#206 Sicherung von GenAI
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on Thu Jun 13 2024 00:00:00 GMT-0700 (Pacific Daylight Time)
with Steve Orrin, Darren W Pulsipher,
In dieser Folge setzt Darren sein Interview mit Steve Orrin, dem CTO von Intel Federal, fort. Sie diskutieren die Paradigmenverschiebung in DevSecOps, um Künstliche Intelligenz zu bewältigen und die dynamische Natur der Anwendungsentwicklung, die KI erfordert.
Keywords
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Wir finden die transformative Kraft der digitalen Transformation, DevOps und Künstlicher Intelligenz (KI) an der faszinierenden Schnittstelle von Technologie und Geschäftsführung. In diesem Bereich werden wir uns mit zwei wichtigen Aspekten befassen: der Bedeutung der Sicherung des KI-Entwicklungsprozesses und der Notwendigkeit einer verantwortungsvollen und ethischen Nutzung von Daten. Durch das Verständnis dieser Aspekte können wir das Potenzial der KI nutzen, um nicht nur unsere Organisationen zu revolutionieren, sondern auch Vertrauen und Zuversicht zu wecken, was die digitale Transformation auf neue Höhen treibt.
Ethische Datenerfassung und KI-Training
KI hat die Art und Weise revolutioniert, wie wir mit Technologie interagieren. Der Kern jedes KI-Systems liegt in der Datenvielfalt. Warum? Weil ein KI-System aus Daten lernt, sich von Daten ernährt und basierend auf den bereitgestellten Informationen funktioniert. Je vielfältiger die Daten sind, desto besser lernt und funktioniert das KI-System.
Jedoch muss der ethische Aspekt der Datenbeschaffung und KI-Schulung mit größter Dringlichkeit berücksichtigt werden. Das KI-System darf nur auf Bevölkerungsgruppen angewendet werden, die mit den in der Schulungsphase verwendeten Datensätzen übereinstimmen. Der ethische Einsatz von KI beinhaltet tiefes Vertrauen und Transparenz, die nur durch umfassende Sichtbarkeit und Kontrolle während des gesamten Entwicklungslebenszyklus der KI gewährleistet werden können.
Die Goldene Regel: Vertrauen
Das Vertrauen in KI-Systeme ist das direkte Ergebnis ihrer Grundlage auf einer vielfältigen Datenpalette. Dieser Ansatz verhindert, dass ein einzelner Datentyp oder eine einzelne Datenquelle dominiert und vorhandene Verzerrungen in einem Datensatz verdünnt. Die Grundregel des Vertrauens in KI-Systeme beginnt mit der Diversifizierung von Datenquellen, wodurch eine unverhältnismäßige Dominanz reduziert wird.
Darüber hinaus ist die Sichtbarkeit der Datenherkunft integrativer Bestandteil von ethischer KI. Sie bietet Transparenz für die einsetzende Institution und zeigt, welche Informationen in die Ausbildung der KI geflossen sind und garantiert somit ihre optimale Leistung.
Skalierbarkeit und Rückverfolgbarkeit
Eine der Hauptherausforderungen bei der Entwicklung von KI besteht darin, die Skalierbarkeit von Trainingsdaten zu managen. Die Möglichkeit, auf bekannte Zustände in der Ausbildung zurückzugreifen, ist entscheidend, aber wie macht man das mit Petabytes von Daten? Hash-Funktionen oder Blockchain-Methoden werden bei der Verwaltung großer Datenmengen unerlässlich.
Rückverfolgbarkeit, Verantwortlichkeit und Prüfbarkeit nehmen ebenfalls eine zentrale Rolle im AI-Entwicklungsprozess ein. Im Falle von unzuverlässigen Datenquellen ist ein System, das die Datenextraktion aus dem Pipeline ermöglicht, notwendig, um deren Nutzung in der laufenden Schulung zu verhindigen.
Die Straße Voraus
Die Reise zur Sicherung der KI-Entwicklung wird von den Prinzipien der Transparenz, des Vertrauens und der Ethik geleitet. Dies sind keine bloßen Vorschläge, sondern wesentliche Elemente zur Förderung des Vertrauens in KI-Systeme und zur Gewährleistung ihrer Wirksamkeit. Der Weg mag herausfordernd erscheinen, aber diese Schritte bieten eine klare Roadmap, um die Komplexitäten von KI-DevSecOps zu navigieren.
Sei es durch vielfältige Datenbeschaffung, durch die Behandlung von Daten mit dem gebührenden Respekt oder durch eine konstante Dokumentation des Datenlebenszyklusprozesses, die Prinzipien von Vertrauen, Sichtbarkeit und ein hartnäckiges Engagement für ethische Praktiken liegen im Herzen aufstrebender AI-Technologien.