- Einführung in den EU AI Act
- Hintergrund und Ziele der EU-Regulierung von Künstlicher Intelligenz
- Übersicht über den Gesetzgebungsprozess und den aktuellen Stand
- Die Verordnung soll sicherstellen, dass KI-Systeme, die in der EU entwickelt, vermarktet oder genutzt werden, sicher, transparent und ethisch vertretbar sind
Struktur und Anwendungsbereich des EU AI Act
- Geltungsbereich und Definitionen
- Betroffene Agierende und Rollen (Herstellende Unternehmen, Nutzende, Anbietende)
Risikobasierter Ansatz des EU AI Act
- Ziel ist es, Innovation zu fördern und gleichzeitig die Sicherheit und Grundrechte zu schützen
Klassifizierung von KI-Systemen nach Risikostufen
- Unannehmbares Risiko
- Hohes Risiko
- Begrenztes Risiko
- Minimales Risiko
- Beispiele für KI-Anwendungen in den verschiedenen Risikokategorien
Anforderungen an Hochrisiko-KI-Systeme
- Unterliegen technischen und organisatorischen Anforderungen
- Daten- und Data Governance
- Transparenz- und Informationspflichten
- Cybersicherheit
- Human Oversight (menschliche Aufsicht)
- Detaillierte Dokumentationen und Protokolle sind zu führen
Ethische Prinzipien im Umgang mit KI
- Fairness: Keine Diskriminierung, gerechte Entscheidungen
- Transparenz: Nachvollziehbare und verständliche KI-Entscheidungen
- Verantwortung: Klare Haftung bei Fehlern oder Schäden
- Datenschutz: Einhaltung der DSGVO und Schutz personenbezogener Daten
Compliance und Konformitätsbewertung
- Prozesse zur Sicherstellung der Gesetzeskonformität
- Rollen von Zertifizierungsstellen und Aufsichtsbehörden
- Dokumentationspflichten und CE-Kennzeichnung
Auswirkungen auf Unternehmen und Produktentwicklung
- Anpassung von Entwicklungsprozessen, um die strengen Anforderungen zu erfüllen
- Risikomanagement und interne Kontrollsysteme
- Strategien zur Implementierung der Anforderungen
Werkzeuge und Ressourcen
- Nutzung der EU AI Act Dokumentation
- Einführung in den Open Ethics Canvas zur ethischen Reflexion
- Weitere hilfreiche Ressourcen und Leitfäden
Methode
Unsere einzigartigen Ansätze machen dieses Seminar besonders wertvoll:
- Erfahrungsbasiertes Lernen: Einbindung von Praxisbeispielen und Austausch von Erfahrungen
- Konstruktivistisches Lernen: Aktive Beteiligung der Teilnehmenden durch Gruppenarbeiten und Diskussionen
- Blended Learning Ansätze: Kombination von theoretischem Input und praktischer Anwendung
- Lernzielorientierung: Ausrichtung der Inhalte auf klar definierte Lernziele
- Reflexionsphasen: Zeit für persönliche und gruppenbezogene Reflexion über Gelerntes und dessen Umsetzung