Das Secure AI Framework
(SAIF) von Google

Google hat sich das Ziel gesetzt, KI auf verantwortungsvolle Weise zu entwickeln und auch andere Unternehmen dabei zu unterstützen. Gemäß unseren KI-Grundsätzen, die wir 2018 veröffentlicht haben, verpflichten wir uns dazu, KI-Technologie verantwortungsbewusst und mit besonderem Augenmerk auf Sicherheit, Verantwortlichkeit und höchste Anforderungen an die Qualität wissenschaftlicher Arbeit zu entwickeln. Unser Ansatz berücksichtigt auch Faktoren wie Fairness, Interpretierbarkeit, Sicherheit und Datenschutz, die als Leitlinien für die Entwicklung unserer KI-Produkte dienen.

Das SAIF bildet dabei die Grundlage ganzheitlicher Standards für die Umsetzung von Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen für ML-basierte Anwendungen. Im Mittelpunkt stehen dabei die Punkte Sicherheit und Datenschutz. Das SAIF ermöglicht die verantwortungsbewusste Entwicklung von ML-basierten Anwendungen unter Berücksichtigung der sich ständig weiterentwickelnden Bedrohungen und der Erwartungen der Nutzer:innen.

Google engagiert sich schon seit Langem für Cybersecurity und die verantwortungsvolle Entwicklung von KI-Technologie. Innovationen im Bereich KI spielen bereits seit Jahren eine große Rolle, was unsere Best Practices für Sicherheit angeht. Unser Secure AI Framework basiert auf unseren umfassenden Erfahrungen sowie Praktiken, die wir im Laufe der Zeit entwickelt und umgesetzt haben. Darüber hinaus folgt es unserem Ansatz für die Entwicklung von Apps, die auf ML bzw. generativer KI basieren. Dieser stellt Verantwortlichkeit, Nachhaltigkeit und skalierbare Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen in den Vordergrund. Wir werden das SAIF auch in Zukunft weiterentwickeln und an neue Risiken, Faktoren und Fortschritte im Bereich KI anpassen.

In unserer Kurzanleitung erfahren Sie mehr über die Umsetzung des SAIF:

• Schritt 1 – Anwendungsfall analysieren
  • Wenn Sie genau nachvollziehen können, welches Problem in Ihrem Unternehmen mithilfe von KI gelöst werden soll und welche Trainingsdaten für das Modell erforderlich sind, erleichtert Ihnen das die Umsetzung von Richtlinien, Protokollen und Kontrollen im Rahmen des SAIF.
• Schritt 2 – Team zusammenstellen
  • Die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Systemen erfordert ein multidisziplinäres Team.
  • KI-Systeme können oft komplex und wenig transparent sein, aus zahlreichen Komponenten bestehen, große Datenmengen und viele Ressourcen nutzen, für wichtige Entscheidungen genutzt werden und Inhalte generieren, die anstößig oder schädlich sind oder Klischees und soziale Vorurteile verbreiten.
  • Sie benötigen deshalb ein bereichsübergreifendes Team, das Sicherheit, Datenschutz, Risikomanagement und Compliance von Anfang an in den Mittelpunkt stellt.
• Schritt 3 – Einführung in das Thema KI
  • Wenn Ihr Team bereit ist, die Anwendungsfälle, Herausforderungen, Risiken und Sicherheitskontrollen zu analysieren, ist es wichtig, dass alle Beteiligten mit den Grundlagen des Entwicklungslebenszyklus von KI-Modellen, dem Design und der Logik von Modellmethoden sowie den Funktionen, Vorteilen und Einschränkungen des Modells vertraut sind.
• Schritt 4 – Die sechs Grundpfeiler des SAIF umsetzen (siehe unten)
  • Diese Grundsätze müssen nicht in chronologischer Reihenfolge umgesetzt werden.

Bleiben Sie auf dem Laufenden. Wir werden in Zukunft weitere Ressourcen, Leitfäden und Tools rund um das Secure AI Framework sowie Best Practices für die Entwicklung von KI-Anwendungen teilen.