5 wichtige Prinzipien für den verantwortungsvollen Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz (KI) ist da und verändert die Welt. Sie hat das Potenzial, ganze Branchen zu revolutionieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und die Geschäftseffizienz zu steigern. Doch mit viel Macht geht auch viel Verantwortung einher: Um das Vertrauen der Kunden zu gewinnen und zu erhalten, ist es von größter Bedeutung, sicherzustellen, dass KI ethisch einwandfrei eingesetzt wird. 

Bei Tricentis setzen wir uns für verantwortungsvolle KI-Praktiken ein. Im Mittelpunkt dieser Verpflichtung stehen Datenschutz, kontinuierliche Verbesserung und barrierefreies Design. Geleitet von unserem Tricentis AI Trust Layer (En)  implementieren wir strenge Data Governance Policies, um Daten zu sichern, Qualität und Genauigkeit zu verbessern und die Richtigkeit unserer KI-Modelle sicherzustellen. 

In diesem Beitrag werden wir uns mit fünf Prinzipien befassen, die unserer Meinung nach die wichtigsten für einen verantwortungsvollen Einsatz von KI sind: Datenschutz, Cybersecurity, Compliance, Continuous Development/Continuous Testing sowie benutzerzentriertes und integratives Design. Wir werden jeden Bereich anhand eines Anwendungsfalls veranschaulichen und einen Blick auf bewährte Methoden werfen, die auch Ihnen dabei helfen, KI verantwortungsbewusst und ethisch zu nutzen. 

 

Datenschutz 

Datenschutz ist der Eckpfeiler aller KI-Praktiken. Dabei geht es darum, persönliche Informationen zu schützen und sicherzustellen, dass Daten verantwortungsvoll und transparent verwendet werden. 

Anwendungsfall: Ein Gesundheitsdienstleister verwendet KI, um Daten von PatientInnen zu Diagnosezwecken zu analysieren. Diese sind jedoch durch den Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) geschützt. Deshalb werden die Daten anonymisiert, bevor sie dem KI-System zugänglich gemacht werden. Auf diese Weise können nicht nur die strengen Vorschriften eingehalten werden, sondern es kann auch sichergestellt werden, dass nur autorisierte MitarbeiterInnen Zugriff auf die Daten haben. 

Hier einige Richtlinien, um den Datenschutz zuverlässig aufrecht zu erhalten:  

• Transparente Datenerfassung: Kommunizieren Sie klar mit Ihren Kunden, welche Daten erfasst werden und zu welchem ​​Zweck. Holen Sie vor der Erfassung persönlicher Daten eine ausdrückliche Zustimmung ein und stellen Sie leicht verständliche Datenschutzrichtlinien bereit. 

• Datenminimierung: Erfassen Sie nur die Daten, die für die Funktion der KI-Anwendung erforderlich sind. Vermeiden Sie übermäßige Datenerfassung, um die mit Datenverletzungen und Missbrauch verbundenen Risiken zu minimieren. 

• Anonymisierung und Verschlüsselung: Implementieren Sie Techniken wie Anonymisierung und Verschlüsselung, um persönliche Informationen zu schützen. Bei der Anonymisierung werden identifizierbare Informationen aus Datensätzen entfernt, während die Verschlüsselung dafür sorgt, dass die Daten während der Übertragung und Speicherung sicher bleiben. 

• Regelmäßige Audits und Monitoring: Führen Sie regelmäßige Audits durch, um die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen sicherzustellen und potenzielle Schwachstellen zu identifizieren. Kontinuierliches Monitoring der Datennutzung hilft dabei, Datenschutzprobleme umgehend zu erkennen und zu beheben. 

Cybersecurity 

Datensicherheit ist entscheidend, um vertrauliche Informationen vor unbefugtem Zugriff, Datenlecks und anderen Bedrohungen zu schützen. Eine umfassende Cybersecurity-Strategie umfasst mehrere Ebenen. 

Anwendungsfall: Ein Unternehmen, das KI-gestützte Smart-Home-Geräte herstellt, muss die Sicherheit der Bewohner an die erste Stelle setzen. Robuste Verschlüsselungsmethoden zu implementieren, auf Sicherheitsverletzungen zu achten und die Cybersecurity-Strategie regelmäßig zu aktualisieren, um Schwachstellen zu beheben, ist hier bedeutend für verantwortungsvolle Datensicherheit. 

Beachten Sie folgende Best Practices in Sachen Cybersecurity, um die Sicherheit Ihrer Daten zu gewährleisten: 

• Zugriffskontrolle: Implementieren Sie strenge Maßnahmen für die Zugriffskontrolle, um sicherzustellen, dass nur autorisiertes Personal Zugriff auf vertrauliche Daten hat. Verwenden Sie rollenbasierte Zugriffskontrollen und überprüfen und aktualisieren Sie die Berechtigungen regelmäßig. 

• Bedrohungserkennung und -reaktion: Setzen Sie umfassende Erkennungssysteme ein, um potenzielle Sicherheitsbedrohungen in Echtzeit zu identifizieren und rasch darauf reagieren zu können. Dazu gehören Intrusion Detection Systeme, Firewalls oder Antiviren-Software. 

• Regelmäßige Security Assessments: Analysieren und untersuchen Sie Ihre Cybersecurity-Maßnahmen regelmäßig beispielsweise mit Penetrationstests und Schwachstellenscans, um potenzielle Sicherheitslücken zu identifizieren und zu beheben. 

• Mitarbeiterschulungen: Stellen Sie sicher, dass alle MitarbeiterInnen in den Best Practices zur Datensicherheit geschult sind. Aktualisieren Sie Schulungsprogramme regelmäßig, um neuen Bedrohungen und neuen Herausforderungen in Sachen Cybersecurity gerecht zu werden. 

Compliance 

Für den verantwortungsvollen Einsatz von KI ist die Einhaltung gesetzlicher Standards und branchenüblicher Best Practices unerlässlich. In einigen Branchen kann die Nichteinhaltung gesetzlicher Richtlinien zu empfindlichen Strafen führen. 

Anwendungsfall: Ein Finanzinstitut verwendet KI-gestützte Software, um die Kreditwürdigkeit von KundInnen zu bewerten. Um compliant zu sein und verantwortungsbewusst und ethisch korrekt zum Einsatz zu kommen, muss das KI-System geltende Vorschriften wie den Fair Credit Reporting Act (FCRA) einhalten. 

Um KI-Anwendungen im Rahmen der Rechtskonformität ethisch und legal einzusetzen, ist es notwendig, folgende Punkte zu bedenken: 

• Bleiben Sie über Vorschriften informiert! Bleiben Sie über relevante Datenschutzbestimmungen wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) oder den California Consumer Privacy Act (CCPA) auf dem Laufenden. Stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Praktiken diesen Vorschriften entsprechen. 

• Entwickeln Sie klare Richtlinien! Entwickeln und implementieren Sie klare Richtlinien, die genau darlegen, wie Daten erfasst, verwendet und geschützt werden. Stellen Sie sicher, dass diese Richtlinien allen Beteiligten, einschließlich MitarbeiterInnen, KundInnen und PartnerInnen, kommuniziert werden. 

• Regelmäßige Compliance-Audits! Führen Sie regelmäßige Audits durch, um die Einhaltung gesetzlicher Standards sicherzustellen. Nutzen Sie die Erkenntnisse aus diesen Audits, um Ihre Datenverwaltungspraktiken kontinuierlich zu verbessern. 

• Beauftragen Sie RechtsexpertInnen! Arbeiten Sie mit RechtsexpertInnen zusammen, um sich in der komplexen Landschaft der Datenschutzbestimmungen zurechtzufinden. Ihr Fachwissen kann maßgeblich dazu beitragen, dass Ihre KI-Praktiken den sich oftmals schnell entwickelnden gesetzlichen Anforderungen entsprechen. 

Continuous Development/Continuous Testing 

Continuous Development und Continuous Testing (CD/CT) sind entscheidend, um die Qualität und Zuverlässigkeit von KI-Modellen aufrechtzuerhalten. Durch den Einsatz von CD/CT lässt sich sicherstellen, dass sich KI-Systeme weiterentwickeln, um den sich ständig ändernden Anforderungen und Herausforderungen gerecht zu werden. 

Anwendungsfall: Ein Softwareunternehmen verwendet KI-gestützte, automatisierte Software, um Testfälle basierend auf App-Anforderungen, historischen Daten, Benutzerverhalten und Codeänderungen zu generieren. Um dies verantwortungsvoll zu tun, muss das Unternehmen sicherstellen, dass das KI-System den Datenschutzgesetzen entspricht und klare, ausgewogene Testfallvorschläge sowie eine ordnungsgemäße Dokumentation bietet. 

Um den ethischen Einsatz KI-gestützter, automatisierter Software in einer CD/CT-Pipeline zu erleichtern, sollten diese Best Practices berücksichtigt werden: 

• Agile Entwicklung: Nutzen Sie agile Entwicklungsmethoden, um eine schnelle Iteration und kontinuierliche Verbesserung von KI-Modellen zu ermöglichen. Dazu gehört sowohl die Aufteilung der Entwicklung in kleinere, überschaubare Aufgaben als auch die regelmäßige Überprüfung und Verfeinerung der Modelle. 

• Automatisiertes Testen: Implementieren Sie automatisierte Testframeworks, um KI-Modelle kontinuierlich zu validieren und dabei Fairness, Transparenz und ethische Aspekte zu berücksichtigen. Automatisierte Tests können Probleme schnell identifizieren und beheben und so sicherstellen, dass die Modelle genau, zuverlässig und unvoreingenommen bleiben. Angesichts der nicht-deterministischen Natur generativer KI ist es entscheidend, Tests zu integrieren, die unbeabsichtigte Vorurteile und ethische Bedenken im Blick haben, die Grundprinzipien einer verantwortungsvollen KI aufrechterhalten und damit Vertrauen in KI-Modelle und Verantwortlichkeit für den Einsatz von KI fördern. 

• Genaue Datengrundlage: Schlechte Daten führen zu schlechten KI-Ergebnissen. Nutzen Sie eine automatisierte Lösung, die Daten auf Vollständigkeit, Richtigkeit und logische Konsistenz prüft. So vermeiden Sie Verzerrungen und stellen sicher, dass alle erforderlichen Daten vorhanden sind.

• Regelmäßige Updates und Patches: Halten Sie KI-Modelle aktuell, um neue Herausforderungen zu meistern und die Leistung zu optimieren. Wenden Sie Patches sofort an, um Schwachstellen zu beheben.
• Feedbackschleifen: Integrieren Sie User-Feedback, um KI-Modelle stetig zu verbessern. So gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse und stellen sicher, dass Ihre KI den Benutzeranforderungen entspricht.

Benutzerzentriertes und inklusives Design 

Ein benutzerzentrierter und integrativer Ansatz bei der Entwicklung von KI-Lösungen lässt alle User von KI-Technologie profitieren – unabhängig von ihren Fähigkeiten oder ihrem Hintergrund. 

Anwendungsfall: Ein Unternehmen bietet behinderten Menschen in seiner mobilen App KI-gestützte Funktionen zur Barrierefreiheit wie adaptive Benutzeroberflächen, Bildschirmleseprogramme oder die Möglichkeit, Sprachbefehle zu verwenden. Damit das KI-System alles repräsentiert und Ergebnisse für alle User effektiv verwendet werden können, wird die App mit einem vielfältigen Datensatz trainiert und regelmäßig Bias-Tests unterzogen. 

Befolgen Sie diese Best Practices, um inklusive, KI-gestützte Technologien für alle User zu entwickeln: 

• Benutzeranforderungen verstehen! Führen Sie gründliche Recherchen durch, um die Anforderungen und Vorlieben Ihrer User zu verstehen und KI-Lösungen auf diese Wünsche hin zuzuschneiden. Arbeiten Sie für neue Erkenntnisse eng mit unterschiedlichen Benutzergruppen zusammen. 

• Barrierefreies Design: Stellen Sie sicher, dass KI-Anwendungen so gestaltet sind, dass sie für alle User gleichermaßen zugänglich sind – auch für Menschen mit besonderen Bedürfnissen. Dazu gehört die Einhaltung von Richtlinien und Standards zur Barrierefreiheit, beispielsweise die Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) oder die Accessible Rich Internet Applications (ARIA). 

• Inklusives Testen: Führen Sie inklusive Tests mit verschiedenen Benutzergruppen durch, um potenzielle Verzerrungen in KI-Modellen zu identifizieren und zu beheben. 

 

Fazit 

Ein verantwortungsvoller Einsatz von KI ist entscheidend für den Aufbau und Erhalt des Vertrauens der Kunden. Indem Unternehmen die genannten Prinzipien priorisieren, können sie KI-Lösungen schaffen, die ethisch, zuverlässig und für alle Benutzergruppen zugänglich sind. Unsere uneingeschränkte Verpflichtung zu ethischen KI-Praktiken, gesteuert durch den Tricentis AI Trust Layer, stellt sicher, dass wir bei Tricentis diese Prinzipien wahren und KI-Lösungen entwickeln, die sowohl innovativ als auch verantwortungsvoll gestaltet und eingesetzt werden.