Alle Unternehmen müssen Strategien zur Risikominderung haben, aber für diejenigen, die mit künstlicher Intelligenz arbeiten, Risikomanagement ist unerlässlich. Denn während traditionelle Praktiken im Software-Risikomanagement und in der Cybersicherheit eine Grundlage bilden, erfordern die einzigartigen Eigenschaften der KI einen spezialisierten Ansatz.
Dieser Blog erklärt die Komplexität der Einführung KI-Risikomanagement. Es werden die grundlegenden Konzepte der mit KI verbundenen Risiken und die Implementierung wirksamer Rahmenbedingungen erörtert, die mit dem verantwortungsvollen Einsatz dieser Technologien im Einklang stehen.
Welche potenziellen Risiken sind mit KI-Systemen verbunden?
Künstliche Intelligenzsysteme werden Teil unseres Lebens und bergen potenziell negative Folgen und Bedrohungen. Wir verfügen über autonome Fahrzeuge, algorithmische Entscheidungsprozesse, generative KI-Systeme mit in Chatbots integrierten Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache und vieles mehr. Daher bergen diese KI-Technologien Risiken, die sorgfältig gemanagt werden müssen.
Zu den KI-bezogenen Risiken gehören eine Reihe von Bedenken. KI-Datenschutz Probleme können durch ungesicherte Datenerfassung und -analyse entstehen. Operationelle Risiken entstehen durch Sicherheitslücken spezifisch für Modelle, die von böswilligen Akteuren ausgenutzt werden könnten.
Es können Bedenken hinsichtlich der Fairness und Voreingenommenheit von Entscheidungsalgorithmen bestehen und es bestehen Transparenzprobleme im Zusammenhang mit dem Verständnis, wie KI-Systeme zu ihren Schlussfolgerungen gelangen. Schließlich könnten böswillige Eingaben die Sicherheit in Anwendungen wie der autonomen Robotik beeinträchtigen.
Um KI-bezogenen Risiken effektiv begegnen zu können, ist ein umfassendes Verständnis dieser potenziellen Fallstricke und die Umsetzung Strategien und Rahmenbedingungen zur Minderung und Bewältigung von Risiken im gesamten KI-Lebenszyklus und Lieferkette, von der Entwicklung bis zur Bereitstellung.
Unterschied zwischen KI-Risiken und herkömmlichen Softwarerisiken
Traditionelles Software-Risikomanagement konzentriert sich auf Probleme wie Fehler, Systemausfälle und Sicherheitsverletzungen. Diese entstehen durch mangelhafte Sicherheitspraktiken bei der Entwicklung, Bereitstellung oder Nutzung von KI-Tools.
Die mit KI verbundenen Risiken gehen jedoch über diese Bedenken hinaus. Diese Systeme basieren auf komplexen Algorithmen, die mit riesigen Datenmengen trainiert wurden. Daher stellen sie oft Herausforderungen in Bezug auf Voreingenommenheit, Fairness, Interpretierbarkeit und die ethischen Implikationen automatisierter Entscheidungsfindung dar. Sie stellen somit eher ethische und rechtliche als reine Sicherheitsrisiken dar.
Vorhandene Risikorahmen und -methoden, die für herkömmliche Softwareanwendungen entwickelt wurden, sind in diesen Fällen nicht zur Risikominderung geeignet.
Natürlich können bestimmte Funktionen von KI-Systemen, obwohl sie riskant sind, auch erhebliche Vorteile bringen. Beispielsweise durch den Einsatz vortrainierte KI-Modelle und Transferlernen ist im Risikomanagementprozess von entscheidender Bedeutung. Es kann die Forschung voranbringen, die Genauigkeit verbessern und die Widerstandsfähigkeit im Vergleich zu alternativen Modellen und Methoden stärken.
Zu KI verantwortungsvoll nutzenist es wichtig, den Kontext zu verstehen, in dem die Technologie eingesetzt wird. Dies hilft KI-Akteuren – den Menschen, die mit KI arbeiten, darunter Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure, Produktmanager und Geschäftsinteressenten –, das Risikoniveau einzuschätzen und geeignete Best Practices und Managementstrategien zu bestimmen.
Im Gegensatz zu herkömmlicher Software stellen Daten eines der größten Risiken bei KI-Technologien dar. Diese Systeme benötigen große Datenmengen, um daraus zu lernen und ihre Ergebnisse zu verbessern. Nicht alle dieser Informationen spiegeln den Kontext oder den Verwendungszweck des Systems korrekt oder angemessen wider. Ein Modellrisiko eines medizinischen KI-Systems könnte beispielsweise darin bestehen, dass es für ältere Patienten gedacht ist, aber mit Daten hauptsächlich junger Menschen trainiert wurde.
In manchen Fällen gibt es keine eindeutige „richtige Antwort“ oder eine tatsächliche Grundwahrheit. Dies erschwert die objektive Bewertung von KI-Ergebnissen und beeinträchtigt das Vertrauen in KI. Wie stellt man sicher, dass das KI-System unvoreingenommen und genau ist, wenn man keine Grundlage für die Bewertung hat? Probleme wie schädliche Verzerrungen und andere Bedenken hinsichtlich der Datenqualität können das Vertrauen in KI-Systeme schwächen.
Warum Sie ein AI Risk Management Framework (AI RMF) benötigen
Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Branchen zu revolutionieren, indem sie Routineaufgaben automatisiert oder wertvolle Erkenntnisse aus Daten gewinnt. Diese Fähigkeiten bergen jedoch auch potenzielle Risiken. Rahmen für das Risikomanagement, wie das NIST AI Risk Management Framework (NIST AI RMF) oder das EU-KI-Gesetzist es notwendig, KI-Praktiken einzuführen, die diese Probleme mildern und helfen:
Einhaltung der Vorschriften
Verschiedene Gerichtsbarkeiten erlassen Gesetze zur Regelung von KI-Systemen, und Einhaltung dieser Vorschriften ist unerlässlich. Ein KI-RMF benötigt jedoch mehr als nur regulatorische Kontrollkästchen, um Risikofaktoren effektiv zu managen. Es ist eine Notwendigkeit, denn effektives Risikomanagement erhöht die Widerstandsfähigkeit Ihres Unternehmens.
Vertrauen der Stakeholder schaffen
Ein KI-RMF bietet einen strukturierten Rahmen zur Identifizierung, Bewertung und Minimierung potenzieller Risiken. Risikomanagementpraktiken helfen Unternehmen, Transparenz, Rechenschaftspflicht und Verantwortung zu demonstrieren. Dieser Ansatz zur KI-Einführung schafft Vertrauen bei Stakeholdern wie Kunden, Investoren und Partnern.
Den Ruf wahren
Soziale Medien ermöglichen eine schnelle Verbreitung von Nachrichten, insbesondere schlechten Nachrichten. Jeder Vorfall im Zusammenhang mit KI, sei es durch voreingenommene Algorithmen oder Datenschutzverletzungen, kann zu schweren Reputationsschäden führen. Ein RMF fungiert als Schutzschild und hilft, potenzielle Risiken zu antizipieren und effektiv darauf zu reagieren.
NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement (NIST AI RMF)
Das Risikomanagement-Framework für künstliche Intelligenz des National Institute of Standards and Technology (NIT) umfasst Richtlinien, die Unternehmen bei der verantwortungsvollen Entwicklung, Nutzung und Verwaltung ihrer KI-Systeme unterstützen. Es berücksichtigt die Risikotoleranz, -messung und -priorisierung des Unternehmens, um bessere KI-Entscheidungen zu treffen. Es bietet einen strukturierten Ansatz zur Identifizierung potenzieller Schäden und zur Verbesserung der Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen.
Der EU-Gesetzesentwurf zur künstlichen Intelligenz (EU-KI-Gesetz)
Wo das NIST Artificial Intelligence Risk Management Framework eine Richtlinie ist, EU-KI-Gesetz ist eine Verordnung, die die Sicherheit und Transparenz von KI-Systemen gewährleistet. Sie stellt außerdem sicher, dass sie durch verantwortungsvolle KI-Praktiken die Grundrechte der Nutzer wahren. Dieses Gesetz klassifiziert KI-Systeme in vier Risikostufen: minimal, begrenzt, hoch und inakzeptabel. Jede Stufe hat ihre eigenen Anforderungen und Risikoreaktionen. Systeme mit minimalen und begrenzten Risiken erfordern wenig bis gar keine menschliche Aufsicht, während Systeme mit hohem Risiko strengeren Kontrollen unterliegen. Der Einsatz von KI-Systemen, die ein inakzeptables Risiko bergen, ist verboten.
KI-Risiken erkennen
Um KI-bezogene Risiken zu managen, müssen Sie diese zunächst identifizieren und kategorisieren. Die wichtigsten Dimensionen von KI-Risiken erstrecken sich über verschiedene kritische Bereiche:
Datenschutz
KI bringt Bedenken hinsichtlich der invasiven Datenerfassung und -nutzung mit sich. Sie müssen außerdem wachsam sein, um den unbefugten Zugriff auf vertrauliche Informationen zu verhindern. Es ist wichtig zu wissen, dass KI-Systeme, wenn sie nicht sorgfältig verwaltet werden, unbeabsichtigt die Privatsphäre von Personen gefährden können.
Sicherheit
Kritische Systeme sind dem Risiko unbefugten Zugriffs und der Anfälligkeit gegenüber Cyber-Bedrohungen ausgesetzt. Da KI-Algorithmen zunehmend in Ihre Organisationsstrukturen integriert werden, müssen Sie Schutz vor diesen Gefahren, wenn Sie die Integrität der Vorgänge aufrechterhalten möchten.
Fairness
KI-Systeme sind nicht immun gegen Verzerrungen. Bedenken hinsichtlich der Fairness entstehen, wenn Entscheidungsprozesse verzerrt sind. Sie müssen Verzerrungen identifizieren und beseitigen, um Diskriminierung bei algorithmischen Ergebnissen zu verhindern und gerechte Ergebnisse für verschiedene Nutzergruppen zu erzielen, während Sie KI verantwortungsvoll einsetzen.
Transparenz
KI-Entscheidungen sind oft hinter komplexen Algorithmen verborgen, wodurch die Transparenz der Entscheidungsfindung des Modells beeinträchtigt wird. Dies führt zu Bedenken hinsichtlich unerklärlicher oder undurchsichtiger Modelle. Transparenz kann dazu beitragen, Vertrauen und Verständnis innerhalb und außerhalb Ihres Unternehmens aufzubauen.
Sicherheit und Leistung
KI birgt zahlreiche Risiken in Bezug auf Sicherheit und Leistung. Unvorhergesehene Betriebsausfälle können sich auf das gesamte Unternehmen auswirken. Die Leistung des Modells kann mit der Zeit nachlassen. Um die Zuverlässigkeit und Langlebigkeit von KI-Systemen zu gewährleisten, müssen Sie diese Herausforderungen sorgfältig angehen.
Identifizieren des Kontexts dieser Risiken
Für ein zielgerichtetes Risikomanagement und einen verantwortungsvollen KI-Einsatz ist es unerlässlich, den Kontext zu verstehen, in dem Risiken entstehen. Die folgenden Kontexte bieten einen umfassenden Rahmen:
- Daten: Qualität, Quelle und Verwendung von Schulungsmaterial
- Modellauswahl und Training: Algorithmische Auswahl und Trainingsmethoden
- Bereitstellung und Infrastruktur: Herausforderungen im Zusammenhang mit der Bereitstellung des Systems
- Verträge und Versicherungen: Rechtliche Vereinbarungen und Risikotransfermechanismen
- Rechtliche und regulatorische Aspekte: Einhaltung geltender Gesetze und Vorschriften
- Wirtschaft und Kultur: Interne Richtlinien, ethische Leitlinien und Organisationskultur
Vermeidung häufiger Fehler im Risikomanagement bei künstlicher Intelligenz
Die Folgen eines mangelnden KI-Risikomanagements können weitreichend sein. Um häufige Fallstricke zu vermeiden, müssen Sie proaktive Strategien anwenden. Hier sind einige wichtige Ansätze:
Automatisieren Sie das KI-Risikomanagement
Die manuelle Bewertung von KI-Risiken kann zeitaufwändig sein, und Menschen können Fehler übersehen. Daher sollten Sie KI-basierte Tools zur Risikobewertung einsetzen. Diese Tools können schnell große Datensätze analysieren, potenzielle Risiken identifizieren und Risiken besser managen, um vertrauenswürdige KI-Systeme zu schaffen.
Echtzeitvalidierung
Statische Risikobewertungen sind für die dynamische Natur von KI-Operationen möglicherweise nicht geeignet. Stattdessen sollten Sie adaptive Risikomodelle und Echtzeit-Validierungsmechanismen während des KI-Betriebs implementieren. Diese überwachen und bewerten Risiken kontinuierlich und ermöglichen so eine sofortige Reaktion auf neu auftretende Bedrohungen und Schwachstellen.
Umfassende Tests
Effektives Risikomanagement erfordert gründliche Tests. Eine umfassende Evaluierung verschiedener Szenarien und Anwendungsfälle kann helfen, potenzielle Schwachstellen zu identifizieren und Schwachstellen in KI-SystemenDazu gehören simulierte Situationen, die reale Bedingungen nachahmen und Einblicke in die Leistungsfähigkeit von KI unter verschiedenen Umständen geben können.
Ressourceneffizienz
Ineffizienter Ressourceneinsatz kann die Effektivität des Risikomanagements beeinträchtigen. Optimieren Sie die Ressourcenzuweisung, damit die richtigen Tools, Technologien und Fachkenntnisse dort eingesetzt werden, wo sie den größten Einfluss auf das Management von KI-Risiken haben. Dies trägt auch zur Optimierung der Betriebsabläufe bei.
KI-Risiken mit BigID managen
BigID ist der branchenführende DSPM-Plattform für Datenschutz, Sicherheit und Governance und bietet intuitive und maßgeschneiderte Lösungen für Unternehmen jeder Größe. Mithilfe fortschrittlicher KI- und Machine-Learning-Technologien scannt, identifiziert und korreliert die Plattform automatisch die Daten Ihres Unternehmens in großem Umfang – ob im Cloud oder vor Ort, in allen gespeicherten Formen. Es gewährleistet die Sicherheit von KI-Systemen durch die Implementierung robuster Strategien zur Risikominderung, wie zum Beispiel:
- Identifizierung von PII und anderen sensiblen Daten: Entdecken und klassifizieren Sie strukturierte und unstrukturierte Daten automatisch, um zu identifizieren PII Wie Kreditkartennummern, Sozialversicherungsnummern, Kundendaten, geistiges Eigentum und weitere sensible Daten in Ihrer gesamten IT-Landschaft. Verstehen Sie genau, welche Daten Sie speichern – bevor sie in KI-Systemen oder LLM missbraucht werden.
- An den AI-Governance-Frameworks ausrichten: Die rasante Entwicklung und Nutzung der KI geht einher mit neue, sich entwickelnde Rahmenbedingungen und Vorschriften wie die Durchführungsverordnung zur künstlichen Intelligenz und die Richtlinien für die sichere KI-Entwicklung– beides erfordert einen verantwortungsvollen und ethischen Einsatz von KI. Unser Secure-by-Design-Ansatz ermöglicht Ihrem Unternehmen die Einhaltung der neuen KI-Vorschriften.
- Datenminimierung: Identifizieren und minimieren Sie automatisch redundante, ähnliche und doppelte Daten. Verbessern Sie die Datenqualität von KI-Trainingssets – und reduzieren Sie gleichzeitig Ihre Angriffsfläche und verbessern Sie die Sicherheitsrisiken Ihres Unternehmens.
Um das mit den KI-Systemen Ihres Unternehmens verbundene Risiko zu reduzieren – Planen Sie noch heute eine 1:1-Demo mit BigID.
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