Schutzmaßnahmen für eine sichere KI-Bereitstellung umsetzen
Die Risikobewertung identifiziert, was bei KI-Systemen schiefgehen könnte. Kontrollen und Leitplanken sind die Schutzmaßnahmen, die Sie umsetzen, um zu verhindern, dass diese Risiken eintreten. Wirksame Kontrollen sind der Unterschied zwischen KI-Governance als Anspruch und KI-Governance als Realität.
Kontrollen bewegen sich auf einem Spektrum von präventiv über detektiv bis korrektiv. Präventive Kontrollen verhindern Probleme, bevor sie auftreten, indem sie zum Beispiel das Senden sensibler Daten an öffentliche KI-Dienste blockieren. Detektive Kontrollen erkennen Probleme, wenn sie auftreten. Korrektive Kontrollen reagieren nach der Erkennung auf Probleme. Ein umfassendes Kontroll-Framework umfasst alle drei Typen und schafft so eine mehrstufige Verteidigung.
Die Herausforderung bei KI-Kontrollen besteht darin, Schutz und Ermöglichung in Einklang zu bringen. Das Ziel sind intelligente, risikoproportionale Kontrollen, streng für KI-Anwendungen mit hohem Risiko, leichter für Nutzungen mit geringem Risiko.
Der Schutz sensibler Daten ist grundlegend für die KI-Governance. Führen Sie Anforderungen zur Datenklassifizierung und -handhabung ein, setzen Sie Werkzeuge zur Verhinderung von Datenverlust (DLP) ein, verwenden Sie Verschlüsselung für ruhende und übertragene Daten und richten Sie Zugriffskontrollen ein. Für besonders sensible Anwendungsfälle sollten Sie datenschutzfördernde Technologien wie differenzielle Privatsphäre, föderiertes Lernen oder die Erzeugung synthetischer Daten in Betracht ziehen.
KI-Modelle sind wertvolle Vermögenswerte, die Schutz erfordern. Richten Sie Zugriffskontrollen ein, die einschränken, wer Modelle aufrufen, ändern oder bereitstellen darf. Nutzen Sie Modellversionierung und Change-Management. Schützen Sie Modelle vor Extraktionsangriffen durch Modell-Wasserzeichen, API-Ratenbegrenzung und Filterung der Ausgaben. Führen Sie eine Eingabevalidierung ein, um adversariale Eingaben zu erkennen, und setzen Sie eine Anomalieerkennung für ungewöhnliche Muster ein.
Für KI-Anwendungen, die individuelle Rechte oder Entscheidungen mit hohem Einsatz betreffen, sollten Sie Kontrollen einführen, die angemessene Transparenz bieten. Dazu können Wichtigkeitswerte von Merkmalen, kontrafaktische Erklärungen, Konfidenzwerte oder Prüfpfade gehören. Das Maß an Erklärbarkeit sollte dem Risiko und den regulatorischen Anforderungen des Anwendungsfalls entsprechen.
Richten Sie Genehmigungs-Workflows ein, die auf die Risikostufen der KI-Systeme abgestimmt sind. KI-Systeme mit hohem Risiko sollten eine Prüfung durch mehrere Beteiligte erfordern. Genehmigungs-Workflows sollten in die Entwicklungsprozesse eingebaut und nicht nachträglich angefügt werden. Gestalten Sie Genehmigungsprozesse klar und effizient: langwierige, unklare Prozesse verleiten Teams dazu, die Governance zu umgehen.
Legen Sie verpflichtende Tests fest, bevor KI-Systeme bereitgestellt werden dürfen. Die Tests sollten die funktionale Leistung und Governance-Anforderungen abdecken, einschließlich Fairness über demografische Gruppen hinweg, Robustheit gegenüber adversarialen Beispielen, Datenschutzmaßnahmen und regulatorischer Compliance. Tests sollten kein einmaliges Tor sein, sondern eine fortlaufende Praxis.
Für KI-Systeme, die wichtige Entscheidungen treffen oder beeinflussen, definieren Sie, welche Entscheidungen eine menschliche Prüfung erfordern, wer für diese Prüfung qualifiziert ist und wie Entscheidungen dokumentiert werden. Achten Sie auf den Automatisierungs-Bias, die Tendenz von Menschen, sich zu stark auf KI-Empfehlungen zu verlassen. Begegnen Sie ihm durch Schulung der Prüfenden und indem Sie KI-Ausgaben so darstellen, dass kritisches Denken gefördert wird.
Trotz präventiver Kontrollen werden KI-Vorfälle auftreten. Etablieren Sie spezifische Verfahren zur Reaktion auf Vorfälle bei KI-Systemen. Definieren Sie, was einen KI-Vorfall ausmacht, und schaffen Sie klare Eskalationswege. Bauen Sie Beziehungen zwischen KI-Governance-Teams, Incident-Response-Teams, Rechtsabteilung und Kommunikationsteams auf, bevor Vorfälle eintreten. Führen Sie Planspiele durch, um die Reaktion auf KI-Vorfälle zu üben.
Gestalten Sie Kontrollen so reibungsarm wie möglich, ohne den notwendigen Schutz aufzugeben. Automatisieren Sie die Durchsetzung von Kontrollen, wo es möglich ist. Integrieren Sie Kontrollen in bestehende Tools und Workflows. Überprüfen Sie regelmäßig die Wirksamkeit der Kontrollen: Die besten Kontrollen finden die richtige Balance zwischen Schutz und Ermöglichung und entwickeln sich mit, während die KI-Fähigkeiten und die Risikolandschaft Ihrer Organisation reifen.