{"id":19536,"date":"2023-04-04T11:33:49","date_gmt":"2023-04-04T09:33:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.m-q.ch\/?p=17731"},"modified":"2024-11-17T12:36:27","modified_gmt":"2024-11-17T11:36:27","slug":"prueftools-fuer-ki-systeme","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.organisator.ch\/de\/operational-excellence\/2023-04-04\/prueftools-fuer-ki-systeme\/","title":{"rendered":"Pr\u00fcftools f\u00fcr KI-Systeme"},"content":{"rendered":"<figure id=\"attachment_17732\" class=\"wp-caption alignnone\" style=\"width: 680px\" aria-describedby=\"caption-attachment-17732\"><img class=\"alignnone wp-image-17732 size-full\" src=\"https:\/\/www.m-q.ch\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/Prueftools-fuer-KI-Systeme_MQ.jpg\" alt=\"KI-Pr\u00fcftools\" width=\"680\" height=\"580\" \/>\r\n<figcaption id=\"caption-attachment-17732\" class=\"wp-caption-text\">Das Tool ScrutinAI erm\u00f6glicht es, Fehler in KI-Modellen oder Trainingsdaten aufzudecken und die Ursachen daf\u00fcr zu analysieren. Im vorliegenden Beispiel wird ein KI-Modell zur Erkennung von Anomalien und Krankheiten auf CT-Bildern untersucht. (Bild: Fraunhofer IAIS)<\/figcaption>\r\n<\/figure>\r\n<p>ChatGPT hat einen neuen Hype um K\u00fcnstliche Intelligenz ausgel\u00f6st, die M\u00f6glichkeiten der KI sind beeindruckend. Gleichzeitig wird die Qualit\u00e4tssicherung und Kontrolle von KI-Systemen immer wichtiger \u2013 insbesondere wenn sie verantwortungsvolle Aufgaben \u00fcbernehmen. Denn die Ergebnisse des Chatbots beruhen auf riesigen Datenmengen an Texten aus dem Internet. Dabei berechnen Systeme wie ChatGPT allerdings nur die wahrscheinlichste Antwort auf eine Frage und geben diese als Fakt aus. Doch welche Pr\u00fcftools existieren, um z.B. die Qualit\u00e4t der durch ChatGPT generierten Texte zu messen?<\/p>\r\n<h3><b>KI-Pr\u00fcfkatalog<\/b><\/h3>\r\n<div class=\"dummyclass section\" data-emptytext=\"linklist_add_items\">\r\n<div class=\"fhg-grid-item fhg-teaser size-1x2 blue\">\r\n<div class=\"teaser-inner\">\r\n<div class=\"content\">\r\n<div class=\"teaser-text\">\r\n<div class=\"text fhg-richtext teaser-text__text-richtext\">\r\n<p>ChatGPT hat die Prominenz von KI verst\u00e4rkt. Doch KI beschr\u00e4nkt sich selbstverst\u00e4ndlich nicht nur auf dieses Tool. Von Sprachassistenzsystemen \u00fcber die Analyse von Bewerbungsdokumenten bis hin zum autonomen Fahren \u2013 als Schl\u00fcsseltechnologie der Zukunft kommt K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) \u00fcberall zum Einsatz. Umso wichtiger ist es, KI-Anwendungen so zu gestalten, dass sie verl\u00e4sslich und sicher agieren und transparent und zuverl\u00e4ssig mit Daten umgehen. Dies ist eine notwendige Voraussetzung daf\u00fcr, dass KI auch in sensiblen Bereichen zum Einsatz kommen kann und Nutzer sowie Nutzerinnen nachhaltig Vertrauen in die Technologie haben. Deshalb hat das Fraunhofer-Institut f\u00fcr Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS einen KI-Pr\u00fcfkatalog entwickelt. Damit erhalten Unternehmen einen praxisorientierten Leitfaden, der sie bef\u00e4higt, ihre KI-Systeme vertrauensw\u00fcrdig zu gestalten. Auf rund 160 Seiten beschreibt er, wie KI-Anwendungen systematisch hinsichtlich Risiken evaluiert werden k\u00f6nnen, formuliert Vorschl\u00e4ge f\u00fcr Pr\u00fcfkriterien zur Messung der\u00a0 Qualit\u00e4t der Systeme und schl\u00e4gt Massnahmen vor, die KI-Risiken mindern k\u00f6nnen.\u00a0<\/p>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<h3>Pr\u00fcftools im Einsatz<\/h3>\r\n<p>Forschende des Fraunhofer IAIS pr\u00e4sentieren dar\u00fcber hinaus vom 17. bis 21. April auf der Hannover Messe 2023 am Fraunhofer-Gemeinschaftsstand in Halle 16, Stand A12 verschiedene Pr\u00fcftools und Verfahren, mit denen sich KI-Systeme systematisch entlang ihres Lebenszyklus auf Schwachstellen untersuchen und gegen KI-Risiken absichern lassen. Die Tools unterst\u00fctzen Entwickler und Entwicklerinnen sowie Pr\u00fcfinstitute dabei, die Qualit\u00e4t von KI-Systemen systematisch zu evaluieren und so ihre Vertrauensw\u00fcrdigkeit sicherzustellen. Ein Beispiel ist etwa das Werkzeug \u201eScrutinAI\u201c. Es bef\u00e4higt Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfer, systematisch nach Schwachstellen von neuronalen Netzen zu suchen und somit die Qualit\u00e4t der KI-Anwendungen zu testen. Ein konkretes Beispiel ist eine KI-Anwendung, die Anomalien und Krankheiten auf CT-Bildern erkennt. Hier stellt sich die Frage, ob alle Arten von Anomalien gleichermassen gut erkannt werden oder einige besser und andere schlechter. Diese Analyse hilft Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfern zu beurteilen, ob eine KI-Anwendung f\u00fcr ihren vorgesehenen Einsatzkontext geeignet ist. Gleichzeitig k\u00f6nnen auch Entwicklerinnen und Entwickler profitieren, indem sie Unzul\u00e4nglichkeiten ihrer KI-Systeme fr\u00fchzeitig erkennen und entsprechende Verbesserungsma\u00dfnahmen ergreifen k\u00f6nnen, wie etwa die Anreicherung der Trainingsdaten um spezifische Beispiele.<\/p>\r\n<p><em>Quelle und weitere Informationen: <a href=\"https:\/\/www.iais.fraunhofer.de\/\">Fraunhofer IAIS<\/a><\/em><\/p>\n<p class=\"syndicated-attribution\">Dieser Beitrag erschien urspr\u00fcnglich auf m-q.ch - <a href=\"https:\/\/www.m-q.ch\/de\/prueftools-fuer-ki-systeme\/\" target=\"_blank\">https:\/\/www.m-q.ch\/de\/prueftools-fuer-ki-systeme\/<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>ChatGPT hat einen neuen Hype um K\u00fcnstliche Intelligenz ausgel\u00f6st, die M\u00f6glichkeiten der KI sind beeindruckend. 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