KI verändert jeden Sektor grundlegend. KI-Risikomanagement ist ein systematischer Ansatz zur Identifizierung, Bewertung und Minderung der Risiken von KI-Systemen während ihres gesamten Lebenszyklus. Unternehmen entwickeln Ansätze, um eine systemische Datenkultur in allen Bereichen zu schaffen und so die Komplexität zu minimieren. Da Unternehmen jedoch weiterhin auf KI setzen, um Innovationen voranzutreiben und Wettbewerbsvorteile zu erzielen, ist es von entscheidender Bedeutung, die damit verbundenen Risiken nicht aus den Augen zu verlieren, die es auszugleichen gilt, damit diese Technologien sicher und verantwortungsbewusst einen Mehrwert liefern können.
Der zunehmende Einsatz von KI-Technologien bringt einzigartige Herausforderungen mit sich, die diejenigen ersetzen, die mit herkömmlichen IT-Infrastrukturen verbunden sind. KI-Modelle können sich seltsam verhalten, bestehende Verzerrungen in den Daten, mit denen sie trainiert wurden, verstärken, komplexe Datenschutzprobleme aufwerfen und in Bezug auf das Verständnis ihrer Entscheidungsprozesse eine Art Black Box darstellen. Sie umfasst systematische Ansätze zur Risikoidentifizierung, -prävention und -minderung, die sicherstellen, dass Unternehmen die Leistungsfähigkeit der KI nutzen können, ohne ihren Gefahren zum Opfer zu fallen.
Ein starkes Risikomanagement versetzt Unternehmen in die Lage, die Komplexität des KI-Einsatzes effektiv zu bewältigen und gleichzeitig Vertrauen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und ethische Standards in einer sich schnell entwickelnden KI-Welt aufrechtzuerhalten.
Was ist KI-Risikomanagement?
KI-Risikomanagement umfasst die strukturierten Prozesse und Methoden, die Unternehmen einsetzen, um Risiken zu identifizieren, zu bewerten und zu bewältigen, die speziell mit Systemen der künstlichen Intelligenz verbunden sind. Es geht über traditionelle Risikomanagementansätze hinaus, indem es sich mit den besonderen Herausforderungen befasst, die KI-Technologien mit sich bringen, darunter algorithmische Verzerrungen, mangelnde Erklärbarkeit, Datenschutzbedenken und potenzielles autonomes Verhalten, das von den beabsichtigten Zwecken abweichen kann. Dieser Bereich verbindet technisches Fachwissen mit Governance-Rahmenwerken, um sicherzustellen, dass KI-Implementierungen mit den Unternehmenszielen übereinstimmen und gleichzeitig potenzielle Schäden minimiert werden.
Im Kern umfasst das KI-Risikomanagement eine kontinuierliche Bewertung während des gesamten Lebenszyklus eines KI-Systems, vom ersten Entwurf und der Entwicklung bis hin zur Implementierung und dem laufenden Betrieb. Dazu gehören die Bewertung von Trainingsdaten auf potenzielle Verzerrungen, die Überprüfung algorithmischer Entscheidungsprozesse, das Testen von Systemen auf Robustheit gegenüber gegnerischen Angriffen und die Überwachung der Leistungsdrift im Laufe der Zeit. Das Ziel ist es, einen ausgewogenen Ansatz zu schaffen, der Innovationen ermöglicht und gleichzeitig geeignete Schutzmaßnahmen etabliert, um unbeabsichtigte Folgen zu verhindern.
Der Umfang des KI-Risikomanagements geht über technische Überlegungen hinaus und umfasst auch ethische, rechtliche und regulatorische Aspekte. Unternehmen müssen berücksichtigen, wie sich KI-Systeme auf Stakeholder wie Kunden, Mitarbeiter und die Gesellschaft insgesamt auswirken. Dies erfordert eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Rechtsexperten, Ethikern, Führungskräften und Risikomanagern, um umfassende Strategien zu entwickeln, die sowohl technische Schwachstellen als auch weiterreichende gesellschaftliche Auswirkungen berücksichtigen.
Warum ist KI-Risikomanagement wichtig?
Da KI-Systeme zunehmend in kritische Infrastrukturen und Geschäftsprozesse integriert werden, ist diese Art des proaktiven Managements nicht nur hilfreich, sondern notwendig.
Verhindern Sie KI-Ausfälle und unbeabsichtigte Folgen
KI-Systeme können auf eine Weise ausfallen, wie es bei herkömmlicher Software nicht der Fall ist. Ohne Risikomanagement können die Ergebnisse der KI in der Entwicklungsphase schädlich und unerwünscht sein. Bei der Anwendung in Bereichen mit hohem Risiko, wie z. B. Diagnosewerkzeugen im Gesundheitswesen, autonomen Fahrzeugen und Finanzdienstleistungen, können diese Ausfälle schwerwiegende Auswirkungen auf die Sicherheit von Menschen, die finanzielle Stabilität und den Ruf von Organisationen haben.
Sicherstellung einer ethischen und verantwortungsvollen Nutzung von KI
Die ethischen Implikationen komplexer KI-Systeme werden umso deutlicher, je leistungsfähiger diese Systeme werden. KI-Risikomanagement-Frameworks bieten einen strukturierten Ansatz, um zu beurteilen, ob Systeme mit den entsprechenden ethischen Grundsätzen und Unternehmenswerten im Einklang stehen. Dazu gehört auch, sicherzustellen, dass KI-Anwendungen die Autonomie des Menschen respektieren, Fairness fördern und transparent arbeiten.
Vorurteile und Ausgrenzung verhindern
KI-Systeme werden anhand historischer Daten trainiert, die oft von gesellschaftlichen Vorurteilen geprägt sind. Bei unsachgemäßer Verwaltung können diese Systeme die Diskriminierung geschützter Gruppen verstärken oder sogar vergrößern. Umfassende Risikomanagementprozesse unterstützen Unternehmen auch dabei, potenzielle Ursachen für Verzerrungen in jeder Phase des KI-Lebenszyklus zu identifizieren, von der Datenerfassung und Modellentwicklung bis hin zur Bereitstellung und Überwachung.
Arten von Risiken in KI-Systemen
KI-Systeme haben multidimensionale Risikoprofile, die sich von denen traditioneller Technologien unterscheiden. Die unterschiedlichen Risikokategorien erfordern ein angemessenes Verständnis seitens der Organisationen, um wirksame Maßnahmen zur Risikominderung zu entwickeln.
Management von technischen und Leistungsrisiken
KI-Systeme unterliegen unvorhersehbaren Leistungsproblemen, wie z. B. Modellabweichungen, bei denen die Genauigkeit im Laufe der Zeit abnehmen kann, wenn sich die realen Bedingungen gegenüber denen, auf denen das Modell trainiert wurde, verändern. Auch Herausforderungen hinsichtlich der Robustheit, bei denen kleine Änderungen an den Eingaben zu radikal unterschiedlichen Ergebnissen führen können, und Herausforderungen hinsichtlich der Skalierbarkeit, bei denen sich ein Modell in der Produktion anders verhält als in einer kontrollierten Testumgebung, werden technisch als Risiken eingestuft.
Ethische und soziale Risiken
KI-Systeme können unbeabsichtigt soziale Vorurteile, die in den Daten vorhanden sind, mit denen sie trainiert wurden, einbetten oder verstärken, was zu diskriminierenden Ergebnissen führt, die benachteiligte Gruppen betreffen. Solche Vorurteile können in Einstellungsalgorithmen auftreten, die bestimmte demografische Gruppen bevorzugt auswählen, in Gesichtserkennungstechnologien mit unterschiedlicher Genauigkeit bei verschiedenen ethnischen Gruppen oder in Kreditportfolios, die bestehende Muster wirtschaftlicher Ausgrenzung perpetuieren.
Sicherheits- und Datenschutzrisiken
KI-Lösungen weisen einzigartige Sicherheitslücken auf, beispielsweise sind sie anfällig für gegnerische Angriffe, bei denen geringfügige, absichtliche Störungen der Eingabedaten zu katastrophalen Fehlern oder irreführenden Ergebnissen führen können. Gleichzeitig ist der Datenschutz ein großes Problem, da viele KI-Programme eine große Menge an personenbezogenen Daten benötigen, um trainiert oder eingesetzt zu werden, wodurch die Gefahr besteht, dass diese Informationen in die falschen Hände geraten.
Rechtliche und Compliance-Risiken
Die Landschaft der KI-Regulierung entwickelt sich weltweit rasant weiter und ist geprägt von neuen Rahmenwerken, die unterschiedliche Transparenzanforderungen usw. an algorithmische Systeme stellen. Unternehmen, die KI einsetzen, riskieren eine Haftung für algorithmische Entscheidungen, die Schaden verursachen, gegen Diskriminierungsgesetze verstoßen oder nicht den neuen Normen für die KI-Governance entsprechen.
Verhaltens- und Betrugsrisiken
Die Integration von KI-Systemen ist mit hohen operativen Kosten verbunden, beispielsweise durch die Abhängigkeit von knappen technischen Ressourcen, den Aufbau komplexer Infrastrukturen und Störungen von Geschäftsprozessen. Die Kosten können hoch sein und die Erträge ungewiss, insbesondere wenn Unternehmen die Fähigkeiten der KI überschätzen oder die Herausforderungen der Implementierung unterschätzen.
Identifizierung und Bewertung von KI-Risiken
Um KI-Risiken genau zu erkennen, muss ein ganzheitlicher Ansatz verfolgt werden, der bereits in den ersten Phasen der Systementwicklung ansetzt.
Unternehmen müssen strukturierte Risikobewertungsrahmenwerke für KI-Systeme einrichten, die herkömmliche Risikomanagementpraktiken mit speziellen Techniken zur Bewältigung KI-spezifischer Herausforderungen verbinden. Dies bedeutet in der Regel, dass funktionsübergreifende Teams mit unterschiedlichen Fachkenntnissen systematische Bewertungen über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg durchführen, von der Konzeption und Datenauswahl über die Entwicklung, das Testen und die Bereitstellung bis hin zum Betrieb.
Solche Audits sollten sowohl Bewertungen der technischen Elemente des Systems umfassen, die die Auswahl der Algorithmen, die Datenqualität und die Modellleistung abdecken, als auch umfassendere kontextuelle Elemente wie Anwendungsszenarien, relevante Stakeholder und die Kontexte der Bereitstellung.
Viele der für KI-Systeme verwendeten Risikobewertungsmethoden basieren auf Szenarioplanung und Red-Teaming-Übungen, um Fehlermodi und Randfälle zu identifizieren, die bei normalen Tests normalerweise nicht erkannt würden. Bei diesen Techniken werden Systeme absichtlich einem Stresstest unterzogen, indem gegnerische Eingaben, unerwartete Benutzeraktionen und sich ändernde Umgebungsbedingungen eingeführt werden, um Schwachstellen zu finden.
Bei der Bewertung von Risiken in verschiedenen Dimensionen müssen Unternehmen sowohl quantitative als auch qualitative Metriken implementieren, die verschiedene Aspekte wie Zuverlässigkeit, Voreingenommenheit und Fairness, Erklärbarkeit, Sicherheit und Datenschutz umfassen. Der Bewertungsrahmen ermöglicht eine kohärente Risikobewertung und Priorisierung, die nicht nur die Wahrscheinlichkeit des Eintretens unerwünschter Ereignisse, sondern auch die Schwere dieser Ereignisse berücksichtigt.
Minderung von KI-bedingten Cybersicherheitsrisiken
Aufgrund des Aufkommens neuer KI-Technologien ist mit neuen Cybersicherheitsbedrohungen zu rechnen, die neue spezielle Gegenmaßnahmen erfordern, da verteilte Denial-of-Service-Angriffe und traditionelle Sicherheitsstrategien möglicherweise nicht mehr funktionieren. Das bedeutet, dass Unternehmen sich sowohl gegen die Sicherheitslücken in ihren eigenen KI-Modellen als auch gegen die neuen Bedrohungen durch feindliche KI verteidigen müssen, die versucht, ihre Sicherheitsperimeter zu durchbrechen.
Einige Abwehrmechanismen würden eine gute Validierung der Modelle durch adversariales Training beinhalten, bei dem die Modelle tatsächlich mit diesen manipulierten Eingaben trainiert werden, um sie gegenüber solchen Angriffen robuster zu machen.
Darüber hinaus sollten Unternehmen nicht nur kontinuierliche Überwachungssysteme einrichten, die in der Lage sind, anomale Muster zu identifizieren, die mit einer Kompromittierung oder Manipulation von KI-Systemen übereinstimmen oder darauf hindeuten könnten, sondern auch technische Maßnahmen in Form von Eingabesanitierung und Ausgabefilterung ergreifen. Die Sicherung der gesamten KI-Lieferkette ist ein weiterer wichtiger Bestandteil eines ganzheitlichen Risikomanagements. Dazu gehört eine gründliche Sicherheitsüberprüfung externer Modelle, Frameworks und Datenquellen, bevor diese in operativen Systemen eingesetzt werden. KI-Entwicklungsumgebungen, Trainingsdaten und Modellparameter müssen streng überwacht und kontrolliert werden, damit unbefugte Änderungen keine Hintertüren oder Schwachstellen in die resultierenden Modelle einbauen können.Herausforderungen im KI-Risikomanagement
Das KI-Risikomanagement ist keine leichte Aufgabe, da die Technologie sich rasant weiterentwickelt und enorme Herausforderungen mit sich bringt. Dieser Abschnitt gibt einen Überblick über einige dieser Herausforderungen im KI-Risikomanagement.
Undurchsichtigkeit von KI-Systemen
Viele künstliche Intelligenzsysteme basieren auf komplexen neuronalen Netzen und Deep-Learning-Architekturen und funktionieren wie eine "Black Box", was bedeutet, dass die Verbindung zwischen Eingaben und Ausgaben nicht transparent ist. Diese inhärente Undurchsichtigkeit macht es für Unternehmen schwierig, zu erkennen, wie Entscheidungen getroffen werden, Fehler zu beheben oder Ergebnisse gegenüber Stakeholdern und Regulierungsbehörden zu rechtfertigen.
Voreingenommenheit und Fairness von KI-Algorithmen
KI-Systeme sind wie Statistiker, sie können voreingenommen sein; sie lernen aus Daten und replizieren diese Daten, oft jedoch ohne es zu wissen, und reproduzieren und/oder verstärken so die historischen Verzerrungen in den Daten. Das Erkennen und Korrigieren dieser Verzerrungen ist hingegen eine große Herausforderung, die von Unternehmen die Implementierung von Fairness-Metriken erfordert, die sich über Kulturen und Betriebsabläufe hinweg nur schwer charakterisieren lassen.
Datenschutz- und Sicherheitsprobleme
KI-Technologien sind auf große Datensätze angewiesen, um zu funktionieren und mehr Daten zu produzieren, sodass es im gesamten Datenlebenszyklus enorme Datenschutz- und Sicherheitsprobleme gibt. Die zunehmenden regulatorischen und Compliance-Anforderungen an Unternehmen erstrecken sich auch auf die Art und Weise, wie sie Informationen sammeln, verarbeiten und speichern, die sich nicht nur von Region zu Region unterscheiden, sondern sich auch schnell ändern.
Schnelle Entwicklung von KI-Technologien
Das beschleunigte Tempo der KI-Entwicklung stellt traditionelle Risikomanagement-Frameworks vor erhebliche Herausforderungen, da sie nun in der Lage sein müssen, dynamisch auf schnell entstehende Fähigkeiten und Risiken zu reagieren. Für Unternehmen ist es schwierig, Governance-Prozesse zu entwickeln, die schnell evolvierende Technologien angemessen bewerten können und gleichzeitig agil genug sind, um Innovationen zu ermöglichen.
Unsicherheit in Bezug auf Regulierung und Compliance
Angesichts der Tatsache, dass die Landschaft fragmentiert ist und sich rasch verändert, stehen Unternehmen, die KI-Systeme in verschiedenen Rechtsräumen implementieren, vor erheblichen Compliance-Herausforderungen. Andere Regionen der Welt entwickeln unterschiedliche Ansätze, die von Rahmenwerken über prinzipienbasierte Ansätze bis hin zu präskriptiven Vorschriften mit spezifischen technischen Anforderungen reichen.
Bewährte Verfahren für das KI-Risikomanagement
Das Management von KI-Risiken ist schwierig, da sich die Technologie rasant weiterentwickelt und groß angelegte Probleme verursacht. Unternehmen benötigen intelligente, praktische Methoden, um den Überblick zu behalten. In diesem Abschnitt werden Best Practices vorgestellt, die als Leitfaden zur Vermeidung von KI-Risiken dienen.
Aufbau robuster Governance-Strukturen
Ein wirksames KI-Governance-Framework legt die Rollen, Verantwortlichkeiten und Rechenschaftspflichten der verschiedenen Stakeholder für das Management von KI-Risiken klar fest. Dazu gehören Ausschüsse, die die Ausführung überwachen, technische Prüfungsgremien und operative Teams mit Chartas, in denen die Zwecke der Risikoidentifizierung, -bewertung und -minderung festgelegt sind.
Führen Sie regelmäßige Risikobewertungen durch
Führen Sie während des gesamten KI-Lebenszyklus systematische und kontinuierliche Risikobewertungen durch, um sicherzustellen, dass die Risiken vom Start bis zur Außerbetriebnahme des KI-Systems bewertet werden. Bei solchen Bewertungen müssen technische Komponenten (die Wahl der Algorithmen, die Qualität der verwendeten Daten, die Leistung des Modells), ethische Aspekte (Fairness, Transparenz und Rechenschaftspflicht) und operative Faktoren (Sicherheit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit) überprüft werden.
Datenqualität und -integrität gewährleisten
Wenden Sie strenge Datenmanagementpraktiken an, um Risiken an der Quelle zu beseitigen, da KI-Systeme untrennbar mit ihren Trainingsdaten verbunden sind. Ähnlich wie beim vorherigen Schritt der Datenerfassung sollten Sie strenge Governance-Prinzipien bis hin zur Erfassung, Validierung, Vorverarbeitung und Lücken in der Dokumentation anwenden. Überprüfen Sie Ihre Datensätze regelmäßig auf fehlende Werte, Ausreißer und Verzerrungen, die die Modellleistung beeinträchtigen könnten.
Achten Sie auf Verzerrungen und Abweichungen in KI-Systemen
Techniken nach der Bereitstellung, wie die kontinuierliche Überwachung der KI mit Verzerrungsmetriken, sind ebenso wichtig wie die Verfolgung von Konzeptabweichungen, bei denen die Genauigkeit im Laufe der Zeit abnimmt. Für wichtige KPIs sollten für jedes Benutzersegment und jede Betriebsbedingung neue aussagekräftige Leistungsbaselines und Schwellenwerte festgelegt werden. Richten Sie automatische Warnmeldungen für signifikante Abweichungen ein, die ein erstes Anzeichen für ein sich entwickelndes Risiko sein können.
Implementieren Sie strenge Sicherheitsmaßnahmen
Implementieren Sie spezielle Sicherheitskontrollen, um Risiken zu mindern, die für KI-Anwendungen spezifisch sind und von herkömmlichen Cybersicherheitsmaßnahmen nicht abgedeckt werden. Trainieren Sie mit gegnerischen Beispielen oder verwenden Sie Techniken, die Modelle auch nach dem Training verbessern, um sie vor gegnerischen Angriffen zu schützen. Dies könnte die Durchsetzung einer strengen Zugriffskontrolle auf sensible Informationen, wie z. B. Trainingsdaten (einschließlich Modellressourcen wie Architektur, Gewichte, Hyperparameter), bis zum Datum des Trainings umfassen.
Die Rolle von Tools und Technologien im KI-Risikomanagement
Da Daten immer komplexer werden, stehen Unternehmen aufgrund komplexer KI-Systeme vor einzigartigen Herausforderungen. Daher sind spezialisierte Tools und Technologien zu deren Verwaltung nach wie vor wichtig, um dies in großem Umfang und effektiv zu tun.
Modellüberwachungsplattformen bieten Ihnen die Möglichkeit, Ihre eingesetzte KI-Anwendung in Echtzeit zu überwachen, einschließlich der automatischen Erkennung von Leistungsabfällen, der Identifizierung von Datenqualitätsproblemen, die bei Ihrem Training auftreten können, von Produktionsdaten und anderen Verzerrungen, die im Laufe der Zeit auftreten können. Erklärbare KI-Tools (XAI) tragen dazu bei, Black-Box-Modelle transparenter zu machen, indem sie interpretierbare Darstellungen für Entscheidungsprozesse liefern, die bei der Durchführung von Risikobewertungen und der Erfüllung von Compliance-Anforderungen hinsichtlich Transparenz hilfreich sein können. Technologien wie Differential Privacy-Implementierungen und föderierte Lernframeworks stellen einige Lösungen zur Verbesserung des Datenschutzes dar, die es Unternehmen ermöglichen, effiziente Designs für KI-Systeme zu entwickeln und gleichzeitig die Gefährdung sensibler Daten zu verringern. Automatisierte Dokumentationsgeneratoren liefern umfassende Dokumentationen zu Modellentwicklungsentscheidungen, Datentransformationen und Datenvalidierungsprozessen und erstellen so Prüfpfade, die die Governance und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften verbessern.
Die Integration dieser spezialisierten Lösungen in umfassendere Risikomanagementarchitekturen von Unternehmen zur Bildung größerer KI-Governance-Ökosysteme ist eine entscheidende Entwicklung in der Herangehensweise von Unternehmen an die KI-Governance. Diese Tools helfen Teams dabei, komplexe KI-Modelle systematisch anhand multidimensionaler Risikorahmen zu bewerten, die technische, ethische und operative Aspekte abdecken.
Suites zur Erkennung von Verzerrungen verwenden ausgefeilte statistische Verfahren, um demografische Daten und Anwendungsfälle zu untersuchen und potenzielle Fairnessprobleme zu identifizieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Sicherheitsmethoden, die schnell veralten, verwenden KI-spezifische Sicherheitstesttools gegnerische Angriffe, um Schwachstellen in KI-Anwendungen zu finden.
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Demo anfordernFazit
Das KI-Risikomanagement-Framework ist ein unverzichtbares Instrument für Unternehmen, die künstliche Intelligenz nutzen und gleichzeitig über die erforderlichen Sicherheitsvorkehrungen und Kontrollen verfügen möchten. Mit diesen Rahmenwerken können Unternehmen Innovationen unter ihrer Kontrolle beschleunigen und optimieren, wobei geeignete Kontrollen in Bezug auf die technischen, ethischen und betrieblichen Aspekte neuer KI-Systeme und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften vorhanden sind. Gute Risikomanagementpraktiken bieten die notwendigen Leitplanken, schaffen Vertrauen bei den Stakeholdern und stellen sicher, dass die Technologie mit den Erwartungen und Grundsätzen des Unternehmens und der Gesellschaft im Einklang steht.
Da sich KI-Technologien weiterentwickeln und in kritischen Geschäftsfunktionen immer mehr Verbreitung finden, wird die Ausgereiftheit des Risikomanagementansatzes eines Unternehmens zunehmend zu einem entscheidenden Unterscheidungsmerkmal zwischen Vorreitern und Nachzüglern. Fortschrittliche Unternehmen betrachten das KI-Risikomanagement als Voraussetzung für Nachhaltigkeit und nicht nur als Checkliste für die Einhaltung von Vorschriften. Diese Fähigkeiten könnten innerhalb von Unternehmen entwickelt werden, indem man sich auf die Einrichtung geeigneter Governance-Strukturen, Bewertungsmethoden und orientierter Tools konzentriert. Grundsätzlich müssen Unternehmen jedoch das Potenzial der KI viel besser erkennen, um den Hype um sie herum zu durchschauen, die transformativen Vorteile zu realisieren und der Widerstandsfähigkeit gegenüber den neuen Risiken, die mit dem Einsatz von KI verbunden sind, entgegenzuwirken.
"Häufig gestellte Fragen zum KI-Risikomanagement
Das KI-Risikomanagement in der Cybersicherheit umfasst die Identifizierung, Bewertung und Minderung von Risiken, die sowohl mit KI-gestützten Sicherheitstools als auch mit KI-basierten Bedrohungen verbunden sind. Dazu gehören der Schutz von KI-Systemen vor Angriffen, die Verhinderung von Modellmanipulationen und die Sicherung von Trainingsdaten-Pipelines.
Die kontinuierliche Überwachung von KI-Risiken ist unerlässlich, da sich KI-Systeme im Laufe der Zeit weiterentwickeln, wenn sie mit neuen Daten und Betriebsbedingungen konfrontiert werden. Modelle können Driftphänomene aufweisen, bei denen die Leistung abnimmt, wenn die realen Bedingungen von den Trainingsumgebungen abweichen.
Durch kontinuierliche Überwachung werden aufkommende Verzerrungen, Leistungsprobleme oder Sicherheitslücken erkannt, bevor sie erheblichen Schaden anrichten können.
KI-Risikomanagement-Frameworks bieten strukturierte Ansätze zur Identifizierung und Bewältigung von KI-spezifischen Risiken während des gesamten Systemlebenszyklus.
Zu den führenden Frameworks gehören das KI-Risikomanagement-Framework (RMF) des NIST, die Anforderungen des EU-KI-Gesetzes, ISO/IEC-Standards für KI-Systeme und branchenspezifische Richtlinien von Finanz- und Gesundheitsaufsichtsbehörden. Diese Rahmenwerke umfassen in der Regel Governance-Strukturen, Methoden zur Risikobewertung, Dokumentationsanforderungen, Testprotokolle und Überwachungspraktiken, die speziell für KI-Technologien entwickelt wurden.
Unternehmen können KI-Risiken vorbeugen, indem sie proaktive Strategien verfolgen, darunter die Einrichtung spezieller KI-Governance-Teams, die Umsetzung von "Ethics by Design"-Prinzipien -Prinzipien bei der KI-Entwicklung, die Durchführung regelmäßiger Risikobewertungen mit verschiedenen Interessengruppen, Investitionen in erklärbare KI-Technologien, die Pflege einer umfassenden Modelldokumentation und die Teilnahme an Branchenkooperationen zum Austausch neuer Best Practices.
