Wenn Ihr Unternehmen allgemeine KI-Modelle (General-Purpose AI, GPAI), die mit mehr als 10²³ FLOP Rechenleistung trainiert wurden, in Ihre KI-Produkte oder -Dienste integriert oder modifiziert, können Ihnen die folgenden Schritte helfen, Ihre Verpflichtungen gemäß dem EU AI Act zu erfüllen:
1️⃣ Erstellen Sie ein Use-Case-Inventar
Führen Sie ein aktuelles Inventar aller KI-Systeme, die GPAI-Modelle enthalten. Dokumentieren Sie wichtige Details wie Lizenzinformationen und die geschätzte Trainings-Rechenleistung (FLOP), um zu bestätigen, ob jedes Modell die Schwellenwerte von 10²³ FLOP (GPAI) oder 10²⁵ FLOP (systemisches Risiko) überschreitet. FLOP-Schätzungen für weit verbreitete Modelle sind in öffentlichen Registern verfügbar; für andere bitten Sie Ihr technisches Team, sie gemäß den GPAI-Richtlinien zu berechnen.
2️⃣ Lückenanalyse und Einrichtung von Richtlinien im Rahmen Ihrer AI-Act-Governance
Basierend auf dem AI Act, dem Verhaltenskodex (Code of Practice) und den GPAI-Richtlinien richten Sie Richtlinien ein, die auf jedes GPAI-Modell angewendet werden sollen, um Ihre Verpflichtungen zu bestimmen. Da die meisten nachgelagerten Anbieter keine Modelle von Grund auf neu trainieren, konzentrieren Sie Ihre Bemühungen auf die Pflichten im Zusammenhang mit der Integration oder Modifikation eines GPAI-Modells, basierend auf den in den GPAI-Richtlinien definierten Schwellenwerten.
3️⃣ Aktualisieren Sie die Priorisierung von Use Cases
Die Integration oder Modifikation von GPAI-Modellen kann unterschiedliche Ebenen von Compliance-Verpflichtungen auslösen. Aktualisieren Sie Ihre Use-Case-Priorisierung und Ihren Genehmigungsprozess, um dieser neuen Komplexität Rechnung zu tragen, wobei Sie Ursprung des Modells, Rechenschwelle und Umfang der Modifikation berücksichtigen.
4️⃣ Ausführen und Überwachen der Compliance-Richtlinien
Wenden Sie Ihre Richtlinien konsequent jedes Mal an, wenn Ihre KI-Ingenieur*innen ein GPAI-Modell entwickeln, integrieren oder modifizieren möchten. Stellen Sie sicher, dass Nachweise über die Einhaltung erstellt und aufbewahrt werden. Abhängig von der Risikotoleranz Ihrer Organisation sollten Sie erwägen, mehrere Verteidigungslinien einzurichten: Entwicklungsteams, Verantwortliche für ethische oder verantwortungsvolle KI, externe Audits oder Drittanbieter-Zertifizierungen.
5️⃣ Kompetenzaufbau Ihrer Belegschaft
Je nach Ihren Verpflichtungen definieren und führen Sie angemessene Trainings zur KI-Kompetenz für KI-Nutzerinnen, KI-Systementwicklerinnen und -betreiber*innen durch.
