Vergleiche über 20 verantwortungsvolle KI-Plattformen und -Bibliotheken

Der Markt für verantwortungsvolle KI-Plattformen umfasst zwei Softwaretypen. Folgen Sie den Links, um mehr zu erfahren:

Unternehmensorientierte, verantwortungsvolle KI-Plattformen wie zum Beispiel:

1. Credo AI und IBM Watsonx.governance für KI-Governance
2. Amazon SageMaker und Dataiku für MLOps mit verantwortungsvollen KI-Funktionen
3. Databricks und IBM Watsonx.data Intelligence für eine Datenplattform mit verantwortungsvollen KI-Funktionen

Open-Source-Bibliotheken für verantwortungsvolle KI , die spezifische Funktionalitäten bereitstellen (z. B. föderiertes Lernen):

1. TensorFlow Federated (TFF) für Datenschutz
2. AI Fairness 360 für Fairness
3. Dalex für Erklärbarkeit (d. h. XAI )
4. TextAttack für adversarielles maschinelles Lernen

Diese Tools gelten anhand von Kennzahlen wie der Anzahl der Rezensionen, Funktionen, GitHub-Bewertungen und Referenzen von Fortune-500-Unternehmen als Marktführer. Über die jeweiligen Links erfahren Sie mehr über die Anwendungsfälle und Schwerpunkte der Tools (z. B. MLoss, KI-Governance und Daten-Governance).

Unternehmen mit verantwortungsvollen KI-Plattformen

* Diese Tools sind innerhalb ihrer Kategorie alphabetisch sortiert, mit Ausnahme der Sponsoren, die ganz oben stehen.

KI-Governance-Plattformen

KI-Governance-Tools unterstützen Geschäftsbereiche bei der Implementierung von KI-Systemen, die den Branchenstandards entsprechen.

Credo AI

Credo AI, eine Plattform für verantwortungsvolle KI-Governance, kann Unternehmen helfen:

1. Nutzen Sie Tools wie die Beweiserhebung, die Nachverfolgung von Verantwortlichkeiten und die Vereinfachung der Beschaffung durch Dritte.
2. Bewerten Sie KI-Systeme hinsichtlich betrieblicher, regulatorischer und Reputationsrisiken während ihres gesamten Lebenszyklus.
3. Erstellen Sie Governance-Artefakte , indem Sie technische Erkenntnisse in benutzerfreundliche Dokumente übersetzen, Modellkarten, Prüfberichte, Risiko- und Compliance-Berichte sowie Offenlegungen erstellen.
4. Die Einhaltung globaler Vorschriften wie des EU-KI-Gesetzes und des kanadischen Datenschutz- und KI-Gesetzes, interner Richtlinien und Branchenstandards sicherstellen .

Fairly AI

Fairly AI, das mittlerweile von Asenion übernommen wurde, ist ein Tool für KI-Governance, das die Modellvalidierung, Auditprozesse und Risikobewertungen vereinfacht und so die Einhaltung regulatorischer Vorgaben und ein effektives Risikomanagement gewährleistet. Das Framework für verantwortungsvolle KI von Fairly AI identifiziert Lücken in Richtlinien und Vorschriften, unterstützt die Auswahl geeigneter Maßnahmen und sichert eine umfassende Abdeckung für effektive KI-Governance und ein wirksames Risikomanagement.

Ganzheitliche KI

Holistic AI bietet Rahmenwerke für KI-Risikomanagement, Compliance und Governance, um Unternehmen bei der verantwortungsvollen Implementierung von KI zu unterstützen.

• Bewertung von Verzerrungen durch Identifizierung und Minderung von Verzerrungen in KI-Systemen, Angebot umsetzbarer Strategien, kontinuierlicher Unterstützung und umfassender Prüfberichte, die mit den Stakeholdern geteilt werden können.
• Konformitätsbewertung durch Katalogisierung und Validierung von KI-Systemen mit hohem Risiko anhand der Anforderungen des KI-Gesetzes, Durchführung von Risikobewertungen mit Minderungsstrategien und Sicherstellung, dass die technische Dokumentation den rechtlichen Standards entspricht.
• Proaktives Risikomanagement durch den Empfang regelmäßiger Berichte und die Durchführung von Selbstprüfungen auf negative Auswirkungen, während datengestützte Erkenntnisse genutzt werden, um den Einsatz von KI zu optimieren und strategische Entscheidungen zu fundieren.

IBM Watsonx.governance

Watsonx.governance kann das Vertrauen in KI und die Transparenz verbessern, indem es Transparenz auf Unternehmensebene, die Nachverfolgung von KI-Assets und die Einhaltung von Daten- und KI-Workflows in verschiedenen Bereitstellungsumgebungen, einschließlich Cloud und AWS, ermöglicht.

Benutzer von Watsonx.governance können andere Watsonx Studio-Tools wie watsonx.ai und watson.data integrieren, um KI zu trainieren, zu validieren, zu optimieren und bereitzustellen.

MLOps

Amazon SageMaker und Amazon Bedrock

Amazon bietet Tools an, die Compliance-Teams bei der Bereitstellung verantwortungsvoller KI-Systeme unterstützen, wie zum Beispiel:

• Auf Amazon Bedrock: Ein vollständig verwalteter Service, der die Entwicklung von generativen KI-Anwendungen vereinfacht, indem er Zugriff auf leistungsstarke Basismodelle bietet, ohne dass Datenaufbereitung, Modellerstellung oder Infrastrukturmanagement erforderlich sind.
  • Guardrails : Implementiert Schutzmechanismen in der generativen KI, indem Themen festgelegt werden, die vermieden werden sollen, und eingeschränkte Anfragen und Antworten automatisch erkannt und verhindert werden.
  • Modellevaluierung : Bewertet und vergleicht Foundation-Modelle anhand von benutzerdefinierten Metriken wie Genauigkeit und Sicherheit, um das beste Modell für spezifische Anwendungsfälle auszuwählen.
• Auf Amazon SageMaker: Eine Machine-Learning-Plattform, die die Prozesse zur Modellerstellung, zum Training und zur Bereitstellung bietet und sich damit ideal für kundenspezifische ML-Aufgaben wie Predictive Analytics, Empfehlungssysteme und Anomalieerkennung eignet.
  • Clarify : Erkennt potenzielle Verzerrungen und liefert Erklärungen zu den Modellvorhersagen, wodurch Transparenz und Einblicke geschaffen werden, um faire und fundierte KI-Entscheidungen zu gewährleisten.
  • Model Monitor : Überwacht eingesetzte Modelle durch automatische Erkennung und Meldung ungenauer Vorhersagen, um die Modellqualität aufrechtzuerhalten.
  • ML Governance : Verbessert die Governance durch das Angebot von Tools zur Kontrolle und Überwachung von ML-Modellen, einschließlich der Erfassung und Weitergabe von Modellinformationen, um einen verantwortungsvollen KI-Einsatz zu gewährleisten.
• Amazon Augmented AI : Ermöglicht die menschliche Überprüfung von ML-Vorhersagen und gewährleistet so die Kontrolle dort, wo menschliches Urteilsvermögen erforderlich ist.

Erfahren Sie, wie Amazon Bedrock verantwortungsvolle KI bereitstellt:

Aporie

Die Aporia Responsible AI-Plattform bietet umfassende Governance für KI-Projekte durch:

1. Sicherstellung der Datenvielfalt, Bewertung von Fairness-Metriken und Überwachung von Systemen auf Verzerrungen zur Aufrechterhaltung ethischer KI-Standards
2. Einhaltung   Vorschriften wie die DSGVO und andere Branchenstandards
3. Förderung von Verantwortlichkeit und Transparenz durch erklärbare KI, um sicherzustellen, dass KI-Entscheidungsprozesse nachvollziehbar sind.

Dataiku

Dataiku ist eine Plattform für maschinelles Lernen und Data Science, mit der Daten-, Analyse- und KI-Projekte erstellt, bereitgestellt und verwaltet werden. Sie unterstützt verantwortungsvolle KI in diesen Projekten durch verschiedene Schlüsselfunktionen:

1. Erweiterte statistische Analyse : Ermöglicht eine gründliche Datenanalyse zur Identifizierung und Behebung potenzieller Verzerrungen.
2. Berichte zur Modellfairness : Liefern Kennzahlen wie demografische Parität und Chancengleichheit, um Verzerrungen zu messen und zu mindern.
3. Erklärbare KI : Bietet Erklärungen auf Zeilenebene und Was-wäre-wenn-Analysen, um Transparenz und Verantwortlichkeit zu gewährleisten.
4. Datenschutzkonformität : Gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO und dem CCPA.
5. Modelldokumentation : Automatisiert die Erstellung detaillierter Modelldokumentationen für regulatorische und interne Zwecke.
6. Governance-Tools : Setzt standardisierte Projektpläne und Workflow-Vorlagen um, um die Praktiken verantwortungsvoller KI und die regulatorischen Anforderungen zu erfüllen.

Daten-Governance

Data Governance bezeichnet den übergeordneten Rahmen, der Datenpraktiken mit Geschäftszielen und Verantwortlichkeitsstrukturen in Einklang bringt. Ein breites Anwendungsgebiet von Data Governance sind Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens (ML), die als Machine-Learning-Data-Governance bezeichnet werden.

Databricks

Databricks ist eine einheitliche Daten- und KI-Plattform, die durch umfassendes Monitoring, Datenschutzmaßnahmen und Governance die Datenhoheit und -kontrolle für KI-Modelle sicherstellt. Databricks ermöglicht verantwortungsvolle KI durch sein Responsible AI Testing Framework, das Folgendes umfasst:

• KI-gestütztes Red Teaming zur Identifizierung von Schwachstellen
• Automatisierte und manuelle Untersuchungen auf Voreingenommenheit und ethische Probleme
• Jailbreak-Tests zum Verständnis des Modellverhaltens unter Angriffen
• Modellierung der Lieferkettensicherheit zum Schutz von KI-Systemen während ihres gesamten Lebenszyklus.

IBM Watsonx.data intelligence

Watsonx.data intelligence ist eine Plattform für Daten-Governance und -Intelligence, die qualitativ hochwertige, konforme und geschäftstaugliche Daten für KI-Modelle sicherstellt. Sie ermöglicht verantwortungsvolle KI durch ihre KI-gestützten Datenanalysefunktionen, darunter:

• Zugriff in natürlicher Sprache für Nutzer aller Kenntnisstufen zur effizienten Suche und Nutzung von Daten.
• Automatisierte Datenermittlung und -katalogisierung über strukturierte und unstrukturierte Quellen hinweg
• Daten-Governance und Qualitätskontrollen einschließlich Herkunfts-, Klassifizierungs- und Wirkungsanalyse

KI-gestützte Datenanreicherung und -standardisierung für konsistente, nutzbare Datensätze

Snowflake

Snowflake ist eine cloudbasierte Datenplattform für Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse, die Unternehmen bei der effizienten Verwaltung und Nutzung ihrer Daten unterstützt. Ihr verantwortungsvoller KI-Ansatz legt Wert auf Datensicherheit, Diversität und organisatorische Reife und gewährleistet so, dass KI-Anwendungen auf einer sicheren, vielfältigen und gut verwalteten Datengrundlage basieren. Darüber hinaus fördert Snowflake Datenkompetenz und funktionsübergreifende Zusammenarbeit, um den verantwortungsvollen Einsatz von KI in Unternehmen voranzutreiben.

Open-Source-Tools und Bibliotheken für verantwortungsvolle KI

Diese Tools sind nach ihrer GitHub-Bewertung in ihrer Kategorie sortiert. Bitte beachten Sie, dass veraltete Bibliotheken in dieser Liste nicht enthalten sind.

Datenschutz bei KI

Diese Bibliotheken konzentrieren sich auf den Einsatz von KI für legitime Zwecke und vermeiden unethische Anwendungen. Organisationen, die sich an ethische KI-Standards halten, implementieren strenge Richtlinien, gründliche Prüfverfahren und klare Ziele, um die Einhaltung dieser Standards zu gewährleisten.

• TensorFlow Privacy : Eine Python-Bibliothek, die Implementierungen von TensorFlow-Optimierern für das Training von Machine-Learning-Modellen mit differentieller Privatsphäre bietet.
• TensorFlow Federated (TFF) : Entwickelt zur Unterstützung offener Forschung und Experimente im Bereich Federated Learning (FL), bei dem ein globales Modell über mehrere Clients hinweg trainiert wird, ohne dass diese ihre lokalen Daten teilen müssen.
• Deon : Ein Kommandozeilen-Tool, das die Integration einer Ethik-Checkliste in Data-Science-Projekte ermöglicht, ethische Überlegungen fördert und Entwicklern konkrete Hinweise gibt.

KI-Transparenz und -Voreingenommenheit

KI-Transparenzbibliotheken ermöglichen es den Beteiligten, KI-Modelle zu verstehen und zu erklären und so Transparenz hinsichtlich der Motive, Daten und Absichten hinter KI-Modellen zu gewährleisten.

• Model Card Toolkit (MCT) : Automatisiert die Erstellung von Modellkarten, Dokumenten, die Kontext und Transparenz hinsichtlich der Entwicklung und Leistung eines Modells bieten.

Fairness

Fairness in der KI bedeutet, Einzelpersonen und Gruppen vor Diskriminierung, Voreingenommenheit und Benachteiligung zu schützen. Modelle sollten auf Fairness hin überprüft werden, um Verzerrungen gegenüber bestimmten Gruppen, Faktoren oder Variablen zu vermeiden.

• AI Fairness 360 : Ein Open-Source-Toolkit von IBM, das Techniken zur Erkennung und Minderung von Verzerrungen in Modellen des maschinellen Lernens über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg bietet.
• Fairlearn : Ein Python-Paket, das Entwicklern hilft, die Fairness ihrer KI-Systeme zu beurteilen und festgestellte Verzerrungen zu mindern. Es bietet sowohl Minderungsalgorithmen als auch Metriken zur Modellevaluierung.
• Responsible AI Toolbox : Eine Suite von Tools von Microsoft, die Schnittstellen zur Erkundung und Bewertung von KI-Modellen und -Daten bietet und die Entwicklung und den Einsatz von KI-Systemen auf sichere und ethische Weise erleichtert.

KI-Erklärbarkeit

KI-Erklärbarkeitsbibliotheken tragen dazu bei, das menschliche Verständnis und das Vertrauen in die Ergebnisse von Algorithmen des maschinellen Lernens zu verbessern.

• DALEX : Ein modellunabhängiges Paket, das dabei hilft, das Verhalten von Modellen zu erforschen und zu erklären und so zum Verständnis komplexer Modelle beiträgt.
• TensorFlow Data Validation (TFDV) : Eine Bibliothek zum Erkunden und Validieren von Machine-Learning-Daten, optimiert für Skalierbarkeit und Integration mit TensorFlow und TensorFlow Extended (TFX).

Adversarial ML

Adversarial Machine Learning ist eine Technik, die versucht, künstliche Intelligenzmodelle auszunutzen, indem sie zugängliche Informationen verwendet, um bösartige Angriffe zu erzeugen.

• TextAttack : Ein Python-Framework für Adversarial Attacks, Training und Datenerweiterung in der NLP, das den Testprozess vereinfacht und die Robustheit von NLP-Modellen verbessert.

Was ist verantwortungsvolle KI?

Die vier Leitprinzipien der KI , auch bekannt als verantwortungsvolle künstliche Intelligenz (KI), beziehen sich auf den Aufbau von Vertrauen in KI-Lösungen durch die Anwendung einer Reihe von Prinzipien:

• Fairness
• Datenschutz
• Sicherheit und Schutz
• Transparenz

Diese Prinzipien dienen als Leitfaden für die Konzeption, Entwicklung, den Einsatz und die Nutzung von KI.

Warum ist verantwortungsvolle KI wichtig?

Als   KI-Statistiken und IT-Automatisierungstrends deuten darauf hin:

• Bis zum nächsten Jahr werden 90 % der kommerziellen Unternehmensanwendungen über KI-Funktionen verfügen.
• Neun von zehn führenden Unternehmen investieren in KI-Technologien. Nach dem Start von ChatGPT im Jahr 2022 berichteten Unternehmen von einem
• 97 % Anstieg des Interesses an der Entwicklung generativer KI.
• Bei der Nutzung von Machine-Learning-Pipelines zur Unterstützung generativer KI-Strategien wurde ein Anstieg von 72 % beobachtet.

Diese zunehmende Nutzung von KI und generativen KI-Werkzeugen führt zu Bedenken und Vorsichtsmaßnahmen, wie zum Beispiel:

• 71 % der IT-Führungskräfte sind besorgt über Sicherheitslücken in LLM und Risiken durch generative KI .
• 77 % der Unternehmen räumen der Einhaltung von KI-Vorgaben Priorität ein.
• 69 % der Unternehmen haben verantwortungsvolle KI-Praktiken implementiert, um die Einhaltung von Vorschriften zu bewerten und Risiken zu identifizieren. ⁹
• Datenschutzgesetze, darunter die DSGVO (EU) und der CCPA (Kalifornien), zielen darauf ab, Datenschutzverletzungen zu verhindern.
• Der EU-KI-Gesetzentwurf verpflichtet Organisationen, ihre KI-Inventare aktuell und korrekt zu halten.
• Zunehmende Fälle von KI-Verzerrungen , wie Rassismus, Sexismus, Ableismus und Altersdiskriminierung.

FAQs

Weiterführende Literatur

Lernen Sie weitere Werkzeuge und Praktiken zur Minderung der Risiken generativer KI kennen, wie zum Beispiel:

• LLM-Sicherheitstools
• Technologien zur Verbesserung des Datenschutzes
• LLMOps-Tools
• MLOps-Werkzeuge
• KI-Governance-Tools.

Externe Quellen

Referenzlinks

1.

Credo AI - The Leader in Responsible AI - Product

2.

Fairly AI | AI Framework Tracker

3.

AI Safeguard - Govern Your Generative AI | Holistic AI

4.

ML Observability | Aporia

Aporia

5.

A Responsible AI Roadmap

6.

Responsible AI - Databricks

7.

IBM Enables Responsible Enterprise AI with watsonx.governance

Forbes

8.

LLM App Development With Snowflake Cortex

Snowflake

9.

From AI Compliance to Competitive Advantage | Accenture

Accenture

Hazal Şimşek

Branchenanalyst

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Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und spezialisiert auf Prozessanalyse und IT-Automatisierung.

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