Bedrohung - Robotikrecht & Roboterrecht

Model Autophagy Disorder: Generative Modelle in der Selbstzerstörung?

In der modernen Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) haben generative Modelle eine Revolution ausgelöst. Diese Modelle erzeugen Bilder, Texte und andere Datentypen, die zunehmend von Unternehmen und in Konsumentendiensten eingesetzt werden. Doch was passiert, wenn diese Modelle beginnen, sich selbst zu konsumieren? Die kürzlich durchgeführte Studie, „Self-Consuming Generative Models Go MAD“, beleuchtet diese Frage und liefert besorgniserregende Einblicke.

Nutzung generativer KI durch Arbeitnehmer

In einer sich ständig wandelnden Arbeitswelt, geprägt von technologischen Fortschritten und globalen Disruptionen, stehen sowohl Arbeitgeber als auch Arbeitnehmer vor der Herausforderung, sich kontinuierlich anzupassen. Die Studie „Decoding Global Talent 2024„, durchgeführt von der Boston Consulting Group in Zusammenarbeit mit The Network und The Stepstone Group, beleuchtet die aktuellen Präferenzen und Erwartungen von Arbeitnehmern weltweit. Ein zentraler Fokus liegt dabei auf der Rolle der Fortbildung und der Nutzung von Generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) in der Arbeitswelt.

AI-Act: Zulässigkeit von Biometrischen Funktionen in KI-Systemen

Biometrische Daten spielen eine zunehmend wichtige Rolle: Von der Gesichtserkennung bis hin zur Authentifizierung per Fingerabdruck – die Nutzung biometrischer Funktionen in KI-Systemen bietet zahlreiche Möglichkeiten, bringt jedoch auch Herausforderungen und Risiken mit sich.

Der AI Act der Europäischen Union setzt hier klare Regeln, um den verantwortungsvollen und ethischen Einsatz dieser Technologien sicherzustellen. In diesem Blog-Beitrag gehe ich kurz darauf ein, unter welchen Bedingungen biometrische Funktionen in KI-Systemen zulässig sind und wann sie verboten sind.

LLM-Hacking: Ein Überblick über Angriffstechniken und -szenarien

Das sogenannte „LLM-Hacking“ bezieht sich auf Techniken und Strategien, um diese Modelle zu manipulieren oder ihre Funktionen auf unvorhergesehene Weise zu nutzen.

Große Sprachmodelle sind in gewisser Hinsicht besonders gefahrgeneigt, weil diese versuchen autonom zu agieren und dabei notwendigerweise auf Eingaben von Außen angewiesen sind: Mal durch die Aufgaben, die ihnen erteilt werden, mal durch Daten, mit denen sie gefüttert werden. Die zunehmende Verbreitung von LLM sollte dabei Anlass sein, sich mit grundsätzlichem Wissen zur Cybersicherheit bei LLM auseinanderzusetzen. Im Folgenden möchte ich darum als Einstieg verständlich darauf eingehen, was LLM-Hacking ist und typische Angriffsszenarien beschreiben.

Large Language Models (LLM)

Production as a Service – Wirtschaftliche Vorteile für Unternehmen

In einer Zeit, in der Flexibilität und Kosteneffizienz entscheidend für den Erfolg von Unternehmen sind, gewinnt das Konzept „Production as a Service“ (PaaS) immer mehr an Bedeutung. PaaS ermöglicht es Unternehmen, Produktionskapazitäten als Dienstleistung zu nutzen, ähnlich wie Software-as-a-Service (SaaS). Dieses Modell bietet insbesondere kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) erhebliche wirtschaftliche Vorteile. In diesem Beitrag stellen wir das Geschäftsmodell „Production as a Service“ vor und beleuchten die wichtigsten wirtschaftlichen Vorteile für Unternehmen.

Herausforderungen durch KI-Täuschung

Es lässt sich nicht ignorieren, dass wir in einer Welt leben, in der künstliche Intelligenz (KI) in immer krasserem Maße in unseren Alltag integriert wird – doch damit steigt auch das Potenzial für KI-basierte Täuschungen sowie damit verbundene Gefahren. Diese Täuschungen können von harmlosen Fehlinformationen bis hin zu gezielten Betrugsversuchen reichen. Eine aktuelle Studie beleuchtet dieses Thema ausführlich und bietet Einblicke in Beispiele, Risiken und mögliche Lösungen für das Problem der KI-Täuschung.

BSI zum Einfluss von KI auf die Cyberbedrohungslandschaft

Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) hat eine umfassende Untersuchung zu den Auswirkungen künstlicher Intelligenz (KI) auf die Cyberbedrohungslage vorgelegt.

Der Fokus liegt auf der Bewertung, wie KI, insbesondere große Sprachmodelle (LLMs), die Cyberbedrohungslandschaft beeinflussen, sowohl für Angreifer als auch für Verteidiger. Der Bericht hebt hervor, wie KI-basierte Technologien die Möglichkeiten und Techniken der Cyberkriminalität erweitern, aber auch wie sie zur Stärkung der Cybersicherheitsmaßnahmen eingesetzt werden können.

Künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit: Autonome Nutzung von One-Day-Vulnerabilities

Eine aktuelle Studie zum Thema künstliche Intelligenz und Cybersicherheit zeigt auf, dass große Sprachmodelle (LLMs), insbesondere GPT-4, in der Lage sind, sogenannte One-Day-Vulnerabilities autonom zu nutzen. Dies wirft wichtige Fragen über die Sicherheit und die ethischen Aspekte des Einsatzes dieser Technologien auf.

BSI zu Chancen und Risiken generativer KI

Im Folgenden soll eine aktuelle Publikation des Bundesamts für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) vorgestellt werden, die sich mit den Chancen und Risiken großer Sprachmodelle befasst. Diese KI-Modelle, bekannt als Large Language Models (LLMs), sind in der Lage, auf der Basis von trainierten Daten neue Texte, Bilder und andere Inhalte zu generieren. Ihre vielseitige Einsetzbarkeit bietet zahlreiche Möglichkeiten für Industrie und Behörden, birgt jedoch auch neue IT-Sicherheitsrisiken.

Künstliche Intelligenz als großer Filter im Universum?

In unserer digitalisierten Welt, in der die Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) kaum mehr fassbar voranschreitet, wirft eine aktuelle Studie von Michael A. Garrett (EN), veröffentlicht in der Acta Astronautica, eine faszinierende Frage auf: Ist KI der „Große Filter“, der die Seltenheit von fortgeschrittenen technologischen Zivilisationen im Universum erklärt – und geht damit eine existenzielle Bedrohung einher.

Garrett beleuchtet die bemerkenswerte These, dass die schnelle Entwicklung hin zur Künstlichen Superintelligenz (ASI) zu einem „Großen Filter“ führen könnte. Dieser Filter entsteht, bevor Zivilisationen eine stabile, multiplanetare Existenz entwickeln können. Die Studie schlägt vor, dass die typische Lebensdauer einer technischen Zivilisation unter 200 Jahre liegt. Dieser Zeitrahmen erklärt die Nullergebnisse der jüngsten SETI-Umfragen und anderer Versuche, verschiedene Technosignaturen im elektromagnetischen Spektrum zu entdecken.