Wir haben viel darüber gesprochen, wie KI-Governance ist aufgrund der gut dokumentierten Risiken, die künstliche Intelligenzsysteme betreffen könnten, einschließlich Datensicherheit und Datenschutz, notwendig.
AI TRiSM ist das neueste Framework, das sich auf die Linderung schwerwiegender Probleme konzentriert, mit denen Unternehmen bei der Entwicklung und Nutzung von KI-Modellen konfrontiert sind. Werfen wir einen Blick darauf, was es ist und wie es hilft.
Vertrauens-, Risiko- und Sicherheitsmanagement im Bereich künstliche Intelligenz: Was ist das AI TRiSM-Framework?
AI TRiSM oder AI TRost, Risk und SSicherheit MManagement, ist definiert durch Gartner als Rahmen für KI-Technologien, der „Modell-Governance, Vertrauenswürdigkeit, Fairness, Zuverlässigkeit, Robustheit, Wirksamkeit und Datenschutz“ unterstützt.
Es handelt sich um einen schnell wachsenden Technologietrend, der Ihnen hilft erkennen und mildern die Risiken, denen Ihr KI-Modell ausgesetzt sein könnte.
Natürlich kann es sinnvoll sein, kurz die Probleme zusammenzufassen, mit denen KI-Modelle möglicherweise konfrontiert werden, wenn sie nicht richtig gesteuert werden.
KI-Risiken und ihre Auswirkungen auf Ihr Unternehmen
Erklärbarkeit
Ein sehr wichtiger Aspekt der KI-Entwicklung ist das Wissen, wie ein Modell Daten verarbeitet, insbesondere bei anspruchsvollen Anwendungen, die verantwortungsvolle KI-Praktiken erfordern. Sie sollten erklären können, wie das Modell Entscheidungen trifft, welche Daten es verwendet und wofür es diese Informationen benötigt.
Dies ist wichtig, weil es die Verantwortlichkeit des Systems stärkt und das Vertrauen von Nutzern und Stakeholdern stärkt. Wenn Sie wissen, warum und wie es zu einer Schlussfolgerung gelangt, können Sie sich auf seine Ergebnisse verlassen. Erfolgt die Verarbeitung in einer „Black Box“, können Sie sich nicht sicher sein, ob sie korrekt oder unvoreingenommen ist.
Mangelnde Erklärbarkeit stellt bei KI-Modellen ein Risiko dar, da sie deren Debugging erschwert und die Vertrauenswürdigkeit der KI untergräbt. Sie stellt zudem eine rechtliche und regulatorische Belastung dar, und wenn Nutzer ihr nicht vertrauen können, ist ihre Akzeptanz geringer.
Modellsicherheit
Ähnlich wie Software und Datenbanken ist ein KI-Tool anfällig für Missbrauch durch externe Bedrohungsakteure. Mithilfe von Techniken wie Prompt Injections, Model Poisoning, Adversarial Attacks, Model Extraction und mehr können diese Leute ein KI-Modell dazu bringen, schlechte Ergebnisse zu liefern.
Ein Chatbot mit schlechten Antworten ist zwar lästig, kann aber auch Ihren Ruf schädigen. Eine geschäftskritische Anwendung, die falsche Entscheidungen trifft, kann jedoch schädlich für die Nutzer sein. Dies kann wiederum zu einem Vertrauensproblem bei den Nutzern führen, stellt aber auch ein Sicherheitsrisiko dar.
Datenschutzrisiken
Alle KI-Modelle werden anhand von Daten trainiert, und einige davon können vertrauliche oder persönliche Informationen sein. Wenn Sie Ihr KI-Modell beispielsweise mit Kundeninformationen aus Ihrem CRM trainiert haben, sind einige davon persönlich identifizierbare Informationen das durch Datenschutzgesetze geschützt ist.
Gemäß diesen Vorschriften müssen Sie den Verbraucher, dessen Daten Sie speichern, darüber informieren, warum Sie dies tun und wofür diese Daten verwendet werden. So müssen Sie ihn darüber informieren, ob seine Daten zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden. Außerdem müssen Sie ihm mitteilen, wie und warum die Daten im Training verwendet werden und wie lange sie gespeichert werden.
Dies steht im Zusammenhang mit der Anforderung der Erklärbarkeit, da Sie das Wie und Warum der Datenanforderungen kennen müssen, um die informierte Zustimmung der Kunden zu erhalten.
Eine weitere Anforderung dieser Vorschriften besteht darin, dass diese sensiblen Informationen geschützt werden müssen, sodass nur autorisierte Personen sie einsehen können. Ohne entsprechende Sicherheitsvorkehrungen könnte ein generatives KI-Modell oder ein Chatbot gezwungen sein, sensible Kundeninformationen mit den richtigen (oder, je nach Betrachtungsweise, falschen) Aufforderungen preiszugeben.
Selbst ohne Berücksichtigung der Datenschutzgesetze: Wenn Kunden herausfinden, dass Ihr Modell ihre persönlichen Daten an Unbefugte weitergibt, verlieren sie das Vertrauen in Ihr Unternehmen, was wiederum Ihren Ruf schädigt. Mit den Datenschutzgesetzen und KI-Sicherheitsmaßnahmen, allerdings könnten rechtliche Konsequenzen für Sie drohen.
Einhaltung der Vorschriften
Datenschutzanforderungen stellen zwar kein echtes Risiko dar, Sie sind jedoch verpflichtet, diese einzuhalten. Das bedeutet, dass Sie wissen müssen, welche für Sie gelten. Nehmen wir an, Sie haben Kunden aus aller Welt. Bestimmte Vorschriften, wie die GDPR in der Europäischen Union (EU) gelten für alle Personen, die sich zum Zeitpunkt der Datenerhebung in der Region aufhielten. Andere, wie die CCPA, schützen nur diejenigen, die in Kalifornien ansässig sind.
Einige Gesetze verlangen Opt-in-Einwilligung, wo Sie brauchen ausdrückliche Erlaubnis um Daten zu sammeln, während andere einem Opt-out-Modell folgen und die Verantwortung auf die Kunden abwälzen.
Diese Vorschriften erfordern einen triftigen Grund für die Erhebung von Informationen und legen Beschränkungen für den Verkauf dieser Daten fest. Außerdem benötigen Sie einen Plan für die Entsorgung der Informationen, sobald ihr Zweck erfüllt ist.
Sie müssen außerdem nachweisen, dass Sie über angemessene Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz der Informationen verfügen und über Unterlagen verfügen, die Ihre Zustimmung belegen.
Die Nichteinhaltung dieser Gesetze kann, wie bereits erwähnt, zu Strafen und rechtlichen Konsequenzen führen.
Die Säulen von AI TRiSM
Da Gartner den Begriff geprägt und definiert hat, wollen wir sehen, was das Unternehmen als die vier Hauptprinzipien des AI TRiSM-Frameworks:
Erklärbarkeit und KI-Modellüberwachung
Wie wir bereits gelernt haben, ist Erklärbarkeit für KI-Modelle unerlässlich. AI TRiSM legt Wert auf Transparenz bei der Informationsverarbeitung und Entscheidungsfindung, da dies für den Aufbau von Vertrauen bei den Nutzern von entscheidender Bedeutung ist.
Die Modellüberwachung ist ein wichtiger Bestandteil der Erklärbarkeit. Dabei wird das Modellverhalten über einen längeren Zeitraum beobachtet, um sicherzustellen, dass sich keine Verzerrungen oder Anomalien einschleichen. Es ist ganz natürlich, dass die zum Trainieren eines Modells verwendeten Daten nach einiger Zeit veralten. Durch die Überwachung der Ergebnisse wird sichergestellt, dass dieser Datenverfall erkannt wird, bevor er die Leistung erheblich beeinträchtigt.
ModelOps
Model Operations (ModelOps) ist der Prozess zur Verwaltung des Lebenszyklus eines KI-Modells. Er umfasst alle Prozesse und Systeme für:
- Modellbereitstellung
- Modellüberwachung
- Modellpflege
- Modell-Governance
KI-Anwendungssicherheit
Wie alle Technologien ist auch KI dem Risiko von Cyberangriffen ausgesetzt. Die Angriffsarten und die potenziellen Risiken, die mit der Einführung von KI verbunden sind, unterscheiden sich jedoch von anderen Software- und Anwendungstypen. KI-Anwendungssicherheit (AI AppSec) soll die Sicherheit aller Komponenten des Modells fördern. Sie umfasst Hardware, Softwarebibliotheken und Tools für effektives Risikomanagement.
Datenschutz
Wie bereits erwähnt, ist Datenschutz mehr als nur eine ethische Anforderung; er ist auch eine rechtliche. Dieser Aspekt des AI TRiSM-Frameworks unterstützt Sie bei der Entwicklung von Richtlinien und Verfahren zur sicheren und datenschutzkonformen Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Entsorgung von Benutzerdaten.
Vorteile der Implementierung der KI-TRiSM-Prinzipien
Die übergreifenden Vorteile von AI TRiSM liegen im Namen: Vertrauen, Risiko und Sicherheit. Schauen wir sie uns genauer an:
Verbessertes KI-Vertrauen
AI TRiSM verbessert die Leistung, Ergebnisse und Zuverlässigkeit Ihres KI-Modells. Es ist zudem transparenter in seiner Funktionsweise und Informationsverarbeitung. Vor allem aber schützt es alle sensiblen persönlichen Daten Ihres KI-Modells. Dadurch können Ihre Nutzer dem Modell auf allen Ebenen vertrauen.
Reduziertes Risiko
Mit seinem Fokus auf AI AppSec, Modellüberwachung und Datenschutz trägt AI TRiSM dazu bei, Sicherheits- und regulatorische Risiken zu minimieren. Es hilft Ihnen, Systemausfälle und Sicherheitsverletzungen zu erkennen. Darüber hinaus informiert es Sie proaktiv über Schwachstellen in Ihrem System und Ihren Prozessen.
Verbesserte Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Die Implementierung des AI TRiSM-Frameworks erleichtert Ihnen die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Durch die Definition einer Strategie zum Schutz von Verbraucherdaten vor unbefugtem Zugriff hilft Ihnen das Framework, die Privatsphäre zu wahren und Strafen zu vermeiden.
Alles in allem schafft AI TRiSM Vertrauen bei Ihren Benutzern und Stakeholdern, sichert Ihr Modell und Ihre Daten und sorgt dafür, dass Sie die Vorschriften einhalten, indem es Ihrem KI-System zu mehr Transparenz, Sicherheit und Konformität verhilft.
Vertrauens-, Risiko- und Sicherheitsmanagement mit BigID
Wenn Unternehmen beginnen, AI-TriSM-Technologien und -Methoden zu übernehmen, benötigen sie flexible Lösungen, die auf ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnitten sind. BigID ist die branchenführende Plattform für Datenschutz, Sicherheit, Compliance und KI-Datenmanagement, die fortschrittliches maschinelles Lernen und Deep Data Discovery nutzt.
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