EU-KI-Gesetz: Was sind meine Pflichten?
Wir freuen uns und sind voller Dankbarkeit, den Erfolg unserer jüngsten Veranstaltung „EU AI Act: What Are My Obligations“ in dieser Zusammenfassung zu teilen. Letzte Woche haben wir führende Persönlichkeiten aus den Bereichen KI-Politik, Recht, Technik und Betrieb zu einem Abend voller Einblicke, Diskussionen und Networking zusammengebracht. Im Anschluss daran wurde eine Fallstudie zur Vorbereitung des EU-Gesetzes über künstliche Intelligenz in Aktion vorgestellt!
Für diejenigen, die unsere Veranstaltung verpasst haben, lag unser Hauptaugenmerk darauf, umsetzbare Schritte und Erkenntnisse für Unternehmen bereitzustellen, die das Gesetz vor der Konkurrenz einhalten wollen. Wie bei der DSGVO hatten Unternehmen, die auf die vollständige Umsetzung warteten, große Probleme. Dies spiegelte sich auch in unseren Diskussionsteilnehmern wider, die die Anzahl der Lehren für Unternehmen und politische Entscheidungsträger erörterten. Aus diesem Grund haben wir eine kleine „Checkliste“ zur Einhaltung der Vorschriften erstellt, um Unternehmen bei der Vorbereitung auf die Einhaltung der Grundsätze des Gesetzes zu unterstützen. Wenn Sie es verpasst haben, sich ein Exemplar zu schnappen, können Sie es sich ansehen hier!
Wir danken unseren Rednern aufrichtig, die mit ihren wirkungsvollen Perspektiven den Erfolg dieser Veranstaltung ermöglicht haben. Beginnend mit Dan Nechitazukunftsweisende Keynote — Wir bereiten die Voraussetzungen für die nächsten Schritte im Gesetz vor (für diejenigen, die es leider nicht zu unserer Veranstaltung geschafft haben, haben wir ein Video der Keynote vorbereitet, das Sie finden hier) - wir begrüßten Emily Gillett, Anda Bologna, Tarek R. Besold, und Dr. Benedikt Flöter zu unserer Podiumsdiskussion moderiert von Anastasia Movcharenko, was zu einem synergetischen Umfeld aus den unterschiedlichen Perspektiven und der Auseinandersetzung mit KI und ihrer Regulierung führt. Unsere Fallstudie, präsentiert von John Wouters, zeigte danach die Module des EU AI Act von Calvin in einer Live-Demo der Klassifizierung eines Hochrisikomodells nach dem EU AI Act.
Unsere oben erwähnte Checkliste zum EU-KI-Gesetz befasst sich eingehender mit den Anforderungen für jede dieser Anforderungsgruppen. Sie reicht von Modellbewertungen bis hin zu KI-Risiko- und Qualitätsmanagementsystemen (RMS & QMS), je nach Eigentumsstatus und Schweregrad. Auf unserer Veranstaltung wies Emily Gillet, Expertin für Rechts- und Allzweck-KI, auf die Tatsache hin, dass das EU-Gesetz über künstliche Intelligenz ein regulatorischer Schritt in Richtung der gesamten KI-Wertschöpfungskette ist; der duale Ansatz zur Regulierung von Anbietern und Anwendern von KI stellt sicher, dass die Vertrauenswürdigkeit von der Entwicklung bis zur Umsetzung in vollem Umfang umgesetzt wird. Dies spiegelte sich im Webinar der Europäischen Kommission wider, in dem Dr. Tatjana Evas erklärte, dass „Tests für das Risikomanagementsystem wirklich von entscheidender Bedeutung sind“, wobei QMS und RMS für die Einhaltung der Vorschriften des Gesetzes von entscheidender Bedeutung sind. Vor diesem Hintergrund, wie lassen sich diese Standards in die Praxis umsetzen? Sollten Unternehmen ihre KI-Anwendungsfälle oder sogar Geschäftsstrategien grundlegend ändern, um regulatorische Belastungen zu vermeiden?
In einem zentralen Gespräch unserer Diskussionsrunde ging es darum herauszufinden, ob die Strategie, Anwendungsfälle mit hohem Risiko zugunsten einer KI mit minimalem Risiko (oder gar keiner KI) zu minimieren, bessere Ergebnisse erzielen würde als der Aufwand, der mit der Anpassung an das EU-Gesetz über künstliche Intelligenz einhergeht. Unser rechtliches, politisches und technisches Gremium war sich jedoch einig, dass ein solcher Ansatz dazu führen würde, dass ein KI-Portfolio sein wirtschaftliches und optimierendes Potenzial nicht maximiert. Letztlich werden KI-Anwendungsfälle mit hohem Risiko hohe Gewinne bringen, und obwohl Modelle angepasst werden können, um Human-in-the-Loop-Strategien anzuwenden, werden solche auf lange Sicht immer noch Ressourcen beanspruchen. Folglich entscheiden sich Unternehmen möglicherweise dafür, hohe Risiken zu vermeiden, aber dadurch steht ein starker Wettbewerbsvorteil auf dem Spiel — insbesondere für Unternehmen in margenorientierten Branchen wie Finanzen, Versicherungen und Telekommunikation. In diesen Fällen ermöglicht der Einsatz einer Reihe von technischen Tools, wie z. B. der Reihe von EUAIA- und Bewertungsmodulen von Calvin, die vollständige Implementierung und Regulierung aller Modellklassifizierungen, wodurch der langwierige und ressourcenintensive Compliance-Prozess vermieden wird, der sonst angenommen würde.
Unser Diskussionsteilnehmer Dr. Benedikt Flöter arbeitete mit Unternehmen aus der Rechtsabteilung zusammen und erlebte, wie Unternehmen sich erkundigten, ob eine Verlagerung in die USA und das Vereinigte Königreich angemessen ist, um den mit dem Gesetz verbundenen regulatorischen Aufwand zu vermeiden. Angesichts der Erkenntnisse aus Anda Bologas politischer Sicht auf die Entwicklungen der KI-Regulierung in den USA und China könnten solche Vorschläge für ein ausgewähltes Unternehmensprofil eine kurzfristige „Erleichterung“ bieten, doch in den kommenden Jahren dürften sich ähnliche Regulierungen weltweit nähern. Der wahre Wettbewerbsvorteil liegt in einer sorgfältig zugeschnittenen technischen Suite von Tools. Tarek Besold bot einen praktischen Standpunkt aus seiner Erfahrung in den technischen Aspekten des Fachgebiets an und führte an, dass „die Leute vertrauenswürdige Technologie wollen“. Von der menschlichen Kontrolle bis hin zu internen Abläufen — dies ist nach wie vor ein Punkt, den es nicht zu vermeiden, sondern zu begrüßen gilt. Der Compliance-Prozess und die Anpassungsfähigkeit des Gesetzes sind nicht darauf ausgelegt, Fortschritte zu behindern, sondern sie zu fördern, um die Sicherheit der Öffentlichkeit zu gewährleisten und die Unternehmen so gering wie möglich zu halten.
