Verifizierte KI: Der Weg zu zuverlässigeren und vertrauenswürdigeren KI-Systemen

DAS WICHTIGSTE IM ÜBERBLICK

Verifizierte KI, die sich formaler Verifikationstechniken bedient, garantiert die Korrektheit und Verlässlichkeit von KI-Systemen und geht auf Fragen der Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit ein. Die Umsetzung von verifizierter KI erfordert Zusammenarbeit, F&E-Investitionen, Normen und öffentliche Aufklärung.

Einführung

Der Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) hat in letzter Zeit ein enormes Wachstum erlebt, und die umfangreichen Entwicklungen in diesem Bereich haben das menschliche Leben erheblich beeinflusst. KI hat in den Bereichen Gesundheitswesen, Transport, Energie, Landwirtschaft, Kundendienst, Fertigung, Finanzen, Unterhaltung und Bildung einen weiten Weg zurückgelegt. Die Entwicklungen in diesen Bereichen ebnen auch den Weg für künftige Fortschritte.

Mit dem weit verbreiteten Einsatz von KI-basierten Anwendungen sind jedoch auch einige Bedenken hinsichtlich der Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit dieser Systeme aufgekommen, die das künftige Wachstum dieser Systeme beeinträchtigen könnten. Daher ist es von größter Bedeutung, Vertrauen in die Korrektheit und Zuverlässigkeit von KI-basierten Systemen aufzubauen. Die offensichtlichen Gründe für die oben genannten Probleme sind vielfältig und umfassen Datenverzerrungen, algorithmische Verzerrungen, ungenaue und unvollständige Systemspezifikationen sowie mangelnde Transparenz.

Es ist wichtig zu erwähnen, dass Probleme wie Datenverzerrungen, unzureichende Daten und mangelnde Transparenz durch Datenerweiterung, Transferlernen und erklärbare KI-Techniken (XAI) gelöst werden können. Probleme wie ungenaue und unvollständige Spezifikationen und algorithmische Verzerrungen sind jedoch kritischer, da sie dazu führen können, dass das System falsche und unerwünschte Ergebnisse erzeugt. Daher besteht ein Bedarf an Methoden, mit denen überprüft werden kann, ob das Verhalten des KI-Systems bei einer bestimmten Eingabe korrekt ist oder nicht. Verifizierte künstliche Intelligenz, auch bekannt als verifizierte KI, kann Probleme im Zusammenhang mit Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit angehen.

Was ist verifizierte KI?

Verifizierte KI kann definiert werden als “Verwendung formaler Verifikationsverfahren zur Gewährleistung der Korrektheit und Zuverlässigkeit von KI-Systemen”. Bei der formalen Verifizierung werden mathematische und logische Methoden verwendet, um zu untersuchen und zu bestätigen, dass das System gemäß den vordefinierten Spezifikationen funktioniert. Auf formaler Verifikation basierende Systeme sind in verschiedenen Bereichen weit verbreitet, z. B. in sicherheitskritischen Bereichen, Cybersicherheit, Compilerentwicklung usw. Die Verwendung formaler Verifizierungen in KI-basierten Systemen kann diese Systeme zuverlässig und frei von unbeabsichtigten Verzerrungen machen, die zu ungünstigen oder gefährlichen Ergebnissen führen können.

Die Bedeutung der Gewährleistung zuverlässiger und vertrauenswürdiger KI-Systeme

Die Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit von KI-basierten Systemen wird aus mehreren Gründen als wesentliche Eigenschaft angesehen. In erster Linie können unzuverlässige oder voreingenommene KI-Systeme schwerwiegende Folgen haben. In Bereichen wie autonome Fahrzeuge und Gesundheitswesen können unzuverlässige und nicht vertrauenswürdige Systeme zu physischen Gefahren für die Umwelt und Menschenleben führen.

Zweitens können KI-Systeme, wenn sie nicht entsprechend konzipiert und geschult sind, bestehende gesellschaftliche Vorurteile und Ungleichheiten verstärken. Wenn beispielsweise ein KI-gesteuertes Einstellungssystem auf der Grundlage von voreingenommenen Daten trainiert oder zur Unterstützung bestehender Vorurteile geschaffen wird, könnte es unbeabsichtigt bestimmte Gruppen aufgrund ihrer Rasse oder ihres Geschlechts ausschließen. Drittens könnten unzuverlässige, voreingenommene oder fehlerhafte KI-Technologien das Interesse der Öffentlichkeit an diesem Bereich verringern und schließlich ihre Anwendung in verschiedenen wichtigen Bereichen wie dem Gesundheitswesen behindern.

Um ethische Praktiken und eine verantwortungsvolle Nutzung der KI-Technologie zu fördern und gleichzeitig ihre potenziellen Vorteile zu nutzen, ist es daher von entscheidender Bedeutung, zuverlässige und vertrauenswürdige Systeme zu entwickeln, die frei von Vorurteilen und Ungenauigkeiten sind.

Verified AI Prozess

Verifizierte KI verwendet formale Verifizierungstechniken, um einen mathematischen Korrektheitsnachweis zu erbringen, der sicherstellt, dass KI-Systeme zuverlässig und vertrauenswürdig sind und keine zufälligen Verzerrungen oder Fehler aufweisen. Dieser Prozess umfasst zwei Schritte, nämlich die Spezifikation und die Verifikation.

1. Schritt der Spezifikation

In der Spezifikationsphase wird das Problem, das das KI-System lösen soll, mathematisch definiert. Die Spezifikationen müssen klar, eindeutig und repräsentativ für die Anforderungen des Systems sein. Der Spezifikationsschritt ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Entwicklung des KI-Systems im beabsichtigten Kontext erfolgt und auf die festgelegten Ziele ausgerichtet ist. Einige Tools, die für die Spezifikation verwendet werden können, sind TLA+, Alloy, etc.

2. Schritt der Verifizierung

Der Verifizierungsschritt von Verified AI testet und validiert, dass das KI-System seinen Spezifikationen entspricht und sich in verschiedenen Situationen wie vorgesehen verhält. Durch die Verifizierung können mögliche Fehler oder Bugs identifiziert und korrigiert werden, wodurch sichergestellt wird, dass das System zuverlässig und sicher ist. Bei der Verifikation wird das System mathematisch modelliert und sein Verhalten durch logische Schlussfolgerungen und mathematische Beweise analysiert. Beispiele für Werkzeuge zur formalen Verifikation in der verifizierten KI sind DeepSpec, VeriAI, SafetyChecker, Probabilistic Programming and Verification (PPV), etc.

Vorteile von Verified AI

Die Verwendung von verifizierter KI in KI-basierten Systemen hat mehrere Vorteile. Einige dieser Vorteile sind:

Ein hohes Maß an Vertrauen in das Verhalten der Systeme

Der Einsatz von verifizierter KI stärkt das Vertrauen der Nutzer in KI-Systeme, da diese sich korrekt verhalten und gemäß den Spezifikationen arbeiten. Infolgedessen können KI-Systeme mit einem hohen Maß an Vertrauen in Disziplinen wie dem Gesundheitswesen und der Entwicklung sicherheitskritischer Anwendungen eingesetzt werden.

Umgang mit Verzerrungen in KI-Systemen

Durch formale Verifizierung können Verzerrungen in KI-Systemen erkannt und verwaltet werden. Dies trägt zu mehr Fairness, Transparenz und Vertrauen in KI-Systeme bei.

Geringere Testzeit und -kosten

Formale Verifikationstechniken erzeugen eindeutige und korrekte Systemspezifikationen und verifizieren sie durch mathematische Modelle. Dadurch werden Fehler und Bugs frühzeitig in der Entwicklung erkannt und behoben. Dadurch sinkt der Aufwand für das Testen des KI-Systems und die dafür benötigte Zeit. Dies spart auch Kosten, die im Falle einer Nachbesserung zur Behebung der Fehler erheblich höher gewesen wären.

Einhaltung regulatorischer Anforderungen für KI-Systeme

KI-basierte Systeme, insbesondere aus sicherheitskritischen Bereichen, müssen häufig von den Aufsichtsbehörden zertifiziert werden. Der strenge und systematische Ansatz von Verified AI hilft KI-Systemen, die gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen.

Implementierung von verifizierter KI: Der Weg in die Zukunft

Verifizierte KI ist ein aufstrebendes Konzept, das die Aufmerksamkeit verschiedener Interessengruppen wie Regierungen, Industrie und Normungsgremien erfordert, um es zu einem selbstverständlichen Bestandteil künftiger KI-Systeme zu machen. Im Folgenden werden einige mögliche Arbeitsrichtungen erörtert.

Zusammenarbeit zwischen Regierung und Industrie

Wie bei jeder Innovation ist eine enge Zusammenarbeit zwischen Regierung und Industrie erforderlich, um die Bedeutung von verifizierter KI zu erkennen und die Innovation bei der Entwicklung vertrauenswürdiger Systeme zu fördern. Diese Zusammenarbeit kann verschiedene Dimensionen haben, z. B. gemeinsame F&E-Initiativen, die gemeinsame Nutzung von Ressourcen und Fachwissen sowie regulatorische Unterstützung. Darüber hinaus kann die finanzielle Unterstützung der Industrie durch die Regierungen für die Entwicklung von verifizierten KI-Systemen deren Einführung in der Industrie beschleunigen. Darüber hinaus können Regierung und Industrie zusammenarbeiten, um Datensätze für die Entwicklung und Verifizierung von KI-Modellen auszutauschen, was für das Testen von KI-Systemen in realen Szenarien von Vorteil sein wird.

Investitionen in Forschung und Entwicklung im Bereich der verifizierten KI

Erhebliche Investitionen in Forschung und Entwicklung zur Unterstützung von Verifizierter KI sind entscheidend, um den Stand der Technik in diesem Bereich voranzubringen. Diese Investitionen können zur Entwicklung neuer Methoden und Werkzeuge führen, die die Zuverlässigkeit und Korrektheit von KI-basierten Systemen verbessern. Neben Industriepartnerschaften und Open-Source-Entwicklung kann auch die Finanzierung akademischer Forschung dazu beitragen, die Entwicklung von auf Verified AI basierenden Techniken und Werkzeugen zu beschleunigen.

Einführung von Standards und Richtlinien für die Umsetzung von Verifizierter KI

Um Verified AI als Disziplin zu implementieren, ist es unerlässlich, Richtlinien zu erstellen, die den Schwerpunkt auf formale Verifikationswerkzeuge und -methoden legen, um die Zuverlässigkeit und Korrektheit von AI-basierten Systemen zu verbessern. Nur ein detaillierter Satz von Richtlinien, der die Entwicklung, das Testen, den Einsatz und die Wartung von KI-Systemen abdeckt, könnte praktisch sein und sich später als Standard etablieren.

Normen können ein gemeinsames Vokabular, eine gemeinsame Sprache und einen gemeinsamen Rahmen für die Überprüfung von KI-Systemen bieten und dazu beitragen, die Konsistenz und Interoperabilität zwischen verschiedenen Anwendungen und Branchen zu gewährleisten. Die Beiträge verschiedener Interessengruppen wie Regierungen, Hochschulen, Industrie und der Gesellschaft im Allgemeinen können dazu beitragen, wirksame Richtlinien und Standards für verifizierte KI zu entwickeln.

Stärkung des öffentlichen Vertrauens in verifizierte KI-Systeme durch Aufklärung

Das öffentliche Vertrauen in verifizierte KI-Systeme kann durch Aufklärung über die Fähigkeiten und Vorteile solcher Systeme gestärkt werden. Indem die Funktionsweise von verifizierten KI-Systemen für die Öffentlichkeit verständlicher dargestellt und auf ihre Vorteile ausgerichtet wird, kann dieses neue Paradigma eine breite Akzeptanz finden, was zu einem größeren Nutzen für die Gesellschaft führt.

Herausforderungen bei der Einführung von verifizierter KI

Trotz ihres Potenzials, die Vertrauenswürdigkeit von KI-basierten Systemen zu erhöhen, gibt es mehrere Herausforderungen bei der verifizierten KI, die unverzüglich angegangen werden müssen, um sie zu bewältigen. Zu den Herausforderungen gehören:

Vielfältige Qualifikationsanforderungen

Um die neuen, auf verifizierter KI basierenden Systeme in Betrieb zu nehmen, sind Kenntnisse und Expertise sowohl in formalen Methoden als auch in KI erforderlich. Während qualifizierte KI-Ressourcen nicht schwer zu finden sein dürften, wird es eine große Herausforderung sein, erfahrene Arbeitskräfte im Bereich der formalen Methoden zu finden, denn aufgrund der starken Abhängigkeit von mathematischen Techniken würden viele diesen Bereich nicht als Beruf wählen. Aus diesem Grund ist die Verfügbarkeit von erfahrenem Personal im Bereich der KI und der formalen Verifikation unzureichend, so dass aufgrund der begrenzten verfügbaren Ressourcen die Kosten für die Entwicklung solcher Systeme steigen.

Rechnerische Herausforderungen bei der formalen Verifikation von großen und komplexen KI-Systemen

Die Überprüfung der Korrektheit und Vertrauenswürdigkeit großer KI-Systeme durch formale Verifikationstechniken ist ein komplexes Phänomen, da alle möglichen Verhaltensweisen der Systeme intensiv erforscht, spezifiziert und validiert werden müssen. Daher wird der Prozess rechenintensiv und kann einen erheblichen Zeitaufwand und Rechenressourcen für die Verifizierung und Prüfung der Spezifikationen erfordern.

Integration von Verified AI in bestehende Entwicklungsprozesse

Bei der herkömmlichen Entwicklung von KI-Systemen liegt der Schwerpunkt auf der Funktionalität, während der Verifizierung nur wenig Aufmerksamkeit geschenkt wird. Daher kann es eine Herausforderung sein, die verifizierte KI in die bestehenden Entwicklungsabläufe zu integrieren. Der Grund dafür ist, dass die Integration von verifizierter KI in bestehende Prozesse eine Verlagerung des Schwerpunkts auf Sicherheit und Zuverlässigkeit sowie zusätzliche Test- und Verifizierungsschritte erfordert, was anfangs eine Herausforderung darstellen kann.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass verifizierte KI ein erhebliches Potenzial hat, die Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen zu gewährleisten. Durch den Einsatz formaler Methoden und mathematischer Beweise zur Verifizierung der Korrektheit von KI-Systemen kann verifizierte KI Bedenken hinsichtlich der Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI ausräumen. Die Umsetzung verifizierter KI ist jedoch mit verschiedenen Herausforderungen verbunden. Daher sind vielfältige Anstrengungen erforderlich, um das Potenzial der verifizierten KI als wirksame Lösung für die Entwicklung von KI-Systemen zu nutzen.

Verwandte Begriffe

Assad Abbas

Dr. Assad Abbas hat an der North Dakota State University (NDSU), USA, promoviert. Er arbeitet als Assistenzprofessor an der Fakultät für Informatik der COMSATS-Universität Islamabad (CUI), Islamabad Campus, Pakistan. Dr. Abbas ist seit 2004 mit COMSATS verbunden. Seine Forschungsinteressen sind hauptsächlich, Smart Health, Big Data Analytics, Empfehlungssysteme, Patentanalyse und Analyse sozialer Netzwerke. Seine Forschungsergebnisse wurden in mehreren renommierten Fachzeitschriften veröffentlicht, darunter IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Transactions on Cloud Computing, IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, IEEE Systems Journal, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, IEEE IT...