10 Risiken generativer KI und wie man sie mindern kann
Da immer mehr Branchen generative KI für Innovation und Automatisierung priorisieren, wächst ihr Potenzial. Allerdings bestehen weiterhin Risiken wie Genauigkeits- und ethische Bedenken. Die Bewältigung dieser Herausforderungen ist entscheidend, damit KI der Menschheit zugutekommt.
Erfahren Sie mehr über die zehn größten Risiken generativer KI und Maßnahmen zu deren Minderung:
Modellzuverlässigkeit und Risiken der Ausgabeintegrität
1. Genauigkeitsrisiken generativer KI
Generative KI- Tools wie ChatGPT nutzen große Sprachmodelle, die mit riesigen Datensätzen trainiert werden. Um eine Frage zu beantworten oder eine Antwort auf eine bestimmte Eingabeaufforderung zu generieren, interpretieren diese Modelle die Aufforderung und regen basierend auf ihren Trainingsdaten eine Antwort an. Obwohl ihre Trainingsdatensätze Milliarden von Parametern umfassen, sind sie begrenzt, und die generativen Modelle können gelegentlich unpassende Antworten generieren.
Generative KI-Modelle bergen viele potenzielle Genauigkeitsrisiken:
- Generalisierung vor Spezifität: Da generative Modelle darauf ausgelegt sind, über die Daten, mit denen sie trainiert wurden, zu generalisieren, liefern sie möglicherweise nicht immer genaue Informationen für spezifische, differenzierte oder für den Stichprobenbereich unübliche Anfragen.
- Mangelnde Verifizierung : Generative Modelle können Informationen erzeugen, die plausibel klingen, aber ungenau oder falsch sind. Ohne externe Überprüfung oder Faktencheck könnten Nutzer irregeführt werden.
- Keine Quelle der Wahrheit : Generative KI besitzt keine inhärente „Quelle der Wahrheit“. Sie „weiß“ Dinge nicht wie der Mensch, mit Kontext, Ethik oder Urteilsvermögen. Sie generiert Ergebnisse auf Basis von Datenmustern, nicht auf Grundlage eines grundlegenden Verständnisses.
Wie lassen sich Halluzinationen und Genauigkeitsrisiken minimieren?
Die Minimierung 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 hochwertigen, vielfältigen und repräsentativen Daten trainiert wird. Dadurch erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass die KI bei einer breiten Palette von Anfragen genaue Ergebnisse liefert.
- Regelmäßige Modellaktualisierungen : Das KI-Modell wird kontinuierlich mit neuen Daten aktualisiert, um seine Genauigkeit zu verbessern und sich an veränderte Informationslandschaften anzupassen.
- Externe Verifizierung : Die Ergebnisse generativer KI sollten stets mit anderen vertrauenswürdigen Quellen abgeglichen werden, insbesondere bei kritischen Anwendungen. Faktenprüfung und domänenspezifische Validierung sind unerlässlich.
- Benutzerschulung : Schulen Sie die Benutzer hinsichtlich der Stärken und Grenzen der KI. Benutzer sollten verstehen, wann sie sich auf die Ergebnisse der KI verlassen können und wann sie zusätzliche Überprüfungen einholen sollten.
Einschränkungen
Einer kürzlich erschienenen Studie zufolge sind Halluzinationen in Sprachmodellen eine statistische Folge ihres Trainings und ihrer Evaluierung. Während des Vortrainings optimieren die Modelle die Kreuzentropie, um die Sprachverteilung anzunähern, was mathematisch bedeutet, dass sie einige plausible, aber falsche Ausgaben generieren werden.
Selbst bei fehlerfreien 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 Nutzer genau zu informieren und zu versuchen, sie zu minimieren .
2. Verzerrungsrisiken generativer KI
Ein weiteres wichtiges Problem ist das Potenzial generativer KI, Vorurteile zu verfestigen oder gar zu verstärken. Ähnlich wie bei Genauigkeitsrisiken können die in einem bestimmten Datensatz enthaltenen Vorurteile dazu führen, dass das Modell ebenfalls voreingenommene Inhalte generiert, da generative Modelle mit diesem Datensatz trainiert werden.
Zu den Verzerrungsrisiken generativer KI gehören:
- Repräsentationsverzerrung : Wenn Minderheitengruppen oder -ansichten in den Trainingsdaten unterrepräsentiert sind, kann es sein, dass das Modell keine Ergebnisse liefert, die diese Gruppen widerspiegeln, oder dass es sie falsch darstellt.
- Verstärkung bestehender Verzerrungen : Selbst wenn eine anfängliche Verzerrung in den Trainingsdaten geringfügig ist, kann die KI diese manchmal verstärken, da sie auf Muster und populäre Trends optimiert.
Ein Modell mit 280 Milliarden Parametern zeigte beispielsweise einen Anstieg der Toxizität um 29 % im Vergleich zu einem Modell mit 117 Millionen Parametern aus dem Jahr 2018. Mit dem Wachstum von KI-Systemen steigt auch das Risiko von Verzerrungen. Die folgende Abbildung veranschaulicht diesen Trend: Größere Modelle erzeugen toxischere Reaktionen.
Abbildung 1: Stanford AI Index Report 2
Wie lassen sich Verzerrungsrisiken minimieren?
- Diverse Trainingsdaten können dazu beitragen, Repräsentationsverzerrungen zu reduzieren.
- Die kontinuierliche Überwachung und Auswertung der Modellergebnisse kann dazu beitragen, Verzerrungen zu erkennen und zu korrigieren.
- Die Festlegung ethischer Standards und die Überwachung während der KI-Entwicklung tragen dazu bei, Verzerrungen zu minimieren und einen verantwortungsvollen Umgang zu fördern.
3. Risiken durch Konfrontation und Manipulation
Adversarial Inputs sind absichtlich erstellte Eingaben, die KI-Modelle täuschen und zu falschen oder schädlichen Ergebnissen verleiten sollen. Im Kontext generativer KI können solche Eingaben das Modell subtil manipulieren, um verzerrte, falsche oder sogar anstößige Inhalte zu generieren. Dies kann die bestehenden Risiken in Bezug auf Genauigkeit, Ethik und Sicherheit verstärken. Im Folgenden finden Sie Beispiele für solche Bedrohungen:
- Verbreitung von Fehlinformationen : Angreifer können Aufforderungen entwerfen, die Schwächen des Modells ausnutzen, um irreführende oder manipulative Narrative auszugeben.
- Erzeugung toxischer Inhalte : Sorgfältig formulierte Suchanfragen können Sicherheitsmechanismen umgehen und das Modell dazu veranlassen, anstößige oder unangemessene Inhalte zu erzeugen.
- Ausnutzung von Modellen : Adversarial Techniques können eingesetzt werden, um sensible Trainingsdaten zu extrahieren oder Ausgaben auf unbeabsichtigte Weise zu beeinflussen, was Bedenken hinsichtlich Datenschutz und geistigem Eigentum aufwirft.
Wie lässt sich Manipulation verhindern?
- Modelltraining : Integrieren Sie adversarial training techniques, um Modelle bösartigen Eingabeaufforderungen auszusetzen und ihnen beizubringen, sicher zu reagieren.
- Schnelle Filterung und Bereinigung : Implementieren Sie Vorverarbeitungsschichten, um schädliche Eingabemuster zu erkennen und zu blockieren.
- Kontinuierliche Evaluierung : Testen Sie regelmäßig Modelle mit bekannten feindlichen Eingaben, um ihre Widerstandsfähigkeit zu beurteilen und die Abwehrmechanismen zu verbessern.
Datenschutz- und Sicherheitsrisiken
4. Datenschutz- und Sicherheitsrisiken generativer KI
Generative KI-Technologien, insbesondere Modelle, die mit riesigen Datenmengen trainiert werden, bergen deutliche Risiken für den Schutz sensibler Daten. Hier einige der wichtigsten Bedenken:
- Datenleck : Selbst wenn eine KI darauf ausgelegt ist, neue Inhalte zu generieren, besteht die Möglichkeit, dass sie unbeabsichtigt Teile der Trainingsdaten reproduziert. Enthielten die Trainingsdaten sensible Informationen, besteht das Risiko ihrer Offenlegung.
- Missbrauch personenbezogener Daten : Wenn generative KI mit personenbezogenen Kundendaten trainiert wird, ohne diese ordnungsgemäß zu anonymisieren oder ohne die erforderlichen Genehmigungen einzuholen, kann dies gegen Datenschutzbestimmungen und ethische Standards verstoßen.
5. Probleme mit der Datenherkunft
Da generative Modelle riesige Mengen an Inhalten erzeugen können, kann es schwierig sein, den Ursprung einzelner Daten nachzuverfolgen. Dies kann zu Problemen bei der Feststellung von Datenrechten und -herkunft führen.
Wie lassen sich datenbezogene Risiken minimieren?
Die Verwendung generativer Modelle zur Erzeugung synthetischer Daten ist dennoch eine gute Methode, um sensible Daten zu schützen. Folgende Maßnahmen können zur Minderung von Datensicherheitsbedrohungen beitragen:
- Differential Privacy : Techniken wie Differential Privacy können während des Trainingsprozesses eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass die Ausgaben des Modells nicht eng mit einzelnen Eingaben verknüpft sind. Dies trägt zum Schutz einzelner Datenpunkte im Trainingsdatensatz bei.
- Synthetische Trainingsdatensätze: Um die Risiken für die Datensicherheit zu minimieren, können generative Modelle mit synthetischen Daten trainiert werden, die zuvor von KI-Modellen erzeugt wurden.
- Datenmaskierung : Vor dem Training von KI-Modellen können Datensätze so verarbeitet werden, dass personenbezogene Daten entfernt oder verändert werden.
- Regelmäßige Prüfungen und Kontrollen : Die regelmäßige Überprüfung der KI-Ergebnisse auf potenzielle Datenlecks oder Verstöße kann zur Früherkennung und Behebung beitragen.
Intelgeistige Eigentumsrisiken
Generative KI stellt traditionelle Normen und Vorschriften zum geistigen Eigentum vor diverse Herausforderungen. Es bestehen auch Bedenken hinsichtlich der Urheberrechtsschutzfähigkeit und der Frage, ob KI-generierte Inhalte urheberrechtlich geschützt werden können. Erfahren Sie , welche zwei zentralen Bedenken im Zusammenhang mit den Rechten an geistigem Eigentum von Inhalten im Kontext generativer KI bestehen.
Diese Bedenken hinsichtlich des geistigen Eigentums sind aufgrund der Komplexität KI-generierter Inhalte schwer auszuräumen. Betrachten Sie beispielsweise das „Next Rembrandt“-Gemälde in der Abbildung unten. Es ist kaum von einem Originalgemälde Rembrandts zu unterscheiden.
Abbildung 2: Neuer Rembrandt 3
Zu den wichtigsten Risiken und Bedenken im Zusammenhang mit generativer KI in Bezug auf geistiges Eigentum gehören:
6. Originalität und Eigentum
Wenn eine generative KI ein Musikstück, ein Kunstwerk oder einen Text erstellt, wem gehören dann die Urheberrechte? Dem Entwickler der KI, dem Nutzer, der sie bedient hat, oder kann man argumentieren, dass kein Mensch das Werk direkt geschaffen hat und es daher nicht urheberrechtlich geschützt ist? Dies sind problematische Fragen im Zusammenhang mit KI-generierter Kunst.
7. Lizenz- und Nutzungsrechte
Wie sollten KI-generierte Inhalte lizenziert werden? Wenn eine KI Inhalte auf Basis von Trainingsdaten erstellt, die unter bestimmten Bedingungen (wie Creative Commons) lizenziert wurden, welche Rechte gelten dann für die neuen Inhalte?
Generative Modelle könnten unbeabsichtigt Ergebnisse erzeugen, die urheberrechtlich geschützten Werken ähneln. Da sie mit riesigen Datenmengen trainiert werden, könnten sie versehentlich Sequenzen oder Muster nachbilden, die geschützt sind.
Plagiatserkennung : Die zunehmende Verbreitung KI-generierter Inhalte kann die Erkennung von Plagiaten erschweren. Wenn zwei KI-Modelle, die mit ähnlichen Datensätzen trainiert wurden, ähnliche Ergebnisse liefern, wird die Unterscheidung zwischen Originalinhalten und Plagiaten komplex.
Beispielsweise hat eine Koalition großer Musikverlage unter Führung der Universal Music Group und der Concord Music Group eine neue Urheberrechtsklage gegen das KI-Unternehmen Anthropic eingereicht und fordert Schadensersatz in Höhe von mehr als 3 Milliarden Dollar.
In der Beschwerde wird behauptet, dass Anthropic illegal über 20.000 urheberrechtlich geschützte Musikwerke, darunter Liedtexte, Noten und Kompositionen, heruntergeladen und verwendet hat, um seine KI-Modelle, wie zum Beispiel Claude, zu trainieren.
In der Klage werden auch der CEO von Anthropic, Dario Amodei, und der Mitbegründer Benjamin Mann als Beklagte genannt. Die Klage folgt einem früheren Rechtsstreit, in dem Beweise aus einem anderen Urheberrechtsfall (Bartz gegen Anthropic) umfangreiche unautorisierte Downloads von urheberrechtlich geschütztem Material aufdeckten. 4
Wie lassen sich Risiken im Bereich des geistigen Eigentums minimieren?
- Klare Richtlinien und Strategien : Die Festlegung klarer Richtlinien für den Einsatz von KI zur Erstellung von Inhalten und in Fragen des geistigen Eigentums kann helfen, sich in diesem komplexen Umfeld zurechtzufinden.
- Gemeinsame Anstrengungen : Branchenverbände, Rechtsexperten und Technologen sollten zusammenarbeiten, um die Normen des geistigen Eigentums im Kontext der KI neu zu definieren.
- Technologische Lösungen : Mithilfe von Blockchain und anderen Technologien können die Herkunft und Authentizität von KI-generierten Inhalten nachverfolgt und überprüft werden.
Gesellschaftliche und ethische Risiken
Über die Jahre hinweg gab es einen bedeutenden Diskurs über KI-Ethik . Ethische Bedenken im Zusammenhang mit generativer KI sind jedoch vergleichsweise neu. Diese Diskussion hat mit der Einführung verschiedener generativer Modelle, insbesondere ChatGPT und DALL-E aus OpenAI, an Dynamik gewonnen.
8. Deepfakes
Eine der größten ethischen Bedenken im Zusammenhang mit generativer KI sind Deepfakes. Generative Modelle können mittlerweile fotorealistische Bilder , Videos und sogar Töne von Personen erzeugen. Solche KI-generierten Inhalte sind oft schwer oder gar nicht von realen Medien zu unterscheiden, was schwerwiegende ethische Implikationen mit sich bringt. Diese Generationen können Fehlinformationen verbreiten, die öffentliche Meinung manipulieren oder sogar Einzelpersonen belästigen oder diffamieren.
Eine Studie von UNICEF, INTERPOL und dem globalen Netzwerk ECPAT zeigt beispielsweise, dass mindestens 1,2 Millionen Kinder in 11 Ländern angaben, dass ihre Bilder im vergangenen Jahr zu expliziten, KI-generierten Deepfakes manipuliert wurden; in einigen Ländern entspricht dies etwa einem von 25 Kindern.
UNICEF hob die Besorgnis über die Auswirkungen auf Kinder hervor und forderte erweiterte rechtliche Definitionen und stärkere Schutzmaßnahmen seitens der Regierungen, KI-Entwickler und digitalen Plattformen, um einen solchen Missbrauch der KI-Technologie zu verhindern und abzumildern. 5
Erosion der menschlichen Kreativität
Eine übermäßige Abhängigkeit von KI bei kreativen Aufgaben könnte 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 routinemäßigen, strukturierten Aufgaben basieren, wie z. B. Büroarbeit, Rechtsdienstleistungen, Finanzwesen und Datenverarbeitung, sind am stärksten von KI-gesteuerter Automatisierung betroffen.
Einstiegspositionen, insbesondere für junge Arbeitnehmer, sind besonders gefährdet, da vorhersehbare, regelbasierte Aufgaben leichter zu automatisieren sind. Branchen wie das Gesundheitswesen und das Bildungswesen sind hingegen aufgrund der komplexen menschlichen Interaktion weniger stark betroffen. Lesen Sie den Artikel „KI-bedingte Arbeitsplatzverluste“ , um zu erfahren, welche Branchen am stärksten gefährdet sind und welche Prognosen KI-Experten abgeben.
Experten und Analysten des Weltwirtschaftsforums stellten beispielsweise fest, dass künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt „wie ein Tsunami“ beeinflusst, und merkten an, dass viele Länder und Unternehmen auf das Tempo des Wandels nicht vorbereitet seien.
Obwohl KI zu einem Wirtschaftswachstum von bis zu 0,8 % beitragen könnte, wurde sie als ein Faktor für etwa 55.000 Entlassungen in den USA im Jahr 2025 genannt, wobei Unternehmen wie Amazon und Salesforce den Personalabbau teilweise auf die Automatisierung zurückführten. 6
10. Umweltbelange
Das Training großer generativer Modelle erfordert erhebliche Rechenressourcen, was einen beträchtlichen CO₂-Fußabdruck verursachen kann. Dies wirft ethische Fragen hinsichtlich der Umweltauswirkungen der Entwicklung und Nutzung solcher Modelle auf.
Wie lassen sich gesellschaftliche Risiken mindern?
- Einbindung von Interessengruppen : Arbeiten Sie mit verschiedenen Interessengruppen zusammen, darunter Ethiker, Vertreter der Gemeinschaft und Nutzer, um potenzielle ethische Fallstricke zu verstehen und Lösungen zu finden.
- Transparenzinitiativen : Es sollten Anstrengungen unternommen werden, um KI-Prozesse und -Absichten für Nutzer und Interessengruppen transparent zu machen. Dies umfasst das Anbringen von Wasserzeichen oder Kennzeichnungen an KI-generierte Inhalte.
- Ethische Leitlinien : Organisationen können ethische Leitlinien entwickeln und einhalten, die speziell auf die Herausforderungen der generativen KI eingehen.
Werkzeuge zur Bewältigung der Risiken generativer KI
Um die Risiken bei Initiativen zur generativen KI zu reduzieren, können Organisationen Maßnahmen wie KI-Governance-Frameworks, LLM-Sicherheit und agentenbasierte KI-Sicherheitstools ergreifen:
Tools zur KI-Governance setzen Standards durch, überwachen Ergebnisse und bieten Rahmenbedingungen für Audits und Anwenderschulungen. Sie können KI-generierte Inhalte verfolgen und verifizieren und so die Einhaltung von Lizenz- und Urheberrechtsgesetzen gewährleisten.
Airia hat beispielsweise eine AI Governance-Funktion eingeführt , die die bestehenden Tools für KI-Sicherheit und Agenten-Orchestrierung ergänzt und eine durchgängige Überwachung, Kontrolle und Compliance für die KI-Systeme von Organisationen ermöglicht .
Mit dieser Produkteinführung werden die wachsenden Herausforderungen für Unternehmen im Hinblick auf Rechenschaftspflicht und regulatorische Anforderungen (z. B. EU AI Act, NIST und ISO-Normen) bewältigt, indem sichergestellt wird, dass sich KI während ihres gesamten Lebenszyklus verantwortungsbewusst, transparent und im Einklang mit den Richtlinien verhält.
Die Governance-Suite umfasst ein Governance-Dashboard, ein zentrales Agenten- und Modellregister, ein Modell-Repository mit Versionsverwaltung und Audit-Trails, Compliance-Automatisierung sowie Risikobewertungstools. Unterstützt durch die Expertise des Unternehmens in den Bereichen Governance, Risikomanagement und Compliance (GRC) ermöglicht die Lösung Unternehmen, Risiken zu managen und Compliance nachzuweisen, während sie gleichzeitig die KI-Einführung beschleunigt. 7
Die Sicherheitstools von LLM dienen als weitere Möglichkeit, Verzerrungen in Echtzeit zu erkennen und zu korrigieren, die Einhaltung ethischer Richtlinien zu gewährleisten und faire Inhalte zu sichern. Sie implementieren Verfahren der differenziellen Privatsphäre, überwachen Datenlecks und sichern die Datenverarbeitung. Diese Tools bieten zudem Rahmenbedingungen für regelmäßige Audits, um Sicherheitsprobleme umgehend zu erkennen und zu beheben.
Agentenbasierte KI- Sicherheit konzentriert sich auf die Minderung der Risiken, die von autonomen KI-Agenten ausgehen, die planen, Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen können.
Da diese Tools mehrstufige Aufgaben ausführen und mit begrenzter menschlicher Aufsicht arbeiten können, erhöhen sich die Risiken von unautorisierten Aktionen, Rechteausweitung, Datenlecks und Systemmissbrauch.
Um diesen Bedrohungen zu begegnen, setzen Organisationen Kontrollmechanismen wie strenges Identitäts- und Zugriffsmanagement, Genehmigungsverfahren mit menschlicher Beteiligung, kontinuierliche Überwachung und Prüfung, Bedrohungsmodellierung und Ausfallsicherungsmechanismen ein, um sicherzustellen, dass die Akteure innerhalb definierter Grenzen agieren.
So kündigte beispielsweise die Infocomm Media Development Authority (IMDA) Singapurs auf dem Weltwirtschaftsforum einen weltweit ersten Modell-KI-Governance-Rahmen für agentenbasierte KI an, der Organisationen bei der verantwortungsvollen Bereitstellung autonomer KI-Agenten unterstützen soll, die im Namen der Benutzer planen, argumentieren und handeln können.
Der Rahmen beschreibt technische und nicht-technische Maßnahmen zur Bewertung und Begrenzung von Risiken, zur Sicherstellung einer sinnvollen menschlichen Verantwortlichkeit, zur Implementierung von Kontrollen während des gesamten Lebenszyklus des Agenten sowie zur Verbesserung der Verantwortung und Transparenz der Endnutzer. 8
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