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Es hat schon immer bestimmte Technologie-Trends gegeben. Manche sind im Sand verlaufen und wenige haben sich etabliert. Ein neues Buzzword ist "AI TRiSM", eine Thematik mit der sich laut Gartner, Unternehmen in den kommenden Jahren verstärkt auseinandersetzen werden. Die Gründe sind Sicherheit, verstärkte Transparenz von Künstliche-Intelligenz-Modellen und Konsument:innen Schutz.

Die Begriffe "AI TRiSM" stehen für AI Trust, Risk, und Security Management, und es wird als eine innovative Herangehensweise zur Sicherstellung der Governance, Verlässlichkeit, Fairness, Robustheit, Wirksamkeit und Datensicherheit von KI-Modellen beschrieben. AI TRiSM wird als ein aufkommendes Konzept betrachtet und zielt darauf ab, die Vertrauenswürdigkeit, Sicherheit und Privatsphäre von KI-Modellen zu verbessern.

Das AI TRiSM-Framework unterstützt Organisationen dabei, potenzielle Risiken im Zusammenhang mit der Verwendung von KI-Technologie zu identifizieren, zu überwachen und zu reduzieren – einschließlich der viel diskutierten generativen und adaptiven KIs. Durch die Anwendung dieses Frameworks können Unternehmen sicherstellen, dass sie alle relevanten Vorschriften und Datenschutzgesetze einhalten.

AI TRiSM soll dabei helfen, potenzielle Risiken im Zusammenhang mit der Verwendung von KI-Modellen zu erkennen und zeigt Wege auf, wie diese Risiken gemildert werden können. Unternehmen können so sicherstellen, dass Entscheidungen auf zuverlässigen Datenquellen basieren, was zu realistischen und authentischen Ergebnissen für jeden Prozess führt. Laut Gartner können Organisationen, die dieses Framework in ihre Geschäftsbetriebe von KI-Modellen integrieren, eine 50%ige Verbesserung der Akzeptanzraten aufgrund der Genauigkeit der Modelle sehen.

Was versteht man unter generative KI?

Generative KI bezeichnet eine Form der künstlichen Intelligenz (KI), die darauf ausgerichtet ist, neue Inhalte zu erstellen, sei es in Form von Texten, Bildern oder anderen Medien. Im Gegensatz zu reaktiven Systemen, die auf vordefinierte Muster reagieren, kann generative KI eigenständig Inhalte generieren und kreativ tätig werden.

Diese Technologie nutzt maschinelles Lernen, um aus vorhandenen Daten zu lernen und dann eigenständig neue, bisher nicht gesehene Inhalte zu produzieren. Beispiele hierfür sind Textgeneratoren wie GPT-3 oder Bildgeneratoren, die in der Lage sind, realistisch aussehende Bilder zu schaffen.

Generative KI hat Anwendungen in verschiedenen Bereichen, darunter die Erstellung von Kunstwerken, das Verfassen von Texten, die Entwicklung von Designs und vieles mehr. Durch ihre Fähigkeit zur Kreativität und zur Generierung neuer Ideen trägt generative KI dazu bei, innovative Lösungen und Inhalte zu schaffen.

Was versteht man unter adaptive KI

Adaptive KI, auch bekannt als adaptive künstliche Intelligenz, bezieht sich auf eine Form von künstlicher Intelligenz, die die Fähigkeit besitzt, sich selbstständig anzupassen und zu lernen. Im Unternehmenskontext bedeutet dies, dass adaptive KI-Systeme während ihrer Anwendungsumgebung lernen und ihre Leistung verbessern können.

Im Unterschied zu herkömmlichen KI-Systemen, die auf vordefinierte Muster reagieren, kann adaptive KI aktiv aus neuen Informationen lernen, die während der Nutzung nicht vorhersehbar waren. Dies ermöglicht diesen Systemen, flexibel auf Veränderungen zu reagieren und ihre Funktionalität im Laufe der Zeit zu optimieren.

Adaptive KI kann verschiedene Techniken und Verfahren nutzen, wie etwa agentenbasiertes Design und Verstärkungslernen, um sich an sich verändernde Bedingungen anzupassen.

Anwendungsgebiete adaptive KI

Adaptive KI kann in Unternehmen eingesetzt werden, um sich an sich verändernde Marktbedingungen anzupassen. Zum Beispiel kann sie den eigenen Code überarbeiten, um auf neue Informationen oder Anforderungen zu reagieren. In der Gaming-Branche wird adaptive KI verwendet, um das Verhalten von Nicht-Spieler-Charakteren (NPCs) anzupassen. Dies verbessert die Spielerfahrung, indem Feinde realistischere Angriffsmuster zeigen. Im Bildungsbereich kann adaptive KI in Lernsystemen integriert werden. Diese Systeme passen den Lernstoff und die Lerngeschwindigkeit individuell an den Lernenden an, um effektiveres Lernen zu ermöglichen. Und auch in der Automobilbranche wird adaptive KI genutzt, um autonome Fahrzeuge an unterschiedliche Verkehrsbedingungen anzupassen. Das System kann lernen, auf neue Herausforderungen auf der Straße zu reagieren.

Nutzen von AI TRiSM

AI TRiSM soll zahlreiche Vorteile für Unternehmen bieten, die KI nutzen. Hier sind die wichtigsten Faktoren noch einmal kompakt zusammengefasst:

1. Verlässlichkeit von KI-Modellen: Durch die Implementierung von AI TRiSM sollen KI-Modelle zuverlässiger werden was ihre Anwendbarkeit in verschiedenen Szenarien verbessert.

2. Vertrauenswürdigkeit: Das Vertrauen in KI-Systeme wird gestärkt, da AI TRiSM auf Transparenz und Erklärbarkeit setzt.

3. Sicherheit und Datenschutz: AI TRiSM verbessert die Sicherheit und den Schutz von Daten in KI-Anwendungen, was besonders in sensiblen Branchen von großer Bedeutung ist.

4. Prävention von Angriffen: Die Implementierung von AI TRiSM trägt dazu bei, KI-Modelle vor Angriffen zu schützen und somit die Integrität der Anwendungen zu gewährleisten.

Fazit

AI TRiSM kann eine entscheidende Rolle in der Evolution von Künstlicher Intelligenz spielen. Es bietet nicht nur Lösungen für die aktuellen Herausforderungen im KI-Bereich, sondern schafft auch eine Grundlage für das Vertrauen und die nachhaltige Nutzung von KI in verschiedenen Branchen. Da kann man gespannt bleiben.

Quellen:

https://www.gartner.de/de/artikel/die-10-wichtigsten-strategischen-technologie-trends-von-gartner-fuer-2024

gartner.com - Definition of AI TRiSM - Information Technology Glossary

https://www.wko.at/aussenwirtschaft/china-neue-richtlinie-kuenstliche-intelligenz

https://www.wko.at/stmk/news/wie-die-ki-revolution-branchen-veraendert