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

Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) hat leistungsstarke große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie ChatGPT (OpenAI), DeepSeek (High-Flyer) und Mistral hervorgebracht, die sich durch die Fähigkeit auszeichnen, menschenähnlichen Text in vielfältigen Anwendungsbereichen zu generieren. Diese vielseitigen KI-Systeme sind zwar transformativ, stehen jedoch vor erheblichen Herausforderungen bei der Einhaltung des EU AI-Gesetzes, einer wegweisenden Verordnung, die darauf abzielt, vertrauenswürdige KI durch strenge Anforderungen für Hochrisikosysteme sicherzustellen. Zu diesen Anforderungen gehören Transparenz, robuste Datenverwaltung, Risikomanagement und Rechenschaftspflicht. Dieser Artikel beleuchtet die zentralen Compliance-Herausforderungen führender KI-Systeme und wie Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Modelle, die kuratierte Datensuche mit generativen Fähigkeiten kombinieren, eine Lösung für diese regulatorischen Hürden bieten.

Das EU AI-Gesetz: Ein Rahmenwerk für vertrauenswürdige KI

Das EU AI-Gesetz, das 2021 vorgeschlagen und 2024 finalisiert wurde, etabliert einen risikobasierten Rahmen zur Regulierung von KI-Systemen. Es unterteilt KI-Anwendungen in vier Risikokategorien – unzulässig, hoch, begrenzt und minimal – wobei Hochrisikosysteme den strengsten Anforderungen unterliegen. Diese umfassen:

• Transparenz: Klare Dokumentation der Datenquellen und Systemfähigkeiten.
• Datenverwaltung: Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO).
• Risikomanagement: Identifikation und Minderung systemischer Risiken, einschließlich Verzerrungen und Fehlinformationen.
• Rechenschaftspflicht: Mechanismen zur Sicherstellung menschlicher Aufsicht und Nachvollziehbarkeit der Ausgaben.

Generelle KI-Systeme werden aufgrund ihrer breiten Anwendbarkeit und ihres Umfangs häufig als Hochrisikosysteme eingestuft, insbesondere wenn sie in sensiblen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen oder Verwaltung eingesetzt werden Europäische Kommission.

Compliance-Herausforderungen für führende KI-Systeme

Generelle KI-Systeme wie ChatGPT, DeepSeek und Mistral werden mit riesigen, heterogenen Datensätzen trainiert, die aus dem Internet zusammengetragen wurden. Diese Vielseitigkeit bringt jedoch erhebliche Compliance-Probleme mit sich. Die wichtigsten Gründe, warum diese Systeme den Anforderungen des AI-Gesetzes nicht gerecht werden, sind:

Intransparente Datenquellen und Transparenzprobleme

Die Trainingsdatensätze von Modellen wie ChatGPT und DeepSeek bestehen oft aus Milliarden von Webseiten, Social-Media-Beiträgen und anderen unstrukturierten Quellen. Dies macht eine detaillierte Dokumentation der Datenherkunft, wie vom AI-Gesetz gefordert, nahezu unmöglich. Die fehlende Rückverfolgbarkeit erschwert zudem die Einhaltung von Urheberrechts- und Datenschutzgesetzen und stellt große Governance-Herausforderungen dar Artificial Intelligence and Law.

Dynamische Anwendungsfälle und Herausforderungen bei der Risikoabschätzung

Im Gegensatz zu aufgaben-spezifischen KI-Systemen werden generelle Modelle in unterschiedlichsten Kontexten eingesetzt – von kreativem Schreiben bis hin zu juristischen Analysen – was die Vorhersehbarkeit und Minderung aller potenziellen Risiken erschwert. Das AI-Gesetz verlangt für Hochrisikosysteme umfassende Risikoanalysen, doch die offene Einsatzvielfalt von LLMs macht diese schwer umsetzbar. Eine Analyse aus dem Jahr 2024 hebt hervor, wie unvorhersehbare Anwendungsszenarien die risikobasierte Compliance erschweren Digital Society.

Ethische Bedenken und Verbreitung von Verzerrungen

Die Abhängigkeit von ungeprüften Internetdaten führt zu Verzerrungen und ethischen Risiken, die den Fairness-Anforderungen des AI-Gesetzes zuwiderlaufen. Diese Problematik erschwert die Einhaltung der Vorschriften zu Fairness und Nichtdiskriminierung Cambridge Forum on AI: Law and Governance.

Cybersecurity- und Datenschutzlücken

Groß angelegte KI-Systeme sind attraktive Ziele für Cyberangriffe, und aktuelle Vorfälle verdeutlichen ihre Verwundbarkeiten. Beispielsweise können Sicherheitslücken im Dataset-Management zu Verstößen gegen die DSGVO und nationale Sicherheitsvorschriften führen Communications of the ACM.

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

Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Modelle, die LLMs mit kuratierten Datensuchsystemen kombinieren, stellen eine überzeugende Alternative zu generellen KI-Systemen dar. Indem sie vor der Antwortgenerierung relevante und qualitativ hochwertige Informationen aus strukturierten Datenbanken abrufen, adressieren RAG-Modelle viele Compliance- und Leistungsprobleme herkömmlicher LLMs. Ihre wichtigsten Vorteile sind:

Verbesserte Transparenz und Datenverwaltung

RAG-Modelle basieren auf kuratierten, überprüfbaren Datensätzen, wodurch Anbieter die Datenquellen dokumentieren und die Einhaltung der DSGVO sowie der Transparenzanforderungen des AI-Gesetzes sicherstellen können Europäischer Datenschutzbeauftragter.

Reduzierung von Verzerrungen und Halluzinationen

Durch die Verankerung der Antworten in abgerufenen Dokumenten minimieren RAG-Modelle erheblich Halluzinationen – falsche oder erfundene Ausgaben, die generelle LLMs häufig plagen. Dies entspricht den Anforderungen des AI-Gesetzes an Rechenschaftspflicht und Vertrauenswürdigkeit arXiv.

Bessere Übereinstimmung mit regulatorischen Anforderungen

Die strukturierte Natur von RAG-Modellen macht sie besonders geeignet für Hochrisikoanwendungen im Rahmen des AI-Gesetzes, etwa bei medizinischer Diagnostik oder juristischen Entscheidungen. Durch die Beschränkung auf kuratierte Datenquellen vereinfachen RAG-Modelle Risikoanalysen und Minderungsstrategien arXiv.

Fazit

Führende KI-Systeme wie ChatGPT, DeepSeek und Mistral stehen aufgrund ihrer Abhängigkeit von undurchsichtigen, ungeprüften Datensätzen, unvorhersehbaren Einsatzszenarien und Sicherheitsrisiken vor großen Herausforderungen bei der Einhaltung des EU AI-Gesetzes. Diese Einschränkungen verdeutlichen die Schwierigkeiten, allgemeine KI mit strengen regulatorischen Vorgaben 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, Verzerrungen zu verringern und den Anforderungen des AI-Gesetzes an vertrauenswürdige KI gerecht zu werden. Mit der Weiterentwicklung regulatorischer Rahmenwerke dürfte die Branche zunehmend hybride Ansätze verfolgen, die die Vielseitigkeit genereller KI mit der Präzision und Compliance von RAG-Modellen verbinden. Durch den Fokus auf strukturierte Daten und robuste Governance ebnen RAG-Systeme den Weg für eine neue Generation von KI, die Innovation und Verantwortlichkeit vereint.