Ein AI Inventory (KI-Inventar) dient dazu, alle künstliche Intelligenz (KI)-gestützten Systeme, Technologien und deren Komponenten innerhalb eines Unternehmens systematisch zu erfassen und zu dokumentieren. Rechtlich ist es von zentraler Bedeutung, um Compliance, Transparenz, Datenschutz und die Einhaltung von KI-spezifischen Regulierungen sicherzustellen. Ein solches Inventar ist insbesondere im Kontext des EU AI Act und branchenspezifischer Vorgaben von wachsender Bedeutung.
Hier ist der Ablauf zur Erstellung eines AI Inventory und die Rolle von KI-Rechtsexperten:
1. Bedeutung eines AI Inventory
- Rechtliche Transparenz:
- Erfüllung von Nachweispflichten, z. B. unter dem EU AI Act (insbesondere bei Hochrisiko-KI-Systemen).
- Dokumentation, welche KI-Systeme eingesetzt werden, welche Daten verarbeitet werden und wie die Ergebnisse verwendet werden.
- Compliance:
- Sicherstellen, dass KI-Systeme gesetzlichen Vorgaben entsprechen (z. B. Datenschutz, diskriminierungsfreie Algorithmen).
- Unterstützung bei internen und externen Audits.
- Risikomanagement:
- Identifikation potenzieller Risiken (z. B. Diskriminierung, Fehlerhaftigkeit).
- Entwicklung von Strategien zur Risikominderung.
- IP- und Haftungsfragen:
- Sicherung von geistigem Eigentum (Patente, Urheberrechte, Lizenzen) für KI-Systeme.
- Klärung der Haftung bei Fehlern oder Schäden durch KI-Systeme.
2. Rechtlicher Ablauf zur Erstellung eines AI Inventory
Schritt 1: Festlegung des Inventarumfangs
- Definition der Zielsetzung:
- Soll das Inventar nur Hochrisiko-KI-Systeme (gemäß EU AI Act) erfassen, oder alle genutzten KI-Lösungen im Unternehmen?
- Welche regulatorischen Anforderungen müssen erfüllt werden (z. B. Branchenvorschriften)?
- Abgrenzung der Systeme:
- KI-Systeme, die intern entwickelt wurden.
- Eingekaufte oder lizenzierte KI-Technologien.
- Open-Source-Software, die KI-Komponenten enthält.
Schritt 2: Daten- und Systemerfassung
- Technische Informationen:
- Art der KI (z. B. Machine Learning, Deep Learning, Expertensysteme).
- Anwendungsbereiche (z. B. Automatisierung, Entscheidungsunterstützung, Vorhersagen).
- Trainingsdaten: Herkunft, Art und Qualität (z. B. personenbezogene Daten, synthetische Daten).
- Modelle und Algorithmen: Technische Beschreibung, Transparenz und Erklärbarkeit.
- Rechts- und Lizenzinformationen:
- Nutzungsbedingungen und Lizenzvereinbarungen für KI-Systeme.
- Rechte an eingesetzten Algorithmen und Daten (z. B. Eigentum an Trainingsdaten, Software-Lizenzen).
- Verarbeitung und Nutzung:
- Zweck der Verarbeitung.
- Empfänger der Daten und mögliche Weitergabe.
Schritt 3: Prüfung auf rechtliche und ethische Risiken
- Datenschutz (DSGVO):
- Verarbeitung personenbezogener Daten.
- Einhaltung der Prinzipien der Zweckbindung, Datenminimierung und Transparenz.
- Diskriminierungsfreiheit:
- Identifikation potenzieller Diskriminierungsrisiken (z. B. durch Verzerrungen im Training).
- Sicherheitsrisiken:
- Bewertung, ob Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz vor Manipulation oder Fehlverhalten implementiert sind.
Schritt 4: Dokumentation
- Erstellung des Inventars:
- Technische, rechtliche und ethische Informationen zu jedem erfassten KI-System.
- Strukturierte Darstellung, z. B. nach Abteilungen, Anwendungsbereichen oder Risikoebenen.
- Fortlaufende Pflege:
- Regelmäßige Updates, um Änderungen in KI-Systemen oder neue regulatorische Anforderungen zu berücksichtigen.
Schritt 5: Überprüfung und Freigabe
- Interne Freigabe:
- Prüfung durch die Rechtsabteilung, Compliance-Teams und IT-Sicherheitsbeauftragte.
- Externes Audit:
- Ggf. Einbindung externer Gutachter oder Zertifizierungsstellen (z. B. bei Hochrisiko-KI-Systemen gemäß EU AI Act).
3. Inhalte eines AI Inventory
Element | Beschreibung |
---|---|
Systembezeichnung | Name und Identifikationsnummer des KI-Systems. |
Zweck | Beschreibung der Nutzung (z. B. Automatisierung, Analyse, Entscheidungsfindung). |
Algorithmus/Modell | Art und Architektur (z. B. neural networks, decision trees). |
Trainingsdaten | Herkunft, Qualität und Einhaltung der Datenschutzvorschriften. |
Risikobewertung | Identifikation potenzieller rechtlicher, ethischer und sicherheitstechnischer Risiken. |
Lizenzierung und IP | Informationen zu Eigentumsrechten, Lizenztypen und Einschränkungen. |
Regulatorische Einordnung | Einordnung gemäß relevanter Gesetze und Vorschriften (z. B. EU AI Act). |
4. Aufgaben von KI-Rechtsexperten
a) Beratung bei der Erstellung
- Compliance-Check:
- Analyse der geltenden Vorschriften (z. B. EU AI Act, DSGVO, Branchenvorschriften).
- Risikobewertung:
- Identifikation rechtlicher Risiken (z. B. Haftung, Diskriminierung, Datenschutz).
- Vertragsanalyse:
- Überprüfung von Lizenzbedingungen und IP-Fragen.
b) Unterstützung bei der Dokumentation
- Erstellung des Inventars:
- Strukturierung der rechtlichen und technischen Informationen.
- Sicherstellung, dass das Inventar vollständig und rechtskonform ist.
- Prüfung der Rechtssicherheit:
- Abgleich mit regulatorischen Anforderungen.
- Vorbereitung auf externe Audits.
c) Schulung und Awareness
- Sensibilisierung der Mitarbeiter für rechtliche und ethische Aspekte der KI-Nutzung.
d) Vertretung und Verteidigung
- Unterstützung bei behördlichen Prüfungen oder rechtlichen Streitigkeiten.
5. AI Inventory
Ein AI Inventory ist ein unverzichtbares Werkzeug für Unternehmen, die KI-Technologien nutzen. Es gewährleistet rechtliche Transparenz, reduziert Risiken und hilft, regulatorische Anforderungen zu erfüllen. KI-Rechtsexperten spielen eine Schlüsselrolle bei der Erstellung, Prüfung und Pflege eines solchen Inventars und sorgen dafür, dass Unternehmen rechtssicher und ethisch mit KI umgehen.