10 Risiken generativer KI & wie man sie mindert
Da Branchen generative KI für Innovation und Automatisierung priorisieren, wächst ihr Potenzial. Allerdings bleiben Risiken der generativen KI wie Genauigkeit und ethische Bedenken bestehen. Die Bewältigung dieser Herausforderungen ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die KI der Menschheit nutzt.
Entdecken Sie die Top-10-Risiken generativer KI und Schritte zu deren Minderung:
Risiken der Modellzuverlässigkeit & der Integrität der Ausgabe
1. Genauigkeitsrisiken der generativen KI
Generative KI-Tools wie ChatGPT basieren auf großen Sprachmodellen, die auf massiven Datensätzen trainiert sind. Um eine Frage zu beantworten oder eine Antwort auf einen bestimmten Prompt zu erstellen, interpretieren diese Modelle den Prompt und leiten eine Antwort basierend auf ihren Trainingsdaten ab. Obwohl ihre Trainingsdatensätze aus Milliarden von Parametern bestehen, sind sie endliche Pools, und die generativen Modelle können gelegentlich Halluzinationen in den Antworten produzieren.
Es kann viele potenzielle Genauigkeitsrisiken geben, die durch generative KI-Modelle verursacht werden:
- Allgemeingültigkeit statt Spezifität: Da generative Modelle darauf ausgelegt sind, über die Daten zu generalisieren, auf denen sie trainiert wurden, liefern sie möglicherweise nicht immer genaue Informationen für spezifische, nuancierte oder außerhalb der Stichprobe liegende Abfragen.
- Fehlende Verifizierung: Generative Modelle können Informationen produzieren, die plausibel klingen, aber ungenau oder falsch sind. Ohne externe Verifizierung oder Faktenprüfung könnten Nutzer in die Irre geführt werden.
- Keine Quelle der Wahrheit: Generative KI hat keine inhärente „Quelle der Wahrheit". Sie „kennt" Dinge nicht so wie Menschen, mit Kontext, Ethik oder Unterscheidungsvermögen. Sie generiert Ausgaben basierend auf Mustern in Daten, nicht auf einem grundlegenden Verständnis.
Wie man Halluzinations- und Genauigkeitsrisiken mindert?
Die Minderung der Genauigkeitsrisiken generativer KI erfordert eine Kombination aus technischen und prozeduralen Strategien. Hier sind einige Möglichkeiten, diese Risiken anzugehen:
- Datenqualität und -vielfalt: Stellen Sie sicher, dass die KI mit hochwertigen, vielfältigen und repräsentativen Daten trainiert wird. Dadurch steigt die Wahrscheinlichkeit, dass die KI genaue Ergebnisse bei einer breiten Palette von Abfragen liefert.
- Regelmäßige Modell-Updates: Aktualisieren Sie das KI-Modell kontinuierlich mit neuen Daten, um seine Genauigkeit zu verbessern und sich an sich ändernde Informationslandschaften anzupassen.
- Externe Verifizierung: Korroborieren Sie die Ausgaben generativer KI immer mit anderen vertrauenswürdigen Quellen, insbesondere für kritische Anwendungen. Faktenprüfung und domänenspezifische Validierung sind unerlässlich.
- Schulung der Nutzer: Schulen Sie die Nutzer über die Stärken und Grenzen der KI. Nutzer sollten verstehen, wann sie sich auf die Ausgaben der KI verlassen und wann sie zusätzliche Verifizierung suchen sollten.
Einschränkungen
Laut einer aktuellen Studie sind Halluzinationen in Sprachmodellen eine statistische Konsequenz ihres Trainings und ihrer Evaluierung. Während des Pretrainings optimieren Modelle die Kreuzentropie, um die Sprachverteilung zu approximieren, was mathematisch impliziert, dass sie einige plausible, aber falsche Ausgaben generieren werden.
Auch bei fehlerfreien Trainingsdaten entstehen Halluzinationen durch inhärente Unsicherheit, begrenzte Daten (z. B. seltene „Singleton"-Fakten) oder Modellgrenzen.1 Daher ist es fast unmöglich, Halluzinationen vollständig zu entfernen; unser Ziel sollte sein, die Nutzer genau zu informieren und zu versuchen, sie zu minimieren.
2. Verzerrungsrisiken der generativen KI
Das Potenzial der generativen KI, Verzerrungen zu perpetuieren oder sogar zu verstärken, ist ein weiteres erhebliches Anliegen. Ähnlich wie bei Genauigkeitsrisiken können, da generative Modelle auf einem bestimmten Datensatz trainiert werden, die Verzerrungen in diesem Satz dazu führen, dass das Modell auch verzerrte Inhalte generiert.
Einige Verzerrungsrisiken der generativen KI sind:
- Repräsentationsverzerrung: Wenn Minderheitengruppen oder -ansichten in den Trainingsdaten unterrepräsentiert sind, kann das Modell keine Ausgaben produzieren, die diese Gruppen widerspiegeln, oder sie falsch darstellen.
- Verstärkung bestehender Verzerrungen: Selbst wenn eine anfängliche Verzerrung in den Trainingsdaten gering ist, kann die KI sie manchmal verstärken, aufgrund der Art und Weise, wie sie Muster und beliebte Trends optimiert.
Beispielsweise zeigte ein 280-Milliarden-Parameter-Modell einen Anstieg der Toxizität um 29 % im Vergleich zu einem 117-Millionen-Parameter-Modell aus dem Jahr 2018. Da KI-Systeme wachsen, nehmen auch die Verzerrungsrisiken zu. Die folgende Abbildung veranschaulicht diesen Trend, bei dem größere Modelle toxischere Antworten generieren.
Abbildung 1: Stanford AI Index Report2
Wie man Verzerrungsrisiken mindert?
- Vielfältige Trainingsdaten können helfen, Repräsentationsverzerrungen zu reduzieren.
- Kontinuierliche Überwachung und Evaluierung von Modellausgaben kann helfen, Verzerrungen zu identifizieren und zu korrigieren.
- Die Etablierung ethischer Standards und Aufsicht während der KI-Entwicklung hilft, Verzerrungen zu minimieren und verantwortungsvolle Nutzung zu fördern.
3. Adversarial- & Manipulationsrisiken
Adversarial-Eingaben beziehen sich auf absichtlich gestaltete Eingaben, die darauf ausgelegt sind, KI-Modelle zu täuschen, um falsche oder schädliche Ausgaben zu erzeugen. Im Kontext der generativen KI können solche Eingaben das Modell subtil manipulieren, um verzerrte, falsche oder sogar beleidigende Inhalte zu generieren, was die bestehenden Risiken in Bezug auf Genauigkeit, Ethik und Sicherheit verstärken kann. Die folgenden sind Beispiele für solche Bedrohungen:
- Verbreitung von Fehlinformationen: Angreifer können Prompts entwerfen, die Schwächen des Modells ausnutzen, um irreführende oder manipulative Narrative auszugeben.
- Generierung toxischer Inhalte: Sorgfältig formulierte Abfragen können Sicherheitsmechanismen umgehen und das Modell dazu bringen, beleidigende oder unangemessene Inhalte zu produzieren.
- Modellausbeutung: Adversarial-Techniken können verwendet werden, um sensible Trainingsdaten zu extrahieren oder Ausgaben auf unbeabsichtigte Weise zu beeinflussen, was Datenschutz- und Urheberrechtsbedenken aufwirft.
Wie man Manipulation mindert?
- Modelltraining: Integrieren Sie adversarial-Trainingstechniken, um Modelle böswilligen Prompts auszusetzen und sie zu lehren, sicher zu reagieren.
- Prompt-Filterung und -Bereinigung: Implementieren Sie Vorverarbeitungsschichten, um schädliche Eingabemuster zu erkennen und zu blockieren.
- Kontinuierliche Evaluierung: Testen Sie Modelle regelmäßig mit bekannten adversarial-Eingaben, um ihre Widerstandsfähigkeit zu bewerten und Verteidigungen zu verbessern.
Risiken des Datenschutzes & der Sicherheit
4. Datenschutz- & Sicherheitsrisiken der generativen KI
Die Technologie der generativen KI, insbesondere Modelle, die auf großen Datenmengen trainiert wurden, birgt spezifische Risiken für die Privatsphäre sensibler Daten. Hier sind einige der Hauptbedenken:
- Datenleckage: Selbst wenn eine KI darauf ausgelegt ist, neue Inhalte zu generieren, besteht die Möglichkeit, dass sie versehentlich Fragmente der Trainingsdaten reproduziert. Wenn die Trainingsdaten sensible Informationen enthielten, besteht das Risiko, dass sie offengelegt werden.
- Missbrauch personenbezogener Daten: Wenn generative KI auf personenbezogenen Kundendaten trainiert wird, ohne angemessene Anonymisierung oder ohne die notwendigen Genehmigungen einzuholen, kann dies Datenschutzvorschriften und ethische Standards verletzen.
5. Probleme der Datenherkunft
Da generative Modelle große Mengen an Inhalten produzieren können, kann es schwierig sein, die Herkunft eines bestimmten Datenelements nachzuverfolgen. Dies kann zu Schwierigkeiten bei der Feststellung von Datenrechten und -herkunft führen.
Wie man datenbezogene Risiken mindert?
Nichtsdestotrotz ist die Verwendung generativer Modelle zur Erstellung synthetischer Daten eine gute Möglichkeit, sensible Daten zu schützen. Einige Schritte zur Minderung von Datensicherheitsbedrohungen können sein:
- Differentialer Datenschutz: Techniken wie differentialer Datenschutz können während des Trainingsprozesses eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass die Ausgaben des Modells nicht eng an eine einzelne Eingabe gebunden sind. Dies hilft, einzelne Datenpunkte im Trainingsdatensatz zu schützen.
- Synthetische Trainingsdatensätze: Um die Datensicherheitsrisiken zu mindern, können generative Modelle auf synthetischen Daten trainiert werden, die zuvor von KI-Modellen generiert wurden.
- Datenmaskierung: Vor dem Training von KI-Modellen können Datensätze verarbeitet werden, um persönlich identifizierbare Informationen zu entfernen oder zu verändern.
- Regelmäßige Audits und Überprüfungen: Die regelmäßige Überprüfung von KI-Ausgaben auf potenzielle Datenleckagen oder Verstöße kann helfen, diese frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
Risiken des geistigen Eigentums
Generative KI stellt verschiedene Herausforderungen für traditionelle Normen und Vorschriften des geistigen Eigentums (IP) dar. Außerdem gibt es Bedenken hinsichtlich der Berechtigung von KI-generierten Inhalten für den Urheberrechtsschutz und die Verletzung. Erfahren Sie was sind zwei Hauptbedenken im Zusammenhang mit den Urheberrechten (IP) von Inhalten im Kontext der generativen KI?
Diese IP-Bedenken sind angesichts der komplexen Natur von KI-generierten Inhalten schwer zu adressieren. Schauen Sie sich beispielsweise das Next Rembrandt-Gemälde in der folgenden Abbildung an. Es ist schwer von einem originalen Rembrandt-Gemälde zu unterscheiden.
Abbildung 2: New Rembrandt3
Einige der Hauptrisiken und Bedenken der generativen KI im Zusammenhang mit geistigem Eigentum sind:
6. Originalität und Eigentum
Wenn eine generative KI ein Stück Musik, Kunst oder Schreiben erstellt, wem gehört das Urheberrecht? Ist es der Entwickler der KI, der Nutzer, der sie bedient hat, oder kann man sagen, dass kein Mensch sie direkt erstellt hat und sie daher nicht urheberrechtlich schützbar ist? Dies sind problematische Konzepte, wenn es um KI-Generierung geht.
7. Lizenzierung und Nutzungsrechte
Ebenso: Wie sollten von KI generierte Inhalte lizenziert werden? Wenn eine KI Inhalte basierend auf Trainingsdaten erstellt, die unter bestimmten Bedingungen lizenziert wurden (wie Creative Commons), welche Rechte gelten dann für die neuen Inhalte?
Generative Modelle könnten unabsichtlich Ausgaben produzieren, die urheberrechtlich geschützten Werken ähneln. Da sie auf großen Datenmengen trainiert sind, könnten sie versehentlich Sequenzen oder Muster rekonstruieren, die proprietär sind.
Plagiatserkennung: Die Verbreitung von KI-generierten Inhalten kann die Erkennung von Plagiaten erschweren. Wenn zwei KI-Modelle, die auf ähnlichen Datensätzen trainiert wurden, ähnliche Ausgaben produzieren, wird die Unterscheidung zwischen originalem Inhalt und plagiiertem Material komplex.
Beispielsweise hat eine Koalition großer Musikverlage, angeführt von Universal Music Group und Concord Music Group, eine neue Urheberrechtsklage gegen die KI-Firma Anthropic eingereicht und fordert mehr als 3 Milliarden Dollar Schadensersatz.
Die Beschwerde wirft Anthropic vor, illegal über 20.000 urheberrechtlich geschützte Musikwerke heruntergeladen und verwendet zu haben, darunter Songtexte, Noten und Kompositionen, um ihre KI-Modelle zu trainieren, wie z. B. Claude.
Die Klage nennt auch den CEO von Anthropic, Dario Amodei, und den Mitgründer Benjamin Mann als Beklagte und folgt früheren Rechtsstreitigkeiten, bei denen Beweise aus einem anderen Urheberrechtsfall (Bartz v. Anthropic) umfangreiche nicht autorisierte Downloads urheberrechtlich geschützten Materials offenbarten.4
Wie man Risiken des geistigen Eigentums mindert?
- Klare Richtlinien und Richtlinien: Die Etablierung klarer Richtlinien für die Verwendung von KI zur Inhaltserstellung und IP-bezogene Angelegenheiten kann helfen, diese komplexe Landschaft zu navigieren.
- Kollaborative Bemühungen: Branchenverbände, Rechtsexperten und Technologen sollten zusammenarbeiten, um IP-Normen im Kontext der KI neu zu definieren.
- Technologische Lösungen: Blockchain und andere Technologien können eingesetzt werden, um die Herkunft und Authentizität von KI-generierten Inhalten zu verfolgen und zu verifizieren.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenGesellschaftliche & ethische Risiken
Im Laufe der Jahre gab es eine erhebliche Diskussion über KI-Ethik. Allerdings sind ethische Bedenken der generativen KI vergleichsweise neu. Diese Diskussion hat mit der Einführung verschiedener generativer Modelle, insbesondere ChatGPT und DALL-E von OpenAI, an Schwung gewonnen.
8. Deepfakes
Eines der größten ethischen Bedenken im Zusammenhang mit generativer KI sind Deepfakes. Generative Modelle können nun fotorealistische Bilder, Videos und sogar Stimmen von Personen generieren. Solche KI-generierten Inhalte können schwer oder unmöglich von echten Medien zu unterscheiden sein, was ernsthafte ethische Implikationen hat. Diese Generierungen können Fehlinformationen verbreiten, die öffentliche Meinung manipulieren oder sogar Einzelpersonen belästigen oder verleumden.
Beispielsweise zeigt eine Studie von UNICEF, INTERPOL und dem ECPAT-Globalnetzwerk, dass mindestens 1,2 Millionen Kinder in 11 Ländern im vergangenen Jahr berichteten, dass ihre Bilder in explizite KI-generierte Deepfakes manipuliert wurden, wobei die Raten in einigen Ländern etwa einem von 25 Kindern entsprechen.
UNICEF hob Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen auf Kinder hervor und forderte erweiterte gesetzliche Definitionen und stärkere Schutzmaßnahmen von Regierungen, KI-Entwicklern und digitalen Plattformen, um einen solchen Missbrauch der KI-Technologie zu verhindern und zu mindern.5
Erosion der menschlichen Kreativität
Übermäßige Abhängigkeit von KI für kreative Aufgaben könnte den Wert menschlicher Kreativität und Originalität potenziell mindern. Wenn KI-generierte Inhalte zur Norm werden, könnte dies zu einer Homogenisierung kultureller und kreativer Werke führen.
9. Auswirkungen auf die Arbeitslosigkeit
Branchen, die sich um Routine- und strukturierte Aufgaben drehen, wie Büroarbeit, Rechtsdienstleistungen, Finanzen und Datenverarbeitung, sind der höchsten Exposition gegenüber KI-gesteuerter Automatisierung ausgesetzt.
Einstiegspositionen, insbesondere für junge Arbeitnehmer, sind besonders anfällig, da vorhersehbare, regelbasierte Aufgaben leichter zu automatisieren sind. Im Gegensatz dazu bleiben Sektoren wie Gesundheitswesen und Bildung weniger exponiert aufgrund der Komplexität der menschlichen Interaktion. Lesen Sie KI-Arbeitsplatzverlust, um zu erfahren, welche Branchen am stärksten gefährdet sind und welche Vorhersagen von KI-Experten vorliegen.
Beispielsweise stellten Experten und Analysten des Weltwirtschaftsforums fest, dass künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt „wie ein Tsunami" beeinflusst, und stellten fest, dass viele Länder und Unternehmen nicht auf das Tempo des Wandels vorbereitet sind.
Obwohl KI bis zu 0,8 % zum Wirtschaftswachstum beitragen könnte, wurde sie als Faktor bei etwa 55.000 Entlassungen in den USA im Jahr 2025 genannt, wobei Firmen wie Amazon und Salesforce Personalreduzierungen teilweise auf Automatisierung zurückführten.6
10. Umweltbedenken
Das Training großer generativer Modelle erfordert erhebliche Rechenressourcen, die einen erheblichen CO2-Fußabdruck haben können. Dies wirft ethische Fragen über die Umweltauswirkungen der Entwicklung und Nutzung solcher Modelle auf.
Wie man gesellschaftliche Risiken mindert?
- Einbindung der Stakeholder: Binden Sie diverse Stakeholder ein, darunter Ethiker, Gemeindevertreter und Nutzer, um potenzielle ethische Fallstricke zu verstehen und Lösungen zu suchen.
- Transparenzinitiativen: Es sollten Anstrengungen unternommen werden, um KI-Prozesse und -Absichten für Nutzer und Stakeholder transparent zu machen. Dies umfasst die Wasserzeichen oder Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten.
- Ethische Richtlinien: Organisationen können ethische Richtlinien entwickeln und einhalten, die sich speziell mit den Herausforderungen der generativen KI befassen.
Tools zur Bewältigung von Risiken der generativen KI
Um Risiken in Initiativen der generativen KI zu reduzieren, können Organisationen Maßnahmen wie KI-Governance-Frameworks, LLM-Sicherheit und Agentic AI-Sicherheitstools einführen:
KI-Governance-Tools setzen Standards durch, überwachen Ausgaben und bieten Frameworks für Audits und Schulungen der Nutzer. Sie können KI-generierte Inhalte verfolgen und verifizieren und so die KI-Compliance mit Lizenz- und Urheberrechtsgesetzen sicherstellen.
Beispielsweise hat Airia eine KI-Governance-Funktion eingeführt, die ihre bestehenden KI-Sicherheits- und Agenten-Orchestrierungs-Tools ergänzt und eine End-to-End-Überwachung, Kontrolle und Compliance für die KI-Systeme von Organisationen bietet.
Diese Einführung reagiert auf wachsende unternehmerische Herausforderungen im Zusammenhang mit Rechenschaftspflicht und regulatorischen Anforderungen (z. B. dem EU-KI-Gesetz, NIST und ISO-Normen), indem sie sicherstellt, dass sich KI verantwortungsvoll, transparent und im Einklang mit Richtlinien während ihres gesamten Lebenszyklus verhält.
Die Governance-Suite umfasst ein Governance-Dashboard, ein zentrales Agenten- und Modellregister, ein Modellrepository mit Versionierung und Audit-Trails, Compliance-Automatisierung und Risikobewertungstools. Unterstützt durch die Governance-, Risiko- und Compliance-Expertise (GRC) des Unternehmens ermöglicht die Lösung Unternehmen, Risiken zu managen und Compliance nachzuweisen, während sie die KI-Einführung beschleunigen.7
LLM-Sicherheitstools dienen als weitere Möglichkeit, Verzerrungen in Echtzeit zu überwachen und zu korrigieren, die Einhaltung ethischer Richtlinien sicherzustellen und faire Inhalte zu gewährleisten. Sie implementieren Techniken des differentiellen Datenschutzes, überwachen auf Datenleckagen und sichern die Datenverarbeitung. Diese Tools bieten auch Frameworks für regelmäßige Audits, um Sicherheitsprobleme rechtzeitig zu erkennen und zu beheben.
Agentic AI-Sicherheit konzentriert sich auf die Minderung der Risiken, die durch autonome KI-Agenten eingeführt werden, die planen, Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen können.
Da diese Tools mehrstufige Aufgaben ausführen und mit begrenzter menschlicher Aufsicht arbeiten können, erhöhen sich die Risiken unautorisierter Aktionen, Privilegienausweitung, Datenleckagen und Systemmissbrauchs.
Um diese Bedrohungen zu adressieren, implementieren Organisationen Kontrollen wie strenge Identitäts- und Zugriffsverwaltung, menschliche Genehmigungen im Loop, kontinuierliche Überwachung und Audits, Bedrohungsmodellierung und Fail-Safe-Mechanismen, um sicherzustellen, dass Agenten innerhalb definierter Grenzen handeln.
Beispielsweise kündigte die Infocomm Media Development Authority (IMDA) von Singapur auf dem Weltwirtschaftsforum ein weltweit erstes Modell für ein KI-Governance-Framework für Agentic AI an, das Organisationen bei der verantwortungsvollen Bereitstellung autonomer KI-Agenten leiten soll, die im Namen von Nutzern planen, reasoning und handeln können.
Das Framework skizziert technische und nicht-technische Maßnahmen zur Bewertung und Begrenzung von Risiken, zur Sicherstellung einer bedeutungsvollen menschlichen Rechenschaftspflicht, zur Implementierung von Kontrollen während des gesamten Agentenlebenszyklus und zur Stärkung der Verantwortung und Transparenz der Endnutzer.8
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