Eine frühere Studie mit dem Titel „Physics of Language Models: Part 2.1, Grade-School Math and the Hidden Reasoning Process“, stellte die Leistungsfähigkeit von Transformer-Modellen bei der Lösung elementarer mathematischer Textaufgaben in den Mittelpunkt. Diese Arbeit behauptet, tiefgreifende Einsichten in die Fähigkeiten von großen Sprachmodellen (LLMs) zu liefern.
Jedoch zeigt eine kritische Analyse von Ernest Davis von der New York University, dass diese Studie ein hervorragendes Beispiel dafür ist, wie vorsichtig man bei der Bewertung und Interpretation von Forschungsergebnissen im Bereich der LLMs sein muss.
Der Datenschutz im Kontext von Künstlicher Intelligenz (KI) ist ein komplexes und dynamisches Thema, das Unternehmen vor vielfältige Herausforderungen stellt.
Die Entwicklung und der Einsatz von KI-Technologien erfordern nicht nur technische Innovationen, sondern auch die Einhaltung strenger rechtlicher Rahmenbedingungen, insbesondere in der EU und Deutschland. In diesem Blog-Beitrag werden die wichtigsten rechtlichen Probleme und Anforderungen des Datenschutzes bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI in Unternehmen erläutert.
Der AI-Act der Europäischen Union integriert ethische Grundsätze in verschiedenen Artikeln und Abschnitten, um sicherzustellen, dass KI-Systeme sicher, vertrauenswürdig und im Einklang mit den Werten der EU gestaltet und genutzt werden. Ich möchte eine kurze Übersicht der wesentliche Artikel des AI_Act geben, in denen Ethik oder ethische Überlegungen eine Rolle spielen.
1. Einhaltung ethischer und beruflicher Standards (Artikel 2)
Artikel 2 betont, dass Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten im Bereich KI in Übereinstimmung mit anerkannten ethischen und professionellen Standards für wissenschaftliche Forschung durchgeführt werden müssen.
2. Risikobasierter Ansatz und ethische Leitlinien (Erwägungsgrund 27)
Der AI-Act verfolgt einen risikobasierten Ansatz und verweist auf die 2019 veröffentlichten Ethikleitlinien für vertrauenswürdige KI der unabhängigen Hochrangigen Expertengruppe für Künstliche Intelligenz (AI HLEG). Diese Leitlinien beinhalten sieben ethische Prinzipien: menschliche Handlungsfähigkeit und Aufsicht, technische Robustheit und Sicherheit, Datenschutz und Datenmanagement, Transparenz, Vielfalt, Nichtdiskriminierung und Fairness, gesellschaftliches und ökologisches Wohlergehen sowie Rechenschaftspflicht.
3. Förderung von Codes of Conduct (Artikel 56 und Artikel 95)
Anbieter von KI-Systemen werden ermutigt, freiwillige Verhaltenskodizes zu erstellen, die Elemente der ethischen Leitlinien der EU für vertrauenswürdige KI enthalten. Diese Verhaltenskodizes sollen helfen, die ethischen Anforderungen in der Praxis umzusetzen und sicherzustellen, dass KI-Systeme inklusiv und nachhaltig entwickelt und genutzt werden.
4. Menschliche Kontrolle und Aufsicht (Erwägungsgrund 7)
Der AI-Act betont die Bedeutung der menschlichen Kontrolle und Aufsicht über KI-Systeme, um sicherzustellen, dass diese als Werkzeuge dienen, die den Menschen unterstützen und deren Würde und Autonomie respektieren.
Anwendung philosophischen Wissens zur Ethik
Philosophisches Wissen zur Ethik kann bei der Umsetzung des AI-Acts in mehreren Bereichen von großer Bedeutung sein: Durch die Integration philosophischen Wissens in die Umsetzung des AI-Acts können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme nicht nur rechtlichen Anforderungen entsprechen, sondern auch ethisch verantwortungsvoll und gesellschaftlich akzeptabel sind. Dies fördert Vertrauen und damit Absatz sowie Bindung an Kunden.
Risikobewertung und Management: Philosophische Ansätze zur Ethik können helfen, eine fundierte Risikobewertung durchzuführen, indem sie tiefere Einblicke in die potenziellen sozialen und moralischen Auswirkungen von KI-Systemen bieten.
Entwicklung ethischer Leitlinien: Philosophisches Wissen ist entscheidend für die Entwicklung und Implementierung von Verhaltenskodizes und ethischen Leitlinien, die sicherstellen, dass KI-Systeme im Einklang mit den Werten der Gesellschaft stehen.
Transparenz und Erklärbarkeit: Philosophische Diskussionen über Transparenz und Verantwortung können dazu beitragen, dass KI-Systeme so gestaltet werden, dass ihre Funktionsweise und Entscheidungen für die Nutzer nachvollziehbar und verständlich sind.
Nichtdiskriminierung und Fairness: Philosophische Theorien zur Gerechtigkeit und Fairness können dabei helfen, Diskriminierung zu erkennen und zu vermeiden sowie sicherzustellen, dass KI-Systeme gerecht und inklusiv sind.
Nachhaltigkeit und gesellschaftliches Wohlergehen: Ethische Überlegungen zur Nachhaltigkeit können dazu beitragen, dass KI-Systeme entwickelt werden, die langfristig positive Auswirkungen auf die Gesellschaft und die Umwelt haben.
5. Technische Robustheit und Sicherheit (Artikel 9)
Artikel 9 fordert, dass KI-Systeme robust und widerstandsfähig gegenüber Problemen und Versuchen sind, die Nutzung oder Leistung des KI-Systems zu ändern. Dies soll unrechtmäßige Nutzung durch Dritte verhindern und unbeabsichtigte Schäden minimieren.
6. Datenschutz und Datenmanagement (Artikel 10)
KI-Systeme müssen gemäß den Datenschutzbestimmungen entwickelt und genutzt werden. Dies umfasst die Verarbeitung von Daten, die hohe Standards in Bezug auf Qualität und Integrität erfüllen, und die Gewährleistung, dass die Rechte der Betroffenen respektiert werden.
7. Transparenz (Artikel 13 und Artikel 52)
Der AI-Act legt großen Wert auf Transparenz bei der Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen. Nutzer müssen darüber informiert werden, dass sie mit einem KI-System interagieren, und über die Fähigkeiten und Grenzen des Systems sowie über ihre Rechte aufgeklärt werden.
8. Vielfalt, Nichtdiskriminierung und Fairness (Erwägungsgrund 27 und Artikel 95)
KI-Systeme sollen so entwickelt und genutzt werden, dass sie verschiedene Akteure einbeziehen und gleichen Zugang, Geschlechtergerechtigkeit und kulturelle Vielfalt fördern. Diskriminierende Auswirkungen und unfaire Voreingenommenheiten müssen vermieden werden.
9. Gesellschaftliches und ökologisches Wohlergehen (Erwägungsgrund 7 und Artikel 9)
KI-Systeme sollen nachhaltig und umweltfreundlich entwickelt und genutzt werden und dem Wohlergehen aller Menschen dienen. Die langfristigen Auswirkungen auf Individuen, Gesellschaft und Demokratie sollen kontinuierlich überwacht und bewertet werden.
Der AI-Act integriert ethische Grundsätze in verschiedenen Artikeln und Abschnitten, um sicherzustellen, dass KI-Systeme im Einklang mit den Werten der EU entwickelt und genutzt werden. Diese umfassenden ethischen Anforderungen fördern das Vertrauen der Öffentlichkeit in KI und unterstützen die Schaffung eines europäischen Ökosystems für sichere und vertrauenswürdige KI.
Die KI-Verordnung (der „AI Act“) reguliert Entwicklung, Vertrieb und Einsatz von KI. Nun bringen es EU-Regeln mit sich, äußerst umfangreich und komplex zu sein – zwar bieten sich hier viele Hilfen beim Verständnis des Textes, aber gerade Laien sind schnell überfordert, die wesentlichen ersten Infos systematisch zu erfassen.
Im Folgenden möchte ich eine kleine Hilfestellung geben, zum Orientieren für diejenigen, die sich mit der Entwicklung von KI beschäftigen.
Der AI-Act der Europäischen Union (EU) legt fest, dass Künstliche Intelligenz (KI)-Systeme, die in der EU verwendet werden, bestimmte Anforderungen erfüllen müssen, um sicherzustellen, dass sie sicher und vertrauenswürdig sind. Eine zentrale Komponente dieser Anforderungen ist die CE-Konformitätsprüfung.
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.
Was ist ein KI-System im Sinne der KI-VO: Die KI-Verordnung (der „AI Act“) reguliert europaweit KI-Systeme. Dabei ist die erste und wichtigste Frage: Was ist überhaupt ein KI-System?
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.
Die rasanten Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz (KI) haben nicht nur technologische Fortschritte, sondern auch zahlreiche rechtliche und ethische Herausforderungen mit sich gebracht. Vor diesem Hintergrund hat der Europarat die „Council of Europe Framework Convention on Artificial Intelligence and Human Rights, Democracy and the Rule of Law“ verabschiedet.
Diese Konvention zielt darauf ab, die Aktivitäten im Lebenszyklus von KI-Systemen in Einklang mit den Menschenrechten, der Demokratie und der Rechtsstaatlichkeit zu bringen. In diesem Beitrag wird die KI-Konvention des Europarats detailliert vorgestellt und ihre Bedeutung für den Schutz der Grundrechte und die Förderung verantwortungsvoller Innovation erläutert.
Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, viele Märkte positiv zu beeinflussen, insbesondere durch die jüngsten Entwicklungen im Bereich der generativen KI. Der OECD-Bericht „Artificial Intelligence, Data and Competition“ untersucht diese Entwicklungen und beleuchtet die möglichen Auswirkungen auf den Wettbewerb in verschiedenen Märkten.
Der Bericht bietet eine detaillierte Analyse der Herausforderungen und Chancen, die sich aus der Integration von KI ergeben, und stellt politische Maßnahmen vor, um diese Entwicklungen zu steuern.
