Um einen ethischen Einsatz von KI zu fördern, müssen alle Stakeholder, einschließlich der Kunden, einbezogen werden. Diskriminierungsfreiheit, Inklusion bzw. Barrierefreiheit und Diversität müssen berücksichtigt werden.
Der KI-Output ist nicht besser als die Daten, die für das Training verwendet wurden (Garbage in, Garbage out-Prinzip). Die Eingabedaten enthalten u.a. menschliche Vorurteile. Diese müssen gesucht, kontrolliert und korrigiert werden.
Es ist schwierig, die richtige Balance zwischen dem Vertrauen in die KI und dem ständigen Hinterfragen zu finden. Es gibt keine Patentlösung. Es ist wichtig, kritisch zu sein und nicht nach einer Bestätigung der eigenen Meinung oder des Outputs der KI zu suchen.
Für das Training von Modellen werden Strom und andere Ressourcen benötigt. Unternehmen, die eine nachhaltige Entwicklung anstreben, sollten auf die Nachhaltigkeitsstrategien ihrer KI- und Cloud-Anbieter und deren Umsetzung achten.
Komplexe Modelle sind oft nicht einmal für die Entwickler verständlich. Explainable AI (XAI) kann eine Lösung sein, kann aber nicht unbedingt die kausalen Zusammenhänge darstellen. Um sie zu verstehen, ist oft eigene Recherche notwendig.
GenKI wie ChatGPT basieren auf Probabilität. Obwohl von der Wisdom of Crowd (Weisheit der Masse) gesprochen wird, stellen Echo Chambers (Echoräume) und andere kognitive Voreingenommenheiten ein Risiko dar. Kontrolle und Feedback bzw. die Übernahme von Verantwortung bleiben wichtige Merkmale der KI-Nutzung.
Es gibt zwar allgemeine Regelungen bzw. Guidelines, wie man KI einsetzt (z.B. EU Artificial Intelligence Act), die konkreten Regeln und Kontrollmechanismen im Unternehmen muss man selbst entwickeln, integrieren, beobachten und kontinuierlich anpassen.
Beides, im Cloud oder im Haus (On-Premises) kann sicher sein. Die meisten Risiken entstehen durch das Verhalten der Nutzer.
Bei der Verwendung von GenKI, wie auch bei anderen Technologien, müssen die Nutzer darauf achten, ob die Informationen für weitere KI-Trainings außerhalb des Unternehmens verwendet werden. Wenn dies der Fall ist, muss man darauf achten, welche Informationen weitergegeben werden.
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