Generative KI (GenAI) hat Branchen revolutioniert, indem sie innovative Anwendungen wie Textgenerierung, Content-Erstellung, Bildsynthese und natürliche Sprachverarbeitung ermöglicht. Der Erfolg von GenAI-Modellen hängt jedoch stark von der Qualität, Integrität und Verwaltung der Daten ab, mit denen sie trainiert werden. Da Unternehmen die Leistungsfähigkeit von GenAI nutzen, kann die Bedeutung robuster Data-Governance-Lösungen nicht hoch genug eingeschätzt werden. Dieses Kompendium beleuchtet die besonderen Herausforderungen und Risiken, die mit der Entwicklung, Bereitstellung und Nutzung von GenAI-Modellen verbunden sind, und zeigt, warum Data Governance für erfolgreiche GenAI-Implementierungen unerlässlich ist.
Herausforderungen bei der unternehmensweiten Einführung von GenAI
GenAI hat erhebliche Fortschritte erzielt, steht jedoch vor mehreren zentralen Herausforderungen in technischer, ethischer und gesellschaftlicher Hinsicht. Im Folgenden sind einige grundlegende Hindernisse für die unternehmensweite Einführung von GenAI aufgeführt:
1. Voreingenommenheit und Fairness: GenAI-Modelle können die in ihren Trainingsdaten vorhandenen Voreingenommenheiten unbeabsichtigt aufrechterhalten oder verstärken, was zu unfairen oder schädlichen Ergebnissen führt, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Personalbeschaffung, Strafjustiz und Gesundheitswesen.
2. Datenschutz und Sicherheitskontrollen: GenAI-Systeme benötigen oft große Datenmengen, was Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und des potenziellen Missbrauchs persönlicher oder geschützter Informationen aufwirft. Ein mangelhafter Umgang mit dem Datenschutz kann zu Sicherheitsverletzungen, Verstößen gegen Vorschriften wie die DSGVO und Misstrauen bei Nutzern und Aufsichtsbehörden führen.
3. Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit: Viele GenAI-Modelle, insbesondere große Sprachmodelle, werden oft als „Black Boxes“ betrachtet, deren Ergebnisse undurchsichtig und schwer zu erklären sind. Mangelnde Erklärbarkeit schwächt das Vertrauen in KI-Systeme, insbesondere in regulierten Branchen, die Rechenschaftspflicht und Transparenz erfordern.
4. Skurrile Ergebnisse oder Datenhalluzinationen: GenAI-Modelle können erfundene oder ungenaue Informationen produzieren, sogenannte „Halluzinationen“, insbesondere wenn sie versuchen, Fragen außerhalb ihrer Trainingsdaten zu beantworten. Dies gibt Anlass zur Sorge, wenn solche Ergebnisse als Tatsachen angesehen werden und zur Verbreitung von Fehlinformationen oder Schäden in wichtigen Bereichen wie Medizin oder Recht führen.
Die Rolle der Datenverwaltung in GenAI
Data Governance bezeichnet das umfassende Management von Datenverfügbarkeit, Nutzbarkeit, Integrität und Sicherheit. Dazu gehört die Festlegung von Richtlinien, Prozessen und Verantwortlichkeiten, die die Datenqualität und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleisten. Für GenAI-Modelle ist eine starke Data Governance unerlässlich, da diese Modelle nur so gut sind wie die Daten, die sie nutzen. Schlecht verwaltete Daten können den Aufbau einer soliden Datengrundlage für den Erfolg von GenAI erheblich erschweren.
1. Datenschutz und Sicherheit: GenAI-Modelle verarbeiten und speichern häufig sensible Informationen und sind daher potenzielle Ziele für Cyberangriffe. Data Governance erfordert strenge Sicherheitsmaßnahmen (z. B. Verschlüsselung, sichere Zugriffskontrollen usw.), um Trainingsdaten zu schützen und Sicherheitsverletzungen vorzubeugen. Durch ordnungsgemäße Data Governance können nur autorisierte Personen auf die für GenAI verwendeten Datensätze zugreifen, sie verwalten oder ändern. Dies reduziert das Risiko, dass GenAI-Modelle versehentlich Daten mit personenbezogenen Daten (PII) lernen oder generieren, was möglicherweise Datenschutzbedenken aufwirft. Daher müssen Datenschutzstandards implementiert werden, um die sichere Speicherung, Nutzung und Bereitstellung von Daten zu gewährleisten.
2. Datentransparenz und Verantwortlichkeit: GenAI-Modelle, insbesondere Deep-Learning-Systeme, können komplex und schwer zu interpretieren sein. Data Governance gewährleistet eine klare Dokumentation der Datenerfassung, -verarbeitung und -nutzung. Dies fördert Transparenz und ermöglicht es Stakeholdern, Entscheidungen von KI-Systemen nachzuvollziehen. Beim Einsatz von GenAI in anspruchsvollen Anwendungen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen oder dem Rechtswesen ist die Verantwortlichkeit für die von GenAI getroffenen Entscheidungen entscheidend. Starke Data-Governance-Frameworks machen Organisationen für die Qualität und Ergebnisse ihrer KI-Systeme verantwortlich und reduzieren so das Risiko schädlicher oder unbeabsichtigter Folgen.
3. Datenethik und rechtliche Risiken: GenAI-Systeme basieren häufig auf riesigen Datenmengen, von denen einige persönliche oder sensible Informationen enthalten können. Data Governance gewährleistet die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie DSGVO, CCPA und HIPAA, die Unternehmen zum Schutz personenbezogener Daten und zur Einholung einer entsprechenden Einwilligung verpflichten. Ebenso schützt Data Governance vor dem unbeabsichtigten Verlust sensibler Informationen oder der unsachgemäßen Verwendung personenbezogener Daten. Data Governance stellt sicher, dass die in Trainingsmodellen verwendeten Daten ethisch einwandfrei beschafft und verwendet werden, und verhindert so Probleme wie unbefugtes Daten-Scraping, Urheberrechtsverletzungen oder die Verwendung von Daten ohne entsprechende Einwilligung.
4. Datenqualität und -genauigkeit: Schlecht verwaltete Daten können zu verzerrten GenAI-Modellen führen, die schädliche, unfaire oder diskriminierende Ergebnisse erzeugen. Data-Governance-Frameworks setzen Praktiken wie regelmäßige Audits und Diversitätsprüfungen durch, um sicherzustellen, dass Datensätze ausgewogen, repräsentativ und frei von Verzerrungen sind. Hochwertige, gut verwaltete Daten verbessern die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen. Durch die Gewährleistung korrekter, vollständiger und aktueller Daten können Unternehmen Fehler minimieren und die Qualität der GenAI-Ergebnisse verbessern.
5. Datenermittlung und -katalogisierung: Die Implementierung von Steuerelementen, die aktive Metadaten leicht durchsuchbar und zugänglich machen, ist eine Grundvoraussetzung für ein effektives GenAI-Training. Dies verbessert die Zugänglichkeit aktiver Metadaten, vereinfacht den Datenabruf, verbessert die Datennutzung und ermöglicht einen schnelleren Zugriff auf die in GenAI-Modellen verwendeten Eingabe-Trainingsdaten.
6. Datenaufbewahrung und -entsorgung: Die Implementierung von Kontrollen für regelmäßige Überprüfungen, erneutes Training, sorgfältiges Datenmanagement und Modellaktualisierungen stellt sicher, dass GenAI-Modelle relevant und genau bleiben. Kontinuierliches Lernen und GenAI-Modellaktualisierungen erfordern eine robuste Governance sowohl der Trainings- als auch der generierten Daten. Governance-Frameworks setzen klare Richtlinien für die Aufbewahrungsdauer der in GenAI-Modellen verwendeten Daten durch und verhindern so die unnötige Speicherung veralteter oder irrelevanter Informationen. Sensible oder veraltete Daten müssen sicher entsorgt werden, sobald sie nicht mehr benötigt werden, um das Risiko einer versehentlichen Offenlegung zu verringern.
Priorisieren Sie die Datenverwaltung für Qualität, Integrität und Erfolg bei GenAI-Initiativen
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Data Governance für GenAI entscheidend ist, um sicherzustellen, dass GenAI-Systeme ethisch, sicher, rechtskonform und zuverlässig sind. Sie hilft Unternehmen, eine Vielzahl von Risiken – von Datenschutzverletzungen bis hin zu verzerrten Ergebnissen – zu vermeiden und schafft eine Grundlage für Datenvertrauen und Verantwortlichkeit für GenAI-Anwendungen. Da GenAI an Einfluss und Komplexität gewinnt, wird eine robuste Data Governance immer wichtiger, um die Vorteile von Innovationen mit den Risiken von Missbrauch in Einklang zu bringen. Unternehmen, die Data Governance priorisieren, sind gut aufgestellt, um die Leistungsfähigkeit von GenAI zu nutzen und gleichzeitig Vertrauen, Compliance und Leistung auf jedem Schritt ihrer GenAI-Reise zu gewährleisten.
