Aufbau verantwortungsvoller KI-Workflows mit IBM watsonx.governance

Herausforderungen für verantwortungsvolle KI

Die Versprechen der KI sind unbestreitbar, doch ebenso real sind die Risiken. Ein durchdachter Governance-Ansatz ermöglicht es Unternehmen, sicher und verantwortungsvoll mit KI zu arbeiten. Mit einem guten Sicherheitsnetz gibt es keinen Grund, sich von den revolutionären Aspekten der KI abhalten zu lassen. Setzen Sie Ihr Unternehmen auf einen schnellen Kurs!

Zu den Hindernissen für verantwortungsvolle KI gehören:

1. Reaktion auf wachsende und sich ändernde KI-Vorschriften: Die Nichteinhaltung von Vorschriften und Branchenstandards kann Ihrem Unternehmen sowohl Zeit für die Unterstützung von Audits als auch Millionen an Geldstrafen kosten.
2. Risikomanagement und Ruf: Die proaktive Erkennung von Vorurteilen und Drift ist notwendig, um die Privatsphäre, Loyalität, das Vertrauen und die Sicherheit der Kunden zu schützen. Vorurteilbehaftete oder nicht erklärbare Modellresultate können zu Markenschäden und Kundenmisstrauen führen.
3. Operationalisierung von KI mit Vertrauen: Manuelle Datenwissenschaftswerkzeuge und -prozesse können unbeabsichtigt menschliche Fehler in KI-Algorithmen und -Modelle einführen. Lange Modelllebenszyklen und manuelle Genehmigungen können zu Drift führen.

Verantwortungsvoll mit KI umgehen

Verantwortungsvolle KI erfordert Governance, den Prozess der Leitung, Überwachung und Verwaltung der KI-Aktivitäten Ihrer Organisation. Es gibt eine Vielzahl von Werkzeugen für die KI-Governance, doch zu oft werden Modelle ohne die nötige Klarheit, Überwachung oder Katalogisierung erstellt. Ohne eine durchgängige Nachverfolgung des KI-Lebenszyklus unter Verwendung automatisierter Prozesse werden Skalierbarkeit und transparente Abläufe behindert. Erklärbare Ergebnisse sind schwer fassbar.

Vielleicht haben Sie von „Black-Box-Modellen“ gehört, die ein wachsendes Anliegen für KI-Interessengruppen darstellen. KI-Modelle werden entwickelt und implementiert, doch es ist nicht immer einfach nachzuvollziehen, wie und warum Entscheidungen getroffen wurden – selbst für die Datenwissenschaftler, die sie erstellt haben. Diese Herausforderungen führen zu Ineffizienzen, die sich in einem Drift des Umfangs äussern, in Modellen, die verzögert oder gar nicht in Produktion gehen, oder in Modellen, die inkonsistente Qualitätsniveaus aufweisen und unerkannte Risiken bergen.

Angesichts der Herausforderungen, die mit der Operationalisierung von KI verbunden sind, ist es entscheidend, Lösungen zu finden, die sowohl Effizienz als auch Transparenz gewährleisten. In diesem Kontext bietet IBM watsonx.governance eine vielversprechende Antwort. IBM watsonx.governance ist ein automatisiertes Toolkit, das sowohl generative KI als auch maschinelles Lernen (ML) auf der IBM watsonx-Plattform verwaltet. Sie erhalten umfassende KI-Governance, ohne die hohen Kosten eines Wechsels von Ihrer aktuellen Datenwissenschaftsplattform.

Bevor ein Modell in die Produktion geht, wird es validiert, um Geschäftsrisiken zu bewerten. Nach dem Go-Live wird es kontinuierlich auf Fairness, Qualität und Drift überwacht. Regulierungsbehörden und Auditoren können auf Dokumentationen zugreifen, die Erklärungen zum Verhalten und zu den Vorhersagen des Modells bieten.

Sie können Einblick geben, wie das Modell funktioniert und welche Prozesse und Schulungen das Modell erhalten hat. IBM watsonx.governance erstreckt sich über den gesamten Lebenszyklus, und Ihre Teams erhalten Unterstützung, während sie Fakten für die Erklärbarkeit von KI entwerfen, erstellen, bereitstellen, überwachen und zentralisieren.

Mit diesem Governance-Toolkit können Audits einfacher werden. Verfolgen und dokumentieren Sie die Herkunft von Daten, die Modelle und deren zugehörige Metadaten sowie die Pipelines. Die Dokumentation umfasst die Techniken, die jedes Modell trainiert haben, die verwendeten Hyperparameter und die Metriken aus den Testphasen. Erwarten Sie eine erhöhte Transparenz im Verhalten jedes Modells während seines gesamten Lebenszyklus, Kenntnisse über die Daten, die in seiner Entwicklung einflussreich waren, und die Fähigkeit, mögliche Risiken zu bestimmen.

Komponenten der IBM watsonx.governance-Lösung

1. Compliance:
   • Verwalten Sie KI, um die kommenden Sicherheits- und Transparenzvorschriften weltweit zu erfüllen – ein „Nährwertlabel“ für KI.
   • Übersetzen Sie externe KI-Vorschriften in Richtlinien für die automatische Durchsetzung.
   • Unterstützen Sie die Einhaltung externer KI-Vorschriften für Audits und Compliance.
   • Nutzen Sie Factsheets für transparente Modellprozesse.
2. Risikomanagement:
   • Proaktive Erkennung und Minderung von Risiken, Überwachung auf Fairness, Vorurteile, Drift und neue LLM-Metriken.
   • Voreingestellte Schwellenwerte für Warnungen, wenn wichtige Metriken überschritten werden.
   • Identifizieren, verwalten und berichten Sie über Risiken und Compliance in großem Maßstab.
   • Bereitstellung erklärbarer Modellergebnisse zur Unterstützung von Audits oder Geldstrafen.
3. Lifecycle Governance:
   • Verwalten, überwachen und steuern Sie KI-Modelle von IBM, Open-Source-Communities und anderen Modellanbietern.
   • Automatisieren und konsolidieren Sie Tools und Prozesse, um transparente KI in großem Maßstab voranzutreiben.
   • Überwachen, katalogisieren und steuern Sie sowohl generative als auch ML-Modelle über den gesamten KI-Lebenszyklus.
   • Automatisieren Sie die Erfassung von Modellmetadaten für mühelose Berichtserstellung.
   • Erhöhen Sie die Kommunikation und Zusammenarbeit mit Stakeholdern durch dynamische Dashboards, Diagramme und dimensionale Berichterstattung.

Fazit

Mit IBM watsonx.governance können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Strategien nicht nur effektiv, sondern auch verantwortungsvoll sind. Diese Lösung ermöglicht es, die Herausforderungen der KI-Governance zu meistern und gleichzeitig die Vorteile der Künstlichen Intelligenz voll auszuschöpfen.

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