KI-Prüfung und -Zertifizierung

Künstliche Intelligenz (KI) wird in unserer Technologie-Landschaft immer wichtiger. Damit KI gute und sichere Ergebnisse liefert, braucht es eine regelmäßige Überprüfung der Systeme. Die AI-Assessment-Matrix stellt ein systematisches Konzept zur Bewertung von KI-Systemen dar. Sowohl Sicherheits- als auch Innovationskriterien spielen dabei eine zentrale Rolle. Die Prüfung von KI-Systemen bringt einige Herausforderungen mit sich und ist bis dato noch auf menschliche Kompetenzen angewiesen. Zusätzlich sind gesellschaftliche Verantwortung und ethische Aspekte wie Fairness und Datenschutz von großer Bedeutung. Diese Themen bilden die Grundlage für eine fundierte Auseinandersetzung mit den Anforderungen und Standards in der KI-Entwicklung.

Podcast Episode: KI-Prüfung und -Zertifizierung

In dieser Episode spreche ich mit Christoph Poetsch vom TÜV AI.Lab über die Prüfung und Zertifizierung von Künstlicher Intelligenz (KI). Christoph stellt die AI-Assessment-Matrix vor, ein systematisches Konzept zur Bewertung von KI-Systemen. Wir besprechen die Bedeutung von Sicherheits- und Innovationskriterien, die Herausforderungen bei der KI-Prüfung und die Notwendigkeit menschlicher Kompetenzen im Prüfprozess. Gemeinsam gehen wir auch auf die gesellschaftliche Verantwortung und ethischen Aspekte von KI ein.

“Unser Credo ist, die Innovation zu behalten, aber auf der anderen Seite vor den negativen Folgen der Technologien zu schützen.” - Christoph Poetsch

Dr. Christoph Poetsch ist Senior Advisor AI Ethics and Quality im TÜV AI.Lab, einem eigenständigen Joint Venture zentraler Akteure der globalen Prüfungs- und Zertifizierungswirtschaft. Das TÜV AI.Lab ebnet den Weg für vertrauenswürdige KI, indem es Konformitätskriterien und Prüfverfahren für KI-Systeme entwickelt. Dr. Christoph Poetschs Kernaufgaben im AI.Lab liegen im Bereich der KI-Qualität, der KI-Ethik sowie in der systematischen Grundlagenarbeit. Er wurde an der Universität Heidelberg in Philosophie promoviert und absolvierte Forschungs- und Gastaufenthalte am Yale-NUS College Singapore, an der University of Notre Dame sowie der École Pratique des Hautes Études in Paris.

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Highlights der Episode

• Prüfung und Zertifizierung von Künstlicher Intelligenz (KI)
• Strukturierte Herangehensweise an die Bewertung von KI-Systemen
• Wichtige Kriterien für die Prüfung von KI-Systemen
• Einbeziehung menschlicher Kompetenzen in den Prüfprozess
• Ethische Fragestellungen wie Fairness und Nichtdiskriminierung

Wie lässt sich KI testen? Einblicke in KI-Prüfung und Zertifizierung

Warum braucht es eine Überprüfung von KI-Systemen?

Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend in verschiedenen Bereichen unseres Lebens eingesetzt. Deshalb wird es auch immer wichtiger, dass wir sicherstellen, dass KI-Systeme zuverlässig, sicher und ethisch einwandfrei arbeiten. Die Prüfung und Zertifizierung von KI-Systemen gewinnt daher immer mehr an Bedeutung.

Wichtige Aspekte in der KI-Prüfung:

• Sicherheitsgarantie: Das Testen von KI-Systemen hilft dabei, potenzielle Risiken und Schwachstellen in KI-Systemen zu identifizieren, um eine sichere und nutzerfreundliche Anwendung zu gewährleisten. Aber auch KI selbst kann dabei helfen, das Testen effizienter zu machen, indem bespielsweise Softwaretests mit KI automatisiert werden (siehe Blogartikel zum Thema Testautomatisierung mit KI oder KI beim Testentwurf helfen kann.
• Ethische Standards: KI muss gewissen ethischen Richtlinien und gesellschaftlichen Werten folgen. Deshalb ist eine Überprüfung auf die ethischen Standards wichtig.
• Vertrauen aufbauen: KI muss vertrauenswürdig sein. Anerkannte Zertifizierungen schaffen Vertrauen bei Nutzern und Stakeholdern.

Das Testen von KI-Systemen ist insbesondere in Hinblick auf die komplexen Herausforderungen, die mit dem Einsatz von KI verbunden sind, wichtig. In einer Zeit, in der Entscheidungen zunehmend durch Algorithmen beeinflusst werden, ist es wichtig, dass genau diese Systeme transparent und nachvollziehbar sind. Die Bedeutung von KI-Tests geht über die technische Überprüfung hinaus. Das Testen von KI beinhaltet auch soziale und ethische Dimensionen, die für das Wohl der Gesellschaft von Bedeutung sind.

Testen von und mit KI

Dass das Testen von KI mehrere Dimensionen hat, wurde im ersten Abschnitt bereits deutlich. Grundsätzlich lässt sich die Überprüfung von KI in das Testen von und mit KI untergliedern. Bei der Überprüfung von KI müssen wir uns auch mit der Frage auseinandersetzen: Gibt es eine faire KI, die nach unseren Werten handelt? Denn gerade Fairness und Gerechtigkeit sind entscheidend für den verantwortungsvollen Einsatz von KI-Systemen.

Das TÜV AI.Lab

Christoph Poetsch leitet das TÜV AI.Lab als Institution, die sich mit der Prüfung und Zertifizierung von Künstlicher Intelligenz beschäftigt. Unter seiner Führung hat das Lab eine KI-Bewertungsmatrix entwickelt, die einen systematischen Ansatz für KI-Tests und Zertifizierungen ermöglicht. Diese Matrix ist entscheidend, um sicherzustellen, dass KI-Systeme nicht nur innovativ sind, sondern auch den geltenden Sicherheitsstandards entsprechen.

KI-Bewertungsmatrix

Die entwickelte KI-Bewertungsmatrix umfasst zwei Dimensionen:

1. Die Testdimension (X-Achse): Hier werden verschiedene Testformen wie Produktprüfungen und Dokumentationsüberprüfungen berücksichtigt.
2. Die Prüfbereiche (Y-Achse): Diese Dimension fokussiert sich auf relevante Lebenszyklusbereiche von KI-Systemen.

Das TÜV AI.Lab fungiert als Mediator zwischen Unternehmen und Regulierungsbehörden und hat sich zum Ziel gesetzt, einen Rahmen zu schaffen, der sowohl technischen Fortschritt ermöglicht als auch gesellschaftliche Werte berücksichtigt. Gerade das Thema von Sicherheit und Robustheit von KI-Systemen ist wichtig, wenn es um einen verantwortungsvollen Umgang mit Künstlicher Intelligenz geht.

Dimensionen der Prüfmatrix

Wenn man KI-Systeme überprüfen möchte, dann braucht es einen strukturierten Ansatz, um eine umfassende Analyse zu gewährleisten und potenzielle negative Konsequenzen, die aus unzureichenden Testverfahren resultieren können, zu vermeiden. Um diesem Bedarf gerecht zu werden, hat das TÜV AI.Lab die beiden Dimensionen Testdimension und Prüfbereiche in seine Matrix inkludiert.

Die Testdimension: Diese Achse umfasst verschiedene Dimensionen der Tests. Hier werden verschiedene Testformen abgebildet, wie beispielsweise:

• Produktprüfung
• Dokumentationsüberprüfung
• Prozess- und PersonalprüfungenDiese Dimension zielt darauf ab, die Leistungsfähigkeit und Sicherheit des KI-Systems in unterschiedlichen Aspekten zu bewerten.Eine detaillierte Testbeschreibung für KI-Fähigkeiten kann hierbei wertvolle Einblicke geben.

Die Prüfbereiche: Diese Achse fokussiert sich auf relevante Lebenszyklusbereiche der KI. Sie ermöglicht eine gezielte Betrachtung der Phasen, in denen Tests durchgeführt werden sollten, um die Robustheit und Effektivität des Systems zu überprüfen. Dazu zählen:

• Datensätze und deren Verfügbarkeit
• Systemarchitektur und Designentscheidungen
• Robustheit gegenüber unvorhergesehenen Einflüssen

Durch die Kombination dieser zwei Dimensionen wird ein strukturiertes Rahmenwerk geschaffen, das eine systematische Herangehensweise für die Prüfung von KI-Systemen ermöglicht. Die Testdimensionen auf der X-Achse interagieren mit den Prüfbereichen auf der Y-Achse, was zu einer multidimensionalen Sichtweise führt. Dieses Vorgehen trägt dazu bei, alle relevanten Kriterien systematisch zu erfassen und zu bewerten.

Prüfung von KI-Systemen

Die Prüfung von KI-Systemen erfolgt in drei Dimensionen:

1. Eigene Tests

Diese Dimension umfasst konkrete Tests, die direkt an den KI-Systemen durchgeführt werden. Hierbei wird die Funktionalität des Systems unter realistischen Bedingungen überprüft. Ziel ist es, sicherzustellen, dass das System erwartungsgemäß arbeitet und keine unerwarteten Fehler auftreten.

2. Dokumentationstests

Diese Dimension fokussiert sich auf die Überprüfung der vorhandenen Dokumentation. Hier wird analysiert, ob die erforderlichen Informationen über das KI-System ordnungsgemäß dokumentiert sind. Eine umfassende Dokumentation ist entscheidend für die Nachvollziehbarkeit und Transparenz der getesteten Systeme.

3. Prozess- und Personalprüfungen

In dieser Dimension wird ein Blick auf die Prozesse geworfen, die bei der Entwicklung und dem Betrieb des KI-Systems angewendet werden. Dies schließt die Qualifikationen des Personals ein, das für das Management und die Wartung der Systeme verantwortlich ist. Die Einhaltung von Standards und Best Practices in diesen Prozessen trägt zur Sicherheit und Robustheit bei.

Diese drei Dimensionen bieten einen strukturierten Rahmen zur Evaluierung von KI-Anwendungen und gewährleisten, dass sowohl technische als auch organisatorische Aspekte berücksichtigt werden.

Risikomanagement mit dem AI Risk Navigator

Der AI Risk Navigator ist ein kostenloses Tool zur Risikoklassifikation, das Unternehmen dabei unterstützt, potenzielle Risiken im Zusammenhang mit KI-Systemen zu identifizieren und zu bewerten. Damit unterstützt der AI Risk Navigator eine systematische Herangehensweise an das Risikomanagement.

Durch die Verwendung des AI Risk Navigators können Unternehmen:

• Risiken präzise klassifizieren und priorisieren
• Ein besseres Verständnis der regulatorischen Anforderungen entwickeln
• Die Zusammenarbeit mit Regulierungsbehörden verbessern

Der AI Risk Navigator ist nicht nur ein Werkzeug zur Risikobewertung, sondern auch ein strategisches Asset für Unternehmen, die in einer komplexen Landschaft von KI-Technologien operieren.

Kernelemente der KI-Regulierung

Es gibt zentrale Kernanforderungen der KI-Regulierung, die wichtig für die Entwicklung und Implementierung sicherer und leistungsfähiger KI-Systeme sind. Mehrere Aspekte müssen in diesem Kontext berücksichtigt werden:

• Leistung: Die Effizienz und Effektivität eines KI-Systems muss gewährleistet sein, damit es den Anforderungen der Nutzer gerecht wird.
• Sicherheit: Der Schutz vor potenziellen Sicherheitsrisiken ist unerlässlich. Dies umfasst sowohl physische als auch digitale Bedrohungen, die das System sowie seine Nutzer betreffen könnten.
• Robustheit: KI-Systeme sollten so gestaltet sein, dass sie unter verschiedenen Bedingungen stabil funktionieren. Robustheit bezieht sich auf die Fähigkeit eines Systems, unvorhersehbare Einflüsse zu bewältigen und dennoch verlässliche Ergebnisse zu liefern.
• Cybersecurity: Angesichts der zunehmenden Vernetzung von Technologien ist der Schutz vor Cyberangriffen eine Grundvoraussetzung. Robuste Sicherheitsprotokolle müssen integriert werden, um Datenmissbrauch und andere sicherheitsrelevante Vorfälle zu vermeiden.

Diese Kernanforderungen beeinflussen nicht nur das jeweilige KI-System, sondern auch andere Systeme in ihrer Umgebung. Die Interaktionen zwischen verschiedenen KI-Anwendungen und deren Auswirkungen auf Mensch und Umwelt müssen kontinuierlich bewertet werden. So entsteht ein holistischer Ansatz zur KI-Prüfung und -Zertifizierung, der sowohl technologische als auch ethische Dimensionen berücksichtigt.

Entwicklung von Standards und Zertifizierungen für KI-Systeme

Die globale Verantwortung spielt in Bezug auf die zunehmende Verbreitung von KI-Systemen eine zentrale Rolle. Bei der Zertifizierung von KI-Systemen werden mehrere Schlüsselbereiche betrachtet:

• Menschheit: KI-Systeme müssen ethische Standards erfüllen, die das Wohl der Menschheit fördern und negative Auswirkungen auf die Gesellschaft minimieren.
• Natürliche Ökosysteme: Die Entwicklung und der Einsatz von KI-Technologien sollte umweltfreundlich gestaltet werden, um Ressourcen zu schonen.
• Lieferkettenverantwortung: Unternehmen sind gefordert, die gesamte Lieferkette zu berücksichtigen. Dies betrifft sowohl die Herkunft der Materialien als auch die sozialen Bedingungen, unter denen diese produziert werden.

Diese Faktoren sind entscheidend fürKI-Zertifizierungsprozesse. Denn nur ein verantwortungsvoller Umgang kann dazu beitragen, dass neue Technologiennicht nur wirtschaftliche Vorteile bringen, sondern auch positiv zur Gesellschaft und zur Umwelt beitragen. Mit einem interdisziplinären Austausch zwischen verschiedenen Akteuren können Standards entwickelt werden, die sowohl technische als auch ethische Aspekte integrieren.

Da KI-Systeme zunehmend in verschiedene Lebensbereiche integriert werden und dort Auswirkungen haben, ist es wichtig, die Entwicklung ganzheitlich zu betrachten.

Technische Herausforderungen bei der Prüfung von KI-Systemen

Die Prüfung von KI-Systemen bringt eine Vielzahl technischer Herausforderungen mit sich. Zentral ist dieRobustheitsprüfung, die sicherstellen soll, dass Systeme unter unterschiedlichen Bedingungen stabil und zuverlässig funktionieren.

Wichtige Punkte in diesem Kontext sind:

• Systemarchitektur: Die Überprüfung der Architektur eines KI-Systems, bei der sowohl die Struktur als auch die Interaktionen zwischen einzelnen Komponenten analysiert werden.
• Robustheitstests: Diese Tests untersuchen, wie gut ein System auf unvorhergesehene Eingaben reagiert. Dabei geht es um die Identifizierung von Schwachstellen, die zu Fehlfunktionen führen können.
• Datenverfügbarkeit: Der Zugang zu Trainingsdatensätzen ist essenziell für die Durchführung effektiver Tests. Ohne qualitativ hochwertige Daten wird es schwierig, echte Szenarien zu simulieren und potenzielle Probleme zu erkennen.

Eine umfassende Prüfung erfordert nicht nur technische Fähigkeiten, sondern auch ein Verständnis für ethische Fragestellungen und den Einfluss von KI-Systemen auf Nutzer und Gesellschaft. Eine strukturierte Herangehensweise an diese Tests ist wichtig, damit die Sicherheit und Effektivität von KI-Anwendungen langfristig gewährleistet werden kann.

Fazit: Die Zukunft der Überprüfung und Zertifizierung von KI-Systemen

Die Überprüfung und Zertifizierung von KI-Systemen wird in Zukunft noch relevanter werden. Folgende Entwicklungen, werden zukünftig einen Einfluss haben:

• Technologischer Fortschritt: Neue Technologien erfordern eine kontinuierliche Entwicklung der Prüfstandards und Zertifizierungsprozesse. In Hinblick auf die fortlaufende Entwicklung von KI werden hier in Zukunft einige Anpassungen notwendig sein.
• Regulatorische Anforderungen: Ein wachsendes Bewusstsein für ethische Standards und Sicherheitsaspekte führt zu strengeren Regulierungsvorgaben. Unternehmen müssen sich darauf einstellen, dass Prüfverfahren für KI zunehmend an Bedeutung gewinnen.
• Multidisziplinäre Ansätze: Die Einbeziehung von Fachleuten aus verschiedenen Disziplinen fördert eine ganzheitliche Betrachtung von KI-Systemen. Diese Perspektivenvielfalt wird zukünftig noch wichtiger werden.
• Ethische Überlegungen: Aspekte wie Fairness, Transparenz und Verantwortlichkeit sind zentral für KI-Systeme. Diese Themen werden einen erheblichen Einfluss auf zukünftige Prüfstandards haben.

Deutlich wird, dass die Prüfung und Zertifizierung von KI-Systemen nicht nur einen technischen Prozess darstellt, sondern auch eine gesellschaftliche Verantwortung impliziert. Die kommenden Jahre werden zeigen, wie erfolgreich die Integration von Innovation, Sicherheit und ethischen Standards gelingen wird.

Häufige Fragen

Welche Bedeutung hat Überprüfung und Zertifizierung von KI?

KI muss geprüft werden, damit die Sicherheit und Leistungsfähigkeit von KI-Systemen gewährleistet werden kann. Die Prüfung und Zertifizierung von KI hilft dabei, die Qualität der Technologien zu validieren und Vertrauen bei den Nutzern zu schaffen.

Warum sollten KI-Systeme systematisch überprüft werden?

Ein systematischer Prüfansatz ist notwendig, um die Komplexität von KI-Systemen zu erfassen. Durch die Einführung einer zweidimensionalen AI-Assessment-Matrix können Testdimensionen und Prüfbereiche klar definiert werden.

Was ist die AI-Assessment-Matrix und was beinhaltet sie?

Die AI-Assessment-Matrix besteht aus zwei Achsen: Die X-Achse repräsentiert verschiedene Testdimensionen, während die Y-Achse spezifische Prüfbereiche darstellt, die für eine umfassende Bewertung von KI-Systemen wichtig sind.

Was ist der AI Risk Navigator und wozu ist er da?

Der AI Risk Navigator ist ein kostenloses Tool zur Risikoklassifikation, das Unternehmen hilft, potenzielle Risiken in der KI zu identifizieren und als Mediator zwischen Unternehmen und Regulierungsbehörden zu fungieren.

Welche technischen Herausforderungen gibt es bei der Prüfung von KI-Systemen?

Eine der größten technischen Herausforderungen ist die Robustheitsprüfung. Diese erfordert eine gründliche Analyse der Systemarchitektur sowie umfangreiche Tests, um sicherzustellen, dass das KI-System unter verschiedenen Bedingungen zuverlässig funktioniert.