs handelt sich dabei um separate Prozesse innerhalb der größeren Disziplin, die Schadenspunkte für KI-Systeme erkennen und verhindern.
Bei der Risikobewertung handelt es sich, wie wir wissen, um den Prozess der Erkennung und Dokumentation von Bedrohungen und Schwachstellen im KI-System und seinen Prozessen.
Das KI-Risikomanagement setzt nach der Bewertung der potenziellen Bedrohungen ein. Es umfasst die Reaktion auf die Ergebnisse der Bewertung, beispielsweise die Entwicklung von Kontrollen, Richtlinien und Minderungsstrategien zur Reduzierung oder Beseitigung der Risiken. Während die KI-Risikobewertung investigativ ist, ist das Management eher handlungsorientiert.
Zusammen bilden diese Prozesse die Grundlage für KI-Vertrauens-, Risiko- und Sicherheitsmanagement (KI TRiSM) – ein Rahmen für die Anwendung der Risiko-Governance in realen Szenarien.
Für einen praktischen Einblick, wie AI TRiSM implementiert werden kann, siehe diesen Blogbeitrag von BigID.
Um es einfach auszudrücken:
- KI-Governance ist der Rahmen, der die Richtlinien vorgibt
- Die KI-Risikobewertung identifiziert, was unter diesen Regeln schiefgehen könnte
- Das KI-Risikomanagement adressiert diese Risiken im Einklang mit den Regeln
Die Bedeutung der KI-Risikobewertung für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz
In den letzten Jahren hat die Nutzung von KI deutlich zugenommen, wobei sich ihre Vorteile (wie Innovation und Effizienz) als zu unwiderstehlich erwiesen haben. Über 60% der Geschäftsinhaber äußerten ihre Überzeugung, dass die Technologie die Kundenbeziehungen verbessern und die Produktivität steigern wird.
Bei der Nutzung dieser Vorteile dürfen Sie jedoch nicht vergessen, die damit verbundenen Risiken abzuschätzen und zu bewältigen. Ein solides Rahmenwerk zur Risikobewertung und -steuerung hilft Ihnen, die Spannungen zwischen den Vor- und Nachteilen der KI zu überwinden und das Potenzial zu nutzen, ohne die Ethik oder Datenschutz.
Werfen wir einen Blick auf einige der mit KI verbundenen Probleme, die durch Risikobewertungs- und -managementprozesse gelöst werden sollen.
Ein genauerer Blick auf die mit KI verbundenen Risiken
Bevor Sie planen, wie Sie auswerten und KI-Risiken managen, müssen Sie zunächst ein solides Verständnis davon haben, was diese sind und wie man sie erkennt. Während einige von ihnen offensichtlich sind, sind andere subtiler.
Im Allgemeinen lassen sich Bedrohungen in eine von drei Kategorien einteilen: Wie die KI trainiert wird, wie sie mit Nutzern interagiert und auf welche Daten sie sich stützt. Diese Faktoren müssen sorgfältig kontrolliert werden, um ethische Verstöße, rechtliche Konsequenzen, Reputationsschäden oder Betriebsausfälle zu vermeiden.
Datenrisiken
Künstliche Intelligenz ist auf Daten angewiesen. Doch wie jeder Datensatz können auch diese Daten Sicherheitsverletzungen, Cyberangriffen oder Verzerrungen ausgesetzt sein. Daher müssen alle von KI verwendeten Daten von Anfang an Integrität, Datenschutz und Sicherheit gewährleisten.
- Datenintegrität: KI-Modelle werden mit riesigen Datenmengen trainiert. Ihre Leistung ist daher nur so zuverlässig wie die anfänglich eingegebenen Daten. Sind die Eingabedaten verzerrt, verzerrt oder verfälscht, wirkt sich dies auf die Ergebnisse aus und führt zu falschen oder ungenauen Informationen, die der Leistung oder dem Ruf eines Unternehmens schaden können.
- Datenschutz: Heutzutage ist es üblich, dass KI-Systeme sensible Daten verarbeiten oder Persönlich identifizierbare Informationen (PII), da dies die Möglichkeit bietet, die Personalisierung und Entscheidungsfindung erheblich zu verbessern. Wie bei jeder Verwendung personenbezogener Daten besteht jedoch die Gefahr von Datenschutzverletzungen, die regulatorische oder rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen können.
- Datensicherheit: KI-Systeme sind aufgrund des hohen Werts der von ihnen verarbeiteten und gespeicherten Daten ein Hauptziel für Cyberkriminelle und Bedrohungsakteure. Ohne die richtige Risikominderungsstrategie können die Systeme Sicherheitsverletzungen wie Modellinversionsangriffen oder Datenvergiftung zum Opfer fallen, bei denen Daten gezielt manipuliert werden, um Ergebnisse zu verfälschen.
Trainingsrisiken
Die Art und Weise, wie ein KI-Modell trainiert wird, bestimmt sein zukünftiges Verhalten und seine Leistung. Daher ist es entscheidend, diesen ersten Schritt richtig zu machen. Schlechte Trainingsprozesse können zu langfristigen Schäden führen. Alle Trainingsdaten müssen qualitativ hochwertig und transparent sein, um potenzielle Probleme zu vermeiden.
- Modellverzerrung und Diskriminierung: Wie in jedem Kontext kann Voreingenommenheit zu Diskriminierung führen und so echten Schaden anrichten. Leider kann KI je nach den Daten, mit denen sie trainiert wird, unbeabsichtigt voreingenommen sein. Sind die Datenquellen nicht repräsentativ, können die Antworten diskriminierend sein – ein Risiko, das bei der KI-Entwicklung berücksichtigt werden muss.
- Modelldrift: Wie Menschen altern auch KI-Modelle und können an Genauigkeit und Konsistenz verlieren, wenn die Daten von den ursprünglichen Trainingsdaten abweichen. Dies sollte im Laufe der Zeit überwacht werden, um Leistungseinbußen zu vermeiden.
- Mangelnde Transparenz: KI-Systeme sind komplex, und es ist manchmal schwer zu verstehen, wie sie Entscheidungen treffen. Dies kann in regulierten Branchen, in denen Rechenschaftspflicht oberste Priorität hat, riskant sein, da es die Erkennung von Voreingenommenheit erschwert und das Vertrauen in die Modelle untergräbt.
Interaktionsrisiken
KI-Systeme sind naturgemäß hochgradig interaktiv, was zusätzliche Gefahren mit sich bringen kann, die über die von traditionellen Informationsquellen wie Suchmaschinen hinausgehen. Daher ist es wichtig sicherzustellen, dass ihre Nutzung keine unbeabsichtigten Folgen hat.
- Missbrauch oder Fehlinterpretation: Trotz ihres Nutzens birgt ein übermäßiges Vertrauen in KI-generierte Ergebnisse Sicherheitsrisiken, insbesondere wenn sich die Nutzer der Grenzen des Modells nicht bewusst sind. Ohne die richtige Aufklärung über die Systemgrenzen kann der Einsatz von KI zu Fehlentscheidungen und falschen Informationen führen.
- Autonomierisiken: Die wohl häufigsten Bedenken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI betreffen deren Unabhängigkeit. In manchen Fällen können Systeme unvorhersehbar werden oder Ergebnisse generieren, die den Absichten von Unternehmen oder Nutzern widersprechen. Daher ist es wichtig, Ergebnisse überwachen und überschreiben zu können.
Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Mit der zunehmenden Nutzung von KI nehmen auch die Gesetze zu, die diese regulieren. Eine Nichteinhaltung dieser Gesetze kann schwerwiegende Folgen haben, die von Reputationsschäden bis hin zu rechtlichen Schritten und hohen Geldstrafen reichen.
Worauf müssen Sie bei Ihrer KI-Risikobewertung besonders achten? Generell achten die Regulierungsbehörden auf Elemente wie die Verwendung ungeprüfter Daten, die fehlende Begründung von KI-Entscheidungen und die fehlende Dokumentation dieses Prozesses. Die Einzelheiten hängen jedoch von der jeweiligen Gesetzgebung ab.
Zu den bekanntesten Standards gehören die GDPR, Die EU-KI-Gesetzund einige branchenspezifische Gesetze. Diese beinhalten oft auch Konsequenzen für die Verwendung nicht konformer Tools von Drittanbietern. Daher ist dies ein Punkt, auf den Sie bei der KI-Sicherheit und während der KI-Bereitstellung achten sollten.
Um mehr über die Regeln zu erfahren, die Sie beachten müssen, lesen Sie unseren Leitfaden zu globale KI-Vorschriften im Jahr 2025.
Best Practices für ein effektives KI-Risikobewertungsframework
Legen Sie KI-Anwendungsfälle und -Ziele dar
Der Einsatz von KI-Systemen ist nutzlos, ohne deren Verwendungszweck und Fähigkeiten genau zu verstehen. Beginnen Sie mit einer gründlichen Untersuchung der KI-Modelle, die Ihr Unternehmen und die von Ihnen beauftragten Drittanbieter verwenden. Finden Sie heraus, wofür sie konzipiert sind und in welchem Kontext sie eingesetzt werden. Dies bildet eine solide Grundlage für die Identifizierung und Bewertung potenzieller Risiken.
Lokalisieren Sie mögliche Bedrohungen
Gehen Sie durch die gesamte KI-Lebenszyklus, von der Schulung und Bereitstellung bis hin zur laufenden Nutzung, und bewerten Sie die Risiken in jeder Phase. Welche potenziellen Datenbedrohungen bestehen? Wie ist die Leistung des Modells? Gibt es Probleme mit der Benutzerinteraktion? In diesem Teil der Bewertung geht es darum, eine umfassende Liste aller möglichen Knackpunkte zu erstellen, die eine genauere Untersuchung wert sein könnten.
Risiken kategorisieren und priorisieren
Sobald Sie alle möglichen Risiken kennen, können Sie diese nach Schweregrad oder der Wahrscheinlichkeit, dass sie sich zu einem echten Problem entwickeln, kategorisieren. So erkennen Sie, welche Risiken vorrangig gemanagt und behoben werden müssen.
Risiken an regulatorischen und ethischen Richtlinien ausrichten
Wie verhalten sich die von Ihnen identifizierten und priorisierten Risiken zu aktuellen Gesetzen und ethischen Grundsätzen? Ihre Bewertung muss mit geltenden Vorschriften, Branchenstandards und neuen KI-Governance-Rahmenwerken übereinstimmen, um Verstöße zu vermeiden und Vertrauen in die KI-Sicherheit aufzubauen. Diese Ausrichtung bildet eine solide Grundlage für ein effektives Risikomanagement bei der Weiterentwicklung Ihrer KI-Systeme.
Formulieren Sie Ihre KI-Risikomanagement-Frameworks
Natürlich reicht es nicht aus, die mit Ihrem KI-Einsatz verbundenen Risiken lediglich zu bewerten – Sie müssen nun Maßnahmen ergreifen, um diese zu überwachen und zu kontrollieren (mit anderen Worten: Risikomanagement). Dies kann alles umfassen, von Cybersicherheitsmaßnahmen über Bias-Audits bis hin zur Schulung der Mitarbeiter.
Um mehr über die Bekämpfung von Bedrohungen durch künstliche Intelligenz zu erfahren, lesen Sie unseren vollständigen Beitrag auf effektive Rahmen und Strategien für das KI-Risikomanagement.
Laufende Überwachung und Überprüfung
KI-Systeme entwickeln sich weiter, und das gilt auch für Ihre Risikobewertungsprozesse. Die Überprüfung Ihres Bewertungsrahmens ist keine einmalige Aufgabe – er sollte regelmäßig überprüft und überwacht werden, um über sich verändernde Risiken auf dem Laufenden zu bleiben und sicherzustellen, dass keine neuen Bedrohungen oder Schwachstellen übersehen werden.
BigID macht das AI Risk Management Framework (RMF) leicht handhabbar
Wie bereits erwähnt, betrifft die KI-Risikobewertung nicht nur interne Systeme, sondern Ihr gesamtes Datenökosystem. Immer mehr Ihrer Drittanbieter nutzen KI. Daher ist Transparenz darüber, wie und wo KI eingesetzt wird, entscheidend, um die Governance im Griff zu behalten.
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