Risiken generativer KI: 6 Tipps zum Risikomanagement

Modelle für generative KI sind leistungsstarke Werkzeuge, mit denen Datenwissenschaftler leistungsstarke Ergebnisse erzielen – von der Inhaltserstellung bis hin zu einer besseren Performance der Datenanalyse. Gleichzeitig wird immer deutlicher, dass viele Nutzer sich der Risiken beim Einsatz generativer KI nicht bewusst sind.

Da immer mehr Nutzer generative KI in ihre täglichen Arbeitsabläufe integrieren, ohne die gebotene Sorgfalt walten zu lassen, beginnen die potenziellen Herausforderungen und Folgen des Einsatzes dieser KI-Modelle, die Vorteile zu überwiegen. Das gilt insbesondere für Unternehmen, die transparente Daten- und Sicherheitspraktiken benötigen, um Kundendaten zu schützen und branchenspezifische Vorschriften einzuhalten.

In diesem Leitfaden sprechen wir kurz über einige der Risiken beim Einsatz generativer KI. Ebenso wichtig: Wir zeigen einige der besten Möglichkeiten auf, wie Ihr Unternehmen Risiken generativer KI steuern und mindern kann.

Welche Risiken sind mit generativer KI verbunden?

Modelle für generative KI sind umfangreiche Werkzeuge der künstlichen Intelligenz , die auf großen Mengen von Daten Dritter, neuronaler Netzwerkarchitektur und komplexen Algorithmen beruhen, um eigene Inhalte zu erzeugen.

Diese Eigenschaften machen generative Modelle dazu fähig, Problemlösungsaufgaben auf menschlichem Niveau zu bewältigen. Doch ähnlich wie bei einem menschlichen Gehirn lassen sich nicht alle Entscheidungen und Ausgaben generativer KI-Modelle leicht nachvollziehen. Die mangelnde Transparenz der KI-Modelle ist eines von vielen Risiken generativer KI, die Nutzer im Zusammenhang mit ihrer Arbeit berücksichtigen müssen.

Zu den weiteren wichtigen Risiken generativer KI gehören:

• Die Möglichkeit, dass ein KI-Modell urheberrechtlich geschützte Daten oder Werke ohne die Zustimmung des Urhebers verwendet hat; selbst wenn Nutzer sich dieses Verstoßes nicht bewusst sind, können sie haftbar gemacht werden, wenn sie nicht autorisierte Inhalte kommerziell nutzen.
• Die Möglichkeit, dass sensible Verbraucherdaten verwendet werden und Bestandteil des fortlaufenden Trainingsdatensatzes des Modells werden.
• Die Trainingsdaten eines Modells könnten voreingenommen, unvollständig oder anderweitig fehlerhaft sein.
• Modelle verfügen möglicherweise nicht über so viele integrierte Sicherheitsvorkehrungen, wie Ihr Unternehmen zum Schutz von Daten und zur Einhaltung von Vorschriften benötigt.
• Es besteht immer die Möglichkeit, dass ein Mitarbeiter ein Modell oder sensible Daten unwissentlich missbraucht und dadurch geistiges Eigentum sowie andere vertrauliche Unternehmensinformationen preisgibt.
• Generative Modelle halluzinieren gelegentlich, das heißt, sie erzeugen selbstbewusst Inhalte, die nicht korrekt sind.
• Modelle speichern Daten häufig über einen längeren Zeitraum, wodurch sich die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass Datensätze einem Cyberangriff ausgesetzt werden.
• Viele Modelle verfügen nativ über kaum oder gar keine Cybersicherheits-Tools; außerdem können generative KI-Modelle dazu gebracht werden, Sicherheitsaufgaben für böswillige Akteure zu lösen.
• Die mangelnde Transparenz generativer Modelle erschwert die Qualitätsprüfung und das Auditieren von Modelldaten und ihrer Nutzung.
• Für generative KI gelten nur wenige Vorschriften, obwohl mehrere Länder an KI-Gesetzen arbeiten; generell werden Anbieter generativer KI nicht denselben Verbraucherschutzstandards unterworfen wie viele andere Unternehmen.

Mehr zu einem ähnlichen Thema: Ethik generativer KI: Bedenken und Lösungen

Risikomanagement für generative KI: 6 Best Practices

1) Eine Richtlinie zur KI-Nutzung in Ihrem Unternehmen erstellen und durchsetzen

Unabhängig davon, ob Sie generative KI bereits unternehmensweit einsetzen oder lediglich ihre Vorteile abwägen, ist es sinnvoll, für Ihr Unternehmen eine Richtlinie zur zulässigen KI-Nutzung festzulegen. Diese Richtlinie sollte erläutern:

• Welche Abteilungen und Rollen generative Modelle im Rahmen ihrer Arbeit nutzen dürfen.
• Welche Teile des Arbeitsablaufs mit generativer KI automatisiert oder ergänzt werden können.
• Welche internen Daten und Apps diesen Modellen offengelegt werden dürfen und welche nicht.

Durch die Festlegung dieser Richtlinien erhalten Ihre Mitarbeiter einen besseren Rahmen dafür, was sie mit generativer KI tun dürfen und was nicht. Außerdem erhalten Führungskräfte ein klareres Verständnis davon, welches Verhalten sie überwachen und korrigieren sollten. Wenn Sie nach einer bestehenden Richtlinie suchen, an der Sie Ihre eigene ausrichten können, ist das Artificial Intelligence Risk Management Framework des NIST eine hervorragende Option.

Siehe auch: Die besten Apps und Tools für generative KI

2) Eigene Daten verwenden und Daten Dritter verantwortungsvoll beziehen

Wenn Sie ein generatives Modell in einem Unternehmensumfeld einsetzen, sollten Sie immer wissen, woher Ihre Eingabedaten stammen. Verwenden Sie nach Möglichkeit eigene Daten, die Ihrem Unternehmen gehören. So können Sie die Herkunft Ihrer Daten nachvollziehen und feststellen, ob diese Daten sicher in einem generativen Modell verwendet werden können. Falls Sie Daten verwenden müssen, die Ihrem Unternehmen nicht gehören, sollten Sie darauf achten, glaubwürdige Quellen Dritter mit entsprechender Genehmigung zu nutzen. Dadurch steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Sie hochwertige Daten verwenden und Klagen wegen der nicht autorisierten Datennutzung vermeiden.

Neben den Daten, die Ihr Unternehmen in bestehende Modelle eingibt, ist es auch sinnvoll zu prüfen, wie Anbieter generativer KI ihre Trainingsdaten beziehen. Unternehmen, die sich in ihrer Dokumentation weigern, diese Prozesse zu erläutern, sollten bei Ihrem Unternehmen die Alarmglocken schrillen lassen und gemieden werden.

Selbst wenn Ihr Unternehmen unwissentlich Daten verwendet oder daraus Nutzen zieht, die der Anbieter illegal beschafft hat, können Sie dennoch für Ausgaben haftbar gemacht werden, die gegen Urheberrechtsgesetze oder Datenschutzrechte verstoßen.

3) Mitarbeiter im angemessenen Umgang mit Daten und generativen Modellen schulen

Es ist ein klares Risiko, eine Richtlinie zur KI-Nutzung zu haben, denn dadurch ist nicht garantiert, dass alle Nutzer deren spezifische Regeln kennen und befolgen.

Deshalb ist es wichtig, die Richtlinie als Grundlage für die Schulung von Mitarbeitern zu verwenden und anschließend zu erläutern, wie sie auf bestimmte Rollen, Abteilungen und Szenarien anzuwenden ist. So kann Ihr Unternehmen ein optimales Maß an Sicherheit und Compliance aufrechterhalten, indem sich individuelle Nutzerfehler vermeiden lassen, die schwerer zu erkennen sind. Alle Mitarbeiter sollten diese Schulung erhalten. Mitarbeiter, die mit besonders sensiblen Daten und Anwendungen arbeiten, sollten jedoch ausführlicher und häufiger geschult werden.

Für bessere Ergebnisse beim Einsatz von KI sollte die Schulung über Ihre Richtlinie hinausgehen und Tipps zur Erkennung von Verzerrungen, Fehlinformationen und Halluzinationen durch KI enthalten. So erhalten Ihre Mitarbeiter das nötige Vertrauen, um Modelle effektiv zu nutzen und bei Aufgaben wie KI-gestützter Datenanalyse.

Siehe auch: Die Vorteile generativer KI

4) In Cybersicherheits-Tools investieren, die Sicherheitsrisiken von KI adressieren

Modelle für generative KI und Werkzeuge der künstlichen Intelligenz im Allgemeinen benötigen einen starken Cybersicherheitsschutz , um alle darin enthaltenen Informationen zu sichern. Leider verfügen viele Modelle für generative KI über keine nennenswerte native Cybersicherheitsinfrastruktur, oder diese Funktionen sind so schwer zu konfigurieren, dass die meisten Nutzer sie nicht einrichten.

Um Eingabe- und Ausgabedaten vor Cybersicherheitsbedrohungen zu schützen, sollten Sie alle von Ihnen verwendeten Modelle für generative KI als Teil der Angriffsfläche Ihres Netzwerks betrachten und Ihre Netzwerksicherheitstools entsprechend einrichten. Wenn Sie noch keine Cybersicherheits-Tools zum Schutz Ihres Unternehmensnetzwerks einsetzen, empfehlen wir, in die folgenden Tools zu investieren, die für KI und andere moderne Angriffsflächen entwickelt wurden:

• Identitäts- und Zugriffsverwaltung.
• Tools zur Datenverschlüsselung und Datensicherheit.
• Cloud Security Posture Management (CSPM).
• Penetrationstests.
• Extended Detection and Response (XDR).
• Bedrohungsinformationen.
• Data Loss Prevention (DLP).

5) Ein Team aus Analysten für die Qualitätssicherung von KI aufbauen

Wenn Sie planen, KI-Modelle in größerem Umfang einzusetzen, lohnt es sich, bestehende Mitarbeiter zu schulen oder neue Mitarbeiter einzustellen, die als Analysten oder Ingenieure für die Qualitätssicherung von KI arbeiten. Diese Personen sind dafür verantwortlich, sowohl die von Ihrem Unternehmen eingesetzten KI-Modelle als auch die in diese Modelle einfließenden Daten zu pflegen und zu überwachen.

Zu den wichtigsten Aufgaben eines Analysten für die Qualitätssicherung von KI gehören:

• Probleme sowohl in Trainings- als auch in Eingabedaten erkennen.
• Ausgaben einer Qualitätssicherung unterziehen, um sicherzustellen, dass die generierten Inhalte korrekt, eigenständig und angemessen attribuiert sind.
• Generative Modelle, APIs und andere relevante Infrastrukturen auf ungewöhnliches Verhalten überwachen.
• Regelmäßig Anomalien im Modellverhalten und Ungenauigkeiten in den Daten dokumentieren, um künftige Audits zu unterstützen.
• Eng mit Cybersicherheits- und Data-Science-Teams zusammenarbeiten, um generative KI-Tools effektiv einzusetzen.

6) Generative KI-Modelle vor ihrem Einsatz recherchieren

Obwohl Anbieter generativer KI derzeit gesetzlich nicht verpflichtet sind, transparente Dokumentationen oder Informationen über das Training ihrer Modelle bereitzustellen, haben einige von ihnen ihre Dokumentation auf Kundenwunsch erweitert.

Ein Beispiel ist ChatGPT’s OpenAI , das einen öffentlich zugänglichen Forschungsindex mit regelmäßig veröffentlichten Fachartikeln zu einzelnen Produkten und den Maßnahmen des Unternehmens bereitstellt, um Large Language Models sicherer und effizienter zu machen. Das Unternehmen verfügt außerdem über mehrere rechtliche Bestimmungen und Richtlinien, darunter Nutzungsrichtlinien und Richtlinien zur Datennutzung der API.

Kunden generativer KI sollten solche Forschungsergebnisse nicht nur lesen, um das gesamte Spektrum der Fähigkeiten dieser Tools besser zu verstehen, sondern auch um festzustellen, ob Daten auf eine Weise beschafft und Modelle auf eine Weise trainiert wurden, die mit den Unternehmenswerten und Branchenvorschriften übereinstimmt.

Es ist außerdem ratsam, Nachrichten und Klagen im Zusammenhang mit KI-Unternehmen zu verfolgen, da diese Informationen beeinflussen könnten, welche Produkte Sie künftig einsetzen.

Siehe auch: Unternehmen für generative KI: Die 12 führenden Anbieter

Fazit: Risiken generativer KI mindern

Modelle für generative KI bieten Unternehmensanwendern zahlreiche KI-Automatisierungen, Abkürzungen und einfache Antworten und sind damit hervorragende Werkzeuge für Wachstum und Innovation. Tatsächlich sind diese Modelle so fortschrittlich und skalierbar, dass sie für komplexe Aufgaben eingesetzt werden – von der Wirkstoffforschung bis zur intelligenten Fertigung.

Der Einsatz von Modellen für generative KI birgt jedoch erhebliche Risiken, wenn Sie nicht bereit sind, diese Lösungen zu recherchieren und mit den richtigen Cybersicherheits-Tools, Richtlinien und Best Practices zu stärken. Diese Modelle verändern sich und erweitern ihre Fähigkeiten beinahe täglich. Daher ist es wichtig, über ihre potenziellen Anwendungsfälle, ihre Regulierung und die Maßnahmen informiert zu bleiben, mit denen Sie sicherstellen können, dass der interne Einsatz sowohl größeren Vorschriften als auch den eigenen Richtlinien und Best Practices Ihres Unternehmens entspricht.

Siehe auch: 100+ führende KI-Unternehmen heute