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Generative KI-Modelle: Chancen nutzen, Risiken verstehen

Zuletzt aktualisiert am 06. Juni 2024

Generative KI-Modelle haben in den letzten Jahren einen bemerkenswerten Fortschritt erzielt und gewinnen zunehmend an Bedeutung für Unternehmen und Behörden. Diese Modelle, die künstliche Intelligenz nutzen, sind in der Lage, kreative Aufgaben zu übernehmen, die traditionell menschliches Verständnis erfordern.

Dabei reicht das Einsatzspektrum von der Text- und Bildgenerierung bis hin zur Musikkomposition. Angesichts ihrer Vielseitigkeit und Effizienz bieten sie enorme Chancen für die Digitalisierung. Doch gleichzeitig bergen sie auch erhebliche Risiken, die es zu beachten gilt.

Wir werfen einen genaueren Blick auf generative KI-Modelle: Welche Chancen eröffnen sie? Welche Risiken bringen sie mit? Und was können Sie tun, um Ihr Unternehmen zu schützen?  

Was sind generative KI-Modelle?

Generative KI-Modelle sind künstliche Intelligenz-Systeme, die während des Trainings Muster aus großen Datenmengen erlernen und auf dieser Basis neue Inhalte erzeugen können. Zu den bekanntesten Anwendungen gehören Text-zu-Text-Modelle, die textuelle Eingaben verarbeiten und darauf basierend neue Texte generieren.

Ein herausragendes Beispiel dafür sind Large Language Models (LLMs), die speziell für die Verarbeitung und Erstellung von Texten entwickelt wurden. Diese Modelle nutzen komplexe neuronale Netzwerke und können auf eine Billion Parameter aufweisen, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern.

Bekannte Beispiele für generative KI-Modelle sind ChatGPT von OpenAI, BERT von Google und DALL-E, ebenfalls von OpenAI, das für die Bildgenerierung verwendet wird. Diese Modelle finden breite Anwendung in Chatbots, persönlichen Assistenten und anderen Bereichen, in denen text- und bildbasierte Interaktionen notwendig sind. 

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Chancen durch generative KI-Modelle

Generative KI-Modelle bieten zahlreiche Chancen, die Effizienz und Automatisierung in verschiedenen Branchen erheblich zu verbessern. Ein prominentes Beispiel ist der Einsatz in Chatbots und persönlichen Assistenten, die dank ihrer leichten Zugänglichkeit und Bedienbarkeit eine breite Palette an Informationen bereitstellen können. Diese Anwendungen können den Kundenservice optimieren, indem sie rund um die Uhr verfügbar sind und Anfragen schnell beantworten.

Ein weiteres bedeutendes Einsatzgebiet ist die Unterstützung bei kreativen Prozessen. In Bereichen wie Marketing, Content-Erstellung und Design können generative KI-Modelle dazu beitragen, innovative Ideen zu entwickeln und die Produktion von Inhalten zu beschleunigen. So können beispielsweise automatisch generierte Texte und Bilder verwendet werden, um Kampagnen zu gestalten oder Produktbeschreibungen zu erstellen.

Im Bereich der IT-Sicherheit eröffnen LLMs ebenfalls neue Möglichkeiten. Sie können Sicherheitsberichte erstellen, Sicherheitslücken in Code identifizieren und automatisierte Detektionsmethoden bereitstellen, um Sicherheitsbedrohungen frühzeitig zu erkennen und abzuwehren.

Darüber hinaus können generative KI-Modelle bei der Datenanalyse und -visualisierung unterstützen. Sie sind in der Lage, große Mengen an Daten zu verarbeiten und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die für die Entscheidungsfindung in Unternehmen von großer Bedeutung sind. Dies schließt auch die Vorhersage von Markttrends und das Erkennen von Mustern im Kundenverhalten ein.

Generative KI-Modelle können auch in der medizinischen Forschung und Diagnostik eingesetzt werden. Sie können dabei helfen, medizinische Texte zu analysieren, Diagnosen zu unterstützen und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. Dies könnte zu einer erheblichen Verbesserung der Gesundheitsversorgung führen. 

Risiken der Nutzung generativer KI-Modelle

Trotz der vielfältigen Chancen bergen generative KI-Modelle erhebliche Risiken, die sorgfältig berücksichtigt werden müssen. Ein zentrales Risiko ist die IT-Sicherheit. Angreifer könnten Schwachstellen in den Modellen ausnutzen, um die Integrität und Vertraulichkeit der Daten zu gefährden.

Zu den gängigen Angriffsmethoden gehören: 

  • Privacy Attacks: Diese Angriffe zielen darauf ab, vertrauliche Informationen aus den generativen KI-Modellen zu extrahieren. Angreifer versuchen, durch spezielle Eingaben (Prompts) Informationen zu erhalten, die eigentlich geschützt sein sollten. Beispiel: Ein Angreifer könnte wiederholt Fragen an ein KI-Modell stellen, um Teile der Trainingsdaten zu rekonstruieren und persönliche Informationen, wie Kreditkartennummern oder Adressen, aus dem Modell herauszufiltern.
  • Evasion Attacks: Bei diesen Angriffen werden die Eingaben an das Modell so verändert, dass die eingebauten Sicherheitsmechanismen umgangen werden. Beispiel: Ein Angreifer könnte die Struktur und den Inhalt einer bösartigen E-Mail leicht verändern, damit der Spam-Filter der KI sie nicht als Bedrohung erkennt und die E-Mail an den Empfänger durchlässt.
  • Poisoning Attacks: Diese Angriffe zielen darauf ab, die Trainingsdaten eines Modells zu manipulieren, sodass das Modell falsche oder schädliche Ausgaben erzeugt. Beispiel: Ein Angreifer fügt absichtlich fehlerhafte oder irreführende Daten in den Trainingsdatensatz ein. Dadurch könnte ein KI-Modell beispielsweise dazu gebracht werden, gefährliche Empfehlungen auszusprechen oder unzuverlässige Vorhersagen zu treffen.

Ein weiteres bedeutendes Risiko betrifft den Datenschutz. Die Verarbeitung und Speicherung sensibler Daten durch generative KI-Modelle kann zu einem unkontrollierten Datenabfluss führen. Es besteht die Gefahr, dass sowohl Eingaben als auch generierte Ausgaben von externen Anbietern missbraucht werden, was schwerwiegende rechtliche und sicherheitsrelevante Folgen haben kann.

Risiken drohen aber nicht nur von extern: Verzerrungen und ethische Herausforderungen stellen ein erhebliches Risiko dar. Die Trainingsdaten von LLMs können Bias enthalten, was zu diskriminierenden oder ungenauen Ausgaben führt. Außerdem besteht die Gefahr, dass die Modelle zur Verbreitung von Desinformationen, Propaganda und Hassrede genutzt werden, was gesellschaftliche und politische Konsequenzen haben kann.

Ein spezifisches Risiko von LLMs ist der sogenannte Blackbox-Charakter. Die inneren Entscheidungsprozesse dieser Modelle sind oft nicht nachvollziehbar, was die Kontrolle und Erklärbarkeit der generierten Inhalte erschwert. Das kann zu einem übermäßigen Vertrauen in die Ausgaben der Modelle führen, auch wenn diese falsch oder irreführend sind.

Ein weiteres Risiko ist die Abhängigkeit von externen Anbietern. Unternehmen, die auf externe LLMs setzen, haben oft keine Kontrolle über die Verfügbarkeit, Weiterentwicklung und Sicherheitsmechanismen dieser Modelle. Dies kann zu betrieblichen Unsicherheiten und Sicherheitslücken führen. 

Maßnahmen zur Risikominimierung

Um die Risiken bei der Nutzung generativer KI-Modelle zu minimieren, sollten sowohl technische als auch organisatorische Maßnahmen ergriffen werden. Zu Beginn ist es daher unerlässlich, eine umfassende Risikoanalyse durchzuführen. Diese Analyse sollte die spezifischen Risiken identifizieren, die für das jeweilige Unternehmen oder die Behörde relevant sind. Basierend auf diesen Erkenntnissen können gezielte Maßnahmen entwickelt und implementiert werden, um den identifizierten Risiken vorzubeugen.

Zu den technischen Maßnahmen gehört die Implementierung von Sicherheitstests und Filtermechanismen. LLMs und die auf ihnen basierenden Anwendungen sollten vor ihrer Einführung gründlich getestet werden, um mögliche Schwachstellen zu identifizieren und zu beheben. Es sollten spezifische Filter zur Bereinigung der Eingaben und Ausgaben implementiert werden, um fragwürdige oder kritische Inhalte herauszufiltern.

Ein weiterer wichtiger technischer Aspekt ist die Beschränkung der Zugriffs- und Ausführungsrechte. Anwendungen, die auf LLMs basieren, sollten nur die notwendigsten Rechte haben, um ihre Aufgaben zu erfüllen. Dies reduziert die Angriffsfläche und minimiert die Auswirkungen potenzieller Sicherheitsvorfälle.

Organisatorische Maßnahmen spielen ebenfalls eine entscheidende Rolle bei der Risikominimierung. Dazu gehört die Sensibilisierung und Schulung der Mitarbeitenden im Hinblick auf die Fähigkeiten und Schwächen von LLMs. Mitarbeitende sollten lernen, die Ausgaben der Modelle kritisch zu hinterfragen und auf ihre Richtigkeit und Sicherheit zu überprüfen.

Zusätzlich sollten klare Kriterien für die Auswahl geeigneter LLMs entwickelt werden. Diese Kriterien könnten die Funktionalitäten des Modells, die verwendeten Trainingsdaten, die Sicherheitsvorkehrungen und die Einhaltung rechtlicher Anforderungen umfassen. Eine transparente Kommunikation der Risiken und Limitationen des Modells an die Nutzenden ist ebenfalls essenziell.

Praktische Empfehlungen beinhalten den Aufbau von praktischer Expertise durch die Durchführung von Proof-Of-Concepts und regelmäßige Aktualisierung der Sicherheitspraktiken. Diese Maßnahmen helfen, ein tiefes Verständnis für die Technologie zu entwickeln und sie sicher und effektiv in die Arbeitsprozesse zu integrieren. 

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass generative KI-Modelle wie LLMs sowohl erhebliche Chancen als auch bedeutende Risiken mit sich bringen. Eine gründliche Risikoanalyse zu Beginn der Implementierung generativer KI-Modelle ist unerlässlich, um unternehmensspezifische Risiken zu identifizieren und ihnen gezielt vorzubeugen.

Letztendlich liegt die Herausforderung darin, die Balance zwischen den Chancen und Risiken zu finden und generative KI-Modelle bewusst und verantwortungsvoll zu nutzen. Mit einem umfassenden Verständnis für die Möglichkeiten und Grenzen dieser Technologie können Unternehmen und Behörden von den Vorteilen profitieren und gleichzeitig die Sicherheit und Integrität ihrer Systeme wahren. 

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Quellen

Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (2024): „Generative KI-Modelle. Chancen und Risiken für Industrie und Behörden“, 27. März 2024, https://www.bsi.bund.de/SharedDocs/Downloads/DE/BSI/KI/Generative_KI-Modelle.pdf?__blob=publicationFile&v=5, letzter Zugriff am 03. Juni 2024.

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