KI-Governance

Verantwortlichkeit ist die Verpflichtung, Handlungen und Entscheidungen zu erklären, zu rechtfertigen und Verantwortung dafür zu übernehmen, insbesondere in KI-Systemen.

Ein Rahmenwerk, das KI-Systeme basierend auf ihrer Übereinstimmung mit menschlichen Werten und Absichten kategorisiert.

Konstitutionelles Prompting ist eine Methode, um sicherzustellen, dass das Verhalten von KI mit menschlichen Werten und ethischen Richtlinien übereinstimmt.

Data Governance ist ein Rahmenwerk zur Verwaltung der Datenverfügbarkeit, -nutzung, -integrität und -sicherheit innerhalb von Organisationen.

Eine Standardrichtlinie ist eine voreingestellte Regel, die von KI-Systemen verwendet wird, um Situationen zu bewältigen, die in ihrer Programmierung nicht explizit definiert sind.

Demografische Parität stellt sicher, dass in der KI-Entscheidungsfindung gleiche Ergebnisse über verschiedene demografische Gruppen hinweg erzielt werden.

Dual-Use-Risiko bezieht sich auf das Potenzial von Technologien, sowohl für nützliche als auch schädliche Zwecke verwendet zu werden.

Fairness in KI bezieht sich auf die unparteiische Behandlung von Einzelpersonen oder Gruppen bei algorithmischen Entscheidungen.

Menschliche Aufsicht bezieht sich auf die Einbindung von Menschen bei der Überwachung und Steuerung von KI-Systemen, um ethische und genaue Entscheidungen sicherzustellen.

Maschinenethik ist die Untersuchung moralischer Prinzipien, die das Verhalten und die Entscheidungsfindung von KI leiten.

Ein Modellregister ist eine zentrale Datenbank zur Verwaltung von KI-Modellen während ihres Lebenszyklus.

Modellrisikomanagement umfasst die Identifikation, Bewertung und Minderung von Risiken im Zusammenhang mit prädiktiven Modellen in KI-Anwendungen.

Skalierbare Aufsicht bezieht sich auf Systeme, die KI effektiv verwalten und überwachen können, wenn sie in Komplexität und Nutzung wächst.

Eine skriptbasierte Richtlinie ist eine vordefinierte Reihe automatisierter Regeln, die das Verhalten des Systems in KI-Anwendungen steuern.