Sicherere und präzisere generative KI beginnt mit sauberen Datenprozessen

Der Aufbau eines vollständig selbstverwalteten KI-Systems mit Leitplanken und ohne Outsourcing ist eine komplexe Aufgabe - aber es ist möglich. Es beginnt mit der Förderung einer Mentalität der sauberen Daten.

Bevor wir uns mit dem Aufbau eines vollständig selbstverwalteten und mit Leitplanken ausgestatteten KI-Systems befassen, ist es wichtig, ein klares Verständnis davon zu entwickeln, was Leitplanken bedeuten. Im Wesentlichen handelt es sich dabei um eine Reihe von Maßnahmen, Richtlinien und Einschränkungen, die sicherstellen sollen, dass KI-Systeme sicher, ethisch vertretbar und im Einklang mit den gewünschten Ergebnissen arbeiten. Diese Leitplanken dienen als Kontrollmechanismen, um Risiken zu mindern, unbeabsichtigte Folgen zu verhindern und ethische Standards bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI aufrechtzuerhalten. Einige Beispiele für KI-Leitplanken sind der Schutz von Vorurteilen, der Schutz der Privatsphäre und die Interpretierbarkeit oder Erklärbarkeit.

Es ist üblich, dass Unternehmen, die KI-Modelle intern entwickeln, externe Beratung in Anspruch nehmen oder bestimmte Aspekte der KI-Leitplanken auslagern, um sicherzustellen, dass ihre Modelle unvoreingenommen, gesetzeskonform und genau sind. Die Implementierung von KI-Leitplanken erfordert Fachwissen in verschiedenen Bereichen, darunter Ethik, Fairness, Rechtskonformität und Data Governance. Viele Unternehmen oder Anbieter verfügen möglicherweise nicht über das nötige Fachwissen, insbesondere wenn es um spezielle Bereiche wie die Abschwächung von Vorurteilen oder den Schutz der Privatsphäre geht.

Wir bei Aquant wissen, wie wichtig hochwertige Daten für die Entwicklung zuverlässiger KI-Modelle sind. Durch den Aufbau enger Beziehungen zu Datenquellen und die Implementierung transparenter Datenerfassungspraktiken können wir eine kollaborative Umgebung fördern, die genaue und unvoreingenommene KI-Ergebnisse gewährleistet. Dieser Ansatz für saubere Daten ermöglicht es dem Aquant Service Co-Pilot, verantwortungsvoll zu arbeiten, und sollte die Grundlage für KI-Implementierungen in Unternehmen sein, einschließlich generativer KI.

Für Unternehmen, die ihr Engagement für ethische Datenpraktiken unter Beweis stellen wollen, ist es von entscheidender Bedeutung, ihre Daten so zu trainieren, dass sie nur von Quellen stammen, die ihr Einverständnis gegeben haben. Dieser Ansatz beinhaltet die Einführung strenger Datenerfassungspraktiken und die Einholung einer ausdrücklichen Zustimmung. Dieser Prozess umfasst in der Regel die folgenden Schritte: 

1. Zweck und Umfang der Datenerhebung müssen klar kommuniziert werden, und es muss transparent sein, wie die Daten verwendet werden. 
2. Holen Sie die informierte Zustimmung von Einzelpersonen oder Organisationen ein und stellen Sie sicher, dass sie die Auswirkungen verstehen und bereit sind, ihre Daten für bestimmte Zwecke weiterzugeben. 
3. Einrichtung solider Datenverwaltungsprotokolle, um sicherzustellen, dass die Daten sicher und im Einklang mit den Datenschutzbestimmungen behandelt werden. 
4. Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung der Einwilligungserklärungen, so dass die Betroffenen ihre Einwilligung auf Wunsch zurückziehen können. 

 
Während robuste Data-Governance-Praktiken vorhanden sein müssen, um den Datenschutz und die Sicherheit zu gewährleisten, ist es ebenso wichtig, ethischen Erwägungen wie Transparenz, Erklärbarkeit und Fairness Priorität einzuräumen, um Vertrauen in KI-Ergebnisse zu schaffen. Der wichtigste Aspekt dabei ist die gründliche Prüfung der Datenintegrität. Indem Sie die Datenintegrität durch QA-Prozesse rigoros angehen, stellen Sie sicher, dass die Modelle auf genauen und konsistenten Daten basieren, was zu zuverlässigeren Vorhersagen und Erkenntnissen für die Endnutzer führt.

Schließlich ist die Zusammenarbeit zwischen den Akteuren für die effektive Integration generativer KI-Tools in Arbeitsabläufe unerlässlich. Durch die Zusammenarbeit können die Stakeholder gemeinsam klare Richtlinien definieren und Best Practices entwickeln, die rechtliche, ethische und sicherheitsrelevante Aspekte berücksichtigen. Dieser kollaborative Ansatz fördert ein gemeinsames Verständnis, minimiert Risiken und ermöglicht den verantwortungsvollen und gesetzeskonformen Einsatz von generativen KI-Tools in Arbeitsabläufen, wodurch der Schutz der Nutzerinteressen und die Übereinstimmung mit rechtlichen Rahmenbedingungen gewährleistet werden.

Durch die Betonung von sauberen Datenpraktiken, ethischen Überlegungen und der Zusammenarbeit mit den Stakeholdern können Unternehmen KI-Systeme entwickeln und einsetzen, die durchweg zuverlässig und sicher sind und genaue und umsetzbare Ergebnisse liefern - ohne sich auf externe Leitplanken verlassen zu müssen.