Anforderungen an die menschliche Überwachung von KI-Systemen in der Finanzbranche

Einleitung

Schritt 1: Öffnen Sie Ihr Register für die KI-Implementierung. Wenn Sie eines nicht haben, dann ist das Ihr erstes Problem. Sie müssen jedes in Betrieb befindliche KI-System, dessen Zweck und die vorhandenen Überwachungsmechanismen dokumentieren. Diese einfache Maßnahme wird Ihnen einen Überblick über Ihre aktuelle KI-Landschaft geben und den ersten Schritt zur Erfüllung der EU-Regulierungsanforderungen ermöglichen. Indem Sie verstehen, wo ihre KI-Systeme sind und wie sie überwacht werden, können Sie Lücken in der Überwachung identifizieren und eine Compliance-Strategie aufbauen.

Die menschliche Überwachung von KI-Systemen in europäischen Finanzdienstleistungen ist nicht länger eine Option; es ist eine rechtliche und operative Notwendigkeit. Mit dem EU-KI-Gesetz können Bußgelder für Nichteinhaltung bis zu 6% des jährlichen weltweiten Umsatzes betragen. Das sind Millionen von EUR auf dem Spiel. Auditfehler, betriebliche Störungen und reputationsschädigende Folgen sind auch erhebliche Risiken. Der Wertvorschlag für das Lesen dieses Artikels ist klar: Verstehen Sie die Anforderungen an die menschliche Überwachung von KI-Systemen, vermeiden Sie teure Compliance-Fehler und erhalten Sie Ihre wettbewerbsfähige Position.

Das zentrale Problem

Viele Organisationen unterschätzen die Bedeutung der menschlichen Überwachung von KI-Systemen. Sie konzentrieren sich darauf, KI-Modelle zu entwickeln und zu deployen, ohne die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Überwachung und Verantwortlichkeit zu berücksichtigen. Diese Lücke in der Überwachung führt zu erheblichen Kosten und Risiken.

Lasst uns die tatsächlichen Kosten berechnen. Betrachten Sie eine Finanzinstitution, die ein KI-System für die Kreditbewertung einsetzen. Wenn dieses System Vorurteile gegenüber bestimmten Kundengruppen zeigt, kann es zu diskriminierenden Kreditpraktiken führen. Die Kosten zur Behebung dieses Problems umfassen:

1. Regulierungsbuße: Bis zu 6% des jährlichen weltweiten Umsatzes laut EU-KI-Gesetz.
2. Schadensersatz und Vergleiche: Potenzielle Millionen-EUR-Zahlung für betroffene Kunden.
3. Markenreputation: Langfristige Schädigung der Marke und Glaubwürdigkeit der Institution.

Diese Kosten sind nicht hypothetisch. Sie basieren auf realen Fällen von KI-Voreingenommenheit in Finanzdienstleistungen. Zum Beispiel zahlte eine US-Bank im Jahr 2020 24 Millionen USD für einen Vergleich wegen angeblicher Diskriminierung in ihrer Kreditpraxis für kleine Unternehmen. Das KI-System der Bank lehnte Kredite für frauengeführte und unterrepräsentierte Unternehmen häufiger ab als für weiß männlich geführte Unternehmen.

Die meisten Organisationen machen KI-Überwachung falsch, indem sie sich auf die falschen Metriken konzentrieren. Sie messen die Modellleistung und Genauigkeit, aber übersehen algorithmische Bias und ethische Überlegungen. Diese Lücke in der Überwachung kann zu Compliance-Fehlern und reputationsschädigenden Folgen führen.

Lasst uns uns auf spezifische regulatorische Bezüge beziehen, um den Umfang der Anforderungen an die KI-Überwachung zu verstehen:

• Artikel 4 des EU-KI-Gesetzes verlangt von KI-Anbietern, dass das KI-System "wirklich überwacht werden kann und die menschliche Überwachung effektiv ausgeübt werden kann."
• Artikel 5 verlangt, dass KI-Systeme "die menschliche Überwachung und Verantwortlichkeit ermöglichen und Schutz vor unfairem Bias und Diskriminierung bieten."

Diese Artikel erzwingen eine klare Verpflichtung für Finanzinstitutionen, robuste menschliche Überwachungsmechanismen für KI-Systeme einzurichten. Das Fehlverhalten kann zu hohen Bußgeldern und betrieblichen Störungen führen.

Warum ist dies jetzt dringend

Die Dringlichkeit der menschlichen Überwachung von KI-Systemen in europäischen Finanzdienstleistungen wird von mehreren Faktoren驱动：

1. Jüngste regulatorische Änderungen: Das EU-KI-Gesetz, das derzeit in den letzten Verhandlungsphasen ist, wird strenge Anforderungen an die KI-Überwachung einführen. Nicht konforme Organisationen werden erhebliche Bußgelder und reputationsschädigende Folgen erleiden.

2. Marktdruck: Kunden und Mandanten verlangen zunehmend Zertifikate und Transparenz um KI-Systeme. Das EU-KI-Gesetz wird Organisationen verpflichten, Konformitätsbewertungszertifikate für hochrisiko-KI-Systeme zu erhalten, was den Bedarf an robuster Überwachung weiter erhöht.

3. Wettbewerbsnachteil: Organisationen, die KI-Überwachung nicht implementieren, riskieren, hinter ihren Konkurrenten zurückzufallen. Sie könnten aufgrund von Compliance-Fehlern und reputationsschädigenden Folgen Verwendungsmöglichkeiten zur Nutzung von KI für Wachstum und Innovation verpassen.

Der Abstand zwischen dem, wo die meisten Organisationen sind und wo sie sein sollten, ist erheblich. Viele haben immer noch kein umfassendes Verständnis ihrer KI-Landschaft, geschweige denn ein formalisiertes Überwachungsframework.

Denken Sie darüber nach: Eine aktuelle Umfrage ergab, dass 60% der europäischen Finanzinstitutionen kein klares Verständnis der von ihnen eingesetzten KI-Systeme haben. Ohne diese grundlegende Kenntnis ist es unmöglich, wirksame Überwachungsmechanismen einzurichten.

Die Kosten der Untätigkeit sind hoch. Organisationen, die KI-Überwachung nicht priorisieren, werden von Regulierungsbehörden, Kunden und der Öffentlichkeit zunehmend unter die Lupe genommen. Die reputationsschädigenden Folgen von Compliance-Fehlern können irreversible Vertrauensverluste und Marktanteile bedeuten.

Zusammenfassend ist die menschliche Überwachung von KI-Systemen in europäischen Finanzdienstleistungen nicht nur eine Compliance-Anforderung; es ist ein strategisches Imperativ. Indem Sie das regulatorische Umfeld verstehen und konkrete Schritte zur Einrichtung robuster Überwachungsmechanismen unternehmen, können Organisationen Risiken minimieren, ihren Ruf schützen und ihre wettbewerbsfähige Position in dieser schnell sich wandelnden Landschaft aufrechterhalten.

Im nächsten Teil dieses Artikels werden wir tiefer in die Spezifika der Einrichtung der menschlichen Überwachung von KI-Systemen in der Finanzbranche eintauchen. Wir werden die Schlüsselkomponenten eines effektiven Überwachungsframeworks untersuchen, einschließlich KI-Überwachung, algorithmischer Verantwortlichkeit und die Rolle der Technologie bei der Unterstützung der Überwachung. Bleiben Sie gespannt auf handlungsreiche Erkenntnisse und praktische Anleitungen, die Ihnen bei der Bewältigung dieses kritischen Aspekts der KI-Compliance helfen werden.

Lösungsframework

Um die Anforderungen an die menschliche Überwachung von KI-Systemen in der Finanzbranche effektiv zu adressieren, ist ein strukturiertes Lösungsframework unerlässlich. Dieses Framework sollte den EU-KI-Akt kompatibel sein, der eine klare regulatorische Struktur für KI-Systeme zur Gewährleistung von Transparenz, Verantwortlichkeit und Sicherheit vorschreibt. Hier ist ein schrittweiser Ansatz zur Implementierung eines robusten Systems zur menschlichen Überwachung von KI in der Finanzbranche.

Schritt 1: Verstehen der KI-Compliance-Pflichten

Zuerst ist es entscheidend, die spezifischen Compliance-Pflichten gemäß dem EU-KI-Akt zu verstehen. Artikel 3 und 4 des Aktes geben die Anforderungen an KI-Systeme an, einschließlich der Notwendigkeit der menschlichen Überwachung. Compliance-Teams sollten sich mit diesen Artikeln und weiteren relevanten Vorschriften vertraut machen, um den Umfang und die Größe ihrer Pflichten zu verstehen.

Schritt 2: Einrichten eines interfunktionalen Überwachungsteams

"Gute" KI-Überwachung beginnt mit dem Aufbau eines interfunktionalen Überwachungsteams. Dieses Team sollte Mitglieder aus verschiedenen Abteilungen umfassen, einschließlich Compliance, IT, Risikomanagement und Recht. Die Rolle des Teams ist es, KI-Systeme zu überwachen, Risiken zu bewerten und Compliance mit dem EU-KI-Akt sicherzustellen. Im Gegensatz dazu beinhaltet ein "nur vorbeigehend" Herangehen eine getrennte Herangehensweise mit minimaler Überwachung, was oft zu Compliance-Lücken und möglichen regulatorischen Bußgeldern führt.

Schritt 3: Festlegen von Rollen und Verantwortlichkeiten

Definieren Sie die Rollen und Verantwortlichkeiten jedes Teammitglieds klar. Diese Klarheit ist für eine effektive Überwachung entscheidend. Zum Beispiel sollte der Compliance-Beamte dafür verantwortlich sein, dass KI-Systeme den EU-KI-Akt entsprechen, während das IT-Team sich auf technische Überwachung und Wartung konzentrieren sollte. Das Fehlen einer klaren Rollendefinition führt oft zu Verwirrung und Überwachungslücken, was ein häufiger Fehler von Organisationen ist.

Schritt 4: Implementierung von KI-Überwachungstools

Um KI-Systeme effektiv zu überwachen, sollten Organisationen KI-Überwachungstools implementieren. Diese Tools können helfen, die Leistung von KI-Systemen zu verfolgen, potenzielle Bias zu identifizieren und Compliance mit dem EU-KI-Akt sicherzustellen. Wenn Sie ein Tool auswählen, beachten Sie dessen Fähigkeit, in bestehende Systeme zu integrieren, seine Benutzerfreundlichkeit und seine Berichterstattungskapazitäten. Matproof bietet zum Beispiel ein KI-gestütztes Richtlinienerstellungswerkzeug, das dabei helfen kann, einige Aspekte der KI-Überwachung zu automatisieren und Compliance mit dem EU-KI-Akt sicherzustellen.

Schritt 5: Durchführung regelmäßiger Audits und Bewertungen

Regelmäßige Audits und Bewertungen sind unerlässlich, um eine effektive menschliche Überwachung von KI-Systemen aufrechtzuerhalten. Diese Audits sollten die Leistung von KI-Systemen bewerten, potenzielle Risiken bewerten und Compliance mit dem EU-KI-Akt sicherstellen. Regelmäßige Audits helfen auch, Bereiche für Verbesserungen zu identifizieren und sicherzustellen, dass die Organisation proaktiv auf alle Compliance-Probleme reagiert.

Schritt 6: Einrichten einer Feedbackschleife

Schließlich sollte eine Feedbackschleife zwischen dem KI-Überwachungsteam und der Führung der Organisation eingerichtet werden. Diese Schleife sollte regelmäßige Berichte über die Leistung von KI-Systemen, potenzielle Risiken und Compliance-Probleme beinhalten. Die Feedbackschleife hilft auch sicherzustellen, dass die Führung der Organisation über alle möglichen Probleme informiert ist und entsprechende Maßnahmen ergreifen kann.

Häufige Fehler, die zu vermeiden sind

Einige häufige Fehler können die Wirksamkeit der menschlichen Überwachung von KI-Systemen in der Finanzbranche untergraben. Hier sind die Top 5 Fehler und was stattdessen zu tun ist:

Fehler 1: Unklare Rollen und Verantwortlichkeiten

Viele Organisationen definieren die Rollen und Verantwortlichkeiten ihrer KI-Überwachungsteammitglieder nicht klar. Diese Unklarheit kann zu Verwirrung, Überwachungslücken und möglichen Compliance-Problemen führen. Um diesen Fehler zu vermeiden, definieren Sie die Rollen und Verantwortlichkeiten jedes Teammitglieds klar und stellen sicher, dass jeder seine spezifischen Aufgaben und Verantwortlichkeiten versteht.

Fehler 2: Unzureichende Schulung und Sensibilisierung

Ein weiterer häufiger Fehler ist das Fehlen von Schulung und Sensibilisierung bei den Teammitgliedern. Diese Unkenntnis kann zu Fehlern bei der KI-Systemüberwachung und Compliance-Bewertungen führen. Um diese Frage anzugehen, bieten Sie regelmäßige Schulungs- und Sensibilisierungssitzungen für alle Teammitglieder an, um sicherzustellen, dass sie die Bedeutung der KI-Überwachung und die spezifischen Anforderungen des EU-KI-Aktes verstehen.

Fehler 3: Übermäßige Abhängigkeit von manuellen Prozessen

Einige Organisationen verlassen sich zu sehr auf manuelle Prozesse für die KI-Überwachung, was zeitaufwendig und fehleranfällig sein kann. Obwohl manuelle Prozesse in einigen Fällen effektiv sein können, sind sie nicht skalierbar und können zu Compliance-Lücken führen. Erwägen Sie stattdessen die Implementierung automatisierter Compliance-Plattformen wie Matproof, die KI-Überwachung streamlinen und Compliance mit dem EU-KI-Akt sicherstellen können.

Fehler 4: Unzureichende Berichterstattung und Kommunikation

Unzureichende Berichterstattung und Kommunikation können die Wirksamkeit der KI-Überwachung untergraben. Wenn die Führung der Organisation nicht über mögliche Probleme und Compliance-Lücken informiert ist, können sie keine angemessenen Maßnahmen ergreifen. Um diesen Fehler zu vermeiden, richten Sie ein robustes Berichterstattungs- und Kommunikationsframework ein, das regelmäßige Updates und Feedback an die Führung der Organisation gewährleistet.

Fehler 5: Ignorieren des menschlichen Elements

Schließlich忽略一些组织未能认识到KI监督中人的因素的重要性。虽然KI系统可以帮助自动化监督的一些方面，但人的判断和专业知识仍然是有效监控和合规所必需的。为解决这一问题，请确保您的KI监督团队包括技术和非技术专家的混合，并且他们有权就KI系统的性能和合规性做出明智的决策。

Tools und Ansätze

Es gibt mehrere Tools und Ansätze, die Organisationen zur Implementierung effektiver menschlicher Überwachung von KI-Systemen in der Finanzbranche verwenden können. Hier ist eine Übersicht über die Vor- und Nachteile jeder Methode:

Manueller Ansatz

Der manuelle Ansatz beinhaltet die Verwendung des menschlichen Urteils und der Expertise, um KI-Systeme zu überwachen und zu bewerten. Dieser Ansatz kann für kleinere KI-Systeme oder in den frühen Stadien der KI-Implementierung effektiv sein. Jedoch kann er zeitaufwendig, fehleranfällig und schwer zu skalieren sein. Um den manuellen Ansatz optimal auszunutzen, stellen Sie sicher, dass Ihre Teammitglieder gut ausgebildet sind, die spezifischen Anforderungen des EU-KI-Aktes kennen und Zugang zu den erforderlichen Ressourcen und Unterstützung haben.

Tabelle/GRC-Ansatz

Tabellen und GRC (Governance, Risk, and Compliance)-Werkzeuge können einige Aspekte der KI-Überwachung automatisieren, wie das Verfolgen von Compliance-Anforderungen und das Aufbewahren von Unterlagen. Jedoch können diese Werkzeuge in ihrer Fähigkeit, die Leistung von KI-Systemen zu überwachen und potenzielle Risiken zu bewerten, eingeschränkt sein. Darüber hinaus können sie möglicherweise nicht nahtlos mit bestehenden KI-Systemen integriert werden, was zu Überwachungslücken führen kann. Um den größtmöglichen Nutzen aus Tabellen und GRC-Werkzeugen zu ziehen, sollten Sie sie in Verbindung mit anderen Überwachungs-Tools und Ansätzen verwenden.

Automatisierte Compliance-Plattformen

Automatisierte Compliance-Plattformen wie Matproof können KI-Überwachung streamlinen, indem sie die Richtlinienerstellung, die Überwachung der KI-Systemleistung und die Sammlung von Beweismaterialien für Compliance-Bewertungen automatisieren. Diese Plattformen können besonders effektiv für große KI-Systeme oder Organisationen mit komplexen Compliance-Anforderungen sein. Sie sind jedoch möglicherweise nicht für alle Organisationen geeignet, insbesondere nicht für solche mit begrenzten Ressourcen oder kleinen KI-Systemen. Wenn Sie eine automatisierte Compliance-Plattform auswählen, beachten Sie Faktoren wie Integrationsfähigkeit, Benutzerfreundlichkeit und die Anpassungsfähigkeit der Plattform an sich ändernde regulatorische Anforderungen.

Zusammenfassend erfordert die Implementierung effektiver menschlicher Überwachung von KI-Systemen in der Finanzbranche ein strukturiertes Lösungsframework, das den spezifischen Anforderungen des EU-KI-Aktes gerecht wird. Indem Sie die KI-Compliance-Pflichten verstehen, ein interfunktionales Überwachungsteam einrichten, Rollen und Verantwortlichkeiten definieren, KI-Überwachungstools implementieren, regelmäßige Audits und Bewertungen durchführen und eine Feedbackschleife einrichten, können Organisationen effektive Überwachung und Compliance mit dem EU-KI-Akt sicherstellen. Indem Sie häufige Fehler vermeiden und die richtigen Tools und Ansätze wählen, können Organisationen die Wirksamkeit ihrer KI-Überwachung erhöhen und das Risiko von Compliance-Problemen und regulatorischen Bußgeldern minimieren.

Erste Schritte: Ihre nächsten Maßnahmen

1. Entwicklung eines klaren Verständnisses von KI in Ihren Operationen

Beginnen Sie, indem Sie alle derzeit in Ihrer Finanzinstitution verwendeten KI-Technologien kartieren. Verstehen Sie ihre Zwecke, die von ihnen verarbeiteten Daten und ihre Auswirkungen auf Kunden und Operationen. Dies ist grundlegend für eine angemessene menschliche Überwachung sicherzustellen.

2. Überprüfung der relevanten Vorschriften

Der EU-KI-Akt legt das Framework für KI-Systeme fest. Vertraut Ihnen seine Bestimmungen, insbesondere diejenigen, die Transparenz, Verantwortlichkeit und Risikominderung betreffen, vertraut machen. Der Akt gibt Richtlinien darüber, wie eine menschliche Überwachung über KI-Systeme sichergestellt werden kann.

3. Einrichten eines Überwachungsausschusses

Erstellen Sie einen dedizierten Ausschuss, der für die Überwachung von KI-Einsätzen zuständig ist. Dieser Ausschuss sollte Vertreter aus Compliance-, IT-, Risikomanagement- und Rechtsabteilungen umfassen, um einen umfassenden Ansatz sicherzustellen.

4. Durchführung regelmäßiger Audits

Führen Sie regelmäßige Audits Ihrer KI-Systeme in Bezug auf die Compliance mit dem EU-KI-Akt und anderen relevanten Vorschriften durch. Dazu gehört die Bewertung der Auswirkungen von KI auf Menschenrechte, Datenschutz und Fairness.

5. Schulung Ihres Personals

Bildung Ihres Personals über die Bedeutung der menschlichen Überwachung in KI-Systemen. Die Schulung sollte den ethischen Aspekten der KI-Nutzung, den Mechanismen der KI-Überwachung und den rechtlichen Anforderungen für KI-Überwachung abdecken.

Ressourcenempfehlungen

• Weißbuch der Europäischen Kommission über künstliche Intelligenz: https://ec.europa.eu/info/sites/default/files/commission-white-paper-artificial-intelligence-feb2020_en.pdf
• BaFin-Leitlinien zu KI in Finanzdienstleistungen: https://www.bafin.de/SharedDocs/Downloads/DE/Aufsicht/Richtlinien/2020/bafin_guidelines_artificial_intelligence_2020.pdf?__blob=publicationFile

Wenn externe Hilfe im Vergleich zur Inhouse-Behandlung in Betracht gezogen werden sollte

Erwägen Sie externe Hilfe, wenn Ihre Institution nicht über die Expertise oder Ressourcen verfügt, um komplexe KI-Überwachungsaufgaben zu bewältigen. Outsourcing kann auch dazu beitragen, unvoreingenommene Überwachung und spezialisiertes Wissen sicherzustellen. Allerdings können einige Aufgaben aufgrund der Kontrolle über sensible Daten und Operationen besser inhouse behandelt werden.

Schneller Erfolg in den nächsten 24 Stunden

Beginnen Sie mit der Erstellung einer Bestandsaufnahme Ihrer KI-Systeme. Dies wird Ihnen ein klares Bild davon geben, was Sie haben und wo die menschliche Überwachung derzeit fehlt.

Häufig gestellte Fragen

F1: Was sind die Hauptverantwortlichkeiten der menschlichen Überwachung in KI-Systemen?

Die menschliche Überwachung in KI-Systemen umfasst mehrere Hauptverantwortlichkeiten. Dazu gehören die Gewährleistung der Transparenz in KI-Entscheidungsprozessen, die Verantwortlichkeit für KI-Ergebnisse aufrechtzuerhalten und die regelmäßige Überprüfung von KI-Systemen auf Compliance mit Vorschriften wie dem EU-KI-Akt. Die Überwachung umfasst auch die Überwachung der Auswirkungen von KI auf Menschenrechte, Datenschutz und Fairness.

F2: Wie wirkt sich der EU-KI-Akt auf die Anforderungen an die menschliche Überwachung aus?

Der EU-KI-Akt legt spezifische Anforderungen an die menschliche Überwachung von KI-Systemen fest. Laut Artikel 4 müssen hochrisiko-KI-Systeme robuste menschliche Überwachungsmechanismen aufweisen. Dazu gehört die Gewährleistung, dass Menschen eingreifen, überwachen oder sogar KI-Entscheidungen außer Kraft setzen können, wenn erforderlich. Der Akt verlangt außerdem, dass KI-Systeme klare Informationen über ihre Funktionsweise für die Benutzer oder Betroffenen bereitstellen, was die Notwendigkeit für menschliches Verständnis und Steuerung von KI-Systemen weiter betont.

F3: Was sind die Hauptherausforderungen bei der Implementierung der menschlichen Überwachung über KI-Systeme?

Die Hauptherausforderungen umfassen sicherzustellen, dass Überwachungsmechanismen wirksam sind, ohne die Effizienz von KI-Systemen zu beeinträchtigen. Das Gleichen gilt für das Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlicher Steuerung sowie das Aufrechterhalten der technischen Expertise, die erforderlich ist, um komplexe KI-Systeme zu verstehen und zu überwachen. Darüber hinaus besteht die Herausforderung, sich mit den schnell sich verändernden KI-Technologien und dem regulatorischen Umfeld zu halten.

F4: Wie können wir algorithmische Verantwortlichkeit in der Finanzbranche sicherstellen?

Algorithmische Verantwortlichkeit kann durch mehrere Maßnahmen sichergestellt werden. Dazu gehören Transparenzmaßnahmen, die es ermöglichen, KI-Entscheidungsprozesse zu verfolgen und zu verstehen. Regelmäßige Audits und Risikobewertungen sollten durchgeführt werden, um die Auswirkungen und Fairness von KI-Systemen zu bewerten. Darüber hinaus sollten Institutionen klare Verantwortlichkeitslinien und Verantwortlichkeiten in ihren KI-Governance-Strukturen etablieren.

F5: Welche Rolle spielt die Mitarbeiterschulung bei der menschlichen Überwachung von KI-Systemen?

Die Mitarbeiterschulung ist für eine effektive menschliche Überwachung von KI-Systemen von entscheidender Bedeutung. Die Schulung sollte technische Aspekte von KI-Systemen, die ethischen Implikationen der KI-Nutzung und die rechtlichen Anforderungen für KI-Überwachung abdecken. Indem Sie sicherstellen, dass das Personal in diesen Bereichen gut informiert und kompetent ist, können Finanzinstitutionen ihre KI-Systeme besser verwalten und Compliance mit Vorschriften aufrechterhalten.

Schlüsse

• Die menschliche Überwachung ist ein kritischer Bestandteil der verantwortungsvollen KI-Einsatz in der Finanzbranche, um Transparenz, Verantwortlichkeit und Compliance mit Vorschriften wie dem EU-KI-Akt sicherzustellen.
• Regelmäßige Audits und umfassende Mitarbeiterschulung sind unerlässlich, um eine effektive menschliche Überwachung über KI-Systeme aufrechtzuerhalten.
• Der EU-KI-Akt verlangt spezifische, starke menschliche Überwachungsmechanismen für hochrisiko-KI-Systeme, was die Notwendigkeit für mensliches Eingreifen und Verständnis von KI-Entscheidungsprozessen betont.
• Das Erreichen eines Gleichgewichts zwischen Automatisierung und menschlicher Steuerung und das Halten Schritt mit den sich schnell verändernden KI-Technologien und Vorschriften sind Schlüsselherausforderungen bei der Implementierung