Dokumentation und Transparenz: NIST AI RMF Govern 1.4

Das NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) ist als freiwilliges Rahmenwerk konzipiert, das für jede Organisation gilt, die an der Konzeption, Entwicklung, Bereitstellung oder Nutzung von Systemen der künstlichen Intelligenz beteiligt ist. Es handelt sich nicht um eine zwingende Compliance-Anforderung im gleichen Sinne wie einige Vorschriften (z. B. der EU AI Act). Es bietet jedoch sehr nützliche Richtlinien – betrachten Sie es als Leitfaden, der Ihrer Organisation hilft, sicherzustellen, dass die Vorteile der KI verantwortungsvoll genutzt werden. Dieser Beitrag setzt eine Reihe von Veröffentlichungen fort, die das NIST AI RMF Punkt für Punkt diskutieren. Was ist Govern 1.4? Govern 1.4 diskutiert die Vorteile der Etablierung des Risikomanagementprozesses durch transparente Richtlinien, Verfahren und andere Kontrollen (basierend auf den Risikoprioritäten Ihrer Organisation).

Richtlinien und Verfahren in Bezug auf Dokumentation und Transparenz bringen viele Vorteile mit sich:

Klare Dokumentation umreißt die Rollen von Einzelpersonen und Teams, die an der Entwicklung, Bereitstellung und Nutzung von KI beteiligt sind, und stellt sicher, dass jeder seine Verantwortlichkeiten versteht. Effektive Kommunikation fördert die Zusammenarbeit und beugt Missverständnissen vor, was zu reibungsloseren Arbeitsabläufen führt. Klare Rollen und Verantwortlichkeiten erhöhen die Rechenschaftspflicht und stellen sicher, dass Einzelpersonen für ihre Handlungen zur Rechenschaft gezogen werden. Sie können Entscheidungen und Maßnahmen nachverfolgen, was die Identifizierung und Behebung von Problemen erleichtert. Die Rechenschaftspflicht einer Organisation wird verbessert: Einzelpersonen können für ihre Handlungen zur Rechenschaft gezogen werden. Die Dokumentation kann Stakeholder während des gesamten Entwicklungsprozesses einbeziehen und so ein Gefühl der Eigenverantwortung fördern. Darüber hinaus unterstützen Stakeholder eher die Einführung und Nutzung des Produkts, wenn sie beteiligt sind und es verstehen. Klare Dokumentation erleichtert die Replikation von KI-Systemen und gewährleistet Konsistenz und Zuverlässigkeit. Gut dokumentierte Systeme sind oft robuster, da sie leicht gewartet und aktualisiert werden können. Die Erklärbarkeit von ML-Modellen wird verbessert: Es ist leichter zu verstehen, wie sie Entscheidungen treffen.

Wie Sie sehen, gibt es hier zwei Hauptaspekte: Transparenz und Rechenschaftspflicht, die sehr eng miteinander verbunden sind. Um Rechenschaftspflicht zu ermöglichen, muss Ihre Organisation transparent sein und die Rollen und Verantwortlichkeiten der an der Konzeption, Entwicklung, Bereitstellung, Bewertung und Überwachung von KI-Systemen beteiligten Personen gegenüber relevanten Stakeholdern klären. Beispielsweise hat die einfache Angabe der Kontaktinformationen von KI-Akteuren in der Produktdokumentation viele Vorteile:

Dann gibt es die Dokumentation zu den KI-Modellen selbst, und hier können Sie die geschäftliche Begründung des KI-Systems, Umfang und Verwendungszwecke, potenzielle Risiken, Trainingsdaten, algorithmische Methodik, Test- und Validierungsergebnisse, Bereitstellungs- und Überwachungspläne, Pläne zur öffentlichen Offenlegung von KI-Risikomanagementmaterialien (z. B. Auditergebnisse, Modelldokumentation usw.) dokumentieren. Die Modelldokumentation ist ein besonders interessanter Aspekt, und ich werde Links zu einigen großartigen Ressourcen in den Kommentaren hinterlassen. Beispielsweise müssen Sie die für das Modelltraining verwendeten Datensätze dokumentieren (Begründung der Kuratierung, Datenquellen und vieles mehr). Es gibt einen Leitfaden zum Schreiben von Datenerklärungen für die Verarbeitung natürlicher Sprache von Emily Bender, der uns hilft, Aspekte wie demografische Informationen zu einer linguistischen Datenquelle, Sprecher- und Annotator-Demografie, Sprachvarianten (z. B. wird empfohlen, statt „Amerikanisches Englisch“ mehr Details anzugeben – sagen wir „Standardisiertes Amerikanisches Englisch“ oder „Nordostamerikanisches Englisch“) und vieles mehr zu berichten. Model Cards for Model Reporting unterstützen bei der Erstellung von Modellkarten mit allen Informationen, einschließlich wie ein Modell erstellt wurde, welche Annahmen während seiner Entwicklung getroffen wurden, welche Art von Modellverhalten verschiedene kulturelle, demografische oder phänotypische Bevölkerungsgruppen erfahren können, und eine Bewertung, wie gut das Modell in Bezug auf diese Gruppen abschneidet.

Die Dokumentation spielt eine entscheidende Rolle dabei, sicherzustellen, dass KI-Systeme verantwortungsvoll entwickelt und bereitgestellt werden. Durch die Bereitstellung einer klaren Aufzeichnung der Entwicklung, Prüfung und Bereitstellung des Systems kann die Dokumentation dazu beitragen, Vertrauen in KI-Technologien aufzubauen.