GenAI-Governance umfasst alle Richtlinien, Praktiken und Frameworks, die zur Überwachung von GenAI-Systemen verwendet werden, um deren Integrität und Sicherheit zu gewährleisten. Dieses theoretische Konzept ist von großer Bedeutung, da es geschäftliche Peinlichkeiten, rechtliche Probleme und ethische Ungerechtigkeiten verhindern kann. Beispielsweise das beliebte Design-Tool Figma hat kürzlich die Nutzung von GenAI zurückgefahren weil es das Design von Apple plagiierte. Die GenAI-Governance hätte dies verhindern können.

In diesem Blogbeitrag erklären wir, was GenAI-Governance ist, warum sie erforderlich ist und – am wichtigsten – wie sie implementiert wird. Lesen Sie weiter, um sicherzustellen, dass die Nutzung von GenAI in Ihrem Unternehmen den erforderlichen Standards entspricht, damit Sie Ihre Geschäftsziele erreichen.

Was ist generative KI-Governance?

GenAI Governance umfasst die Rahmenbedingungen, Richtlinien und Praktiken, die zur Verwaltung, Überwachung und Beaufsichtigung generativer KI-Systeme verwendet werden, um eine ordnungsgemäße Verwendung sicherzustellen. Generative KI ist eine neue Technologie und bringt daher bisher unerforschte und besondere Herausforderungen mit sich. Dazu gehören die Beseitigung von Voreingenommenheit, die Gewährleistung von Transparenz, die Aufrechterhaltung der Rechenschaftspflicht, Genauigkeitsprobleme (auch als „Halluzinationen“ bezeichnet), Sicherheit und mehr. GenAI Governance stellt sicher, dass generative KI ethisch, sicher und im Einklang mit gesellschaftlichen Normen arbeitet und korrekte Informationen liefert. Dies ist die Definition von GenAI Governance.

Herausforderungen der generativen KI-Governance

Warum müssen Organisationen GenAI-Risiken? Zu den wichtigsten GenAI-Herausforderungen gehören: 

  • Voreingenommenheit und Ungerechtigkeit – GenAI-Systeme können bestehende Vorurteile, die in ihren Trainingsdaten gefunden wurden, aufrechterhalten oder sogar verschärfen, was zu unfairen Ergebnissen führt. Beispielsweise können verzerrte Antworten dazu führen, dass keine Frauen rekrutiert werden, die Strafverfolgung gegenüber Minderheiten voreingenommen ist und privilegierte Gruppen bessere Kreditbedingungen erhalten.
  • Datenschutzverletzungen – GenAI-Technologien können die Privatsphäre des Einzelnen verletzen. Wenn die Datensätze, mit denen die LLMs trainiert werden, personenbezogene Daten enthalten und diese Daten nicht ordnungsgemäß gespeichert oder verwendet werden, können PII und andere sensible Daten unrechtmäßig weitergegeben werden.
  • Missbrauch – Die innovativen Fähigkeiten von GenAI bieten ein enormes Potenzial für Anwendungen und Dienste. Dazu gehören schädliche Zwecke wie die Erstellung von Deepfakes, Cyberangriffe, Phishing oder die Automatisierung illegaler Aktivitäten.
  • Fehlinformationen – Generative KI kann leicht falsche Informationen produzieren und verbreiten. Diese können auf Halluzinationen oder absichtliches böswilliges Training zurückzuführen sein. Dies kann sich auf das Wissen, die Ideen und Erkenntnisse der Menschen auswirken, Geschäftsprozesse beeinflussen und sogar demokratische Prozesse stören.
  • Eigentum und Rechte am geistigen Eigentum – Die Ergebnisse von GenAI können vorhandene Inhalte und kreative Inhalte stark nachahmen, was die Frage nach geistigem Eigentum und Eigentum aufwirft. Außerdem stellt sich die Frage, ob es eine Verletzung des geistigen Eigentums darstellt, LLMs in Bezug auf urheberrechtlich geschützte Informationen zu schulen.
  • Verantwortlichkeit – Mangelnde Transparenz („Black Box“) und die Tatsache, dass LLMs keine juristischen Personen sind, können es schwierig machen, die Haftung zu bestimmen, wenn KI-Systeme versagen oder Schaden verursachen. Kürzlich entschied ein Gericht, dass eine kanadische Fluggesellschaft wurde für seinen irreführenden Chatbot haftbar gemacht.
  • Sicherheit – KI-Systeme sind anfällig für Angriffe oder Missbrauch, die zur Exfiltration oder Beschädigung von Daten führen können.

Wichtige Grundlagen der generativen KI-Governance

Generative KI-Governance besteht aus Prozessen, Tools und Frameworks. Berücksichtigen Sie beim Erstellen Ihres Plans die folgenden KI-Governance-Faktoren:

  • Transparenz – KI-Systeme für die Beteiligten, darunter Benutzer, Entwickler, Regulierungsbehörden und die breite Öffentlichkeit, verständlich und erklärbar machen.

Praktische Anwendung: Klare Dokumentation der Funktionsweise von KI-Algorithmen, der von ihnen verwendeten Daten und der Entscheidungsfindung. 

  • Verantwortlichkeit – Die Verpflichtung von Einzelpersonen, Organisationen oder Regierungen, Verantwortung für die Ergebnisse von KI-Systemen zu übernehmen.

Praktische Anwendung: Definieren, wer für KI-bezogene Entscheidungen, Maßnahmen und Konsequenzen verantwortlich ist. Einrichten von Mechanismen, um die Beteiligten zur Verantwortung zu ziehen, einschließlich rechtlicher Rahmenbedingungen, Aufsichtsgremien und Prozessen zur Bearbeitung von Beschwerden oder Missständen, die sich aus der KI-Nutzung ergeben.

  • Ethische Nutzung – Entwerfen, Bereitstellen und Verwalten von KI-Systemen im Einklang mit ethischen Grundsätzen wie Fairness, Transparenz und Rechenschaftspflicht.

Praktische Anwendung: Hinzufügen von Leitplanken zu LLM-Entwicklungsprozessen, um Datensätze und Schulungsergebnisse zu überprüfen und sicherzustellen, dass sie gerechte Ergebnisse für alle Personen unterstützen, unabhängig von demografischen Faktoren.

  • Kontinuierliche Überwachung – Erkennen von Abweichungen vom erwarteten LLM-Verhalten, um Risiken wie Voreingenommenheit oder Sicherheitsbedrohungen zu mindern und sicherzustellen, dass die Systeme im Einklang mit ethischen Standards und gesetzlichen Anforderungen arbeiten.

Praktische Anwendung: Laufende Verfolgung von Leistungskennzahlen, Sicherheitslücken, ethischer Konformität und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sowie Leitplanken, wie oben erläutert. Diese sollten in Feedbackschleifen implementiert werden.

  • Stakeholder-Beteiligung – Die Personen, die an der Definition ethischer Richtlinien, regulatorischer Rahmenbedingungen und Best Practices für KI-Technologien beteiligt sind. 

Praktische Anwendung: Einladen und Einbeziehen von Entwicklern, Forschern, politischen Entscheidungsträgern, Regulierungsbehörden, Branchenvertretern, betroffenen Gemeinschaften und der Öffentlichkeit. Sicherstellen, dass bei der Entwicklung, Bereitstellung und Nutzung von KI-Systemen unterschiedliche Perspektiven, Bedenken und Fachkenntnisse berücksichtigt werden.

  • Datenschutz – Schutz des Rechts des Einzelnen auf Kontrolle seiner personenbezogenen Daten und Gewährleistung ihrer Vertraulichkeit und Integrität während des gesamten Lebenszyklus.

Praktische Anwendung: Anonymisierung und Verschlüsselung der Daten, sichere Speicherung und Übertragung sowie Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie DSGVO oder CCPA.

  • Sicherheit – Die Maßnahmen und Praktiken, die implementiert werden, um KI-Systeme vor unbefugtem Zugriff, böswilligen Angriffen und Datenverletzungen zu schützen und um Organisationen davor zu schützen, vertrauliche Daten in KI-Systeme einzuspeisen.

Praktische Anwendung: Sichere Kodierungspraktiken, Verschlüsselung sensibler Daten, regelmäßige Schwachstellenanalysen und Penetrationstests, Zugriffskontrollen und Authentifizierungsmechanismen; Überwachung auf anomale Aktivitäten oder potenzielle Bedrohungen; umgehende Reaktion auf Vorfälle; Verwendung einer Unternehmensbrowsererweiterung für GenAI DLP.

  • Erklärbarkeit – Die Fähigkeit von KI-Systemen, verständliche Erklärungen für ihre Entscheidungen und Handlungen zu liefern.

Praktische Anwendung: Erstellen von für Menschen lesbaren Erklärungen, Visualisieren von Entscheidungsprozessen und Zurückverfolgen von Entscheidungen auf die Eingabedaten und Modellfunktionen.

Best Practices zur Steuerung generativer KI: Gewährleistung von Compliance, Datenschutz und Sicherheit

Wenn Sie als Organisation GenAI-Governance einführen, implementieren oder erweitern möchten, befolgen Sie diese Best Practices für die GenAI-Governance:

  • Beschränken Sie den Zugriff auf KI-Systeme nur auf autorisiertes Personal. Wenn es um SaaS GenAI-Anwendungen wie ChatGPT geht, LayerX's Zugriffsmöglichkeiten kann bei der Durchsetzung dieser Kontrollen helfen.
  • Erstellen Sie Richtlinien für das Eingeben und Einfügen von Daten in GenAI-Anwendungen. LayerX kann dabei helfen, dies durchzusetzen nur bestimmte Arten von Daten oder bestimmte Mitarbeiter auf diese Anwendungen zugreifen und/oder sie verwenden können und auf welche Art und Weise.
  • Stellen Sie sicher, dass die Datensätze für die Ausbildung zum LLM vielfältig und umfassend sind.
  • Stellen Sie sicher, dass die für Training und Inferenz verwendeten Daten anonymisiert sind.
  • Implementieren Sie während des gesamten Modelltrainings und der Bereitstellung Leitplanken, um nach Governance-Problemen zu suchen.
  • Überwachen Sie auf Toxizität und Voreingenommenheit.
  • Implementieren Sie automatisierte Systeme, um die Einhaltung relevanter Vorschriften und Standards zu überwachen.
  • Führen Sie Sensibilisierungsprogramme durch, um die Belegschaft über potenzielle Risiken und Minderungsstrategien zu informieren.
  • Erstellen Sie einen robusten Vorfallreaktionsplan, um potenziellen Sicherheitsverletzungen oder Compliance-Verstößen zu begegnen.

Sichern Sie Ihre Nutzung von GenAI mit GenAI DLP

Die GenAI DLP-Lösung von LayerX bietet umfassenden Schutz für sensible Daten bei der Verwendung von generativen KI-Anwendungen wie ChatGPT, Gemini oder Claude, ohne das Benutzererlebnis zu beeinträchtigen.

LayerX ermöglicht die Definition bestimmter zu schützender Daten, die Anwendung verschiedener Datenkontrollmethoden (z. B. Popup-Warnungen oder Blockierungsaktionen) und die Gewährleistung einer sicheren Produktivität, ohne das Benutzererlebnis zu beeinträchtigen.

Mit dieser Lösung können Unternehmen die Funktionen von GenAI nutzen und gleichzeitig eine versehentliche Offenlegung von Daten verhindern – mit anpassbaren Steuerelementen für unterschiedliche Benutzeranforderungen und Sicherheitsstufen.

  • Deaktivieren oder beschränken Sie GenAI-Browsererweiterungen
  • Kontrollieren Sie das Einfügen und Eingeben vertraulicher Daten in Anwendungen
  • Nutzung überwachen

Beginnen Sie noch heute mit Ihren GenAI-Governance-Praktiken.