LatticeFlow AI, die führende Plattform, die es Teams für künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht, leistungsfähige, sichere und vertrauenswürdige KI-Lösungen zu entwickeln, gibt mit Stolz bekannt, dass sie dem U.S. AI Safety Institute Consortium (AISIC) beigetreten ist. Die KI-Forscher von LatticeFlow werden die Arbeitsgruppe Nr. 3 unterstützen, die sich mit der Bewertung von Fähigkeiten befasst. Gemeinsam mit dem National Institute of Standards & Technology (NIST) und anderen Konsortiumsmitgliedern wird LatticeFlow AI die Entwicklung von Methoden, Benchmarks und Testumgebungen unterstützen, die Unternehmen dabei helfen, die im AI Risk Management Framework (RMF) des NIST dargelegten Praktiken zu operationalisieren.
Dave Henry, SVP of Business Development bei LatticeFlow AI, fügte hinzu: “KI-Sicherheitsprogramme sind von Natur aus interdisziplinär und erfordern ein breites Spektrum an Management- und technischen Fähigkeiten zur Umsetzung. Das Konsortium bringt verschiedene Experten zusammen, um dauerhafte und innovative Praktiken zu entwickeln, die eine vertrauenswürdige KI fördern. Wir freuen uns darauf, unser Wissen über die Sicherheit von KI-Modellen einzubringen und gemeinsam an neuen Ansätzen für skalierbare Evaluierungen zu arbeiten.”
Nachfrage von Führungskräften nach vertrauenswürdiger KI
Trotz der beeindruckenden Genauigkeit von KI-Modellen, die in Pilot- und Proof-of-Concept-Projekten demonstriert wurde, bleibt die Entwicklung von KI-Lösungen, die auf realen Daten zuverlässig funktionieren, eine große Herausforderung. Dies betrifft sowohl die technischen Teams, die KI-Lösungen entwickeln und bereitstellen, als auch die Management-Teams, die Risiken quantifizieren und KI-Lösungen für den Einsatz in geschäftskritischen Abläufen genehmigen müssen. Infolgedessen schaffen es 85 % der Modelle nie in die Produktion, und von denen, die es schaffen, verschlechtern sich 91 % mit der Zeit.
“Leider verzögern sich hochwertige KI-Implementierungen aufgrund von Verzögerungen bei den Entwicklern, einer unzureichenden Datenverwaltung und der Unfähigkeit, mögliche Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz ihrer KI-Modelle zu quantifizieren”, so Randolph Kahn Esq., Präsident von Kahn Consulting Inc. “Konsortien wie AISIC können detaillierte Richtlinien und Best Practices erstellen, und in Verbindung mit der Technologie von LatticeFlow AI kann dies zu einer erheblichen Reduzierung des Zeit- und Kostenaufwands für die Durchführung gründlicher Risikobewertungen führen und den Wert von KI-Systemen erschließen.”
Das U.S. AI Safety Institute Consortium
Das AISIC wurde vom National Institute of Standards and Technology (NIST) des US-Handelsministeriums gegründet, um zu den vorrangigen Maßnahmen beizutragen, die in der Executive Order von US-Präsident Biden über die sichere und vertrauenswürdige Entwicklung und Nutzung von KI aufgeführt sind. Dazu gehören die Entwicklung von Red-Teaming-Richtlinien, technischen Bewertungsstandards und Risikomanagementpraktiken, neben anderen Schlüsselelementen für die Entwicklung vertrauenswürdiger KI und ihre verantwortungsvolle Nutzung.
Die Beiträge von LatticeFlow AI zu einer sicheren und vertrauenswürdigen KI
Der Beitritt von LatticeFlow AI zum AISIC folgt auf eine Reihe von Beiträgen des LatticeFlow AI-Teams zu den vom AISIC und der Executive Order von Präsident Biden formulierten Zielen. Seit 2020 ist LatticeFlow AI ein eingeladener technischer Mitwirkender zu wichtigen KI-Sicherheitsinitiativen bei der Internationalen Organisation für Normung, wo es aktiv zur Arbeitsgruppe beigetragen hat, die sich mit der Entwicklung und den Standards für vertrauenswürdige KI beschäftigt. Anfang dieses Jahres war LatticeFlow AI Gastgeber für renommierte KI-Führungskräfte im AI House des Weltwirtschaftsforums, wo wichtige Persönlichkeiten aus dem Bereich der KI zusammenkamen, darunter Gary Marcus (NYU), Apostol Vassilev (NIST), Kai Zenner (Europäisches Parlament), Matthias Bossardt (KPMG), Thomas Stauner (BMW) und andere Branchenexperten, um die neuesten KI-Entwicklungen zu erörtern und über die verantwortungsvolle Einführung von KI zu diskutieren.
Von Standards zur Praxis: Erstes KI-Assessment für eine führende Schweizer Bank
Über die Entwicklung von KI-Richtlinien und -Standards hinaus hat LatticeFlow AI in diesem Jahr das erste branchenweit bahnbrechende technische KI-Assessment für die Migros Bank, eine führende Schweizer Bank, angekündigt. Es zeigt, wie diese KI-Standards in der Praxis eingesetzt werden, um Risiken zu mindern und die Einhaltung von Vorschriften für geschäftskritische KI-Lösungen sicherzustellen. Die Ergebnisse dieses Assessments sowie ein konkreter Plan für die Implementierung von KI-Governance und technischen KI-Assessments in Unternehmen und Regierungen wurden bei einer Veranstaltung am ETH AI Center vorgestellt.
LatticeFlow AIs Engagement für das U.S. und NIST’s AI Safety Institute Consortium
Mit seinen Beiträgen zum AISIC wird LatticeFlow AI sein Engagement fortsetzen, US-Regierungsbehörden wie der U.S. Army dabei zu helfen, die Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit missionskritischer KI-Systeme zu gewährleisten. Letztes Jahr hat das Weiße Haus LatticeFlow AI als Gewinner des ersten Platzes in der Kategorie “Red Teaming” des AI Privacy Prize bekannt gegeben. Anschließend kündigte das Unternehmen eine strategische Expansion in die USA und eine dreijährige strategische Zusammenarbeit mit der U.S. Army an, um robuste KI-Lösungen der nächsten Generation für missionskritische Verteidigungsanwendungen zu entwickeln.
“Der Beitritt zum AISIC wird es uns ermöglichen, unseren Einfluss zu beschleunigen und auszuweiten, indem wir unsere Bemühungen zur Gewährleistung von KI-Vertrauen und -Sicherheit mit weltweit führenden KI-Anbietern, Unternehmen und Regierungen abstimmen”, sagte Petar Tsankov, Mitbegründer und CEO von LatticeFlow AI.
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Über LatticeFlow AI
LatticeFlow AI bietet eine hochmoderne KI-Plattform, die es Unternehmensteams ermöglicht, leistungsfähige, sichere und vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu entwickeln. Unsere Plattform wurde entwickelt, um den vollen Wert von KI zu erschließen, indem kritische Modell- und Datenprobleme durch automatisierte Prozesse und intelligente Workflows über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg systematisch angegangen werden.
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