In einer Welt, die zunehmend von Künstlicher Intelligenz durchdrungen ist, wird die Zuverlässigkeit von KI-Modellen immer kritischer. Besonders in sensiblen Sektoren wie Finanzen und Gesundheitswesen ist ein „trust, but verify“-Ansatz bei der Auditierung dieser Systeme unerlässlich, um Transparenz und Sicherheit zu gewährleisten und potenzielle Risiken zu minimieren.
In der dynamischen Landschaft der Künstlichen Intelligenz stellt die Zuverlässigkeit von KI-Modellen (KI-Modellen) eine anhaltende Herausforderung dar, besonders in kritischen Feldern wie Gesundheitswesen und Finanzsektor. Die Implementierung von Audits für KI-Modelle ist unerlässlich, um in der gesamten KI-Industrie Vertrauen wiederherzustellen und sowohl Regulierungsbehörden als auch Entwickler und Nutzer zu befähigen, Accountability zu stärken.
Die Allgegenwart von KI-Modellen birgt signifikante Risiken in Bezug auf Genauigkeit, Fairness und Transparenz. Ein „trust, but verify“-Ansatz, der auf systematischer Verifizierung basiert, ist fundamental, um katastrophale Folgen wie falsche Diagnosen oder finanzielle Verluste zu vermeiden und Vertrauen zu sichern.
Ein Kernelement der Auditierung ist die Verifizierbarkeit, die die Nachvollziehbarkeit und Überprüfbarkeit von Modellfunktionen und Entscheidungsprozessen erfordert. Hier bieten Zero-Knowledge Proofs (ZKPs) eine bahnbrechende Lösung, indem sie die Richtigkeit von Aussagen bestätigen, ohne sensible Daten preiszugeben. Polyhedra Network, ein Vorreiter in der Integration von ZKPs in KI, nutzt das EXPchain-Protokoll und Expander-Beweissystem zur Verifizierung von KI-Operationen unter Wahrung der Privatsphäre, was für den Einsatz in sensiblen Bereichen unerlässlich ist.
Durch die Verwendung des EXPchain-Protokolls und des Expander-Beweissystems können KI-Operationen verifiziert und die Privatsphäre gewahrt werden, was eine wesentliche Voraussetzung für die Akzeptanz und den Einsatz von KI in sensiblen Bereichen ist.
Neben der Verifizierbarkeit ist Accountability ein weiterer kritischer Punkt. Verantwortliche für Entwicklung und Einsatz müssen rechenschaftspflichtig sein. Ein transparentes und verantwortungsvolles Vorgehen bei der Entscheidungsfindung innerhalb von KI-Systemen ist entscheidend, um das Vertrauen der Nutzer zu gewinnen und zu erhalten. Polyhedra Network betont die Notwendigkeit ethischer Entscheidungsfindung und verantwortungsvoller KI durch Frameworks wie das d/acc-Modell.
Auch Skalierbarkeit und Leistung moderner KI-Modelle wie Llama-3 sind wichtige Faktoren. Diese erfordern immense Rechenleistung. Polyhedra Network hat Fortschritte erzielt, indem es Llama-3 (8 Mrd. Parameter) in etwa 2,7 Stunden auf einem Single-Core-CPU ausführte und erwartet durch CUDA-Prozessoren eine signifikante Leistungssteigerung, was die Skalierbarkeit und Effizienz von KI-Modellen erheblich verbessert.
Die Sicherheit von KI-Modellen darf nicht vernachlässigt werden. Unternehmen wie Polyhedra initiieren Bug Bounty-Programme zur Identifizierung von Sicherheitslücken. Das $500.000-Bug-Bounty-Programm von Polyhedra ist ein Beispiel, wie das Expander-Beweissystem gegen Schwachstellen gehärtet wird.
Polyhedra Network fördert die Zusammenarbeit durch Lösungen wie dem zkBridge, das eine nahtlose Integration neuer Ökosysteme ermöglicht und andere Interoperabilitäts-Teams in Bezug auf Geschwindigkeit und Effizienz übertrifft.
Die Auditierung von KI-Modellen ist unverzichtbar für Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit. Ein „trust, but verify“ Ansatz, der auf Verifizierbarkeit, Privatsphäre, Accountability und ethischer Entscheidungsfindung basiert, ist entscheidend. Unternehmen wie Polyhedra Network sind Pioniere bei der Integration von ZKPs und der Schaffung dezentraler, transparenter und verantwortungsvoller KI-Ökosysteme.
