Navigieren durch KI-Audits: Bias, Leistung und Ethik adressieren
Die Herausforderung, KI-Modelle auf Bias, Leistung und ethische Konformität zu prüfen, ist für Organisationen von drängender Bedeutung. Auf der kürzlich stattgefundenen VB AI Impact Tour in New York City, präsentiert von UiPath, diskutierten Branchenführer effektive Methoden, bewährte Praktiken und reale Anwendungsfälle. Zu den bemerkenswerten Rednern gehörten Michael Raj, VP für KI und Daten-Netzwerkaktivierung bei Verizon Communications; Rebecca Qian, Mitgründerin und CTO von Patronus AI; und Matt Turck, Geschäftsführer bei FirstMark. Zum Abschluss der Veranstaltung führte VB-CEO Matt Marshall einen Dialog mit Justin Greenberger, SVP für Kundenerfolg bei UiPath, über die Erfolgsfaktoren eines KI-Audits und den Beginn des Prozesses.
Greenberger betonte die Notwendigkeit eines proaktiven Risikomanagements: „Die Risiko-Landschaft wurde früher jährlich bewertet. Heute sollte sie nahezu monatlich neu bewertet werden. Verstehen Sie Ihre Risiken und die vorhandenen Kontrollmechanismen? Das Institute of Internal Auditors (IIA) hat sein KI-Rahmenwerk aktualisiert, aber es deckt hauptsächlich grundlegende Aspekte ab. Wichtige Fragen sind: Welche KPIs überwachen Sie? Gibt es Transparenz in Ihren Datenquellen? Existieren Protokolle für Verantwortlichkeit? Der Evaluationszyklus muss häufiger werden.“
Er wies auf die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) als Beispiel für regulatorische Übergriffe hin, die letztlich eine solide Grundlage für Datensicherheit in Unternehmen geschaffen hat. Interessanterweise passen sich die globalen Märkte aufgrund des Anstiegs der generativen KI in ähnlichem Tempo an, was zu einem gleichmäßigen Wettbewerbsumfeld führt, während Organisationen ihre Risikotoleranz hinsichtlich dieser Technologie bewerten.
Herausforderungen bei Pilotprojekten überwinden und Mitarbeiter einbinden
Während die unternehmensweite Einführung von KI noch in der Entwicklung ist, führen viele Unternehmen erste Pilotprojekte durch, um ihre Möglichkeiten zu erkunden. Persistente Herausforderungen sind die Identifizierung von Fachexperten mit notwendigem kontextuellem Wissen und kritischem Denkvermögen zur effektiven Definition von Anwendungsfällen. Zudem ist das Verständnis und die Einbindung der Mitarbeiter entscheidend. Greenberger stellte fest, dass das klare Verständnis darüber, was Mitarbeiter über KI-Technologien, insbesondere in Bezug auf ethische Nutzung und die Risiken von Deep Fakes, lernen sollten, noch in der Entwicklung ist.
Organisationen integrieren generative KI hauptsächlich in bestehende Arbeitsabläufe, anstatt Prozesse vollständig zu überarbeiten. Folglich müssen Audits weiterentwickelt werden, um zu überwachen, wie private Daten in verschiedenen Anwendungen, einschließlich sensibler medizinischer Fälle, genutzt werden.
Evolvierende Rollen im Zeitalter der KI
Mit dem Fortschritt der KI-Technologie bleibt die Rolle des Menschen im Prüfungsprozess entscheidend. Greenberger erläuterte, dass während Nutzer Abfragen initiieren, KI-Systeme Informationen verarbeiten und notwendige Daten für Entscheidungsfindungen bereitstellen. Beispielsweise könnte ein Mitarbeiter eines Logistikunternehmens KI-generierte Angebote in Kundeninteraktionen nutzen. Allerdings könnten traditionelle menschliche Rollen automatisierungsbedingten Herausforderungen gegenüberstehen.
„Derzeit tragen Menschen die Verantwortung für Entscheidungsfindungen“, erklärte Greenberger. „Im Laufe der Zeit, während wir uns an Audit-Kontrollen und routinemäßige Stichproben gewöhnen, wird sich dies wahrscheinlich ändern. Letztendlich müssen Menschen sich möglicherweise auf kreative und emotionale Aspekte ihrer Rollen konzentrieren, da die Entscheidungsbefugnis von ihnen abweichen könnte. Diese Evolution ist unvermeidlich, während sich die Technologie weiterentwickelt.“
Zusammenfassend müssen Organisationen die kontinuierliche Bewertung von KI-Systemen priorisieren, um Risiken zu minimieren und ethische Praktiken sicherzustellen, während sie sich in einer sich ständig verändernden technologischen Landschaft bewegen.
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