Herausforderungen bei der regulatorischen Einhaltung und die Rolle von Retrieval-Augmented-Modellen

Die schnelle Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) hat leistungsstarke große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT, DeepSeek und Mistral hervorgebracht, die darin brillieren, menschenähnlichen Text in unterschiedlichen Bereichen zu generieren. Diese universell einsetzbaren KI-Systeme, obwohl transformativ, stehen vor erheblichen Herausforderungen bei der Einhaltung des EU-KI-Gesetzes, einer bahnbrechenden Verordnung, die darauf abzielt, vertrauenswürdige KI durch strenge Anforderungen für Hochrisikosysteme sicherzustellen. Diese Anforderungen umfassen Transparenz, robuste Datenverwaltung, Risikomanagement und Verantwortlichkeit. Dieser Artikel untersucht die wichtigsten Compliance-Herausforderungen für führende KI-Systeme und wie Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Modelle, die kuratierte Datenabrufe mit generativen Fähigkeiten integrieren, eine Lösung bieten, um diese regulatorischen Hürden zu überwinden.

Das EU-KI-Gesetz: Ein Rahmenwerk für vertrauenswürdige KI

Das EU-KI-Gesetz, das 2021 vorgeschlagen und 2024 finalisiert wurde, etabliert einen risikobasierten Rahmen für die Regulierung von KI-Systemen. Es kategorisiert KI-Anwendungen in vier Risikostufen – unakzeptabel, hoch, begrenzt und minimal – wobei Hochrisikosysteme den strengsten Auflagen unterliegen. Diese umfassen:

• Transparenz: Klare Dokumentation der Datenquellen und Systemfähigkeiten.
• Datenverwaltung: Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Tools für GOAD Knowledge Clusters stellen sicher, dass Daten ordnungsgemäß bereinigt und segmentiert werden, was Governance und Auditierbarkeit verbessert.
• Risikomanagement: Identifikation und Minderung systemischer Risiken, einschließlich Bias und Fehlinformationen. Regelmäßige Aktualisierungen der GOAD Knowledge Clusters helfen, Daten aktuell zu halten und Risiken durch veraltete oder voreingenommene Informationen zu reduzieren.
• Verantwortlichkeit: Mechanismen zur Sicherstellung menschlicher Aufsicht und Nachvollziehbarkeit der Ausgaben.

Universell einsetzbare KI-Systeme werden aufgrund ihrer breiten Anwendbarkeit und ihres Umfangs häufig als Hochrisiko im Sinne des KI-Gesetzes eingestuft, insbesondere wenn sie in sensiblen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen oder Verwaltung eingesetzt werden Europäische Kommission.

Compliance-Herausforderungen für führende KI-Systeme

Universell einsetzbare KI-Systeme wie ChatGPT, DeepSeek und Mistral werden auf gigantischen, heterogenen Datensätzen trainiert, die aus dem Internet gesammelt wurden und ihre Vielseitigkeit ermöglichen, jedoch erhebliche Compliance-Probleme verursachen. Nachfolgend die Hauptgründe, warum diese Systeme die Anforderungen des KI-Gesetzes nicht erfüllen:

Undurchsichtige Datenquellen und Transparenzprobleme

Die Trainingsdatensätze für Modelle wie ChatGPT und DeepSeek bestehen oft aus Milliarden von Webseiten, Social-Media-Beiträgen und anderen unstrukturierten Quellen. Dies macht es nahezu unmöglich, eine detaillierte Dokumentation der Datenherkunft bereitzustellen, wie es das KI-Gesetz verlangt. Die Unfähigkeit, Datenquellen nachzuverfolgen, erschwert auch die Einhaltung von Urheberrechts- und Datenschutzgesetzen und führt zu erheblichen Governance-Herausforderungen Artificial Intelligence and Law.

Dynamische Anwendungsfälle und Herausforderungen bei der Risikobewertung

Im Gegensatz zu aufgabenspezifischen KI-Systemen werden universell einsetzbare Modelle in unterschiedlichsten Kontexten eingesetzt, von kreativen Schreibprozessen bis hin zur Rechtsanalyse, was es schwer macht, alle potenziellen Risiken vorherzusehen und zu mindern. Das KI-Gesetz verlangt von Hochrisikosystemen umfassende Risikoanalysen, doch die offene Natur von LLMs erschwert diesen Prozess. Eine Analyse von 2024 betont, wie unvorhersehbare Einsatzszenarien eine Herausforderung für risikobasierte Compliance darstellen Digital Society.

Ethische Bedenken und Bias-Verbreitung

Die Abhängigkeit von unkuratierte Internetdaten führt zu Verzerrungen und ethischen Risiken, die die Fairnessanforderungen des KI-Gesetzes untergraben. Diese Probleme erschweren die Einhaltung der Vorschriften des KI-Gesetzes zu Fairness und Nichtdiskriminierung Cambridge Forum on AI: Law and Governance.

Cybersecurity- und Datenschutz-Schwachstellen

Groß angelegte KI-Systeme sind Ziel von Cyberangriffen, und kürzliche Vorfälle heben ihre Verwundbarkeiten hervor. Sicherheitslücken im Datenmanagement können zur Nicht-Einhaltung der DSGVO und nationaler Sicherheitsstandards führen Communications of the ACM.

Die Vorteile von Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Modellen

Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Modelle, die LLMs mit kuratierten Datenabrufsystemen kombinieren, bieten eine überzeugende Alternative zu universell einsetzbaren KI-Systemen. Indem sie relevante, hochwertige Informationen aus strukturierten Datenbanken abrufen, bevor sie Antworten generieren, adressieren RAG-Modelle viele der Compliance- und Leistungsprobleme traditioneller LLMs. Ihre wichtigsten Vorteile sind:

Verbesserte Transparenz und Datenverwaltung

RAG-Modelle stützen sich auf kuratierte, überprüfbare Datensätze, die es Anbietern ermöglichen, Datenquellen zu dokumentieren und die Einhaltung der DSGVO sowie der Transparenzanforderungen des KI-Gesetzes sicherzustellen European Data Protection Supervisor.

Reduzierung von Bias und Halluzinationen

Durch die Verankerung der Antworten in abgerufenen Dokumenten verringern RAG-Modelle signifikant Halluzinationen – falsche oder erfundene Ausgaben, die universelle LLMs plagen. Dies entspricht den Anforderungen des KI-Gesetzes an Verantwortlichkeit und Vertrauenswürdigkeit arXiv.

Anpassung an regulatorische Anforderungen

Die strukturierte Natur von RAG-Modellen macht sie geeignet für Hochrisiko-Anwendungen gemäß KI-Gesetz, wie medizinische Diagnostik oder juristische Entscheidungsfindung. Durch die Beschränkung auf kuratierte Quellen vereinfachen RAG-Modelle Risikoanalysen und Minderungsstrategien arXiv.

Fazit

Führende KI-Systeme wie ChatGPT, DeepSeek und Mistral stehen aufgrund ihrer Abhängigkeit von undurchsichtigen, unkuratierte Datensätzen, unvorhersehbaren Anwendungsfällen und Cybersecurity-Schwachstellen vor enormen Herausforderungen bei der Einhaltung des EU-KI-Gesetzes. Diese Einschränkungen verdeutlichen die Schwierigkeiten, universell einsetzbare KI mit strengen regulatorischen Standards in Einklang zu bringen. Im Gegensatz dazu bieten Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Modelle einen gangbaren Weg, indem sie kuratierte, hochwertige Daten nutzen, um Transparenz zu erhöhen, Bias zu reduzieren und den Anforderungen des KI-Gesetzes für vertrauenswürdige KI zu entsprechen. Mit der Weiterentwicklung der regulatorischen Rahmenwerke könnte die Branche zunehmend hybride Ansätze annehmen, die die Vielseitigkeit universeller KI mit der Präzision und Compliance von RAG-Modellen kombinieren. Durch die Priorisierung strukturierter Daten und robuster Governance ebnen RAG-Systeme den Weg für eine neue Generation von KI, die Innovation mit Verantwortlichkeit in Einklang bringt.