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KI-Washing

Der Begriff „KI-Washing“ (auch als „AI-Washing“ bekannt) bezeichnet eine Praxis, bei der Unternehmen und Organisationen ihre Produkte, Dienstleistungen oder Projekte als künstliche Intelligenz (KI) bezeichnen oder vermarkten, obwohl diese Bezeichnung entweder irreführend oder stark übertrieben ist. Dabei zeigt sich, dass eine handfeste Strafbarkeit bei übertriebener Bewerbung von KI-Produkten im Zuge des KI-Washing im Raum stehen kann.

Überblick über die Regulierung von Künstlicher Intelligenz (KI) in China

China hat sich in den letzten Jahren als ein führendes Land in der Regulierung von Künstlicher Intelligenz (KI) etabliert. Die chinesische Regierung hat eine Vielzahl von Gesetzen und Regelungen eingeführt, um den Einsatz und die Entwicklung von KI zu steuern.

Diese Regulierung zielt darauf ab, die Technologie so zu gestalten, dass sie den politischen und sozialen Zielen des Landes dient, gleichzeitig aber auch ethische und wirtschaftliche Aspekte berücksichtigt. Im Folgenden gebe ich einen Überblick über die wichtigsten chinesischen Gesetze zur KI-Regulierung und ihre jeweiligen Links zu den vollständigen Texten.

Production as a Service – Wirtschaftliche Vorteile für Unternehmen

In einer Zeit, in der Flexibilität und Kosteneffizienz entscheidend für den Erfolg von Unternehmen sind, gewinnt das Konzept „Production as a Service“ (PaaS) immer mehr an Bedeutung. PaaS ermöglicht es Unternehmen, Produktionskapazitäten als Dienstleistung zu nutzen, ähnlich wie Software-as-a-Service (SaaS). Dieses Modell bietet insbesondere kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) erhebliche wirtschaftliche Vorteile. In diesem Beitrag stellen wir das Geschäftsmodell „Production as a Service“ vor und beleuchten die wichtigsten wirtschaftlichen Vorteile für Unternehmen.

Risiken von PII-Leckagen beim Feintuning von GPT-3

Im Zuge der rasanten Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen stehen immer mehr leistungsstarke Modelle zur Verfügung, die auf spezifische Aufgaben zugeschnitten werden können. Ein prominentes Beispiel ist OpenAI’s GPT-3, ein generatives vortrainiertes Modell, das durch Feintuning an individuelle Anwendungsfälle angepasst werden kann.

Trotz der Vorteile dieser Anpassungen gibt es bedeutende Bedenken hinsichtlich der Sicherheit und des Datenschutzes, insbesondere im Hinblick auf das Risiko der Offenlegung personenbezogener Daten (PII). Eine aktuelle Forschungsarbeit untersucht diese Problematik eingehend.

Zukunft der KI-Regulierung in Deutschland: Ein Blick auf den aktuellen Beschluss der Datenschutzaufsichtsbehörden zu KI (2024)

Am 3. Mai 2024 hat die Konferenz der unabhängigen Datenschutzaufsichtsbehörden des Bundes und der Länder einen beachtlichen Beschluss zur Regelung der nationalen Zuständigkeiten im Rahmen der Künstlichen Intelligenz-Verordnung (KI-VO) gefasst. Dieser Beschluss verdeutlicht die entscheidende Rolle, die Datenschutzbehörden in der Überwachung von KI-Systemen einnehmen werden, eine Entwicklung, die weitreichende Implikationen für Entwickler, Unternehmen und Nutzer von KI-Technologien in Deutschland hat.

Die ökonomischen Auswirkungen der generativen KI

Generative Künstliche Intelligenz (KI) steht im Mittelpunkt einer hochinteressanten Studie, die von Andrew McAfee, einem Forscher am MIT Sloan School of Management, verfasst wurde. Die Studie, betitelt „Generally Faster: The Economic Impact of Generative AI“, untersucht, wie diese Technologie die ökonomischen Landschaften verändern könnte. Dieser Blogbeitrag fasst die wesentlichen Erkenntnisse der Studie zusammen und diskutiert ihre möglichen Implikationen.

Data Act

Data Act, ein kleiner Überblick: Die Europäische Kommission hat bereits 2022 Regeln für die Nutzung und den Zugang zu in der EU erzeugten Daten in allen Wirtschaftsbereichen vorgelegt. Der Datenrechtsakt („Data Act“) soll für Fairness im digitalen Umfeld sorgen, einen wettbewerbsfähigen Datenmarkt fördern, Möglichkeiten für datengestützte Innovationen eröffnen und den Zugang zu Daten für alle erleichtern. Inzwischen ist der Data Act dabei, Realität zu werden und gilt bald europaweit.

Der Data Act soll insbesondere zu neuen, innovativen Dienstleistungen und wettbewerbsfähigeren Preisen für Kundendienstleistungen und Reparaturen von vernetzten Gegenständen führen. Dieser letzte horizontale Baustein der Datenstrategie der Kommission wird eine Schlüsselrolle bei der digitalen Transformation im Einklang mit den digitalen Zielen für 2030 spielen.

Rechtliche Besonderheiten bei Software as a Service (SaaS) Verträgen- speziell KIaaS

Im digitalen Zeitalter, in dem Cloud-Dienste zunehmend an Bedeutung gewinnen, stellt Software as a Service (SaaS) eine bedeutende Facette dar. Im Folgenden geht es um die rechtlichen Nuancen, die sowohl Anbieter als auch Nutzer von SaaS-Lösungen beachten sollten, speziell mit Blick auf „KI as a Service“ (KIaaS).

BSI zu Chancen und Risiken generativer KI

Im Folgenden soll eine aktuelle Publikation des Bundesamts für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) vorgestellt werden, die sich mit den Chancen und Risiken großer Sprachmodelle befasst. Diese KI-Modelle, bekannt als Large Language Models (LLMs), sind in der Lage, auf der Basis von trainierten Daten neue Texte, Bilder und andere Inhalte zu generieren. Ihre vielseitige Einsetzbarkeit bietet zahlreiche Möglichkeiten für Industrie und Behörden, birgt jedoch auch neue IT-Sicherheitsrisiken.

Haftung für Chatbot?

Haften Unternehmen für Auskünfte, die ein Ihnen installierter Chatbot gibt? Nachdem in Kanada eine Airline zum Schadensersatz auf Grund einer falschen Chatbot-Auskunft verurteilt wurde, stellt sich die Frage, ob so etwas in Deutschland denkbar ist. Und tatsächlich ist schon zu lesen, dass „vermutlich auch deutsche Gerichte nicht anders entscheiden würden“ (so in BC 2024, 95). Doch bei genauem Blick fragt sich: Auf welcher Rechtsgrundlage soll das geschehen.