Von Ralf Keuper

Die ein­deu­ti­ge Iden­ti­fi­zie­rung von Per­so­nen, Insti­tu­tio­nen, Kom­po­nen­ten und Algo­rith­men spielt in KI-Sys­te­men eine gro­ße Rol­le. Wenn man den Daten­quel­len, aus denen die KI-Sys­te­me gespeist wer­den, nicht trau­en kann, dann wer­den Unter­neh­men, Behör­den und Ver­brau­cher aus gutem Grund bei ihren Ent­schei­dun­gen die Fin­ger davon lassen.

Daher gehen DIN und DKE in der Nor­mungs­road­map Künst­li­che Intel­li­genz in dem Kapi­tel Sicher­heit und Ver­trau­en in Authen­ti­zi­tät, Inte­gri­tät und Qua­li­tät von Daten, Metho­den und Maß­nah­men und Dis­kus­si­on der Ansät­ze näher auf das The­ma ein.

Ansatz 1: Repu­ta­ti­ons­sys­te­me

Zen­tra­li­siert

Zen­tra­li­sier­te Daten-Repu­ta­ti­ons­sys­te­me sind in gro­ßem Maß­stab bei­spiels­wei­se auf mono­li­thi­schen Platt­for­men abbild­bar. Typi­scher­wei­se ver­fügt ein Markt­platz über ein nati­ves Repu­ta­ti­ons­sys­tem, das unab­hän­gig arbei­tet und von ein­deu­ti­gen per­sön­li­chen Iden­ti­tä­ten abs­tra­hiert ist. Das Feh­len von robus­ten Veri­fi­zie­rungs- und Bewer­tungs­me­cha­nis­men ermög­licht es den Teil­neh­mern, die­se Bewer­tun­gen zu mani­pu­lie­ren. Die Inte­gri­tät und Authen­ti­zi­tät der Daten kann nicht ohne einen Zugang zu den Iden­ti­täts­re­gis­tern einer zen­tra­len Platt­form über­prüft werden,…

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