Identifizierung von KI-Risiken

Verantwortungsvolle KI-Praktiken

Esther Montoya van Egerschot

Chief AI Governance @ DigiDiplomacy

Von KI betroffene Interessengruppen

 

  • Einzelpersonen
  • Gruppen
  • Nationen
  • Gesellschaft

Ein Bild von einer Hand in einem Kreis in Regenbogenfarben

1 Midjourney
Verantwortungsvolle KI-Praktiken

Entwurf, Entwicklung, Bereitstellung

 

Ein KI-Lebenszyklus besteht aus drei Phasen:

  • Entwurf
  • Entwicklung
  • Bereitstellung

 

Ein Diagramm mit drei Elementen: Entwurf, Entwicklung, Bereitstellung

Verantwortungsvolle KI-Praktiken

Entwurf

 

  • Ziele definieren
  • Geschäftlicher Nutzen
  • Planung der Datenarchitektur
  • Berechnen der Auswirkungen auf das Budget
  • Bereitschaft von internen und externen Interessengruppen

  Diagramm mit drei Elementen, und zwar Entwurf, Entwicklung und Bereitstellung, wobei Entwurf oben steht

Verantwortungsvolle KI-Praktiken

Entwicklung

 

  • Entwickeln
  • Trainieren
  • Testen

 

  • Risiken wie Überanpassung und Unteranpassung

  Diagramm mit drei Elementen, und zwar Entwurf, Entwicklung und Bereitstellung, wobei Entwicklung oben steht

Verantwortungsvolle KI-Praktiken

Bereitstellung

 

  • Einbinden in die Produktionsumgebung
  • Verarbeiten von Live-Daten
  • Überwachen
  • Verfeinern
  • Anpassen

  Diagramm mit drei Elementen, und zwar Entwurf, Entwicklung und Bereitstellung, wobei Bereitstellung oben steht

Verantwortungsvolle KI-Praktiken

Das Spektrum von KI-Risiken

  • Sicherheits- und operative Risiken:

    • Halluzinationen
    • Data Poisoning und Beschädigung von Daten
    • Datenschutzverletzungen und Datenlecks

  • Datenschutzrisiken

  • Geschäftliche Risiken:

    1. Reputationsrisiken
    2. Finanzielle Risiken

 

Gründliche Prüfungen, ethische Standards und Compliance sind entscheidend.

Verantwortungsvolle KI-Praktiken

Lass uns üben!

Verantwortungsvolle KI-Praktiken

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