KI-Risikomanagement ist der Prozess der systematischen Identifizierung, Minderung und Bewältigung der potenziellen Risiken im Zusammenhang mit KI-Technologien. Es handelt sich um eine Kombination aus Tools, Praktiken und Prinzipien, wobei der Schwerpunkt auf der Bereitstellung formeller KI-Risikomanagement-Frameworks liegt.
Im Allgemeinen besteht das Ziel des KI-Risikomanagements darin, die potenziellen negativen Auswirkungen von KI zu minimieren und gleichzeitig ihren Nutzen zu maximieren.
Das KI-Risikomanagement ist Teil des umfassenderen Bereichs der KI-Governance. KI-Governance bezieht sich auf die Richtlinien, die sicherstellen, dass KI-Tools und -Systeme sicher und ethisch sind und es auch bleiben.
Die KI-Governance ist eine umfassende Disziplin, während das Risikomanagement für KI einen Prozess innerhalb dieser Disziplin darstellt. Das Risikomanagement für KI konzentriert sich speziell auf die Identifizierung und Beseitigung von Schwachstellen und Bedrohungen, um KI-Systeme vor Schäden zu schützen. Die KI-Governance legt die Rahmenbedingungen, Regeln und Standards fest, die die KI-Forschung, -Entwicklung und -Anwendungen steuern, um Sicherheit, Fairness und Achtung der Menschenrechte zu gewährleisten.
In den letzten Jahren hat der Einsatz von KI-Systemen in allen Branchen stark zugenommen. Ein Bericht von McKinsey zeigt, dass 72 % der Unternehmen inzwischen eine Form von künstlicher Intelligenz (KI) einsetzen, was einem Anstieg von 17 % gegenüber 2023 entspricht.
Während Unternehmen den Vorteilen von KI – wie Innovation, Effizienz und Produktivitätssteigerung – nachjagen, befassen sie sich nicht immer mit den potenziellen Risiken, wie Datenschutzbedenken, Sicherheitsbedrohungen sowie ethischen und rechtlichen Fragen.
Die Führungskräfte sind sich dieser Herausforderung bewusst. Eine aktuelle Studie des IBM Institute for Business Value (IBM IBV) ergab, dass 96 % der Führungskräfte der Meinung sind, dass die Einführung generativer KI die Wahrscheinlichkeit einer Sicherheitsverletzung erhöht. Gleichzeitig stellte das IBM IBV auch fest, dass gerade einmal 24 % der aktuellen generativen KI-Projekte abgesichert sind.
KI-Risikomanagement kann dazu beitragen, diese Lücke zu schließen und Unternehmen in die Lage zu versetzen, das volle Potenzial von KI-Systemen auszuschöpfen, ohne die KI-Ethik oder die Sicherheit zu beeinträchtigen.
Wie andere Arten von Sicherheitsrisiken kann das KI-Risiko als Maß dafür verstanden werden, wie wahrscheinlich es ist, dass eine potenzielle KI-bezogene Bedrohung ein Unternehmen beeinträchtigt, und wie viel Schaden diese Bedrohung anrichten würde.
Obwohl jedes KI-Modell und jeder Anwendungsfall unterschiedlich ist, lassen sich die Risiken von KI im Allgemeinen in vier Kategorien einteilen:
Wenn diese Risiken nicht richtig gehandhabt werden, können sie KI-Systeme und Unternehmen ernsthaft schädigen, einschließlich finanzieller Verluste, Rufschädigung, behördlicher Strafen, Vertrauensverlust in der Öffentlichkeit und Datenschutzverletzungen.
KI-Systeme stützen sich auf Datensätze, die anfällig für Manipulationen, Verstöße, Verzerrungen oder Cyberangriffe sein können. Unternehmen können diese Risiken mindern, indem sie die Integrität, Sicherheit und Verfügbarkeit von Daten während des gesamten KI-Lebenszyklus schützen, von der Entwicklung über das Training bis hin zur Bereitstellung.
Häufige Datenrisiken sind:
Bedrohungsakteure können KI-Modelle für Diebstahl, Reverse Engineering oder unbefugte Manipulation ins Visier nehmen. Angreifer könnten die Integrität eines Modells gefährden, indem sie die Architektur, die Gewichtungen oder die Parameter manipulieren – die Kernkomponenten, die das Verhalten und die Leistung eines KI-Modells bestimmen.
Zu den häufigsten Modellrisiken gehören:
Auch wenn KI-Modelle wie Magie erscheinen mögen, sind sie im Grunde genommen Produkte ausgeklügelter Codes und Algorithmen für maschinelles Lernen. Wie alle Technologien sind sie anfällig für operationelle Risiken. Wenn diese Risiken nicht berücksichtigt werden, können sie zu Systemausfällen und Sicherheitslücken führen, die von Bedrohungsakteuren ausgenutzt werden können.
Zu den häufigsten operationellen Risiken gehören:
Wenn Unternehmen bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Systemen nicht auf Sicherheit und Ethik achten, riskieren sie Datenschutzverletzungen und verzerrte Ergebnisse. Zum Beispiel könnten verzerrte Trainingsdaten, die für Einstellungsentscheidungen verwendet werden, Geschlechter- oder Rassenstereotypen verstärken und KI-Modelle erstellen, die bestimmte demografische Gruppen gegenüber anderen bevorzugen.
Zu den gängigen ethischen und rechtlichen Risiken gehören:
Viele Unternehmen begegnen KI-Risiken mit der Einführung von KI-Risikomanagement-Frameworks, bei denen es sich um Richtlinien und Verfahren für das Risikomanagement im gesamten KI-Lebenszyklus handelt.
Man kann diese Richtlinien auch als Playbooks betrachten, die Richtlinien, Verfahren, Rollen und Verantwortlichkeiten für den Einsatz von KI in einem Unternehmen beschreiben. KI-Risikomanagement-Frameworks unterstützen Unternehmen bei der Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von KI-Systemen in einer Weise, die Risiken minimiert, ethische Standards gewahrt und die fortlaufende Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ermöglicht.
Zu den am häufigsten verwendeten KI-Risikomanagement-Frameworks gehören:
Im Januar 2023 veröffentlichte das National Institute of Standards and Technology (NIST) das AI Risk Management Framework (AI RMF), um einen strukturierten Ansatz für das Management von KI-Risiken zu bieten. Seitdem hat sich der NIST AI RMF zu einem Benchmark für das KI-Risikomanagement entwickelt.
Das Hauptziel des AI RMF besteht darin, Unternehmen dabei zu helfen, KI-Systeme so zu entwerfen, zu entwickeln, bereitzustellen und zu nutzen, dass Risiken effektiv gemanagt und vertrauenswürdige, verantwortungsvolle KI-Praktiken gefördert werden.
Das in Zusammenarbeit mit dem öffentlichen und privaten Sektor entwickelte AI RMF ist vollkommen freiwillig und kann in jedem Unternehmen, jeder Branche und jedem Land angewendet werden.
Das Framework gliedert sich in zwei Teile. Der erste bietet einen Überblick über die Risiken und Merkmale vertrauenswürdiger KI-Systeme. Der zweite, der AI RMF Core, skizziert vier Funktionen, die Unternehmen dabei helfen, Risiken von KI-Systemen zu bewältigen:
Das EU-KI-Gesetz regelt die Entwicklung und Nutzung künstlicher Intelligenz in der Europäischen Union (EU). Das Gesetz verfolgt einen risikobasierten Regulierungsansatz und wendet unterschiedliche Regeln auf KI-Systeme an, je nachdem, welche Bedrohungen sie für die menschliche Gesundheit, Sicherheit und Rechte darstellen. Das Gesetz schafft auch Regeln für die Entwicklung, Schulung und Bereitstellung allgemeiner Modelle künstlicher Intelligenz, wie beispielsweise die Basismodelle, die ChatGPT und Google Gemini zugrunde liegen.
Die International Organization for Standardization (ISO) und die International Electrotechnical Commission (IEC) haben Normen entwickelt (Link befindet sich außerhalb von ibm.com), die verschiedene Aspekte des KI-Risikomanagements behandeln.
ISO/IEC-Standards konzentrieren sich auf die Bedeutung von Transparenz, Rechenschaftspflicht und ethischen Überlegungen im KI-Risikomanagement. Sie bieten auch umsetzbare Richtlinien für den Umgang mit KI-Risiken während des gesamten KI-Lebenszyklus – von der Konzeption und Entwicklung bis hin zur Bereitstellung und zum Betrieb.
Der Prozess des KI-Risikomanagements variiert zwar zwangsläufig von Unternehmen zu Unternehmen, doch bei erfolgreicher Umsetzung können KI-Risikomanagementpraktiken einige gemeinsame Kernvorteile bieten.
KI-Risikomanagement kann die Cybersicherheit eines Unternehmens verbessern und die Nutzung von KI-Sicherheit fördern.
Durch regelmäßige Risikobewertungen und Audits können Unternehmen potenzielle Risiken und Schwachstellen während des gesamten KI-Lebenszyklus identifizieren.
Nach diesen Bewertungen können sie Strategien zur Risikominderung umsetzen, um die erkannten Risiken zu reduzieren oder zu beseitigen. Dieser Prozess umfasst zum Beispiel technische Maßnahmen, wie die Verbesserung der Datensicherheit und der Robustheit des Modells. Er kann sich auch auf organisatorische Anpassungen beziehen, wie die Entwicklung ethischer Richtlinien und die Stärkung der Zugangskontrollen.
Dieser proaktive Ansatz zur Erkennung und Bekämpfung von Bedrohungen kann Unternehmen dabei helfen, Risiken zu minimieren, bevor sie eskalieren, und so die Wahrscheinlichkeit von Datenschutzverletzungen und die potenziellen Auswirkungen von Cyberangriffen verringern.
KI-Risikomanagement kann auch dazu beitragen, die Entscheidungsfindung in einem Unternehmen insgesamt zu verbessern.
Durch eine Kombination aus qualitativen und quantitativen Analysen, einschließlich statistischer Methoden und Expertenmeinungen, gewinnen Unternehmen ein klares Verständnis ihrer potenziellen Risiken. Diese umfassende Ansicht hilft Unternehmen dabei, Bedrohungen mit hohem Risiko zu priorisieren und fundiertere Entscheidungen über die Bereitstellung von KI zu treffen, wobei der Wunsch nach Innovation mit der Notwendigkeit der Risikominderung in Einklang gebracht wird.
Der zunehmende globale Fokus auf den Schutz sensibler Daten hat zur Etablierung wichtiger gesetzlicher Anforderungen und Branchenstandards geführt, darunter die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), der California Consumer Privacy Act (CCPA) und das EU KI-Gesetz.
Die Nichteinhaltung dieser Gesetze hat mitunter hohe Geldstrafen und erhebliche rechtliche Sanktionen zur Folge. Das KI-Risikomanagement kann Unternehmen dabei helfen, die Vorschriften einzuhalten und ihren guten Ruf zu wahren, insbesondere da sich die Vorschriften im Zusammenhang mit KI fast so schnell weiterentwickeln wie die Technologie selbst.
KI-Risikomanagement hilft Unternehmen, Störungen zu minimieren und die Geschäftskontinuität sicherzustellen, indem es ihnen ermöglicht, potenzielle Risiken mit KI-Systemen in Echtzeit anzugehen. Das KI-Risikomanagement kann auch zu mehr Verantwortlichkeit und langfristiger Nachhaltigkeit beitragen, indem es Unternehmen in die Lage versetzt, klare Managementpraktiken und -methoden für den Einsatz von KI festzulegen.
KI-Risikomanagement fördert einen ethischeren Ansatz für KI-Systeme, indem es Vertrauen und Transparenz priorisiert.
An den meisten KI-Risikomanagementprozessen sind zahlreiche Stakeholder beteiligt, darunter Führungskräfte, KI-Entwickler, Data Scientists, Benutzer, politische Entscheidungsträger und sogar Ethiker. Dieser integrative Ansatz trägt dazu bei, dass KI-Systeme unter Berücksichtigung aller Stakeholder verantwortungsvoll entwickelt und eingesetzt werden.
Durch regelmäßige Tests und Überwachungsprozesse können Unternehmen die Leistung eines KI-Systems besser verfolgen und aufkommende Bedrohungen früher erkennen. Diese Überwachung hilft Unternehmen, die Einhaltung von Vorschriften kontinuierlich zu gewährleisten und KI-Risiken früher zu beheben, wodurch die potenziellen Auswirkungen von Bedrohungen verringert werden.
Trotz ihres Potenzials, die Arbeitsabläufe zu rationalisieren und zu optimieren, sind KI-Technologien keineswegs risikofrei. Fast jedes Element der Unternehmens-IT kann in den falschen Händen zu einer Waffe werden.
Unternehmen müssen generative KI jedoch nicht meiden. Sie müssen sie einfach wie jedes andere technologische Tool behandeln. Das bedeutet, die Risiken zu verstehen und proaktive Schritte zu unternehmen, um die Wahrscheinlichkeit eines erfolgreichen Angriffs zu minimieren.
Mit IBM watsonx.governance können Unternehmen KI-Aktivitäten ganz einfach steuern, verwalten und überwachen. IBM watsonx.governance verwaltet generative KI-Modelle von jedem Anbieter, bewertet den Zustand und die Genauigkeit von Modellen und automatisiert wichtige Compliance-Workflows.