Verantwortungsvolle KI-Governance: Rahmenbedingungen, Risiken und Vorteile in der Praxis

Kein System ist völlig ohne Risiken, selbst wenn diese vernachlässigbar sind. KI-Systeme bilden da keine Ausnahme. Mit dem Aufkommen KI-gestützter Automatisierung und Entscheidungsfindung können jedoch schlechte Ergebnisse Leben gefährden. Deshalb ist eine verantwortungsvolle KI-Governance so wichtig – nicht nur für die Sicherheit, sondern auch für einen ethischen und verantwortungsvollen Einsatz von KI in allen Branchen.

Was ist KI-Governance?

Unter KI-Governance versteht man die Standards, Prozesse und Leitplanken für risikofreie und ethische KI-Initiativen.

Warum ist das notwendig? Künstliche Intelligenz basiert auf maschinellem Lernen (ML) und von Menschen entwickelten Algorithmen. Daher sind sie anfällig für menschliche Fehler und Voreingenommenheit. KI-Governance-Praktiken sollen das Auftreten solcher Fehler in Ihrem System und deren Leistungseinbußen reduzieren.

Sie helfen Ihnen auch dabei, sich auf Sicherheitsrisiken oder andere Mängel vorzubereiten und diese zu beheben, die Ihr System beeinträchtigen könnten. Diese Richtlinien überschneiden sich mit der Datenverwaltung und stellen sicher, dass Ihre Trainingsdaten sauber, gut dokumentiert und fair verwendet werden.

Kurz gesagt: Die Grundsätze der KI-Governance liefern die Blaupause für die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Systemen, denen sowohl Sie als auch Ihre Benutzer vertrauen können.

Warum verantwortungsvolle KI-Governance-Frameworks implementieren?

Bei Chatbots mit generativer KI (oder GenAI) wie ChatGPT besteht das Risiko von Halluzinationen, die zu einer falschen Antwort führen. Falsche Informationen sind zwar unerwünscht, beeinträchtigen aber wahrscheinlich nicht das Leben oder den Lebensunterhalt des Nutzers.

Allerdings wird KI auch für andere Zwecke eingesetzt und erweist sich als sehr nützlich.

KI-Einsatz in Lebens- oder Existenzsituationen

KI wird im Gesundheitswesen als Diagnoseinstrument eingesetzt. Im Gegensatz zu Ärzten, die meist überlastet und anfällig für menschliche Fehler sind, können sich KI-Diagnostiker rein auf die Fakten konzentrieren.

Beispielsweise kann KI bei der Bestimmung des Wahrscheinlichkeit, einen Herzinfarkt zu erleiden in den nächsten fünf Jahren einfach durch die Untersuchung von Bildern ihrer Augen.

Andere Tools können Röntgenaufnahmen, Scans und Berichte durchsehen, um erste Diagnosen zu stellen, die der Arzt dann überprüfen kann. Roboter werden auch in der Mikrochirurgie eingesetzt und können mithilfe von KI teilweise automatisiert werden.

Intelligente Technologie hilft nicht nur Menschen in Krankenhäusern. Intelligente Lautsprecher, die bei Ihnen zu Hause stehen, könnten möglicherweise Herzinfarkte erkennen. Sie werden auch als Instrument zur psychischen Gesundheit für alte und gebrechliche Menschen, die allein leben.

Oder intelligente Funktionen in Ihrem Auto, die im Falle eines Unfalls den Notdienst anrufen und informieren Sie über den Schweregrad der Verletzungen. Da dieser Notruf innerhalb von sieben Sekunden nach dem Unfall abgesetzt wird, kann Hilfe viel schneller und besser vorbereitet eintreffen.

Wenn wir über Automatisierung in Fahrzeugen sprechen, wie könnten wir nicht auch über selbstfahrende Autos sprechen? Obwohl autonome Fahrzeuge noch nicht völlig sicher sind, Moderne Autos können mehrere Prozesse übernehmen von Fahrern, was sie sicherer macht. Sobald sie zuverlässig genug sind, wird das Autofahren zugänglicher, da auch Menschen, die nicht fahren können, sie nutzen können.

Ein weiterer Bereich, in dem KI die Arbeit einfacher und schneller macht, ist Personalwesen. Mehrere der zeitaufwändigeren und mühsameren Aspekte der Personalverantwortung können an eine intelligente KI-gestützte Lösung übergeben werden, darunter auch die Sichtung von Bewerbungen.

Wie Sie sehen, sorgen intelligente Technologien für mehr Effizienz und Zuverlässigkeit in vielen Branchen. Diese Zuverlässigkeit ist jedoch nur durch verantwortungsvolle KI-Praktiken möglich.

Betriebsrisiken von KI-Systemen

Wie bereits erwähnt besteht bei jeder von Menschen entwickelten Lösung die Gefahr, dass menschliche Vorurteile internalisiert werden, sei es absichtlich oder unabsichtlich.

So gab es beispielsweise einen Fall rassistischer Voreingenommenheit gegenüber einem medizinischen Algorithmus, der dazu dienen sollte, zu beurteilen, welche Patienten mehr Pflege benötigten. Er traf seine Entscheidung auf der Grundlage von Gesundheitskosten als Proxy für Gesundheitsbedarf.

Die Annahme bei der Entwicklung des Algorithmus war, dass Menschen, die mehr für ihre Gesundheitsversorgung ausgeben, kränker sein müssen und daher eine intensivere Betreuung benötigen.

Die Annahme bei der Entwicklung des Algorithmus war, dass Menschen, die mehr für ihre Gesundheitsversorgung ausgeben, kränker sein müssen und daher eine intensivere Betreuung benötigen.

Tatsächlich suchten Weiße häufiger und früher medizinische Hilfe auf. Das bedeutete, dass ihr Zustand besser unter Kontrolle war als der von Schwarzen, die aus verschiedenen Gründen seltener medizinische Hilfe in Anspruch nahmen. Infolgedessen waren sie kränker und benötigten mehr Pflege.

Obwohl die Logik, die dem Entwurf des Algorithmus zugrunde lag, auf dem Papier stichhaltig erschien, erwies sie sich als Fehlschlag, da sie sich in Form von rassistischen Vorurteilen und mangelhafter Entscheidungsfindung manifestierte.

Ebenso ist bekannt, dass KI-Anwendungen für die Personalbeschaffung diskriminieren basierend auf wahrgenommenem Geschlecht oder RasseAmazon musste sein Rekrutierungstool aufgeben, da es Männer bevorzugte, da die Trainingsdaten aus einer männerdominierten Branche stammten. Das Unternehmen ging davon aus, dass Männer für bestimmte Jobs besser geeignet seien.

Facebooks Muttergesellschaft Meta wurde beschuldigt, „diskriminierende Werbung, die gegen den Fair Housing Act (FHA) verstößt.“ Der Vorwurf lautete, dass das „Wohnungsanzeigensystem Facebook-Nutzer aufgrund ihrer Rasse, Hautfarbe, Religion, ihres Geschlechts, einer Behinderung, ihres Familienstands und ihrer nationalen Herkunft diskriminiere“.

Diese Folgen können das Leben der Menschen beeinflussen. Wo ein fehlerhafter Chatbot falsche Informationen liefern könnte, Ein selbstfahrendes Auto mit Fehlfunktion kann tödlich seinEine schlechte Diagnose kann zu einer verzögerten Behandlung führen, was den Gesundheitszustand verschlechtern kann.

Weitere KI-Risiken durch KI-Systeme

Die meisten der bisher besprochenen Risiken beruhen auf Fehlentscheidungen künstlicher Intelligenz. Es gibt jedoch noch weitere Risiken – Risiken, die Ihr Unternehmen beeinträchtigen können.

Sicherheitsrisiken

KI-Systeme, insbesondere in realen Anwendungen, sind anfällig für Angriffe, die die Leistung oder die Privatsphäre der Benutzer beeinträchtigen. Hier sind einige davon:

• Beispiele für kontroverse Diskussionen: Durch geringfügige, nicht wahrnehmbare Änderungen an den Eingaben (z. B. an einem Bild oder einem Soundclip) kann die KI dazu verleitet werden, falsche Entscheidungen zu treffen.
• Vergiftungsattacken: In Trainingsdatensätze eingefügte schädliche Daten können das Modell beschädigen und zu unvorhersehbarem Verhalten führen.
• Modellinversionsangriffe: Angreifer können sensible Daten (z. B. Krankenakten, Gesichter) aus der Ausgabe oder den Gradienten des Modells rekonstruieren.
• Mitgliedschafts-Inferenzangriffe: Hacker können feststellen, ob ein bestimmter Datensatz Teil des Trainingsdatensatzes war – ein ernstes Datenschutzproblem.
• Datenexfiltration über APIs: Durch wiederholte Abfragen an öffentliche KI-APIs kann das Modell neu erstellt oder proprietäres Wissen extrahiert werden.
• Modelldiebstahl (Funktionalitätsdiebstahl): Wettbewerber oder Angreifer können die Funktionalität des Modells kopieren, indem sie die Ergebnisse über einen längeren Zeitraum beobachten.

Black-Box-Verhalten

Dies ist eine andere Bezeichnung für den Mangel an Erklärbarkeit bei KI-Systemen. Manche Modelle, insbesondere Deep-Learning-Systeme, treffen Entscheidungen ohne klare, nachvollziehbare Begründung. Wer die Logik hinter den Entscheidungen eines Modells nicht versteht, kann nicht sicher sein, ob es rechtlich oder ethisch vertretbare Kriterien verwendet hat.

Dann gibt es Grenzfälle, in denen die Gründe für ein Ergebnis völlig verborgen sein können. Bestimmte Datenschutzbestimmungen, wie die DSGVO, gewähren Verbrauchern ein „Recht auf Erklärung“. Sie müssen eine Entscheidung Ihres Unternehmens verteidigen können, selbst wenn sie von einer KI-Lösung getroffen wurde. Wenn Sie den Denkprozess Ihres Modells nicht kennen, ist es höchst unwahrscheinlich, dass Sie ihn rechtfertigen können.

Und schon hätten Sie eine Verletzung Ihrer Privatsphäre an der Hand.

Überanpassung und schlechte Generalisierung

Ein häufiges Risiko bei KI-Systemen besteht darin, dass sie zwar mit Trainingsdaten gute Ergebnisse erzielen, sich aber nicht auf neue, reale Daten übertragen lassen. Dies kann bei der Implementierung des Modells zu Betriebsausfällen führen.

Ein Beispiel hierfür ist die Domänenverschiebung, also eine Änderung der Eingabedatenverteilung zwischen Trainings- und Bereitstellungsumgebungen. In diesem Fall wird das Modell mit Daten aus einer Umgebung trainiert, was bedeutet, dass es in einer verwandten, aber anderen Umgebung nicht so gut funktioniert.

Wenn beispielsweise ein medizinisches KI-Tool mit Daten aus US-amerikanischen Großstadtkrankenhäusern trainiert würde, wäre es in ländlichen Krankenhäusern möglicherweise nicht so erfolgreich. Patientendemografie, Ausstattung und Krankheitsprävalenz sind in diesen beiden Umgebungen zu unterschiedlich, als dass es valide Entscheidungen treffen könnte.

Eine weitere Ursache ist Überanpassung. Dabei wird das Modell zu fein auf die Trainingsdaten abgestimmt – einschließlich irrelevanter Muster oder Rauschen – und zeigt bei neuen Daten eine schlechte Leistung. Überanpassung ist besonders wahrscheinlich bei verrauschten oder begrenzten Trainingsdatensätzen oder wenn das Modell für das Problem zu komplex ist.

Modelldrift und -zerfall

KI-Systeme können mit der Zeit an Effektivität verlieren, da sich die realen Bedingungen ändern. Von Datendrift spricht man, wenn Änderungen in den Dateneingabemustern zu einer Verschlechterung der Modellleistung führen. Nehmen wir beispielsweise an, Ihr System wurde anhand von Daten trainiert, die auf dem Kaufverhalten von Kunden im Geschäft basieren. Da diese nun vermehrt mobile Apps und Online-Shopping nutzen, kann das System Kaufmuster möglicherweise nicht mehr so gut vorhersagen.

Von Konzeptdrift spricht man, wenn sich die zugrunde liegende Beziehung zwischen Datenpunkten im Laufe der Zeit ändert. Beispielsweise können sich Betrugsindikatoren mit der Zeit weiterentwickeln, das Modell wird jedoch nicht entsprechend angepasst.

Wenn Ihnen die Tools fehlen, um Abweichungen frühzeitig zu erkennen oder zu korrigieren, liefert Ihre KI-Lösung möglicherweise nicht mehr so präzise Ergebnisse wie bei ihrer Entwicklung.

Ethischer Missbrauch oder Dual-Use

KI-Tools können absichtlich oder versehentlich auf schädliche Weise missbraucht werden.

• Übermäßige Überwachung: Gesichtserkennung wird zur Massenüberwachung oder gezielten Verfolgung von Minderheitengruppen eingesetzt.
• Deepfakes: Realistische Fake-Videos, die für politische Desinformation, Rachepornos oder Identitätsbetrug verwendet werden.
• Social-Scoring-Systeme: Automatisierte Systeme, die Personen auf Grundlage ihres Verhaltens oder ihrer Compliance bewerten (z. B. im Kreditwesen oder bei der Polizeiarbeit).
• KI für tödliche autonome Waffen: Einsatz von KI in Drohnen oder Waffen, die Tötungsentscheidungen ohne menschliches Zutun treffen.
• Vorausschauende Polizeiarbeit: KI, die bestimmte Stadtteile oder Gruppen überproportional ins Visier nimmt und so die strukturelle Ungleichheit verstärkt.

Automatisierungsvorurteil und übermäßige Abhängigkeit vom Menschen

Beim Einsatz halbautomatischer oder vollautonomer Systeme kann es passieren, dass Bediener nachlässig werden. Sie verlassen sich möglicherweise zu sehr auf die KI oder verlieren ihre Fähigkeiten, weil sie diese nicht ausreichend trainieren.

Da die Bediener dem System zu sehr vertrauen, greifen sie bei einer Fehlfunktion des Systems möglicherweise nicht (oder nicht schnell genug) ein.

Verantwortlichkeit und Rechtsunsicherheit

Selbst bei einem noch so streng konzipierten System kann es zu Problemen kommen. Fehlende Rollen und Verantwortlichkeiten können im Ernstfall zu Verzögerungen und Komplikationen führen.

Und es kann viel schiefgehen. Wenn Sie KI-Tools grenzüberschreitend einsetzen, müssen Sie sicherstellen, dass sie die unterschiedlichen gesetzlichen Anforderungen erfüllen. Ohne einen klar definierten Ansprechpartner für die Verantwortlichkeit könnte es schwierig werden, die Anforderungen an Datenschutz, Sicherheit und Erklärbarkeit gemäß Gesetzen wie dem GDPR, CCPA, HIPAAoder die EU-KI-Gesetz.

Auch die Prüfung proprietärer Algorithmen ist bei Black-Box-Produkten schwierig, was eine weitere Anforderung dieser Gesetze ist.

Umwelt- und Nachhaltigkeitsbedenken

Das Training und die Wartung großer KI-Modelle verbrauchen enorm viel Energie. Eine exponentielle Skalierung könnte die Grenzen der Infrastruktur und des Klimas sprengen. Zudem tragen die für ein solches Wachstum erforderlichen Hardware-Upgrades zum wachsenden Elektroschrott-Problem bei.

Verantwortungsvoller Einsatz von KI kann Ihre Risiken senken

Bei der KI-Governance handelt es sich nicht nur um eine Reihe von Richtlinien, die während der Entwicklung abgehakt werden müssen – es handelt sich um ein proaktives System zur Identifizierung, Reduzierung und Verwaltung von Risiken über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg.

So können Sie die Risiken mindern, denen Ihre KI-Systeme ausgesetzt sind.

Abbau von Vorurteilen und Diskriminierung

KI-Governance-Frameworks reduzieren das Risiko unfairer Ergebnisse durch die Durchführung von Fairness-Audits. Diese Sicherheitsvorkehrungen verhindern Schäden für gefährdete Bevölkerungsgruppen und schützen Ihr Unternehmen vor Reputationsschäden und rechtlichen Folgen.

Verhindern von Sicherheitslücken

Regelmäßige Sicherheits- und Schwachstellenprüfungen sind eine Voraussetzung für Governance-Frameworks. Systeme müssen zudem auf aggressives Verhalten überwacht werden. Diese Frameworks schreiben einen verantwortungsvollen Umgang mit Daten vor, um Modellinversionen, Datenlecks oder Diebstahl über APIs zu verhindern.

Verbesserung der Transparenz

Verantwortungsvolle und effektive KI-Governance-Frameworks fördern von Anfang an Richtlinien für Dokumentation, Rückverfolgbarkeit und Erklärbarkeit. So verhindern sie, dass sich bereits in der Trainingsphase Blackbox-Situationen entwickeln. So halten Sie Datenschutzgesetze ein und stärken das Vertrauen der Nutzer durch die menschliche Kontrolle.

Überwachungsdrift

Die Leistung des KI-Modells genau im Auge zu behalten, ist ein wichtiger Bestandteil verantwortungsvoller KI-Prinzipien. Da Sie die Ergebnisse überwachen, können Daten- oder Konzeptabweichungen erkannt und behoben werden, bevor sie sich auf die Ergebnisse des Modells auswirken.

Förderung der Robustheit

Verantwortungsvolle Governance fördert das Testen von Modellen in unterschiedlichen Umgebungen und fördert Techniken zur Reduzierung von Überanpassung. Sie unterstützt außerdem Praktiken wie:

• Kreuzvalidierung
• Bias-Varianz-Kompromißbewertung
• Stresstests unter realen Bedingungen

Diese helfen Ihnen, Fehler aufgrund von Domänenverschiebungen oder schwacher Generalisierung zu vermeiden.

Schutz vor ethischem Missbrauch

Mit Kontrollpunkten für ethische Überprüfungen, Folgenabschätzungen und klaren Grenzen für Anwendungsfälle stellt verantwortungsvolle KI sicher, dass KI mit den Werten Ihres Unternehmens und den umfassenderen gesellschaftlichen Erwartungen übereinstimmt.

Minderung des Automatisierungsbias

Verantwortungsvolle Governance fördert die Einbindung des Menschen in die Systeme, schult die kritische Interpretation von KI-Ergebnissen und erfordert die Möglichkeit, automatisierte Systeme zu überschreiben. Dies verringert das Risiko übermäßiger Abhängigkeit oder Selbstgefälligkeit, insbesondere beim Einsatz von KI-Systemen in operativen Bereichen wie der Luftfahrt, dem Gesundheitswesen oder dem Transportwesen.

Klärung der Verantwortlichkeit und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Governance-Frameworks definieren:

• Wer ist für was verantwortlich
• Wer prüft was
• Und wie die Einhaltung der Vorschriften in allen Rechtsräumen gewährleistet wird.

Dadurch können Sie die Verpflichtungen gemäß DSGVO, HIPAA, dem EU-KI-Gesetz und anderen Rahmenwerken leichter erfüllen – und schnell reagieren, wenn etwas schiefgeht.

Förderung der Umweltverantwortung

Unternehmen integrieren Nachhaltigkeit zunehmend in ihre Governance-Modelle. Sie messen die Rechenleistung, bevorzugen energieeffiziente Architekturen und setzen auf umweltfreundliche Bereitstellungspraktiken. Verantwortungsvolle Governance bedeutet, KI zu skalieren, ohne den CO2-Fußabdruck übermäßig zu erhöhen.

KI-Governance-Frameworks

Bei der Implementierung verantwortungsvoller KI geht es nicht nur um gute Absichten – es geht darum, konkrete Systeme zu implementieren, die sicherstellen, dass Ihre KI im Einklang mit den Werten, rechtlichen Verpflichtungen und Betriebszielen Ihres Unternehmens handelt.

KI-Governance-Frameworks bieten einen strukturierten, wiederholbaren Ansatz, um zu definieren, wie KI-Systeme verantwortungsvoll entworfen, erstellt, bereitgestellt, überwacht und außer Betrieb genommen werden sollten.

Was sollte ein Governance-Rahmenwerk beinhalten?

Ein verantwortungsvoller KI-Governance-Rahmen sollte praxisnah, wiederholbar und auf den Kontext Ihres Unternehmens zugeschnitten sein. Hier sind die wichtigsten Komponenten, die jeder Rahmen abdecken sollte:

• Leitprinzipien: Grundwerte wie Fairness, Transparenz, Verantwortlichkeit und Datenschutz bestimmen die Entwicklung und Nutzung von KI.
• Governance-Struktur: Klar definierte Rollen und Verantwortlichkeiten stellen sicher, dass in jeder Phase des KI-Lebenszyklus eine Überwachung stattfindet.
• Protokolle zur Risikobewertung: Laufende Kontrollen auf Voreingenommenheit, Sicherheitslücken, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Nachhaltigkeit verringern das Schadensrisiko.
• Dokumentation und Rückverfolgbarkeit: Umfassende Aufzeichnungen von Datenquellen, Modellentscheidungen und Designauswahlen unterstützen Audits und die Erklärbarkeit.
• Überwachungs- und Feedbackschleifen: Kontinuierliche Überwachung und Benutzerfeedback helfen dabei, Probleme wie Modelldrift zu erkennen und zeitnahe Aktualisierungen zu ermöglichen.
• Human-in-the-Loop-Kontrollen: Menschen müssen in der Lage sein, KI-Systeme in kritischen oder sensiblen Anwendungsfällen zu überwachen, einzugreifen oder zu übersteuern.
• Externe Transparenz und Engagement: Durch die öffentliche Weitergabe von Richtlinien und Entscheidungsprozessen wird das Vertrauen der Benutzer, Aufsichtsbehörden und Interessengruppen gestärkt.

Beispiele für verantwortungsvolle KI-Governance-Frameworks

Wenn Sie ein verantwortungsvolles KI-Framework implementieren oder sich daran orientieren möchten, stehen Ihnen verschiedene bewährte Modelle und Tools zur Verfügung, die von Regierungen, Normungsgremien und der Privatwirtschaft genutzt werden. Jedes Modell bietet einen anderen Blickwinkel auf vertrauenswürdige KI, und viele Organisationen entwickeln ihre Governance-Programme auf der Grundlage einer Kombination dieser Modelle und Tools.

NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement (KI-RMF)

Das vom US-amerikanischen National Institute of Standards and Technology im Jahr 2023 veröffentlichte KI RMF ist ein freiwilliger, aber weit verbreiteter Rahmen für das Risikomanagement für Einzelpersonen, Organisationen und die Gesellschaft.

Der Schwerpunkt liegt auf dem Aufbau vertrauenswürdiger KI-Systeme durch Funktionen wie Steuern, Kartieren, Messen und Verwalten. Um neueren Risiken zu begegnen, wurde 2024 ein generatives KI-Profil hinzugefügt.

OECD-KI-Prinzipien

Diese von 47 Ländern (Stand 2024) übernommenen Standards waren die ersten zwischenstaatlichen KI-Standards und werden weltweit als Grundlage für die Entwicklung und Governance von KI verwendet. Die OECD-KI-Prinzipien die Entwicklung innovativer, vertrauenswürdiger und im Einklang mit den Menschenrechten stehender KI-Systeme fördern.

Sie legen Wert auf Fairness, Transparenz, Robustheit und Verantwortlichkeit und werden regelmäßig aktualisiert, um neuen Herausforderungen wie generativer KI Rechnung zu tragen.

EU-KI-Gesetz

Im Jahr 2024 fertiggestellt, EU-Gesetz zur künstlichen Intelligenz ist die weltweit erste umfassende horizontale KI-Regulierung. Sie klassifiziert KI-Systeme in vier Risikokategorien – von minimal bis inakzeptabel – und schreibt strengere Regeln für KI mit hohem Risiko vor, insbesondere im Gesundheitswesen, im Personalwesen, in der Strafverfolgung und im öffentlichen Dienst. Sie enthält außerdem Anforderungen an Transparenz, menschliche Aufsicht und Überwachung nach der Bereitstellung.

ISO/IEC 42001:2023 – Standard für KI-Managementsysteme

Das internationaler StandardDas im Dezember 2023 veröffentlichte Dokument bietet einen strukturierten Managementsystemansatz für die KI-Governance. Es unterstützt Unternehmen bei der Implementierung von Richtlinien, Rollen und Prozessen zur Steuerung von KI-Risiken im Einklang mit globalen Standards – besonders nützlich für Unternehmen, die in verschiedenen Rechtsräumen tätig sind.

Modellkarten und Datenblätter

Dies sind einfache, aber leistungsstarke Dokumentationstools, die die Transparenz und Verantwortlichkeit in der KI verbessern. Modellkarten fassen Zweck, Leistung und Einschränkungen eines Modells zusammen.

Datenblätter dokumentieren wichtige Details der Trainingsdaten, einschließlich der Art und Weise ihrer Erhebung und bekannter Verzerrungen. Ursprünglich entwickelt von Google Diese Tools sind in der Industrie weit verbreitet und helfen Teams dabei, einen verantwortungsvollen Umgang zu kommunizieren, Audits zu unterstützen und unbeabsichtigte Schäden zu reduzieren.

Einführung verantwortungsvoller KI-Prinzipien mit BigID

Das größte Risiko beim Einsatz von KI-Technologien sind kompromittierte Daten. Mit BigID werden Ihre KI-Ressourcen abgebildet, kuratiert und geschützt. Die Plattform ermöglicht eine effektive Governance, die sowohl bei Ihren Nutzern als auch bei internen Stakeholdern Vertrauen in KI schafft. Verantwortungsvolle KI fördern mit BigID.