Risikobewertung KI-Systeme: Einstufung von Hochrisiko-KI-Systemen – Kriterien & Beispiele

Künstliche Intelligenz (KI) verändert unsere Welt in rasantem Tempo. Doch nicht jedes KI-System birgt die gleichen Risiken. Einige Anwendungen sind harmlos, während andere gravierende Auswirkungen auf Menschen und Gesellschaft haben können. Genau hier setzt der EU AI Act an: Er definiert Hochrisiko-KI-Systeme und legt klare Anforderungen für deren sichere Nutzung fest.

In diesem Beitrag erfährst du:
Wie die Risikobewertung für KI-Systeme funktioniert.
Welche Kriterien Hochrisiko-KI-Systeme ausmachen.
Konkrete Beispiele für Hochrisiko-KI-Anwendungen.
Wie Unternehmen sich auf die gesetzlichen Anforderungen vorbereiten können.

Warum ist eine Risikobewertung für KI-Systeme notwendig?

Künstliche Intelligenz kann große Vorteile bringen, aber auch Risiken mit sich führen. Um die sichere Nutzung von KI zu gewährleisten, unterteilt der EU AI Act KI-Systeme in vier Risikokategorien:

• Minimales Risiko (z. B. Spam-Filter, automatische Textvorschläge).
• Geringes Risiko (z. B. Chatbots, KI-gestützte Übersetzungen).
• Hohes Risiko (z. B. KI in der Medizin oder bei Kreditanträgen).
• Unzulässige KI (z. B. Social Scoring, manipulative Überwachungssysteme).

Besonders kritisch sind Hochrisiko-KI-Systeme, da sie direkt Einfluss auf Grundrechte, Sicherheit und Datenschutz haben.

Kriterien für Hochrisiko-KI-Systeme

Wann wird ein KI-System als hochriskant eingestuft? Der EU AI Act legt hierfür klare Kriterien fest:

1. Kritische Infrastruktur

KI-Systeme, die in der Energieversorgung, im Verkehr oder in Versorgungsnetzen eingesetzt werden, sind besonders risikobehaftet. Ein Fehler kann weitreichende Folgen haben.

Beispiele:

• KI-gestützte Steuerung von Stromnetzen.
• Automatisierte Verkehrsüberwachung.

2. Biometrische Identifikation & Überwachung

Gesichtserkennung und andere biometrische Systeme können tief in die Privatsphäre eingreifen und müssen daher streng reguliert werden.

Beispiele:

• Echtzeit-Gesichtserkennung im öffentlichen Raum.
• KI-gestützte Lügendetektoren.

3. Bildung & Berufschancen

KI-Systeme, die Entscheidungen über Zugang zu Bildung oder berufliche Chancen treffen, gelten als hochriskant.

Beispiele:

• Automatisierte Bewertung von Prüfungen.
• KI-Algorithmen zur Bewerberauswahl.

4. Justiz & Strafverfolgung

Der Einsatz von KI in juristischen Prozessen und der Strafverfolgung erfordert besondere Vorsicht.

Beispiele:

• „Predictive Policing“ (KI-gestützte Kriminalitätsprognosen).
• Automatisierte Urteilsfindung.

5. Finanzwesen & Kreditsysteme

KI-Anwendungen, die finanzielle Entscheidungen beeinflussen, können gravierende Auswirkungen auf Einzelpersonen haben.

Beispiele:

• KI-Systeme zur Kreditbewertung.
• Betrugserkennung im Zahlungsverkehr.

6. Gesundheitswesen & Medizin

KI in der Medizin muss höchsten Sicherheitsstandards entsprechen, da Fehlentscheidungen schwerwiegende Folgen haben können.

Beispiele:

• KI-gestützte Krebserkennung.
• Automatisierte Diagnosesysteme.

Anforderungen für Hochrisiko-KI-Systeme

Unternehmen, die Hochrisiko-KI einsetzen, müssen sich an strenge Regeln halten. Der EU AI Act fordert unter anderem:

Transparenz & Erklärbarkeit

• Entscheidungen von KI-Systemen müssen nachvollziehbar sein.
• Nutzer:innen müssen über den KI-Einsatz informiert werden.

Risikobewertung & Überwachung

• Regelmäßige Prüfungen der KI-Systeme sind vorgeschrieben.
• Unternehmen müssen Risiken identifizieren und minimieren.

Datenqualität & Fairness

• KI-Modelle dürfen keine diskriminierenden Entscheidungen treffen.
• Trainingsdaten müssen repräsentativ sein.

Dokumentationspflicht

• Unternehmen müssen detaillierte Berichte über den KI-Einsatz führen.
• Behörden müssen die Möglichkeit haben, KI-Systeme zu überprüfen.

Wie Unternehmen sich vorbereiten können

Unternehmen sollten frühzeitig Maßnahmen ergreifen, um ihre KI-Systeme EU AI Act-konform zu gestalten.

Schritt-für-Schritt-Anleitung:

1. Überprüfung der KI-Systeme: Welche deiner Anwendungen könnten als Hochrisiko-KI eingestuft werden?
2. Schulungen für Mitarbeitende: Sensibilisiere dein Team für die neuen gesetzlichen Vorgaben.
3. Risikobewertungen & Audits: Regelmäßige Prüfungen helfen, Risiken zu minimieren.
4. Transparenz schaffen: Dokumentiere und kommuniziere klar, wie deine KI-Systeme funktionieren.
5. Technische Anpassungen: Stelle sicher, dass deine KI-Modelle Datenschutz- und Fairness-Anforderungen erfüllen.

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Fazit: Warum die Risikobewertung für KI-Systeme unverzichtbar ist

Die Einstufung und Überwachung von Hochrisiko-KI-Systemen ist ein wichtiger Schritt für mehr Sicherheit, Fairness und Vertrauen in Künstliche Intelligenz.

Unternehmen, die sich frühzeitig mit den Vorgaben des EU AI Acts auseinandersetzen, sichern sich nicht nur rechtliche Konformität, sondern auch einen Wettbewerbsvorteil.

Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um dein Unternehmen auf die neuen Anforderungen vorzubereiten.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist eine Risikobewertung für KI-Systeme?

Die Risikobewertung hilft dabei, KI-Systeme nach ihrem Einfluss und potenziellen Risiken einzustufen.

Welche KI-Systeme gelten als Hochrisiko?

KI-Anwendungen in Bereichen wie Medizin, Justiz, Finanzwesen, Bildung oder biometrische Überwachung gelten als Hochrisiko-Systeme.

Was passiert, wenn Unternehmen den EU AI Act ignorieren?

Nicht-konforme Unternehmen können mit hohen Bußgeldern und rechtlichen Konsequenzen rechnen.

Wie kann ich mein Unternehmen auf den EU AI Act vorbereiten?

Durch Schulungen, Risikobewertungen, technische Anpassungen und eine klare Dokumentation.