Risiken von Künstlicher Intelligenz: Strategien für das Risikomanagement

In einer Zeit rascher technologischer Fortschritte verspricht künstliche Intelligenz (KI) eine Revolution in verschiedenen Branchen, von der Steigerung der Effizienz bis hin zur Erschließung völlig neuer Möglichkeiten. KI-Systeme sind mit ihrer Fähigkeit zu lernen, sich anzupassen und komplexe Aufgaben auszuführen, eine leistungsstarke Technologie. Die mit künstlicher Intelligenz verbundenen Risiken sind jedoch vielfältig und können, wenn sie nicht richtig gehandhabt werden, zu erheblichen Herausforderungen und unbeabsichtigten Folgen führen.

Von Gesundheitswesen über Finanzen bis hin zum Transportwesen und darüber hinaus können genau die Eigenschaften, die KI so wertvoll machen – ihre Autonomie, Geschwindigkeit und Datenverarbeitungsfähigkeiten – auch potenzielle Gefahrenquellen sein. Die Risiken der KI reichen von Cybersicherheit über ethische Dilemmata bis hin zu rechtlichen Fragen und sozialen Auswirkungen. Darüber hinaus ist es bei KI unmöglich, alle Risiken von vornherein vorherzusagen.

Die Entwicklung, Implementierung und Nutzung von KI müssen jederzeit mit einer sorgfältigen Abwägung ihrer Auswirkungen einhergehen, während sie sich weiterentwickelt. Wie bei jeder anderen Art von Geschäftsrisiko kann die Einführung eines KI-Managementsystems (AIMS: AI Management System) Unternehmen dabei helfen, Risiken kontinuierlich zu managen und zu mindern.

Was ist künstliche Intelligenz (KI)?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein facettenreiches Gebiet der Informatik, das sich auf die Schaffung von Systemen konzentriert, die Aufgaben ausführen können, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist. Zu diesen Aufgaben gehören Lernen, Schlussfolgern, Problemlösen, Wahrnehmung und Sprachverständnis. Im Kern geht es bei KI darum, Algorithmen zu entwickeln, die es Maschinen ermöglichen, kognitive Funktionen auszuführen, ähnlich wie das menschliche Gehirn.

Die Entwicklung von KI umfasst verschiedene Teilbereiche, darunter

maschinelles Lernen, bei dem Algorithmen trainiert werden, um auf der Grundlage von Daten Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen;
natürliche Sprachverarbeitung, die es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren;
Bildverarbeitung, die es Systemen ermöglicht, visuelle Daten zu interpretieren und auf dieser Grundlage Entscheidungen zu treffen.

Die Fähigkeiten der KI beschränken sich nicht nur auf die Nachahmung menschlicher Intelligenz. Sie erstrecken sich auch auf die Verbesserung unserer Fähigkeiten zur Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen, was zu Erkenntnissen und Effizienzsteigerungen führt, die zuvor nicht möglich waren. KI-Systeme können aus Erfahrungen lernen, sich an neue Eingaben anpassen und menschenähnliche Aufgaben mit zunehmender Genauigkeit und Autonomie ausführen.

Mit ihrer kontinuierlichen Weiterentwicklung wird KI zu einem integralen Bestandteil verschiedener Branchen und treibt Innovation und Effizienz voran. Von der Gesundheitsversorgung, wo sie bei der Diagnose von Krankheiten hilft, bis hin zum Finanzwesen, wo sie bei der Aufdeckung betrügerischer Aktivitäten unterstützt, sind die Anwendungsmöglichkeiten von KI vielfältig und transformativ. Auch im Bereich der Cybersicherheit, wo sie bei der Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen hilft, und im Marketing, wo sie Kundenerlebnisse personalisiert, spielt sie eine wichtige Rolle.

KI als Risiko: Welche Gefahren birgt Künstliche Intelligenz?

Trotz ihres Potenzials wirft KI Fragen hinsichtlich Sicherheit, Zuverlässigkeit und Ethik auf. Für jedes Unternehmen ist es von entscheidender Bedeutung, die Gefahren der künstlichen Intelligenz zu bewerten und anzugehen, um Vertrauen in die Entwicklung, Implementierung und Nutzung von KI aufzubauen. Die meisten Unternehmen investieren in KI, aber sowohl Entwickler als auch Nutzer wollen und brauchen eine Bestätigung der Vertrauenswürdigkeit der neuen Lösungen. Die Überbrückung dieser Vertrauenslücke ist wichtig, da Investitionen, gesellschaftliche Akzeptanz, politische Unterstützung, Wissensentwicklung und Innovation davon abhängen.

Eine Reihe wichtiger Sicherheitsrisiken der KI wurden bereits identifiziert, darunter:

ethische und rechtliche Implikationen,
Sicherheitsbedenken,
Arbeitsplatzverlagerungen,
unbeabsichtigte Folgen,
übermäßige Abhängigkeit,
globale Sicherheitsbedenken.

Und mit dem Fortschritt der Technologie könnte die Liste der Bedrohungen und Bedenken im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz noch länger werden.

KI-Risikomanagement: Strategien und Best Practices

Ein effektives Risikomanagement für künstliche Intelligenz ist entscheidend, um die potenziellen negativen Auswirkungen künstlicher Intelligenz (KI) zu mindern. Laut einer von DNV durchgeführten ViewPoint-Umfrage zum Thema künstliche Intelligenz erwägt die Mehrheit (96 %) die Einführung eines KI-Managementsystems (KIMS) zur Prozesssteuerung. 88 % waren mit der Norm ISO/IEC 42001 vertraut. Ihre Anforderungen befassen sich mit den besonderen Herausforderungen, die KI mit sich bringt, wie Sicherheit, Zuverlässigkeit und ethische Aspekte. Ob bei der Entwicklung, Implementierung oder Nutzung von KI – sie bietet einen strukturierten Ansatz für das Risikomanagement und den Aufbau von Vertrauen in jede KI-Lösung.

Da ISO/IEC 42001 auf der harmonisierten Struktur der ISO basiert, enthält sie klare Leitlinien zur Identifizierung, zum Verständnis und zur Minderung bestehender und neuer Risiken.

Erfahren Sie mehr über DNV-Schulungskurse zur ISO/IEC 42001.

Einsatz von KI im Risikomanagement: Anwendungen und Nutzen

Die Steuerung von KI-Prozessen lässt sich am besten mit einem KIMS-System gemäß ISO/IEC 42001 verwalten, um sicherzustellen, dass die Entwicklung, Implementierung und Nutzung von KI sicher, zuverlässig und ethisch einwandfrei erfolgt. Ein solcher strukturierter Ansatz hilft jedem Unternehmen, KI-bezogene Risiken zu managen.

Die KI-Technologie selbst kann jedoch auch als Instrument zum Risikomanagement in anderen Bereichen eingesetzt werden. Beispielsweise können die prädiktiven Analysefunktionen der KI dabei helfen, potenzielle Risiken zu antizipieren, bevor sie eintreten. Durch die Analyse historischer Daten und die Identifizierung von Mustern kann die KI zukünftige Ereignisse mit hoher Genauigkeit vorhersagen. Dieser proaktive Ansatz für das KI-Risikomanagement ermöglicht die Umsetzung von Präventivmaßnahmen, wodurch die Wahrscheinlichkeit von unerwünschten Ereignissen und potenziellen Auswirkungen verringert wird.

KI kann auch Risikoindikatoren in Echtzeit überwachen, sofortige Warnmeldungen ausgeben, wenn potenzielle Risiken erkannt werden, und so das Zeitfenster minimieren, in dem Risiken zu Krisen eskalieren können. Auf einer weiteren Ebene kann KI den Risikobewertungsprozess automatisieren, indem sie Algorithmen einsetzt, die riesige Datenmengen auswerten, um Risiken zu identifizieren, deren Schweregrad zu bewerten und sie anhand ihrer potenziellen Auswirkungen zu priorisieren.

Durch ihre Fähigkeit, komplexe Datensätze zu verarbeiten und zu analysieren, die normalerweise die menschlichen Fähigkeiten übersteigen, vermittelt KI-Entscheidungsträgern ein tieferes Verständnis der Risikolandschaft und ermöglicht so fundiertere und strategischere Entscheidungen. Wenn KI nahtlos in bestehende KI-Risikomanagement-Frameworks integriert wird, kann sie die Analysefähigkeiten eines Unternehmens verbessern und gleichzeitig die Vertrautheit und Struktur seiner etablierten Risikomanagementpraktiken beibehalten.