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method#Künstliche Intelligenz#Governance#Qualitätssicherung#Zuverlässigkeit

AI Safety Evaluation

Strukturierte Methode zur Bewertung von Risiken, Robustheit und Governance von KI‑Systemen. Liefert priorisierte Maßnahmen und Entscheidungsgrundlagen für sichere Einführungen.

AI Safety Evaluation ist eine strukturierte Methode zur systematischen Bewertung von Risiken, Robustheit und Governance von KI-Systemen.
Aufstrebend
Hoch

Klassifikation

  • Hoch
  • Organisatorisch
  • Organisation
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

Model-Repository (z. B. MLflow, DVC)Monitoring- und Observability-Tools (z. B. Prometheus, OpenTelemetry)Issue-Tracking und Governance-Boards (z. B. Jira, Confluence)

Prinzipien & Ziele

Ganzheitlichkeit: Technik, Daten und Organisation gleichzeitig bewerten.Risikoorientierung: Fokus auf wahrscheinliche Auswirkungen und Nutzerfolge.Transparenz: Ergebnisse, Annahmen und Unsicherheiten dokumentieren.
Erkundung
Unternehmen, Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Falsche Beruhigung durch unvollständige Prüfungen.
  • Mangelnde Verantwortlichkeit bei fehlender Governance‑Verankerung.
  • Übermäßige Verzögerungen durch zu konservative Maßnahmen.
  • Iterative Anwendung: Kleine, regelmässige Bewertungen statt seltener Grossaudits.
  • Cross-funktionale Teams einbinden (Legal, Product, ML, Ops).
  • Automatisierte Tests mit manueller Stichprobenprüfung kombinieren.

I/O & Ressourcen

  • Modelldokumentation (Version, Architektur, Hyperparameter)
  • Trainings- und Testdaten-Metadaten
  • Betriebsmetriken, Monitoring- und Incident-Logs
  • Risikobewertung mit Priorisierung
  • Konkrete Remediations- und Monitoring-Empfehlungen
  • Auditbericht für Governance und Compliance

Beschreibung

AI Safety Evaluation ist eine strukturierte Methode zur systematischen Bewertung von Risiken, Robustheit und Governance von KI-Systemen. Sie kombiniert Technik-, Daten- und Organisationsanalysen, um Schwachstellen, Compliance-Lücken und betriebliches Risiko aufzudecken. Ergebnis sind priorisierte Maßnahmen und Entscheidungsgrundlagen für sichere KI‑Einführungen. Sie ist für Unternehmen aller Größen geeignet.

✔

  • Früherkennung kritischer Schwachstellen vor Produktionsstart.
  • Verbesserte Compliance- und Auditfähigkeit gegenüber Regulatoren.
  • Klar priorisierte Maßnahmen zur risikobasierten Ressourcenallokation.

✖

  • Erkenntnislücken bei unbekannten Failure‑Modes neuer Modelle.
  • Hoher Aufwand für tiefgehende technische Validierung und Datenanalysen.
  • Ergebnisqualität hängt von Verfügbarkeit und Qualität der Eingabedaten ab.

  • Fehlklassifikationsrate nach Gruppe

    Misperformance-Metrik aufgeteilt nach relevanten Subgruppen zur Bias-Analyse.

  • Robustheit gegenüber Eingabestörungen

    Veränderung der Modellleistung unter definierten Störfällen.

  • Zeit bis zur Erkennung eines Vorfalls

    Mittelwert der Zeit vom Auftreten eines Problems bis zur Erkennung.

Konzernweite Sicherheitsprüfung

Fallstudie: Bewertung mehrerer KI-Anwendungen in einem Finanzinstitut mit priorisierten Maßnahmen.

Start-up-Checklist

Kompakte Evaluation für kleine Teams, fokussiert auf datenbezogene Risiken und Monitoring.

Regulatorisches Audit-Template

Vorlage zur Nachweisführung gegenüber Aufsichtsbehörden, angepasst an Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen.

1

Initiales Scoping: Umfang, Stakeholder und Akzeptanzkriterien definieren.

2

Datensammlung: Modelldokumente, Testsets und Monitoring-Daten zusammenführen.

3

Technische Prüfungen: Robustheitstests, Bias-Analysen, Sicherheitschecks durchführen.

4

Organisatorische Prüfung: Verantwortlichkeiten, SLAs und Eskalationspfade bewerten.

5

Bericht & Maßnahmenplan: Priorisieren, kommunizieren und Umsetzungsfristen setzen.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Fehlende Testdaten-Infrastruktur für Reproduzierbarkeit.
  • Unzureichendes Monitoring für Langzeitverhalten.
  • Nicht versionierte Modellartefakte erschweren Audits.
Datenqualität und -zugangInterdisziplinäre Abstimmung (Legal, Product, ML)Mangel an spezialisierten Prüfwerkzeugen
  • Alleinige Abhängigkeit von Model-Card-Metriken für Sicherheitsentscheidungen.
  • Unterdrückung kritischer Befunde aus Angst vor Verzögerungen.
  • Unvollständige Datenansichten führen zu falscher Risikoeinschätzung.
  • Übersehen subtiler Verteilungsverschiebungen im Produktionsbetrieb.
  • Unklare Verantwortlichkeiten nach Identifikation von Mängeln.
  • Zu enge Checklisten, die kreative Missbrauchsformen nicht erfassen.
ML-Modellevaluation und StatistikkenntnisseDomainwissen und RisikoanalyseCompliance- und Governance-Verständnis
Regulatorische Anforderungen (Datenschutz, Produktsicherheit)Betriebliche Robustheit und Monitoring-FähigkeitErklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen
  • • Vertraulichkeits- und IP-Beschränkungen bei Modell-Inputs
  • • Limitierte Observability in produktiven Systemen
  • • Zeitliche Ressourcen für tiefgehende Tests