AI-Risikomanagement

Herkunft

Anfängliche KI-Risiken konzentrierten sich auf die Modellgenauigkeit und Datenqualität, vor allem in F&E-Umgebungen. Mit dem Einzug der KI in Produktionssysteme weiteten sich die Risiken auf weitere Bereiche aus.

Evolution

Heutzutage umfassen die Risiken:

• Voreingenommenheit und Diskriminierung bei KI-Entscheidungen
• Sicherheitslücken (z. B. Prompt Injection, Modelldiebstahl)
• Verstöße gegen gesetzliche Vorschriften aufgrund undurchsichtiger oder unerklärlicher KI
• Verlust menschlicher Aufsicht oder Verantwortlichkeit
• Ethischer Missbrauch generativer KI oder Überwachungssysteme

Diese Risiken erfordern strukturierte, funktionsübergreifende Programme zur Risikominderung.

• Risiken für die Datenintegrität – Schlechte oder verzerrte Trainingsdaten führen zu fehlerhaften Ergebnissen

• Modellrisiko – Unvorhersehbares oder undurchsichtiges Modellverhalten, das zu operativen oder rechtlichen Auswirkungen führt

• Datenschutzrisiko – Offenlegung oder Rückschluss auf personenbezogene Daten aus Modellergebnissen

• Sicherheitsrisiko – Ausnutzung von KI-Systemen durch feindliche oder böswillige Eingaben

• Compliance-Risiken – Nichtübereinstimmung mit Gesetzen oder Richtlinien zum verantwortungsvollen Einsatz von KI

• Ethisches/operatives Risiko – Schäden durch Missbrauch, Halluzinationen oder mangelnde menschliche Aufsicht

KI birgt komplexe Risiken wie Modellgefährdung, unbeabsichtigte Datenlecks oder die Ausnutzung durch böswillige Akteure. Risikomanagement unterstützt Sicherheitsteams dabei, Schutzmaßnahmen in den KI-Lebenszyklus zu integrieren – durch die Sicherung von Datenpipelines, die Validierung des Modellverhaltens und die Kontrolle des Zugriffs auf sensible Inferenzsysteme.

KI-Risikomanagement stellt sicher, dass Systeme Datenschutzgesetzen wie DSGVO und HIPAA entsprechen. Datenschutzteams konzentrieren sich auf das Management von Risiken wie der Überschreitung personenbezogener Daten, der Speicherung von Modellen und der Reidentifizierung anhand von Ergebnissen.

Diese Teams nutzen KI-Risikomanagement, um verantwortungsvolle KI-Frameworks zu etablieren, Algorithmen auf Fairness zu prüfen und Rechenschaftsstrukturen zu implementieren. Darüber hinaus unterstützt es die regulatorische Vorbereitung auf Standards wie NIST AI RMF, ISO/IEC 23894 und die neue globale KI-Gesetzgebung.