Management von KI-Risiken: Klare Schwellenwerte festlegen

Fortschrittliche Künstliche Intelligenz (KI) Systeme können erhebliche Risiken für die öffentliche Sicherheit und Ordnung darstellen. Das wirft die wichtige Frage auf: Wie viel Risiko ist akzeptabel? Ein Ansatz ist, Grenzen für die Fähigkeiten festzulegen, die bestimmen, wann ein KI-System zu viel Risiko darstellt. Eine alternative Methode besteht darin, Risikogrenzen zu definieren, die direkt angeben, welches Risikoniveau als zu hoch angesehen wird.

#Was sind Risikogrenzen?

Risikogrenzen skizzieren, wie viel Risiko zu viel ist. Zum Beispiel könnten diese Grenzen festlegen, dass die Chance, dass Cyberkriminelle KI für wirtschaftlichen Schaden nutzen, nicht über ein bestimmtes Niveau steigen darf. Diese Grenzen gelten als prinzipientreuer als die Fähigkeit Grenzen, können aber schwieriger zuverlässig zu bewerten sein.

#Empfehlungen für Unternehmen

Unternehmen sollten mehrere Schritte im Risikomanagement unternehmen:

1. Risikogrenzen festlegen, die eine klare Leitlinie für die Entscheidungsfindung bieten.
2. Diese Grenzen nutzen, um Fähigkeit Grenzen festzulegen.
3. Vor allem auf Fähigkeit Grenzen für endgültige Entscheidungen setzen.

Regulierungsbehörden sollten sich damit auch befassen, weil sie am besten positioniert sind, diese Risikogrenzen zu definieren. Wenn Schätzungen zu KI-Risiken besser werden, sollten diese Grenzen eine zentralere Rolle in der Entscheidungsfindung spielen.

#Bedeutung der Risikogrenzen

Risikogrenzen können wichtige Entscheidungen in der Entwicklung und Nutzung von KI beeinflussen. Diese Systeme könnten zu erhöhten Risiken wie Cyberangriffen, Erwerb biologischer Waffen oder dem Verlust der Kontrolle über KI-Systeme führen. Eine kleine Anzahl von entscheidenden Entscheidungen, die von Unternehmen getroffen werden, die an fortschrittlicher KI arbeiten, kann zu erheblichen Risiken führen. Zum Beispiel kann die Entscheidung, einen grossen Trainingslauf zu starten oder ein Modell freizugeben, unterschiedliche Risiken mit sich bringen.

Aktuell scheinen viele Unternehmen keine klaren Grenzen für die Risiken zu haben, die sie bereit sind zu akzeptieren. Stattdessen definieren sie oft Grenzen basierend auf den Fähigkeiten der KI und nicht auf den potenziellen Risiken. Dieses Dokument bezieht sich auf Erkenntnisse aus anderen Branchen, um zu erklären, wie Risikogrenzen bei Entscheidungen in der KI nützlich sein können.

#Verschiedene Arten von Grenzen

Es gibt verschiedene Arten von Grenzen, die Unternehmen in Betracht ziehen könnten:

#Rechengrenzen

Rechengrenzen basieren auf den rechnerischen Ressourcen, die zur Schulung eines Modells verwendet werden. Während diese Grenzen leicht zu messen sind, geben sie keinen zuverlässigen Hinweis auf das Risiko. Sie dienen als erster Filter, um Modelle zu identifizieren, die näher untersucht und überwacht werden müssen.

#Fähigkeit Grenzen

Fähigkeit Grenzen sind relevanter für das Risiko, weil sie auf das basieren, was die KI tun kann. Diese Grenzen sind leichter zu bewerten als pure Risikoschätzungen. Unternehmen könnten Fähigkeit Grenzen nutzen, um zu entscheiden, wann zusätzliche Sicherheitsmassnahmen getroffen werden sollten, bevor sie mit risikobehafteten Operationen fortfahren.

#Risikogrenzen

Risikogrenzen versuchen, das potenzielle Risikoniveau direkt zu messen. Diese Schätzungen können jedoch unzuverlässig sein. Theoretisch sollten Risikogrenzen der beste Leitfaden dafür sein, wann Sicherheitsmassnahmen notwendig sind, aber sie sind bisher noch nicht zuverlässig genug, um die einzige Grundlage für Entscheidungen zu sein.

#Verwendung von Risikogrenzen

Es gibt zwei Hauptwege, wie Risikogrenzen im Kontext von KI angewendet werden können:

1. Direkte Nutzung: Unternehmen können Risikogrenzen nutzen, um zu entscheiden, ob sie risikobehaftete Entscheidungen treffen sollen. In anderen Branchen vergleichen Unternehmen oft ihre Risikoschätzungen mit Risikogrenzen, bevor sie bedeutende Entscheidungen treffen. Wenn das Risiko zu hoch ist, implementieren sie zusätzliche Sicherheitsmassnahmen.

2. Indirekte Nutzung: Risikogrenzen können auch die Festlegung von Fähigkeit Grenzen unterstützen. Zum Beispiel nutzen nukleare Regulierungsbehörden Risikogrenzen, um zu informieren, welche Sicherheitsmassnahmen notwendig sind. In der KI könnten Fähigkeit Grenzen so gestaltet werden, dass die Risiken unter definierte Niveaus bleiben. Dies kann die Entwicklung von Risikomodellen beinhalten, die aufzeigen, wie verschiedene Risikofaktoren zu Schäden führen könnten.

#Warum Risikogrenzen wichtig sind

Es gibt mehrere Argumente, die für die Verwendung von Risikogrenzen sprechen:

1. Übereinstimmung mit der Gesellschaft: Risikogrenzen können helfen, sicherzustellen, dass Unternehmenspraktiken mit den gesellschaftlichen Erwartungen an die Sicherheit übereinstimmen.

2. Ressourcenzuteilung: Sie können helfen, Sicherheitsressourcen konsistent über verschiedene Risiken hinweg zu verteilen.

3. Umsetzbare Schätzungen: Diese Grenzen sorgen dafür, dass Risikoschätzungen nicht einfach nur im Regal liegen, sondern aktiv Entscheidungen leiten.

4. Reduzierung von verzerrtem Denken: Durch vordefinierte Kriterien für akzeptables Risiko sind Unternehmen weniger geneigt, ihre Entscheidungen auf nachträgliches Denken zu rechtfertigen.

5. Zukunftssicherung: Sie können helfen, zu vermeiden, dass spezifische Sicherheitsmassnahmen zu früh festgelegt werden, indem sie den Unternehmen ermöglichen, Anpassungen vorzunehmen, während sich Technologie und Wissen entwickeln.

#Herausforderungen bei der Verwendung von Risikogrenzen

Trotz ihrer potenziellen Vorteile gibt es wesentliche Bedenken bei Risikogrenzen:

1. Risiken abzuschätzen ist schwierig: Die genaue Schätzung der mit KI verbundenen Risiken ist aufgrund komplexer Systeme und wenig historischer Daten schwierig.

2. Dual-Use-Technologie: Fortschrittliche KI kann sowohl für gute als auch für schlechte Zwecke verwendet werden, was die Bewertung von Risiken und Nutzen kompliziert.

3. Druck, Schätzungen niedrig zu halten: Unternehmen fühlen sich möglicherweise motiviert, niedrigere Risiken zu melden, um Einschränkungen zu vermeiden.

4. Normative Abwägungen: Unterschiedliche Menschen können uneinig darüber sein, wie potenzielle Schäden im Vergleich zu Nutzen gewichtet werden, besonders wenn gesellschaftliche Bedenken im Spiel sind.

#Wie man KI-Risikogrenzen anwendet

Um Risikogrenzen effektiv anzuwenden, sollten Unternehmen Folgendes berücksichtigen:

1. Indirekte Anleitung: Risikogrenzen hauptsächlich nutzen, um Fähigkeit Grenzen zu bestimmen.

2. Direkte Einbindung: Sie können auch direkte Entscheidungen informieren, sollten jedoch nicht der einzige Faktor bei kritischen Entscheidungen ohne zuverlässige Schätzungen sein.

#Definition von KI-Risikogrenzen

Bei der Definition von Risikogrenzen müssen Unternehmen und Regulierungsbehörden mehrere wichtige Fragen beantworten:

1. Art des Risikos: Identifizieren, welche Risiken abgedeckt sind (z.B. Todesfälle, wirtschaftlicher Schaden).

2. Niveau des akzeptablen Risikos: Wie viel Risiko ist die Gesellschaft bereit zu akzeptieren? Dies kann einen Vergleich mit anderen Branchen oder detaillierte Analysen beinhalten.

3. Abwägung von Schäden und Nutzen: Überlegen, wie man die potenziellen Vorteile von Innovationen gegen die möglichen Schäden abwägt.

4. Kosteneffizienz der Minderung: Entscheiden, wie die Kosten zur Risikominderung in die Bestimmung von Risikogrenzen einfliessen.

5. Umgang mit Unsicherheiten: Verstehen, wie man mit Unsicherheiten bei der Schätzung von Risiken, Nutzen und Kosten umgeht.

#Fazit

Die Verwaltung von Risiken, die mit fortschrittlichen KI-Systemen verbunden sind, ist eine kritische Herausforderung, die dringende Aufmerksamkeit erfordert. Unternehmen sollten ihre Praktiken im Risikomanagement verbessern und an klaren Grenzen arbeiten. Während sich die KI-Technologie weiterentwickelt, wird es zunehmend wichtig, robuste Richtlinien für Risikogrenzen zu entwickeln, um die öffentliche Sicherheit und Ordnung zu gewährleisten. Eine gesellschaftliche Diskussion über akzeptable Risikolevel ist notwendig, um diese Bemühungen zu leiten und sicherzustellen, dass Entscheidungen das kollektive Verständnis von Risiko und Sicherheit widerspiegeln.