Was ist KI-Governance? So nutzen Sie KI verantwortungsvoll

Best Practices für verantwortungsvolle KI-Governance für Unternehmensleiter: Transparenz in KI-Systemen schaffen

Die Governance-Anforderungen für KI entwickeln sich rasant weiter, um mit den Innovationen in dieser Technologie Schritt zu halten. Unternehmen, die verantwortungsvolle und ethische KI Praxen sind besser aufgestellt, um langfristig erfolgreich zu sein.

Was ist KI-Governance?

In letzter Zeit gibt es zunehmend Diskussionen und Entwicklungen im Zusammenhang mit KI-Governance Regierungen und Organisationen weltweit erkennen, dass die Nutzung von KI weiter zunehmen wird und daher durch robuste Richtlinien unterstützt werden muss, die KI überwachen und ihren verantwortungsvollen Einsatz sicherstellen. Was bedeutet dieser Begriff also?

Unter KI-Governance versteht man die Regeln, Richtlinien und Rahmenbedingungen, die die Entwicklung, Bereitstellung und Nutzung KI-basierter Technologien überwachen.

Verantwortungsvolle KI-Governance stellt sicher, dass KI-Modelle ethisch, transparent und im Interesse der Gesellschaft entwickelt und eingesetzt werden. Die Entwicklung vertrauenswürdiger KI-Tools setzt voraus, dass die Privatsphäre der Personen, deren Daten für das Training verwendet wurden, gewahrt wird. Die Tools sollten zudem vorurteilsfrei und fair in ihrer Entscheidungsfindung sein. Zu einer effektiven KI-Governance gehört auch die Sicherstellung der Rechenschaftspflicht bzw. der Verantwortung für die Behebung auftretender Probleme und die Berücksichtigung von Sicherheitsbedenken.

Bevor Ihr Unternehmen KI-Tools einsetzt, muss es sich darüber im Klaren sein, neue Vorschriften und Richtlinien im Zusammenhang mit der KI-Governance und stellen Sie sicher, dass Ihre intelligenten Systeme gemäß diesen Standards entwickelt und implementiert werden. Sie müssen ethische Überlegungen in Ihre KI-Entwicklungsprozesse einbeziehen. Darüber hinaus müssen Sie regelmäßige Audits und Risikobewertungen durchführen, um Klarheit und Erklärungen für KI-gesteuerte Entscheidungen zu schaffen.

Schließlich muss Ihr Unternehmen möglicherweise die potenziellen Auswirkungen der KI auf seine Belegschaft und Kunden berücksichtigen und Maßnahmen ergreifen, um etwaige negative Folgen zu bewältigen oder Risiken zu mindern.

Warum ist die Implementierung einer KI-Governance wichtig?

Sie benötigen aus mehreren Gründen einen Rahmen für die KI-Governance.

Abbau ethischer Bedenken

KI-gestützte Technologien haben das Potenzial, erhebliche Auswirkungen auf Einzelpersonen und die Gesellschaft zu haben, beispielsweise durch Datenschutzverletzungen, Diskriminierung und Sicherheitsrisiken. Beispielsweise Vorurteile in den Trainingsdaten enthalten sind, können sich in den Entscheidungsprozess des Modells einschleichen. Es kann die Ergebnisse beeinflussen, die durch generative KILesen Sie mehr über Agentische vs. generative KI.

Ein KI-Risikomanagement-Framework kann dazu beitragen, solche Probleme während des gesamten KI-Lebenszyklus zu vermeiden. KI-Sicherheits- und Governance-Frameworks tragen dazu bei, dass diese Technologien ethisch und im besten Interesse der Gesellschaft entwickelt und eingesetzt werden. Es legt außerdem die Prozesse zur Behebung entdeckter Probleme fest und gibt an, wer dafür verantwortlich ist, um die Auswirkungen von KI-Risiken zu minimieren.

Mehrdeutigkeiten beseitigen

KI-Algorithmen sind oft komplex und undurchsichtig, was es schwierig macht, die Entscheidungsfindung nachzuvollziehen. Dieser Mangel an Klarheit führt dazu, dass Nutzer diesen Systemen nicht vertrauen können. Governance-Rahmenwerke fördern Transparenz, was das Vertrauen in KI-Technologien stärken und eine effektive Kontrolle ermöglichen kann. Eine klare Dokumentation kann Einblicke in die Struktur des Entscheidungsprozesses der KI-Entwickler beim Training von KI-Modellen geben.

Verantwortlichkeit schaffen

Der Einsatz von KI-Technologien kann erhebliche positive und negative Auswirkungen auf Einzelpersonen und die Gesellschaft haben. Daher sollten die Verantwortlichen für negative Folgen zur Rechenschaft gezogen werden. KI-Richtlinien und -Vorschriften legen Rechenschaftsmechanismen wie Haftung und Wiedergutmachung fest. Da die Rechenschaftspflicht im System verankert ist, müssen die Beteiligten rechtliche und ethische Standards einhalten.

Förderung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Regierungen weltweit erlassen Vorschriften im Zusammenhang mit KI, wie Datenschutzgesetze und ethische Richtlinien, um KI effektiv zu steuern und die Konformität dieser Systeme sicherzustellen. Wenn die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Initiativen nicht ordnungsgemäß verwaltet und gesteuert wird, riskieren Sie rechtliche Konsequenzen und Reputationsschäden.

Innovation vorantreiben

Umfassende KI-Governance-Richtlinien können Innovationen fördern, indem sie Klarheit und Sicherheit hinsichtlich der ethischen und rechtlichen Rahmenbedingungen schaffen, innerhalb derer KI-basierte Technologien funktionieren müssen. Dies kann Ihrem Unternehmen helfen, fundierte Entscheidungen über die Entwicklung und den Einsatz dieser Technologien zu treffen.

Ausstehende und aktive Gesetzgebung zur KI-Governance

Hier sind einige Gesetze – sowohl bereits erlassene als auch vorgeschlagene –, die die Sicherheit von KI fördern. Sie fördern den verantwortungsvollen Einsatz von KI, tragen zur Risikominderung bei und fördern eine effektive Governance.

National Artificial Intelligence Initiative Act von 2020 (NAIIA)

Der National Artificial Intelligence Initiative Act von 2020 (NAIIA) wurde am 1. Januar 2021 als Teil des National Defense Authorization Act für das Haushaltsjahr 2021 in Kraft gesetzt.

Das Gesetz etablierte eine koordinierte nationale Strategie für KI, die das National AI Initiative Office, KI-Forschungsinstitute und Beratungsausschüsse umfasst. Es spielt weiterhin eine zentrale Rolle bei der Förderung einer ethischen, sicheren und kollaborativen KI-Entwicklung in allen Bundesbehörden und Forschungseinrichtungen.

Gesetz über algorithmische Gerechtigkeit und Online-Transparenz

Das Gesetz über algorithmische Gerechtigkeit und Online-Transparenz ist ein Gesetzesvorschlag, der Online-Plattformen dazu verpflichten würde, offenzulegen, wie Algorithmen personenbezogene Daten verwenden, die Auswirkungen von Algorithmen auf Bürgerrechte zu bewerten und diskriminierende Praktiken bei digitalen Diensten zu verbieten.

Im Juli 2025 befindet sich der Gesetzentwurf noch im Ausschuss und wurde nicht vorangetrieben. Er ist jedoch einer von mehreren jüngsten Bemühungen des Kongresses, die Transparenz und Fairness von Algorithmen zu regulieren. Sollte er verabschiedet werden, könnte er Social-Media-Plattformen und anderen digitalen Dienstanbietern erhebliche Verpflichtungen auferlegen, insbesondere in Bezug auf Inhaltsmoderation, zielgerichtete Werbung und die Einhaltung der Bürgerrechte.

AI LEAD Act

Der AI Training Act, der 2022 in Kraft trat, bot Fachleuten im Bereich der Bundesbeschaffung eine grundlegende KI-Ausbildung.

Aufbauend auf dieser Grundlage Gesetz zur Förderung verantwortungsvoller KI-Führung (AI LEAD) wurde 2023 als umfassenderer und ehrgeizigerer Gesetzentwurf zur Schaffung eines umfassenden bundesstaatlichen Rahmens für die KI-Aufsicht eingeführt.

Dieser derzeit anhängige Gesetzentwurf würde Bundesbehörden verpflichten, Chief Artificial Intelligence Officers zu ernennen, KI-Governance-Gremien einzurichten und detaillierte KI-Strategien zu veröffentlichen. Zudem sollten formelle Governance-Strukturen zur Steuerung und Überwachung des KI-Einsatzes geschaffen werden. Der Gesetzentwurf legt den Schwerpunkt auf Datenschutz, bürgerliche Freiheiten, Transparenz, algorithmische Rechenschaftspflicht und das öffentliche Vertrauen in staatliche KI-Systeme.

Obwohl noch nicht in Kraft getreten, signalisiert die neue Version des AI LEAD Act einen bedeutenden politischen Wandel hin zu einer strukturierten, institutionalisierten KI-Governance in der gesamten US-Bundesregierung.

KI RMF

Das NIST Rahmenwerk für das KI-Risikomanagement (KI-RMF) wurde am 26. Januar 2023 als freiwilliges Tool veröffentlicht, um Organisationen dabei zu helfen, die mit KI-Systemen verbundenen Risiken zu managen und gleichzeitig vertrauenswürdige und verantwortungsvolle KI-Entwicklung und verwenden.

Im Juli 2024 veröffentlichte NIST das Generative AI Profile (NIST-AI-600-1), eine Erweiterung des AI RMF, die spezifische Risikorichtlinien für generative KI-Systeme wie große Sprachmodelle und Bildsynthese-Tools bietet. Dieses Profil unterstützt maßgeschneiderte Strategien zur Risikominderung und entspricht gleichzeitig den Prinzipien des umfassenderen Rahmens.

NIST unterhält außerdem ein vertrauenswürdiges und verantwortungsvolles KI-Ressourcenzentrum, das Implementierungstools, Best Practices und Anwendungsbeispiele anbietet, um Organisationen bei der branchenübergreifenden Einführung des Frameworks zu unterstützen.

EU-KI-Gesetz

Der EU-KI-Act ist ein umfassendes Gesetz, das die sichere und ethische Entwicklung und Nutzung künstlicher Intelligenz innerhalb der Europäischen Union gewährleistet. Er wurde am 21. Mai 2024 formell verabschiedet und trat am 1. August 2024 in Kraft. Damit ist er das weltweit erste Gesetz zur Regulierung von KI. Das Gesetz soll vertrauenswürdige, menschenzentrierte KI fördern und wird voraussichtlich globale Standards beeinflussen, ähnlich wie die DSGVO den Datenschutz beeinflusst.

Es kategorisiert KI-Systeme anhand ihres Risikoniveaus – von minimal bis inakzeptabel – und legt dementsprechend spezifische Verpflichtungen und Einschränkungen fest:

• Systeme mit minimalem Risiko, wie etwa KI-gestützte Spiele oder Spamfilter, werden durch das Gesetz nicht geregelt.
• Systeme mit begrenztem Risiko, wie Chatbots oder KI-generierte Content-Tools unterliegen Transparenzanforderungen, beispielsweise der Benachrichtigung der Benutzer, dass sie mit KI interagieren.
• Hochrisikosysteme, einschließlich derjenigen, die in kritischen Infrastrukturen, im Arbeitsleben, im Gesundheitswesen oder bei der Strafverfolgung eingesetzt werden, müssen strenge Anforderungen erfüllen, beispielsweise in Bezug auf Risikobewertungen, Dokumentation, Datenverwaltung und menschliche Aufsicht.
• Systeme mit inakzeptablem Risiko sind verboten. Dazu gehören KI-Anwendungen zur kognitiven Verhaltensmanipulation, Social Scoring, Predictive Policing und bestimmte Formen der biometrischen Überwachung im öffentlichen Raum.

Das Gesetz führt auch Regeln für allgemeine KI-Systeme (GPAI) ein. GPAI-Modelle, die keine systemischen Risiken bergen, unterliegen Transparenzpflichten, während GPAI-Modelle, die systemische Risiken bergen, strengere Anforderungen erfüllen müssen.

Zur Durchsetzung dieser Regeln legt die Gesetzgebung einen robusten Governance-Rahmen fest, der Folgendes umfasst:

• Ein KI-Büro innerhalb der Europäischen Kommission
• Ein wissenschaftliches Gremium unabhängiger Experten
• Ein KI-Gremium mit Vertretern der Mitgliedsstaaten
• Ein Beratungsforum für Stakeholder-Input

Die Strafen für Verstöße richten sich nach der Unternehmensgröße und dem weltweiten Umsatz, wobei für KMU und Start-ups entsprechende Bußgelder vorgesehen sind. Die Mitgliedstaaten sind außerdem verpflichtet, bis August 2026 regulatorische Sandboxen und Aufsichtsstrukturen für KI einzurichten, um verantwortungsvolle Innovationen zu fördern.

Diese Gesetzgebung stellt einen bedeutenden Schritt zur Festlegung rechtlicher Standards für KI dar und erfordert die Entwicklung von Systemen, die in der gesamten EU Sicherheit, Fairness und Rechenschaftspflicht gewährleisten.

So bereiten Sie sich auf die KI-Governance vor

Um sich auf neue Vorschriften für die Entwicklung von KI vorzubereiten, können Sie die folgenden Schritte unternehmen:

1. Führen Sie ein KI-Audit durch: Führen Sie eine umfassende Prüfung der KI-basierten Systeme Ihres Unternehmens durch, um potenzielle Risiken oder ethische Bedenken zu identifizieren und sicherzustellen, dass die Weiterentwicklung und Governance der KI mit etablierten KI-PrinzipienDazu gehört die Bewertung der Praktiken zur Datenerfassung und -nutzung, der algorithmischen Entscheidungsprozesse und der Auswirkungen auf die Interessengruppen.
2. Entwickeln Sie einen Ethikrahmen für KI: Erstellen Sie eine Richtlinie, die die Werte, Grundsätze und Richtlinien Ihres Unternehmens für eine verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung von KI darlegt. Dieses Dokument sollte Richtlinien für Risikomanagement, Datenschutz, Vermeidung von Vorurteilen, Klarheit und Verantwortlichkeit enthalten.
3. Mitarbeiter schulen: Stellen Sie sicher, dass alle Mitarbeiter, die an der Entwicklung, Bereitstellung oder Nutzung KI-basierter Technologien beteiligt sind, in ethischen Aspekten und Best Practices für die KI-Governance geschult werden.
4. Implementieren Sie Überwachungs- und Berichtsmechanismen: Richten Sie Überwachungs- und Berichtsmechanismen ein, um die Leistung und Wirkung Ihrer KI-Systeme im Laufe der Zeit zu verfolgen. Verwenden Sie dabei klar definierte Governance-Metriken, um Ergebnisse wie Genauigkeit, Fairness und potenzielle Verzerrung zu messen.
5. Bleiben Sie informiert: Bleiben Sie über die neuesten Entwicklungen bei der KI-Regulierung auf dem Laufenden, indem Sie relevante Nachrichtenquellen verfolgen, Branchenveranstaltungen besuchen und sich mit Experten auf diesem Gebiet austauschen.

Beispiele für KI-Governance-Frameworks

KI-Governance-Richtlinien können branchenübergreifend angewendet werden, um einen verantwortungsvollen KI-Einsatz und Datensicherheit zu gewährleisten. Hier sind einige branchenspezifische Beispiele:

Gesundheitswesen

Patientendatenschutz: KI-Governance-Praktiken im Gesundheitswesen stellen sicher, dass KI-Systeme nur autorisiertem medizinischem Fachpersonal Zugriff auf Patientenakten und sensible Gesundheitsdaten gewähren. Datenverschlüsselung, strenge Zugriffskontrollen und Anonymisierungstechniken schützen die Privatsphäre der Patienten und fördern einen verantwortungsvollen Umgang.

Unterstützung klinischer Entscheidungen: KI kann die Entscheidungsfindung in der medizinischen Diagnostik und Behandlungsplanung verbessern. KI-Governance-Lösungen stellen sicher, dass KI-Empfehlungen mit der medizinischen Ethik und den Vorschriften übereinstimmen und gleichzeitig die Datensicherheit gewährleistet ist.

Regierung

Öffentliche Sicherheit: KI wird zur Überwachung und Bedrohungserkennung eingesetzt. Das bedeutet, dass Einzelpersonen mithilfe der Technologie überwacht oder verfolgt werden können. KI-Governance soll sicherstellen, dass zu Sicherheitszwecken erhobene Daten innerhalb der gesetzlichen Grenzen verwendet werden und die Privatsphäre des Einzelnen gewahrt bleibt.

Öffentliche Dienste: Um das Vertrauen der Bürger zu erhalten, muss KI in öffentlichen Diensten wie dem Gesundheitswesen oder dem Transportwesen strenge Datenschutzstandards einhalten, die in Governance-Rahmenwerken festgelegt sind.

Ausbildung

Personalisiertes Lernen: KI kann Lerninhalte individuell auf Studierende zuschneiden. Governance gewährleistet den Schutz der Studierendendaten und den Einsatz von KI-Plattformen zur Verbesserung der Lernergebnisse ohne Sicherheitseinbußen.

Administrative Effizienz: KI kann Verwaltungsprozesse optimieren. Vorschriften können in diesem Fall sicherstellen, dass KI schützt vertrauliche Schülerdaten und stellen Sie die Einhaltung der Datenschutzgesetze sicher.

Einzelhandel

Personalisiertes Marketing: KI-gesteuerte Empfehlungssysteme verbessern das Kundenerlebnis. Governance stellt sicher, dass Kundendaten verantwortungsvoll genutzt, bei Bedarf anonymisiert und vor unbefugtem Zugriff geschützt werden.

Bestandsverwaltung: KI hilft bei der Optimierung der Lagerbestände. Governance-Richtlinien gewährleisten Datengenauigkeit und Sicherheit in der Lieferkette.

Best Practices für die Implementierung eines KI-Governance-Frameworks

Hier ist ein schrittweiser Ansatz für Unternehmen, um KI verantwortungsvoll zu nutzen, ohne die Verwendung sensibler Daten zu gefährden oder eine Offenlegung zu riskieren und die Einhaltung der Governance-Standards für künstliche Intelligenz sicherzustellen:

• Datenverwaltung und -klassifizierung:
  • Beginnen Sie mit der Einführung eines klaren Datenverwaltungsprotokolls in Ihrem Unternehmen.
  • Klassifizieren Ihre Daten werden nach ihrer Vertraulichkeit in Kategorien eingeteilt, um sicherzustellen, dass vertrauliche Daten eindeutig identifiziert und geschützt werden.
• Datenminimierung:
  • Erfassen und speichern Sie nur die Daten, die für Ihre KI-Anwendungen erforderlich sind.
  • Vermeiden Sie unnötige Datenerfassung, um das mit der Speicherung vertraulicher Informationen verbundene Risiko zu minimieren.
• Zugriffskontrolle:
  • Implementieren Sie strikt Zugangskontrolle Maßnahmen.
  • Stellen Sie sicher, dass nur autorisiertes Personal auf vertrauliche Daten zugreifen und diese verwenden kann rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) um Berechtigungen zu verwalten.
• Datenschutz-Folgenabschätzungen:
  • Benehmen Datenschutz-Folgenabschätzungen (DSFA) um die potenziellen Risiken für die Privatsphäre von Einzelpersonen bei der Implementierung von KI-Systemen zu bewerten.
  • Gehen Sie auf identifizierte Risiken ein und implementieren Sie die erforderlichen Sicherheitsvorkehrungen.
• Klarheit und Erklärbarkeit:
  • Stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Modelle und -Algorithmen transparent und erklärbar sind.
  • Stellen Sie eine klare Dokumentation darüber bereit, wie das KI-System sensible Daten verarbeitet und Entscheidungen trifft.
• Minderung von Vorurteilen:
  • Implementieren Sie Maßnahmen zum Erkennen und Mindern von Verzerrungen in KI-Modellen, insbesondere beim Umgang mit sensiblen Daten.
  • Überwachen und aktualisieren Sie Ihre Modelle regelmäßig, um Verzerrungen zu reduzieren.
• Datenaufbewahrung und -löschung:
  • Definieren Richtlinien zur Datenaufbewahrung die festlegen, wie lange sensible Daten gespeichert werden.
  • Implementieren Sie sichere Datenlöschprozesse, wenn die Daten nicht mehr benötigt werden.
• Sichere Datenspeicherung und -verarbeitung:
  • Verwenden Sie sichere und gut gewartete Datenspeicherlösungen.
  • Setzen Sie robuste Cybersicherheitsmaßnahmen ein, um KI-Systeme vor Cyberbedrohungen zu schützen.
• Einhaltung der Vorschriften:
  • Bleiben Sie über relevante Datenschutzbestimmungen und Gesetze zum Schutz der Privatsphäre informiert, wie zum Beispiel GDPR, HIPAA, oder CCPA.
  • Stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Praktiken diesen Vorschriften entsprechen.
• Schulung und Sensibilisierung der Mitarbeiter:
  • Schulen Sie Ihre Mitarbeiter im verantwortungsvollen Einsatz von KI und im Umgang mit Daten.
  • Fördern Sie in Ihrem Unternehmen eine Kultur des Datenschutzes und der Datensicherheit.
• Audits durch Dritte:
  • Erwägen Sie die Einbindung externer Prüfer oder Experten, um Bewerten Sie Ihre KI-Systeme für Compliance und Sicherheit.
  • Externe Audits ermöglichen eine objektive Bewertung Ihrer Datenschutzmaßnahmen.
• Vorfallreaktionsplan:
  • Entwickeln Sie eine robuste Krisenreaktionsplan im Falle von Datenverletzungen oder Sicherheitsvorfällen.
  • Stellen Sie sicher, dass Ihr Team weiß, wie es schnell und effektiv reagieren kann, um potenzielle Schäden zu mindern.
• Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung:
  • Überwachen Sie kontinuierlich die Leistung Ihrer KI-Systeme und Datenschutzmaßnahmen.
  • Seien Sie bereit, Ihre Vorgehensweisen anzupassen und zu verbessern, wenn sich die Technologie weiterentwickelt und neue Risiken auftreten.

BigIDs Ansatz zur KI-Governance

BigID stellt Datenschutz, Sicherheit und Governance in den Mittelpunkt seiner Lösungen. Mithilfe fortschrittlicher KI-Algorithmen und maschinellem Lernen der nächsten Generation die Plattform ermöglicht es Organisationen, ihre Daten besser zu verstehen und Vorschriften einzuhalten, während sie gleichzeitig in die Lage versetzt werden, ihre Unternehmensdaten in all ihren Formen zu entdecken.

Da die Bedeutung der KI-Governance weiter zunimmt, liefert BigID weiterhin hochmoderne Lösungen, bei denen Datenschutz, Sicherheit und Compliance im Mittelpunkt eines datenzentrierten Ansatzes stehen.

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Autor

Alexis Porter

Leiterin für Content Marketing

Alexis arbeitet als Content Marketing Manager für den branchenführenden DSPM-Anbieter BigID. Sie hat sich darauf spezialisiert, Tech-Start-ups dabei zu helfen, ihre Stimme zu schärfen, um überzeugende Geschichten zu erzählen, die bei unterschiedlichen Zielgruppen Anklang finden. Sie hat einen Bachelor-Abschluss in professionellem Schreiben und einen Master-Abschluss in Marketingkommunikation von der University of Denver. Alexis arbeitet von Orlando, FL aus.