Die KI-Badguys: Begriffe, die du jetzt kennen musst.

Generierung und Glaubwürdigkeit

1. KI-Halluzinationen: Die KI erfindet scheinbar plausible, aber sachlich falsche Informationen. Dies ist eine fundamentale Schattenseite, da es die Zuverlässigkeit der KI als faktische Quelle untergräbt und Nutzende dazu zwingt, jede Antwort kritisch zu hinterfragen.

2. Deepfakes: Dies ist die Erzeugung von hyperrealistischen, aber falschen Audio- und Videoinhalten durch KI. Die Schattenseite ist die Fähigkeit, überzeugende Desinformation zu verbreiten, das Vertrauen in digitale Medien zu zerstören und die Identität von Personen zu manipulieren.

3. AI Chart Crime: Hierbei erstellt die KI irreführende, falsche oder manipulierte Diagramme. Die Schattenseite liegt in der Schwächung des Vertrauens in datenbasierte Aussagen, da ein leistungsfähiges Tool zur visuellen Desinformation missbraucht wird.

Daten und Systemfehler

4. Data Poisoning: Dabei werden Trainingsdaten gezielt mit fehlerhaften oder manipulierten Informationen verunreinigt. Die Schattenseite ist, dass dies die Funktionsweise der KI heimlich und tiefgreifend beschädigen kann, was zu unvorhersehbarem und gefährlichem Verhalten führt.

5. Algorithmic Bias: Die KI produziert Ergebnisse, welche die in den Trainingsdaten enthaltenen Vorurteile widerspiegeln. Die Schattenseite ist, dass dadurch gesellschaftliche Diskriminierungen und Stereotypen automatisiert und verstärkt werden können, was zu unfairen Entscheidungen in wichtigen Bereichen wie Einstellungen oder Kreditanfragen führt.

6. AI Drift: Ein einst zuverlässiges KI-Modell verschlechtert sich mit der Zeit, weil sich die realen Daten verändern. Die Schattenseite ist, dass es sich in einer schleichenden Fehlfunktion äussert, die unbemerkt zu falschen Entscheidungen führen und die Effizienz des Systems langsam untergraben kann.

Strategien und Missbrauch

7. Prompt Hacking: Diese Technik zielt darauf ab, die von Entwicklern eingebauten Sicherheitsbarrieren einer KI zu umgehen. Die Schattenseite ist, dass sie das System für die Generierung von schädlichen, ethisch problematischen oder illegalen Inhalten öffnet.

8. Prompt Chaining: Als Technik ist es äusserst nützlich für komplexe Aufgaben. Die Schattenseite entsteht, wenn diese Ketten so undurchsichtig werden, dass das Endergebnis zu einer Black Box wird. Bei Fehlern ist kaum nachvollziehbar, an welcher Stelle der Kette etwas schiefgelaufen ist. Ausserdem kann eine Abfolge von an sich harmlosen Prompts zu einem schädlichen Gesamtergebnis führen.

9. Model-as-a-Service (MaaS): MaaS ermöglicht zwar den breiten Zugang zu KI, kann aber auch eine neue Form der Abhängigkeit schaffen. Unternehmen werden von einem einzigen Anbieter abhängig, was das Risiko von Vendor-Lock-in erhöht. Zudem fehlt oft die Transparenz über die Herkunft der Daten oder die Trainingsmethoden der Modelle, die man als Dienstleistung nutzt.

10. Synthetic Data: Die grösste Stärke von künstlich generierten Daten ist auch ihre Schwäche. Wenn die Daten auf fehlerhaften Annahmen basieren oder die Realität nicht akkurat abbilden, werden sie das System mit einem Synthetic Bias verunreinigen. Dieser neue Bias ist oft schwieriger zu erkennen als Bias in realen Daten.

Die Schattenseiten der KI sind keine unkontrollierbaren Risiken, sondern handhabbare Herausforderungen. Mit der richtigen Strategie, klaren Prozessen und einer proaktiven Herangehensweise können sich Agenturen, KMU und Solopreneurs effektiv schützen.

1. Etabliere eine manuelle Verifikationsschleife (Human-in-the-Loop). Verlasse dich niemals blind auf die Ausgabe einer KI. Überprüfe immer Fakten, Zahlen und Quellen manuell. Dieser einfache Schritt ist die effektivste Verteidigung gegen KI-Halluzinationen, AI chart crime und Deepfakes. Sorge dafür, dass ein Mensch das letzte Wort hat, bevor Inhalte veröffentlicht werden.

2. Entwickle eine bewusste Datenstrategie. Ein sauberes Fundament ist entscheidend. Wenn du ein eigenes KI-Modell trainierst, stelle sicher, dass die Daten möglichst frei von Vorurteilen sind und die Realität korrekt abbilden. Das schützt dich vor Algorithmic Bias und den Risiken von Data Poisoning durch Dritte. Wenn du MaaS-Dienste nutzt, frage kritisch nach den Datenquellen und der Transparenz des Anbieters.

3. Führe regelmässige Audits durch und setze auf Transparenz. Prüfe die Ergebnisse deiner KI-Systeme in regelmässigen Abständen auf Veränderungen. Das hilft, AI Drift frühzeitig zu erkennen. Sei transparent gegenüber deinen Kunden über den Einsatz von KI. Das schafft Vertrauen und schützt vor dem Vorwurf, unethisch oder intransparent zu handeln.

4. Baue Kompetenz und kritisches Verständnis im Team auf. Wissen ist der beste Schutz. Bilde dich und dein Team über die Funktionsweise und die Schwachstellen von KI-Modellen weiter. Verstehe die Mechanismen von Prompt Hacking und Prompt Chaining, um dich davor zu schützen, aber auch, um sie verantwortungsvoll zu nutzen. Eine kompetente Nutzung der Werkzeuge ist der sicherste Weg in der neuen KI-Ökonomie.