KI-Governance in höchstens 5 Minuten erklärt

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie wir leben und tägliche Aufgaben erledigen. 

Bei KI-Algorithmen bleibt keine Branche oder Branche unberührt. Sprechen Sie über Gesundheitswesen, Banken, Einzelhandel, Finanzen, Sicherheit, Transport, Bildung und Unterhaltung – Sie können die Anwendungen von KI überall sehen. 

Statistics suggest that while the global AI market is worth $136.6 billion, it’s anticipated to reach a whopping $ 1.81 Billionen von 2030. 

KI hat zwar eine enorme Akzeptanz bei globalen Organisationen, aber wie stellt sie sicher, dass ihre Algorithmen fair sind und den gesetzlichen Richtlinien entsprechen?

Hier kommt die KI-Governance ins Spiel. 

In diesem Blog tauchen wir tief in die KI-Governance ein. Wir lernen seine Bedeutung, Prinzipien, Vorteile, Wichtigkeit und mehr kennen. Also, lass uns gleich loslegen.

Was ist KI-Governance?

Artificial Intelligence governance or AI governance is the process of defining a set of regulations and policies to ensure that the AI and Maschinelles lernen (ML)-Algorithmen werden mit dem Ziel einer fairen KI-Annahme für die Menschen entwickelt. 

AI governance addresses various issues responsible for ensuring the ethical use of AI, including transparency, bias, privacy, accountability, and safety. So, any issues related to the misuse of AI or broken violations are addressed by AI governance. 

The primary focus of AI governance is how it relates to justice, autonomy, and data quality. In addition, efficient AI governance requires collaboration between stakeholders, like government agencies, academic institutions, industry organizations, and civil society groups. 

The goal is to address access and control to personal data and information and use AI in an ethical way that helps maximize profits and potential benefits and minimize harms, illegalities, and injustice. 

Das KI-Governance-Framework kann Folgendes umfassen:

• Entwicklung von Verhaltenskodizes und ethischen Richtlinien für Entwickler 
• Establishing mechanisms to evaluate the social and economic impact of AI 
• Schaffung regulatorischer Rahmenbedingungen zur Gewährleistung der sicheren und zuverlässigen Nutzung von KI

Thus, when done right, AI governance promotes and empowers organizations to function with complete trust and agility instead of slowing them down.

Grundprinzipien der KI-Governance

KI-Governance zielt darauf ab, Organisationen und Unternehmen, die KI-Lösungen in neu entstehender Software und Technologien verwenden, sowie ihre Kunden, die diese KI-Technologien verwenden, zu schützen. 

Und es tut dies, indem es einen Leitfaden oder eine Regulierungsrichtlinie erstellt, die Organisationen befolgen müssen, um den Einsatz ethischer KI zu fördern. 

Hier sind die Grundprinzipien für die KI-Governance. 

# 1. Empathie haben

Es ist entscheidend, KI so zu gestalten, dass sie die sozialen Implikationen ihrer Reaktion versteht und menschliche Emotionen und Gefühle respektiert.

Das Fehlen klar definierter Grenzen und Regeln für das, was akzeptabel ist, kann zu einem Mangel an Empathie in KI-Technologien wie Bots führen – was menschliche Gefühle verletzen und den Ruf und die Glaubwürdigkeit des Unternehmens beeinträchtigen kann.

# 2. Transparenz schaffen

Designing AI systems and certifying AI algorithms that clearly explain decision-making operations is essential to avoid customer dissatisfaction or disappointment and enable accountability and scrutiny. 

Thus, companies must design algorithms that communicate AI policies on bias and offer a transparent explanation of when the problem occurs.

# 3. Fairness und Nichtdiskriminierung

AI systems can perpetuate existing discrimination and biases, intentionally oder unbeabsichtigtally. Hence, ensuring that AI systems don’t violate Menschenrechte related to religion, sex, gender, disability, or race is necessary so that it treats all humans fairly and equitably. 

Daher ist das Entwerfen, Entwickeln und Bereitstellen fairer und nicht diskriminierender KI-Systeme, die Inklusivität gewährleisten, von wesentlicher Bedeutung und eines der Schlüsselprinzipien der KI-Governance.

# 4. Voreingenommenheit kontrollieren

AI systems typically make all their decisions based on the goldmine of available data. 

Hence, organizations must regulate their Machine Learning (ML) training data and evaluate its impact to detect bias that may be unintentionally present or introduced within the system.

# 5. Verantwortlichkeit etablieren

Die Entwicklung und der Einsatz von KI sollten mit klaren Verantwortlichkeiten und Verantwortlichkeiten für alle negativen Folgen verbunden sein, die sich aus ihrer Verwendung ergeben. 

Hence, it’s critical for companies using AI systems to establish accountability if there’s an issue with the quality or accuracy of the result generated from their AI systems.

# 6. Sorgen Sie für Sicherheit und Zuverlässigkeit

KI-Systeme können das Wohlbefinden der Menschen erheblich beeinflussen. Daher ist es unerlässlich, sichere und zuverlässige KI-Systeme zu ermöglichen, die Einzelpersonen oder der Gesellschaft keinen Schaden zufügen. 

Organizations must consider a range of factors, including data quality, system architecture, decision-making processes, algorithms, and more is critical to ensure reliability and safety in AI systems.

Warum ist KI-Governance wichtig?

KI bringt ihre eigenen Risiken und Einschränkungen mit sich, und meistens; KI-Systeme treffen trotz korrekt trainiertem Modell nicht die richtigen Entscheidungen. 

Beispielsweise wirft der Einsatz von KI kritische soziale, rechtliche und ethische Fragen auf, die Unternehmen angehen müssen. 

Außerdem, 76 % der CEOs machen sich Sorgen über das Potenzial verzerrter Vorurteile und den Mangel an Transparenz auf dem globalen KI-Markt. 

Hier spielt KI-Governance eine große Rolle bei der Bereitstellung eines Rahmens, der KI-Risiken überwacht und erfasst und einen ethischen und verantwortungsvollen Einsatz von KI gewährleistet. Eine effektive KI-Governance trägt dazu bei, Transparenz, Fairness und Rechenschaftspflicht innerhalb der KI-Systeme zu gewährleisten, die die Privatsphäre schützen, Menschenrechte respektieren und Zuverlässigkeit fördern. 

Thus, AI governance is needed to prevent intensional or unintentional AI exploitation and avoid financial, reputational, and regulatory hazards.

Verschiedene Ebenen der KI-Governance

Die Aufteilung der KI-Governance in verschiedene Ebenen kann der nahtlosen Bereitstellung der Regeln zugute kommen. 

Allerdings definiert kein Standard oder einzelnes vereinbartes Modell die Ebenen der KI-Governance, da verschiedene Unternehmen und Organisationen diese Ebenen unterschiedlich definieren. 

Nichtsdestotrotz ist hier eine gängige Methode, wie mehrere Organisationen die KI-Governance-Ebenen festlegen: 

• Rechts- und Regulierungsebene: This layer includes the creation, ideation, and enforcement of policies, standards, laws, and regulations that govern AI use deployment and development. Moreover, it also includes the social and ethical considerations that shape AI implementation. 
• Technische Schicht: Diese Schicht umfasst das technische Design und die Implementierung des KI-Systems, einschließlich Bedenken wie Internet-Sicherheit, Datenqualität und algorithmische Fairness. 
• Organisationsebene: This layer typically includes the oversight and management of AI systems within organizations, including their use, development, and implementation. Moreover, this layer also addresses accountability, risk management, and transparency issues.  
• International Schicht: This involves collaborating and coordinating different countries and global organizations to develop common AI technology standards, norms, and regulations. Additionally, this layer also addresses issues related to geopolitical competition and tensions. 
• Social Media Schicht: Dazu gehören die sozialen und kulturellen Auswirkungen und die Nutzung von KI-Systemen, einschließlich Bildung, Menschenrechte, Datenschutz, Gerechtigkeit, Beschäftigungsfragen und Zugang zu KI-Technologien. 

Obwohl diese Ebenen nicht unbedingt voneinander getrennt sind, bieten sie einen kollaborativen und multidisziplinären Ansatz, an dem Interessengruppen aus verschiedenen Sektoren beteiligt sind, um eine KI-Governance zu ermöglichen.

Wie misst man KI-Governance?

The lack of proper and accurate AI measurement and its systems can put organizations at tremendous risk. 

Um die KI-Governance richtig zu verwalten und zu messen, ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, klar zu definieren, wer für die Gewährleistung der KI-Governance verantwortlich und verantwortlich ist. 

Besides considering government-enforced laws and regulations, organizations must also take measures that help support their strategic decisions and day-to-day operations. 

Diese Maßnahmen umfassen:

Sicherheit: Die Daten fließen in die Modellsicherheit und -nutzung in der KI ein. Es ist wichtig, die unsachgemäße Verwendung und Manipulation von KI-Umgebungen und -Systemen zu verstehen. 

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Another way of measuring AI governance is understanding how organizations comply with AI-related regulatory compliance, standards, and requirements. The measures include evaluating an organization’s adherence to security, privacy, and ethical guidelines. 

Vorspannen: In AI, bias refers to the distortions and systematic errors that can occur during the development of AI systems, which can lead to discriminatory outcomes.  Measuring AI governance through bias includes evaluating the AI algorithm’s fairness, accessing the AI system’s decision-making processes, and evaluating the quality and representativeness of the training data sets. 

Transparenz: Transparenz in der KI bezieht sich auf den Grad, in dem die inneren Abläufe und Operationen des KI-Systems offen und verständlich sind. Organisationen können das Transparenzniveau auf der Bereitstellungs- und Entwicklungsebene messen. 

Prüfung: In AI, audit refers to the systematic and independent review of an organization’s AI systems, environments, policies, and procedures. Audits focus on various AI governance aspects, including evaluation of Datenmanagement, bias mitigation, model development, algorithmic decision-making, privacy, and reviewing ethical documentation and ethical processzB. 

Rechenschaftspflicht: In AI, accountability refers to the degree to which users, developers, and other stakeholders are held accountable and responsible for the AI system’s actions. It includes clarifying an individual’s responsibility and their role in using the AI systems. The mechanisms to evaluate accountability include oversight committees, liability frameworks, and ethical review boards. 

Die Messung der KI-Governance ist vielfältig und berücksichtigt mehrere Faktoren wie Transparenz, Fairness, Rechenschaftspflicht, Sicherheit, Voreingenommenheit und Compliance-Vorschriften. 

The sooner these measurement facets are in place, the snooker organizations can incorporate them within the software, and the better they can evolve with the organization’s goals. 

Vorteile der KI-Governance

AI governance allows organizations to completely leverage the benefits of AI while minimizing associated risks and costs. 

Hier sind die entscheidenden Vorteile der KI-Governance: 

# 1. Stellt den verantwortungsvollen Umgang mit KI sicher

KI-Governance stellt sicher, dass Organisationen KI-Systeme auf transparente, ethische und verantwortungsvolle Weise entwickeln und einsetzen. Dieser verantwortungsvolle und ethische Einsatz von KI-Hilfe fördert das öffentliche Vertrauen in die KI-Systeme und -Technologien und bekämpft deren negative Auswirkungen. 

# 2. Verbesserte Effizienz

Gut geführte KI-Systeme tragen zur Förderung und Verbesserung der Produktivität und Effizienz bei, indem sie redundante Aufgaben automatisieren, die Entscheidungsfindung verbessern und den Umfang von Fehlern minimieren. 

# 3. Verbesserte Gerechtigkeit und Entscheidungsfindung

Better access to the data in AI governance help promote fairness and equity in data collection, helping make accurate predictions and preventing risks of biased outcomes. 

# 4. Fördert Beteiligung und Zusammenarbeit

AI governance significantly facilitates participation and collaboration amongst several stakeholders, like government, industry, civil society, and academia professionals. It helps promote a shared understanding of the AI advantages and develop common solutions to AI risks and challenges.

Herausforderungen in der KI-Governance

Während die KI-Governance effektiv ethische KI-Systeme sicherstellt, steht sie vor vielen Herausforderungen. 

Es ist wichtig, sich den Herausforderungen der KI-Governance zu stellen, um langfristige Vorteile zu erzielen. Diese Herausforderungen sind:

• Diskriminierung und Vorurteile: Wenn KI-Systeme auf Teildaten trainiert werden, können sie sehr anfällig für Voreingenommenheit und Diskriminierung werden – wenn sie ohne Berücksichtigung verschiedener Perspektiven entwickelt werden. Es ist wichtig, das Problem der partiellen Entscheidungsfindung und Voreingenommenheit innerhalb der KI-Modelle anzugehen, um diskriminierende und unfaire Ergebnisse zu vermeiden. 
• Mangel an Verantwortlichkeit: Viele KI-Systeme sind schwer zu verstehen, was es schwierig macht, sie für ihre Ergebnisse und Entscheidungen verantwortlich zu machen. Es ist wichtig, dass die KI-Systeme Transparenz und Rechenschaftspflicht einhalten, um ein besseres Verständnis dafür zu fördern, wie Organisationen Daten für die Entscheidungsfindung verwenden. 
• Begrenzte Ressourcen und Expertise: Eine effektive Entwicklung und Implementierung der KI-Governance und ihrer Richtlinien erfordert erhebliches Fachwissen und Ressourcen, was für kleinere Unternehmen und Organisationen eine Herausforderung darstellen kann. 
• Sich schnell ändernde Technologien: Die sich schnell verändernde KI-Technologie kann es für die KI-Governance schwierig machen, mit den sich entwickelnden Technologien Schritt zu halten und aufkommende Risiken zu bekämpfen. 

Lernmittel

# 1. Einführung in die KI-Governance

This Udemy course on Introduction to AI Governance is perfect if you want to learn the basics and introduce yourself to AI governance concepts. 

Es komprises 1.5 hours of on-demand lecture videos and eight downloadable resources that help you understand how to monitor, measure, and control your organization’s AI-based models.

# 2. AI Strategy and Governance

Dieser course on AI Strategy and Governance by Coursera lets you discover and understand different AI strategies used in business transformation and various tools you can use to minimize the barriers to using AI and gain a competitive advantage. 

It’s a beginner-friendly course to learn everything you must know about AI governance and strategies from the top instructors from the University of Pennsylvania. 

# 3. Künstliche Intelligenz (KI) Governance und Cyber-Sicherheit

Wenn Kurse nicht Ihr Ding sind, buchen Sie dieses Buch über KI-Governance und Cybersicherheit Amazon is perfect for learning about the unique risks created by AI systems, creating an AI governance framework to mitigate these risks, and different cybersecurity risks associated with AI systems. 

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It further explores tips on creating a cybersecurity framework for identifying and mitigating AI risks and skills required to perform a security review of the AI systems. You don’t need advanced statistics or programming skills to learn this book’s concepts and easily apply them in your organization’s AI environments. 

# 4. Strategy, Policy, Practice, and Governance for AI in Higher Education Institutions

Wenn Sie eine höhere Ausbildung anstreben und mehr über KI-Governance-Konzepte und die besten Sicherheits- und Richtlinienpraktiken erfahren möchten, ist dieses Buch bei Amazon genau das Richtige. 

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Es behandelt Themen wie Ethik der künstlichen Intelligenz, postsekundäre Verwaltungsführung und Energieeffizienz, eine hervorragende Ressource für Datenwissenschaftler, IT-Experten, Forscher und Hochschulfachleute. 

Zusammenfassung

AI governance helps organizations maximize AI benefits and minimize risks and associated costs. 

Die Festlegung klarer Richtlinien, ethischer Rahmenbedingungen und Vorschriften zur Gewährleistung von Fairness und Sicherheit innerhalb von KI-Systemen ist von entscheidender Bedeutung. Dieser Blog hilft Ihnen, das Konzept der KI-Governance, seine Bedeutung, Vorteile, Anwendungen und Herausforderungen zu verstehen. 

Wenn Sie also ethische, faire und unvoreingenommene KI-Systeme ermöglichen möchten, stellen Sie sicher, dass Sie ein KI-Governance-Framework in Ihrer Organisation implementieren.

Als nächstes können Sie sich die Oberseite ansehen gefragte Fähigkeiten, die für KI-Profis erforderlich sind.