10 Risiken generativer KI & wie man sie mindert
Da die Industrien generative KI für Innovation und Automatisierung priorisieren, wächst ihr Potenzial. Risiken generativer KI wie Genauigkeits- und ethische Bedenken bleiben jedoch bestehen. Die Bewältigung dieser Herausforderungen ist entscheidend, um sicherzustellen, dass KI der Menschheit nützt.
Erkunden Sie die wichtigsten 10 Risiken generativer KI und die Maßnahmen zu deren Minderung:
Modellzuverlässigkeit & Ausgabeintegritätsrisiken
1. Genauigkeitsrisiken generativer KI
Generative KI-Tools wie ChatGPT stützen sich auf große Sprachmodelle, die auf riesigen Datensätzen trainiert werden. Um eine Frage zu beantworten oder eine Antwort auf einen bestimmten Prompt zu generieren, interpretieren diese Modelle den Prompt und leiten eine Antwort basierend auf ihren Trainingsdaten ab. Obwohl ihre Trainingsdatensätze aus Milliarden von Parametern bestehen, handelt es sich um endliche Pools, und die generativen Modelle können von Zeit zu Zeit halluzinieren.
Es kann viele potenzielle Genauigkeitsrisiken geben, die von generativen KI-Modellen verursacht werden:
- Generalisierung über Spezifität: Da generative Modelle darauf ausgelegt sind, über die Daten, auf denen sie trainiert wurden, zu generalisieren, liefern sie möglicherweise nicht immer präzise Informationen für spezifische, nuancierte oder Out-of-Sample-Anfragen.
- Fehlende Verifikation: Generative Modelle können Informationen erzeugen, die plausibel klingen, aber ungenau oder falsch sind. Ohne externe Verifikation oder Faktenprüfung könnten Benutzer irregeführt werden.
- Keine Quelle der Wahrheit: Generative KI hat keine inhärente „Quelle der Wahrheit“. Sie „weiß“ Dinge nicht auf die Art und Weise, wie Menschen es tun, mit Kontext, Ethik oder Urteilsvermögen. Sie erzeugt Ausgaben auf der Grundlage von Mustern in Daten, nicht auf einem grundlegenden Verständnis.
Wie lassen sich Halluzinations- und Genauigkeitsrisiken mindern?
Die Minderung der Genauigkeitsrisiken generativer KI erfordert eine Kombination aus technischen und verfahrenstechnischen Strategien. Hier sind einige Möglichkeiten, diesen Risiken zu begegnen:
- Datenqualität und -vielfalt: Stellen Sie sicher, dass die KI mit qualitativ hochwertigen, vielfältigen und repräsentativen Daten trainiert wird. Dadurch steigt die Wahrscheinlichkeit, dass die KI präzise Ergebnisse über ein breites Spektrum von Anfragen liefert.
- Regelmäßige Modell-Updates: Aktualisieren Sie das KI-Modell kontinuierlich mit neuen Daten, um seine Genauigkeit zu verbessern und sich an veränderte Informationslandschaften anzupassen.
- Externe Verifikation: Vergleichen Sie die Ausgaben generativer KI stets mit anderen vertrauenswürdigen Quellen, insbesondere bei kritischen Anwendungen. Faktenprüfung und domänenspezifische Validierung sind unerlässlich.
- Benutzerschulung: Informieren Sie die Benutzer über die Stärken und Grenzen der KI. Die Benutzer sollten verstehen, wann sie sich auf die Ausgaben der KI verlassen können und wann sie zusätzliche Überprüfungen einholen müssen.
Einschränkungen
Laut einem kürzlich erschienenen Paper sind Halluzinationen in Sprachmodellen eine statistische Folge ihres Trainings und ihrer Evaluierung. Während des Vortrainings optimieren Modelle die Kreuzentropie, um die Sprachverteilung anzunähern, was mathematisch impliziert, dass sie einige plausible, aber falsche Ausgaben erzeugen.
Selbst mit fehler-kostenlos Trainingsdaten entstehen Halluzinationen durch inhärente Unsicherheit, begrenzte Daten (z. B. seltene „Singleton“-Fakten) oder Modellbeschränkungen.1 Daher ist es nahezu unmöglich, Halluzinationen vollständig zu beseitigen; unser Ziel sollte es sein, die Benutzer genau zu informieren und zu versuchen, sie zu minimieren.
2. Bias-Risiken generativer KI
Das Potenzial generativer KI, Verzerrungen zu perpetuieren oder sogar zu verstärken, ist ein weiteres großes Problem. Ähnlich wie bei den Genauigkeitsrisiken können Verzerrungen im Trainingsdatensatz dazu führen, dass das Modell auch verzerrte Inhalte erzeugt.
Einige Bias-Risiken generativer KI sind:
- Repräsentationsbias: Wenn Minderheitengruppen oder Standpunkte in den Trainingsdaten unterrepräsentiert sind, kann das Modell Ausgaben erzeugen, die diese Gruppen nicht widerspiegeln oder sie möglicherweise falsch darstellen.
- Verstärkung bestehender Verzerrungen: Selbst wenn eine anfängliche Verzerrung in den Trainingsdaten gering ist, kann die KI sie manchmal verstärken, weil sie nach Mustern und populären Trends optimiert.
Zum Beispiel wies ein Modell mit 280 Milliarden Parametern einen 29 % Anstieg der Toxizität auf im Vergleich zu einem Modell mit 117 Millionen Parametern aus dem Jahr 2018. Mit dem Wachstum von KI-Systemen steigen auch die Bias-Risiken. Die folgende Abbildung veranschaulicht diesen Trend, bei dem größere Modelle toxischere Antworten erzeugen.
Abbildung 1: Stanford KI Index Report2
Wie lassen sich Bias-Risiken mindern?
- Vielfältige Trainingsdaten können helfen, Repräsentationsverzerrungen zu reduzieren.
- Kontinuierliche Überwachung und Bewertung der Modellausgaben kann helfen, Verzerrungen zu erkennen und zu korrigieren.
- Ethische Standards und Aufsicht während der KI-Entwicklung helfen, Bias zu minimieren und fördern eine verantwortungsvolle Nutzung.
3. Gegnerische & Manipulationsrisiken
Gegnerische Eingaben beziehen sich auf absichtlich gestaltete Eingaben, die darauf abzielen, KI-Modelle zu täuschen und falsche oder schädliche Ausgaben zu erzeugen. Im Kontext generativer KI können solche Eingaben das Modell subtil manipulieren, um verzerrte, falsche oder sogar anstößige Inhalte zu generieren, was die bestehenden Risiken in Bezug auf Genauigkeit, Ethik und Sicherheit verstärken kann. Im Folgenden finden Sie Beispiele für solche Bedrohungen:
- Fehlinformationsverbreitung: Angreifer können Prompts entwerfen, die Modellschwächen ausnutzen, um irreführende oder manipulative Narrative auszugeben.
- Erzeugung toxischer Inhalte: Sorgfältig formulierte Anfragen können Sicherheitsmechanismen umgehen und das Modell dazu veranlassen, beleidigende oder unangemessene Inhalte zu produzieren.
- Modellausbeutung: Gegnerische Techniken können verwendet werden, um sensible Trainingsdaten zu extrahieren oder Ausgaben in unbeabsichtigter Weise zu beeinflussen, was Bedenken hinsichtlich Datenschutz und geistigem Eigentum aufwirft.
Wie lässt sich Manipulation eindämmen?
- Modelltraining: Integrieren Sie gegnerische Trainingstechniken, um Modelle mit böswilligen Prompts zu konfrontieren und ihnen sicheres Reagieren beizubringen.
- Prompt-Filterung und -Bereinigung: Implementieren Sie Vorverarbeitungsschichten, um schädliche Eingabemuster zu erkennen und zu blockieren.
- Kontinuierliche Evaluierung: Testen Sie Modelle regelmäßig mit bekannten gegnerischen Eingaben, um ihre Widerstandsfähigkeit zu bewerten und die Abwehrmaßnahmen zu verbessern.
Datenschutz- & Sicherheitsrisiken
4. Datenschutz- & Sicherheitsrisiken generativer KI
Generative KI-Technologie, insbesondere Modelle, die mit riesigen Datenmengen trainiert wurden, birgt besondere Risiken in Bezug auf den Datenschutz sensibler Daten. Hier sind einige der Hauptbedenken:
- Datenleck: Selbst wenn eine KI darauf ausgelegt ist, neue Inhalte zu generieren, besteht die Möglichkeit, dass sie versehentlich Ausschnitte der Trainingsdaten reproduziert. Wenn die Trainingsdaten sensible Informationen enthalten, besteht das Risiko, dass diese offengelegt werden.
- Missbrauch personenbezogener Daten: Wenn generative KI auf personenbezogenen Kundendaten ohne ordnungsgemäße Anonymisierung oder ohne die erforderlichen Genehmigungen trainiert wird, kann dies gegen Datenschutzbestimmungen und ethische Standards verstoßen.
5. Probleme mit der Datenherkunft
Da generative Modelle riesige Mengen an Inhalten produzieren können, kann es schwierig sein, die Herkunft eines bestimmten Datenelements zurückzuverfolgen. Dies kann zu Schwierigkeiten bei der Feststellung von Datenrechten und -herkunft führen.
Wie lassen sich datenbezogene Risiken mindern?
Dennoch ist die Verwendung generativer Modelle zur Erstellung synthetischer Daten eine gute Möglichkeit, sensible Daten zu schützen. Einige Schritte zur Minderung von Datensicherheitsbedrohungen können sein:
- Differenzielle Privatsphäre: Techniken wie differenzielle Privatsphäre können während des Trainingsprozesses eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass die Ausgaben des Modells nicht eng mit einer einzelnen Eingabe verknüpft sind. Dies hilft, einzelne Datenpunkte im Trainingsdatensatz zu schützen.
- Synthetische Trainingsdatensätze: Um die Datensicherheitsrisiken zu mindern, können generative Modelle mit synthetischen Daten trainiert werden, die zuvor von KI-Modellen generiert wurden.
- Datenmaskierung: Vor dem Training von KI-Modellen können Datensätze verarbeitet werden, um personenbezogene Daten zu entfernen oder zu ändern.
- Regelmäßige Audits und Überprüfungen: Die regelmäßige Prüfung von KI-Ausgaben auf potenzielle Datenlecks oder Verstöße kann zur frühzeitigen Erkennung und Behebung beitragen.
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 Eignung von KI-generierten Inhalten für den Urheberrechtsschutz und der Rechtsverletzung. Erfahren Sie welche zwei Hauptbedenken mit den Rechten des geistigen Eigentums (IP) an Inhalten im Kontext generativer KI verbunden sind?
Diese Bedenken hinsichtlich des geistigen Eigentums sind aufgrund der komplexen Natur von KI-generierten Inhalten schwer zu adressieren. Sehen Sie sich zum Beispiel das Next Rembrandt-Gemälde in der folgenden Abbildung an. Es ist schwer von einem echten Rembrandt-Gemälde zu unterscheiden.
Abbildung 2: „The Next Rembrandt“ ist ein computergeneriertes 3D-Gemälde, das auf den echten Gemälden des niederländischen Malers Rembrandt aus dem 17th-Jahrhundert basiert.3
Einige der primären Risiken und Bedenken generativer KI in Bezug auf geistiges Eigentum sind:
6. Originalität und Eigentum
Wenn eine generative KI ein Musikstück, ein Kunstwerk oder einen Text erstellt, wem gehört das Urheberrecht? Ist es der Entwickler der KI, der Benutzer, der sie bedient hat, oder kann man sagen, dass kein Mensch es direkt geschaffen hat und es daher nicht urheberrechtsfähig ist? Dies sind problematische Konzepte, wenn es um KI-Generierung geht.
7. Lizenzierung und Nutzungsrechte
Ebenso stellt sich die Frage, wie von KI generierte Inhalte lizenziert werden sollten. Wenn eine KI Inhalte auf der Grundlage von Trainingsdaten erstellt, die unter bestimmten Bedingungen lizenziert wurden (wie Creative Commons), welche Rechte gelten dann für die neuen Inhalte?
Generative Modelle könnten unbeabsichtigt Ausgaben produzieren, die urheberrechtlich geschützten Werken ähneln. Da sie auf riesigen Datenmengen trainiert werden, könnten sie versehentlich Sequenzen oder Muster nachbilden, die geschützt sind.
Plagiatserkennung: Die zunehmende Verbreitung von KI-generierten Inhalten kann die Plagiatserkennung erschweren. Wenn zwei KI-Modelle, die mit ähnlichen Datensätzen trainiert wurden, ähnliche Ausgaben liefern, wird es komplex, zwischen Originalinhalten und plagiiertem Material zu unterscheiden.
Zum Beispiel hat eine Koalition führender Musikverlage unter der Führung von Universal Music Group und Concord Music Group eine neue Urheberrechtsklage gegen das KI-Unternehmen Anthropic eingereicht und fordert mehr als 3 Milliarden Dollar Schadensersatz.
Die Klage behauptet, dass Anthropic illegal über 20.000 urheberrechtlich geschützte Musikwerke, darunter Liedtexte, Noten und Kompositionen, heruntergeladen und verwendet hat, um seine KI-Modelle zu trainieren, wie z. B. Claude.
Die Klage nennt auch Anthropics CEO Dario Amodei und Mitbegründer Benjamin Mann als Beklagte und folgt auf frühere Rechtsstreitigkeiten, in denen Beweise aus einem anderen Urheberrechtsfall (Bartz v. Anthropic) umfangreiche nicht genehmigte Downloads von urheberrechtlich geschütztem Material aufdeckten.4
Wie lassen sich Risiken des geistigen Eigentums mindern?
- Klare Richtlinien und Richtlinien: Die Festlegung klarer Richtlinien für die Nutzung von KI zur Inhaltserstellung und für IP-bezogene Angelegenheiten kann helfen, sich in dieser komplexen Landschaft zurechtzufinden.
- Kooperative Bemühungen: Industriegremien, Rechtsexperten und Technologen sollten zusammenarbeiten, um IP-Normen im Kontext von 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 überprüfen.
Gesellschaftliche & ethische Risiken
Im Laufe der Jahre gab es einen bedeutenden Diskurs über KI-Ethik. Die ethischen Bedenken generativer KI sind jedoch vergleichsweise neu. Diese Diskussion hat mit der Einführung verschiedener generativer Modelle, insbesondere ChatGPT und DALL-E von OpenAI, an Dynamik gewonnen.
8. Deepfakes
Eines der größten ethischen Bedenken im Zusammenhang mit generativer KI sind Deepfakes. Generative Modelle können jetzt fotorealistische Bilder, Videos und sogar Töne von Personen generieren. Solche KI-generierten Inhalte können schwer oder gar nicht von realen Medien zu unterscheiden sein, was schwerwiegende ethische Implikationen mit sich bringt. Diese Generierungen können Fehlinformationen verbreiten, die öffentliche Meinung manipulieren oder sogar Einzelpersonen belästigen oder diffamieren.
Eine Studie von UNICEF, INTERPOL und des globalen ECPAT-Netzwerks zeigt beispielsweise, dass mindestens 1,2 Millionen Kinder in 11 Ländern angaben, dass ihre Bilder im letzten Jahr in explizite KI-generierte Deepfakes manipuliert wurden, wobei die Raten in einigen Ländern etwa einem von 25 Kindern entsprechen.
UNICEF betonte die Besorgnis über die Auswirkungen auf Kinder und forderte erweiterte rechtliche Definitionen und stärkere Schutzmaßnahmen von Regierungen, KI-Entwicklern und digitalen Plattformen, um einen solchen Missbrauch von KI-Technologie zu verhindern und einzudämmen.5
Erosion menschlicher Kreativität
Übermäßiges Vertrauen auf KI für kreative Aufgaben könnte potenziell den Wert menschlicher Kreativität und Originalität 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 auf routinemäßige, strukturierte Aufgaben aufgebaut sind, wie Büroarbeit, juristische Dienstleistungen, Finanzen und Datenverarbeitung, sind der KI-gesteuerten Automatisierung am stärksten ausgesetzt.
Einstiegspositionen, insbesondere für junge Arbeitnehmer, sind besonders gefährdet, da vorhersehbare, regelbasierte Aufgaben leichter zu automatisieren sind. Im Gegensatz dazu sind Sektoren wie das Gesundheits- und Bildungswesen aufgrund der Komplexität der menschlichen Interaktion weniger exponiert. Lesen Sie KI-Arbeitsplatzverlust, um zu erfahren, welche Branchen am stärksten gefährdet sind und welche Vorhersagen von KI-Experten getroffen werden.
Zum Beispiel erklärten Experten und Analysten des Weltwirtschaftsforums, dass sich die künstliche Intelligenz „wie ein Tsunami“ auf den Arbeitsmarkt auswirkt, und wiesen darauf hin, dass viele Länder und Unternehmen auf das Tempo der Veränderungen nicht vorbereitet sind.
Obwohl KI zu einem Wirtschaftswachstum von bis zu 0,8 % beitragen könnte, wurde sie als Faktor für etwa 55.000 Entlassungen in den USA im Jahr 2025 genannt, wobei Unternehmen wie Amazon und Salesforce Personalreduzierungen teilweise auf Automatisierung zurückführten.6
10. Umweltbedenken
Das Training großer generativer Modelle erfordert erhebliche Rechenressourcen, was einen beträchtlichen CO2-Fußabdruck haben kann. Dies wirft ethische Fragen hinsichtlich der Umweltauswirkungen der Entwicklung und Nutzung solcher Modelle auf.
Wie lassen sich gesellschaftliche Risiken mindern?
- Einbeziehung von Stakeholdern: Tauschen Sie sich mit verschiedenen Interessengruppen aus, darunter Ethiker, Gemeindevertreter und Benutzer, um potenzielle ethische Fallstricke zu verstehen und Lösungen zu suchen.
- Transparenzinitiativen: Es sollten Anstrengungen unternommen werden, um KI-Prozesse und -Absichten für Benutzer und Stakeholder transparent zu machen. Dazu gehört das Wasserzeichen oder die Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten.
- Ethische Richtlinien: Organisationen können ethische Richtlinien entwickeln und einhalten, die speziell auf die Herausforderungen der generativen KI eingehen.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenTools zur Bewältigung generativer KI-Risiken
Um Risiken bei Initiativen für generative KI zu reduzieren, können Unternehmen Maßnahmen wie KI-Governance-Frameworks, LLM-Sicherheit und Agentic-KI-Sicherheitstools ergreifen:
KI-Governance-Tools setzen Standards durch, überwachen Ausgaben und bieten Frameworks für Audits und Benutzerschulungen. Sie können KI-generierte Inhalte verfolgen und verifizieren und so die KI-Konformität mit Lizenz- und Urheberrechtsgesetzen sicherstellen.
Beispielsweise hat Airia eine KI-Governance-Funktion eingeführt, die ihre bestehenden KI-Sicherheits- und Agent-Orchestrierungs-Tools ergänzt und eine durchgängige Aufsicht, Kontrolle und Compliance für die KI-Systeme von Unternehmen bietet.
Diese Einführung reagiert auf die wachsenden Herausforderungen von Unternehmen in Bezug auf Rechenschaftspflicht und regulatorische Anforderungen (z. B. EU-KI-Gesetz, NIST und ISO-Standards), indem sie dazu beiträgt, dass KI während ihres gesamten Lebenszyklus verantwortungsvoll, transparent und im Einklang mit Richtlinien handelt.
Die Governance-Suite umfasst ein Governance-Dashboard, eine zentrale Agenten- und Modellregistrierung, ein Modell-Repository mit Versionierung und Audit-Trails, Compliance-Automatisierung und Tools zur Risikobewertung. Unterstützt durch die Expertise des Unternehmens in Governance, Risiko und Compliance (GRC) 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 der differenziellen Privatsphäre, überwachen Datenlecks und sichern die Datenverarbeitung. Diese Tools bieten auch Frameworks für regelmäßige Audits, um Sicherheitsprobleme umgehend zu erkennen und zu beheben.
Agentic AI Security konzentriert sich auf die Minderung der Risiken, die von autonomen KI-Agenten ausgehen, die planen, Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen können.
Da diese Tools mehrstufige Aufgaben ausführen und mit begrenzter menschlicher Aufsicht arbeiten können, steigen die Risiken unbefugter Aktionen, Rechteausweitung, Datenlecks und Systemmissbrauch.
Um diesen Bedrohungen zu begegnen, implementieren Unternehmen Kontrollen wie striktes Identitäts- und Zugriffsmanagement, Human-in-the-Loop-Genehmigungen, kontinuierliche Überwachung und Prüfung, Bedrohungsmodellierung und Fail-Safe-Mechanismen, um sicherzustellen, dass Agenten innerhalb definierter Grenzen handeln.
Zum Beispiel kündigte die Infocomm Media Development Authority (IMDA) aus Singapur auf dem Weltwirtschaftsforum das weltweit erste Model KI Governance Framework für Agentic AI an, das Organisationen bei der verantwortungsvollen Bereitstellung autonomer KI-Agenten leiten soll, die im Namen von Benutzern planen, argumentieren und handeln können.
Das Framework skizziert technische und nicht-technische Maßnahmen zur Bewertung und Begrenzung von Risiken, zur Sicherstellung einer sinnvollen menschlichen Rechenschaftspflicht, zur Implementierung von Kontrollen während des gesamten Agenten-Lebenszyklus und zur Verbesserung der Verantwortung und Transparenz der Endbenutzer.8
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Referenzlinks
Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission.
Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.
Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.
Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab und hat einen MBA von der Columbia Business School.
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