Caesar AI Atlas

Wissensdatenbank

Fragen: AI Safety & Risk

Maßgebliche Antworten auf Fragen zur KI-Compliance, Governance und technischen Fragen. Geschrieben für Rechts-, Compliance- und Engineering-Teams.

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Hohe PrioritätFortgeschritten

Wie unterscheidet sich Data Drift von Concept Drift?

Verwende Data Drift, wenn sich die Verteilung der Eingabedaten ändert; verwende Concept Drift, wenn sich die Beziehung zwischen Eingaben und Zielergebnis ändert.

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Mittlere PrioritätFortgeschritten

Was ist Alignment in der KI-Sicherheit?

Alignment ist die Praxis, ein KI-System so zu entwerfen, zu trainieren und zu steuern, dass seine Ziele, Ausgaben und sein Verhalten mit menschlichen Absichten, Werten und zulässigen Nutzungsgrenzen übereinstimmen.

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Mittlere PrioritätFortgeschritten

Was ist ein schwerwiegender KI-Vorfall?

Ein KI-Vorfall ist ein Ereignis oder eine Reihe von Ereignissen, bei denen Entwicklung, Einsatz, Nutzung oder Fehlfunktion eines KI-Systems Schaden verursacht oder verursachen könnte. Solcher Schaden kann Sicherheit, Diskriminierung, Datenschutz, rechtliche Compliance, kritische Infrastruktur, Eigentum, Gemeinschaften oder Umwelt betreffen.

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Mittlere PrioritätFortgeschritten

Was ist Human-in-the-Loop-Kontrolle?

HITL, oder Human-in-the-Loop, ist ein Ansatz, bei dem Menschen weiterhin daran beteiligt sind, Ausgaben oder Entscheidungen von KI-Systemen zu gestalten, zu prüfen, zu genehmigen oder zu verbessern. Er wird genutzt, um maschinelle Effizienz mit menschlichem Urteilsvermögen zu verbinden, besonders bei risikoreicheren oder kontextsensitiven Aufgaben.

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Mittlere PrioritätFortgeschritten

Was ist KI-Toxizität?

KI-Toxizität sind schädliche, beleidigende, falsche, voreingenommene oder anderweitig unangemessene Ausgaben, die von einem KI-System erzeugt oder verstärkt werden. Sie kann aus Trainingsdaten, Systemdesign, Prompt-Kontext, mangelndem Alignment oder unzureichenden Schutzmaßnahmen entstehen.

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Mittlere PrioritätFortgeschritten

Warum ist Post-Market-Monitoring wichtig?

Ein Post-Market-Monitoring-System besteht aus Aktivitäten von Anbietern von KI-Systemen, um Erfahrungen aus Systemen zu sammeln und zu prüfen, die in Verkehr gebracht oder in Betrieb genommen wurden. Ziel ist es festzustellen, ob nach dem Einsatz Korrektur- oder Präventionsmaßnahmen erforderlich sind.

1 Begriff1 Thema

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