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AI-TRiSM

5 Wege, um mit AI TRiSM das Vertrauen in KI nachhaltig zu stärken

AI TRiSM unterstützt dabei, den Risiken, die beim Einsatz von KI zu einem Mangel an Vertrauen führen, zu begegnen. ChatGPT liefert aktuell wieder Diskussionsstoff hinsichtlich eines nachhaltigen Einsatzes von vertrauenswürdiger KI, da viele Fragen nach Transparenz und Erklärbarkeit des KI-Modells offenbleiben.

Die vier größten Bedenken von Kunden beim Einsatz von KI sind laut einer Studie von Deloitte Vorurteile, unzureichende Verantwortlichkeit, unerwartetes Verhalten und zu hohe Komplexität.

CEO -Leftshift One - Patrick Ratheiser

Patrick Ratheiser

CEO & Founder

Als eines der Top Trends für 2023 nach Gartner definiert AI TRiSM Methoden und Lösungen anhand von fünf Säulen, die auch von Leftshift One mit ihrer KI-Plattform AIOS umgesetzt werden: Erklärbarkeit, ModelOps, Erkennen von Daten-Anomalien, Schutz vor gegnerischen Angriffen und Datenschutz. Zusätzlich können auch die genutzten virtuellen Maschinen je nach wechselnden Anforderungen und benötigter Ressourcen ausgetauscht werden (um zum Beispiel durch günstigere Varianten zu ersetzen).

Welche Bedenken behindern aufgrund von fehlendem Vertrauen den Einsatz von KI in Unternehmen?

Was hat der Chatbot ChatGPT von OpenAI mit AI TRiSM zu tun? Seit November 2022 ist der Chatbot öffentlich zugänglich und ist derzeit in aller Munde. Er hat scheinbar auf alle Fragen eine Antwort – bei einer Nutzererfahrung, die möglichst menschlich erscheint. Schaut man jedoch hinter die Fassade, werden die Schwächen des Systems deutlich. So erfindet ChatGPT beispielsweise die Erklärung eines nicht existenten physikalischen Phänomens bei der Recherche für eine Doktorarbeit.
Die Tatsache, dass KI beispielsweise in Form von assistierenden Chatbots verstärkt Einzug in unseren Alltag erhält, wirft immer auch die Frage nach dem Vertrauen in die Technologie auf. Eine Umfrage von Deloitte beleuchtet die vier größten Bedenken, die Kunden beim Einsatz von KI heute noch haben:

  • Bestehende Vorurteile: Einige Kunden sind weiterhin voreingenommen gegenüber der Technologie, die sie noch nicht für ausgereift halten.
  • Unzureichende Verantwortlichkeit: Die Kunden sind besorgt über einen Mangel an menschlicher Aufsicht über KI-Systeme.
  • Unerwartetes Verhalten: Kunden befürchten, dass KI-Systeme, „aus der Reihe tanzen“ und nicht erwartbare Ergebnisse liefern.
  • Hohe Komplexität: Viele Kunden verstehen nicht, wie KI funktioniert und fürchten das Unbekannte hinter den Algorithmen.

Künstliche Intelligenz macht daher neue Formen von Vertrauen sowie Risiko- und Sicherheitsmanagement unabdingbar, die mit konventionellen Regularien nicht ausreichend adressiert werden. Mit AI TRISM können Organisationen geschützt und Geschäftsergebnisse durch den Einsatz von KI erheblich verbessert werden.

Was ist AI TRiSM und wie kann es helfen, Vertrauen in KI zu steigern?

AI TRiSM (Trust, Risk and Security Management) ist laut Gartner einer der Top Trends für 2023 und beinhaltet verschiedene Methoden und Lösungen mit dem Ziel, die Vertrauenswürdigkeit von KI-Anwendungen zu erhöhen. Darunter fallen Governance, Fairness, Verlässlichkeit, Effizienz, Sicherheit und der Datenschutz von KI-Modellen.
Die fünf Hauptpfeiler von AI TRiSM sind Erklärbarkeit, ModelOps, Erkennung von Daten-Anomalien, Widerstand gegen gegnerische Angriffe und Datenschutz:

Wie setzt Leftshift One AI TRiSM ein, um einen nachhaltigen Mehrwert für den Einsatz von KI zu schaffen?

Leftshift One bietet mit der KI-Plattform AIOS (Artificial Intelligence Operating System) auch unter dem Aspekt der Nachhaltigkeit einen Mehrwert entlang der fünf Säulen von AI TRiSM:

1. Erklärbarkeit

Um der wachsenden Komplexität von KI-Modellen zu begegnen, erfordert es eine Anzahl an Funktionalitäten, die erklärende Details beinhalten. Stärken und Schwächen sowie das wahrscheinliche Verhalten des Modells werden bei AIOS in einer an den jeweiligen Stakeholder angepassten Weise erläutert. Mithilfe von Rückverfolgbarkeitsmechanismen wird die Genauigkeit, Fairness, Verantwortlichkeit, Stabilität und Transparenz von KI-Algorithmen gewährleistet. Daten und Prozesse, die bei der Entscheidungsfindung eine Rolle spielen, werden nach bestmöglichen Standards dokumentiert. Der Mensch, der mit der KI interagiert, ist sich darüber im Klaren und ist über mögliche Grenzen informiert. Zudem gibt es eine Rechenschaftspflicht für KI-Systeme und ihre Ergebnisse. Zu beachten ist, dass in manchen Fällen ein Kompromiss zwischen der Verbesserung der Erklärbarkeit und der Erhöhung der Genauigkeit existiert.

2. ModelOps

AIOS gewährleistet eine schnelle und kostenoptimierte Bereitstellung von KI-Modellen bei einer nahtlosen Integration in neue und bestehende Infrastruktur durch industriespezfische Standards. Die End-zu-End Governance und das komplette Life-Cycle-Management aller KI-Anwendungen wird neben einem hohen Maß an Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit ermöglicht. Insbesondere beim Betrieb in der Cloud ist die Bereitstellung äußerst kosteneffizient. Zusätzlich existiert ein Monitoring hinsichtlich von Performance und Nutzung. Bei Leftshift One stellt ein Qualitätsmanagementsystem unter Einbeziehung von Legal & Compliance sicher, dass kontinuierlich an der Verbesserung der bestehenden Prozesse gearbeitet wird. Durch Steuerungsmechanismen der menschlichen Aufsicht wird die Autonomie von Menschen geachtet. Insbesondere bei sicherheitskritischen Anwendungen gibt es stets eine Auditierbarkeit in Form von Bewertungsberichten.

3. Erkennung von Daten-Anomalien

Ein Monitoring von Daten in der Produktion hinsichtlich von möglichem Bias sowie Eingabe- und Prozessfehlern ist fundamental, um eine optimale Leistung zu erreichen und Organisationen vor Angriffen zu schützen. Inkorrekte Daten, die etwa unter Verzerrung, Unvollständigkeit oder schlechter Qualität leiden, können das Verhalten von KI-Systemen verändern. Es ist erforderlich, vor dem Training eines KI-Modells etwaige Ungenauigkeiten oder Irrtürmer auszuschließen. Leftshift One hat Vorgaben und Guides für die Arbeit der Machine Learner entwickelt, um die Funktionalitäten der AI-Services von AIOS zu validieren. In der Analyse zum Einsatz von KI werden entsprechende Tests durchgeführt und Datensätze dokumentiert. Durch diese Vorgehensweise werden Anomalien entdeckt, bevor die Modelle ausgeführt werden. Sie erstreckt sich auf die eigens entwickelten KI-Anwendungen und solche, die anderweitig von Partnern erworben wurden.

4. Widerstand gegen gegnerische Angriffe

Das Entdecken und Abfangen von Angriffen auf KI-Systeme erfordert neue Techniken, um Schaden und Verluste finanzieller oder datenbezogener Natur von Organisationen abzuwenden. Im ersten Schritt zieht Leftshift One unbeabsichtigte Anwendungen des KI-Systems und gegnerische Angreifer in Betracht. Um die Schwachstellen abzuschwächen und Missbrauch zu verhindern, werden dann entsprechende Maßnahmen umgesetzt, um eine technische Robustheit sicherzustellen. AIOS ist mit einem Sicherheitskonzept gegen gegnerische Angriffe abgesichert, da keine Eingaben von außen zugelassen werden.

5. Datenschutz

Potenzielle Risiken von KI hängen unmittelbar mit dem Schutz der Daten zusammen. Sowohl interne Akteure wie etwa Data Scientists aber auch externe Partnerorganisationen haben Zugriff auf sensitive Daten, wenn diese nicht geschützt sind. Bei Leftshift One ist eine Ende-zu-Ende Verschlüsselung der Daten garantiert, wobei die KI-Modelle diese entschlüsseln, um damit zu arbeiten. Bei hochsensiblen Daten gibt es darüber hinaus die Möglichkeit, diese entweder On-Premise direkt beim Kunden oder alternativ im Rechenzentrum in Österreich zu speichern. Neben der Gewährleistung der Privatsphäre kommen Datenverwaltungsmechanismen zum Einsatz, die Zugang zu den Daten legitimieren und die Integrität der Daten bewahren.

Wie können Sie mit Leftshift One künstliche Intelligenz und Ethik vereinen?

Mit AIOS stellt Leftshift One ein leichtgewichtiges Betriebssystem für verschiedenste KI-Anwendungen bereit. Unter dem Einsatz von AI TRiSM Methoden und Lösungen ist dieses erklärbar, transparent und beachtet ethische Standards. Diese sind in einer eigens angefertigten Ethic Policy hinterlegt und werden von einem unternehmensweiten Ethical Review Board überwacht. Darüber hinaus wird dem Thema Nachhaltigkeit eine große Beachtung eingeräumt, da möglichst ressourcenschonende Modelle eingesetzt werden.

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