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 Leitplanken, die sicherstellen, dass KI-Tools und -Systeme sicher und ethisch sind und es auch bleiben.
Die KI-Governance ist eine umfassende Disziplin, während das KI-Risikomanagement ein Prozess innerhalb dieser Disziplin ist. Das Risikomanagement für KI konzentriert sich speziell auf die Identifizierung und Beseitigung von Schwachstellen und Bedrohungen, um KI-Systeme vor Schäden zu schützen. KI-Governance legt die Rahmenbedingungen, Regeln und Standards fest, die die KI-Forschung, -Entwicklung und -Anwendung 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. McKinsey berichtet (Link befindet sich außerhalb von ibm.com), dass 72 % der Unternehmen inzwischen irgendeine 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) (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) ergab, dass 96 % der Führungskräfte glauben, dass die Einführung generativer KI eine Sicherheitsverletzung wahrscheinlicher macht. Gleichzeitig stellte das IBM IBV auch fest, dass nur 24 % der aktuellen generativen KI-Projekte gesichert 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 sind auf Datensätze angewiesen, die mitunter anfällig für Manipulationen, Verletzungen, Verzerrungen oder Cyberangriffe sind. Unternehmen können diese Risiken mindern, indem sie die Integrität, Sicherheit und Verfügbarkeit von Daten während des gesamten KI-Lebenszyklus schützen, von der Entwicklung über die Schulung bis zur Bereitstellung.
Häufige Datenrisiken sind:
Bedrohungsakteure können KI-Modelle auf Diebstahl, Reverse Engineering oder unbefugte Manipulation abzielen. 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 schaffen, die bestimmte demografische Gruppen gegenüber anderen bevorzugen.
Zu den gängigen ethischen und rechtlichen Risiken gehören:
Viele Unternehmen begegnen KI-Risiken, indem sie KI-Risikomanagement-Frameworks einführen, die aus einer Reihe von Richtlinien und Verfahren zur Risikobewältigung über den gesamten KI-Lebenszyklus bestehen.
Man kann sich diese Richtlinien auch als Playbooks vorstellen, die Richtlinien, Verfahren, Rollen und Verantwortlichkeiten in Bezug auf den Einsatz von KI in einem Unternehmen festlegen. Frameworks für das KI-Risikomanagement helfen Unternehmen dabei, KI-Systeme so zu entwickeln, bereitzustellen und zu warten, dass Risiken minimiert, ethische Standards eingehalten und die fortlaufende Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleistet werden.
Zu den am häufigsten verwendeten Frameworks für das KI-Risikomanagement gehören:
Im Januar 2023 veröffentlichte das National Institute of Standards and Technology (NIST) das AI Risk Management Framework (AI RMF) (Link befindet sich außerhalb von ibm.com), um einen strukturierten Ansatz für das Management von KI-Risiken bereitzustellen. Das NIST AI RMF ist inzwischen zum Maßstab für das Risikomanagement im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz geworden.
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. Teil 1 bietet einen Überblick über die Risiken und Merkmale vertrauenswürdiger KI-Systeme. Teil 2, der AI RMF Core, skizziert vier Funktionen, die Unternehmen dabei helfen, Risiken von KI-Systemen zu bewältigen:
Der EU AI Act ist ein Gesetz, das die Entwicklung und Nutzung von künstlicher Intelligenz in der Europäischen Union (EU) regelt. Das Gesetz verfolgt bei der Regulierung einen auf Risiken basierenden Ansatz, indem es unterschiedliche Regeln für KI-Systeme anwendet, je nachdem, welche Bedrohungen sie für die menschliche Gesundheit, Sicherheit und Rechte darstellen. Das Gesetz erstellt auch gezielte Regeln für die Entwicklung, das Training und den Einsatz von KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck, wie z. B. die Foundation Models, auf denen ChatGPT und Google Gemini basieren.
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 betonen 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.
Ende 2023 erließ die Biden-Regierung eine Durchführungsverordnung (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) zur Gewährleistung der Sicherheit und des Schutzes von KI. Obwohl es sich hierbei technisch gesehen nicht um ein Framework für das Risikomanagement handelt, bietet diese umfassende Richtlinie Leitlinien für die Festlegung neuer Standards zum Risikomanagement im Zusammenhang mit KI-Technologie.
Die Durchführungsverordnung hebt mehrere zentrale Anliegen hervor, darunter die Förderung einer vertrauenswürdigen KI, die transparent, erklärbar und rechenschaftspflichtig ist. In vielerlei Hinsicht hat die Durchführungsverordnung dazu beigetragen, einen Präzedenzfall für den Privatsektor zu schaffen, und signalisiert die Bedeutung umfassender KI-Risikomanagementpraktiken.
Der KI-Risikomanagementprozess 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 kann technische Maßnahmen umfassen, wie z. B. die Verbesserung der Datensicherheit und die Verbesserung der Robustheit des Modells. Der Prozess könnte auch organisatorische Anpassungen umfassen, wie die Entwicklung ethischer Richtlinien und die Stärkung der Zugangskontrollen.
Dieser proaktivere 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 zu 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, können Unternehmen ein klares Verständnis ihrer potenziellen Risiken gewinnen. 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.
Die zunehmende globale Fokussierung auf den Schutz sensibler Daten hat zur Schaffung wichtiger regulatorischer Anforderungen und Branchenstandards geführt, darunter die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), der California Consumer Privacy Act (CCPA) und die KI-Verordnung der EU.
Die Nichteinhaltung dieser Gesetze kann zu hohen Geldstrafen und erheblichen rechtlichen Sanktionen führen. 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 in den Vordergrund stellt.
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 verantwortungsvoll entwickelt und eingesetzt werden, wobei alle Stakeholder berücksichtigt 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 auf einer integrierten Plattform steuern, verwalten und überwachen. IBM watsonx.governance kann generative KI-Modelle von jedem Anbieter verwalten, den Zustand und die Genauigkeit von Modellen bewerten und wichtige Compliance-Workflows automatisieren.