Auswirkungen gro?er Sprachmodelle auf die physische Sicherheit
KI bietet ein gro?es Potenzial für Automatisierung und Kosteneinsparungen. Aber ist KI sicher? Erfahren Sie, wie sich die künstliche Intelligenz in unserer Branche heute entwickelt.
Gro?e Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) erobern im rasanten Tempo die Welt. Nur wenige Monate, nachdem OpenAI seinen auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Chatbot ChatGPT auf den Markt gebracht hatte, gab es bereits über 100 Millionen Nutzer. Damit ist es die .
Und das ist auch kein Wunder. LLMs k?nnen vieles – von der Beantwortung von Fragen und der Erl?uterung komplexer Themen bis hin zum Verfassen von Drehbüchern in voller L?nge und dem Schreiben von Code. Daher sind Menschen weltweit sowohl begeistert als auch besorgt über das Potenzial dieser KI-Technologie.
Obwohl LLMs erst seit kurzem in aller Munde sind, gibt es diese Technologie schon seit langem. Angesichts der aktuellen Fortschritte er?ffnen LLMs und andere KI-Tools jedoch neue M?glichkeiten für eine st?rkere Automatisierung verschiedenster Abl?ufe. Ein fundiertes Verst?ndnis der Grenzen und potenziellen Risiken von KI ist unerl?sslich.
Begriffskl?rung
Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Deep Learning – wo liegen die Unterschiede? Und was haben gro?e Sprachmodelle damit zu tun?
Künstliche Intelligenz
Das Konzept der Simulation von Prozessen menschlicher Intelligenz durch Maschinen. Kurz gesagt: Maschinelles Lernen und Deep Learning fallen beide in die Kategorie der künstlichen Intelligenz.
Maschinelles Lernen
Künstliche Intelligenz, die sich mit sehr geringem menschlichen Eingriff automatisch anpassen kann.
Natürliche Sprachverarbeitung
Der Prozess, bei dem künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um menschliche Sprache zu verstehen und repetitive Aufgaben wie Rechtschreibprüfung, ?bersetzungen und Zusammenfassungen automatisch durchzuführen.
Deep Learning
Ein Teilbereich des maschinellen Lernens, in dem künstliche neuronale Netzwerke verwendet werden, die den Lernprozess des menschlichen Gehirns nachahmen.
Gro?es Sprachmodell
Algorithmus der künstlichen Intelligenz, der Deep-Learning-Techniken verwendet und mit riesigen Mengen an Informationen aus dem Internet gespeist wird.
Welche Risiken bergen gro?e Sprachmodelle?
Zu Beginn dieses Jahres r?umte Sam Altman, CEO von OpenAI, ein, die die Sicherheit von ChatGPT fragwürdig erscheinen lie?en. Kürzlich stellten Forscher fest, dass die Aufforderung an gro?e Sprachmodelle, Identit?ten wie "eine schlechte Person" oder sogar bestimmte historische Pers?nlichkeiten zu nennen, zu einem seitens des maschinellen Lernmodells führt.
Sind gro?e Sprachmodelle sicher? Beim Abw?gen der Risiken von LLMs muss man bedenken, dass gro?e Sprachmodelle in erster Linie darauf trainiert werden, den Benutzer zufrieden zu stellen. LLMs nutzen au?erdem eine unüberwachte KI-Trainingsmethode, die sich aus einem gro?en Pool von Zufallsdaten aus dem Internet speist. Die Antworten, die sie geben, sind daher nicht immer genau, wahrheitsgetreu oder frei von Vorurteilen. In Bezug auf die Sicherheit ist all dies ?u?erst bedenklich.
Diese unbeaufsichtigte KI-Methode hat den Weg zu dem geebnet, was inzwischen als ?Wahrheitshalluzinationen“ bezeichnet wird. Dazu kommt es, wenn ein KI-Modell Antworten generiert, die plausibel erscheinen, aber nicht den Tatsachen entsprechen oder auf realen Daten beruhen.
Die Verwendung von LLMs kann zudem ernsthafte Risiken für den Datenschutz und die Vertraulichkeit mit sich bringen. Das Modell kann aus Daten lernen, die vertrauliche Informationen über Personen und Unternehmen enthalten. Jede Textaufforderung wird wiederum verwendet, um die n?chste Version zu trainieren. Wenn jemand das LLM zu ?hnlichen Inhalten befragt, k?nnten dadurch vertrauliche Informationen über die KI-Chatbot-Antworten preisgegeben werden.
Hinzu kommen missbr?uchliche Anwendungen dieser KI-Technologie. Angreifer mit geringen oder gar keinen Programmierkenntnissen k?nnten einen KI-Chatbot bitten, ein Skript zu erstellen, das eine bekannte Schwachstelle ausnutzt, oder eine Liste mit M?glichkeiten zum Hacken bestimmter Anwendungen oder Protokolle anfordern. Zwar handelt es sich hierbei um hypothetische Beispiele, dennoch stellt sich die Frage, wie diese Technologien auf eine Art und Weise genutzt werden k?nnten, die wir noch nicht vorhersehen k?nnen.
Wie entwickeln sich die gro?en Sprachmodelle im Bereich der physischen Sicherheit?
Angesichts des Hypes um gro?e Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) entsteht der Eindruck, dass KI auf magische Weise alles m?glich machen kann. Jedoch sind nicht alle KI-Modelle gleich oder entwickeln sich im gleichen Tempo weiter.
Gro?e Sprachmodelle, Deep Learning und maschinelles Lernen liefern Ergebnisse, die auf Wahrscheinlichkeiten basieren. Wenn wir uns gro?e Sprachmodelle genauer ansehen, besteht ihr Hauptziel darin, die plausibelste Antwort aus einer riesigen und wahllosen Datenmenge zu liefern. Dies kann, wie bereits erw?hnt, zu Fehlinformationen oder KI-generierten Halluzinationen führen.
Im Bereich der physischen Sicherheit basieren die nicht auf generativer KI, die Informationen erfinden kann. Stattdessen werden KI-Modelle entwickelt, um Muster zu erkennen und Daten zu klassifizieren. Da diese Ergebnisse dennoch auf Wahrscheinlichkeiten beruhen, müssen wir Menschen einbeziehen und die endgültige Entscheidung darüber treffen, was wahr ist und was nicht.
Allerdings gilt dies auch für alle anderen positiven Ergebnisse von LLMs. Bei Sicherheitsanwendungen k?nnte es in Zukunft m?glich sein, ein KI-Sprachmodell innerhalb einer Sicherheitsplattform zu verwenden, um schnelle Antworten zu erhalten, beispielsweise auf die Frage ?Wie viele Personen befinden sich gerade im 3. Stock?“ oder ?Wie viele Besucherausweise haben wir letzten Monat ausgestellt?“. Auf diese Weise k?nnen Unternehmen auch Sicherheitsrichtlinien erstellen oder Details in Antwortprotokollen verbessern.
Unabh?ngig von der Nutzung von KI-Sprachmodellen ist eines sicher: Bei Sicherheitsanwendungen sind Ans?tze erforderlich, bei denen die Modelle in einer geschlossenen Umgebung ausgeführt werden. Zwar herrscht derzeit viel Wirbel um LLMs, es muss jedoch noch viel getan werden, damit sie für Anwendungen im Bereich der physischen Sicherheit sicher und praktikabel werden.
Wie wird KI im Bereich der physischen Sicherheit eingesetzt?
LLMs sind zwar derzeit in aller Munde, aber der Einsatz von KI im Bereich der physischen Sicherheit ist nichts Neues. Es gibt viele interessante M?glichkeiten, wie KI zur Unterstützung verschiedener Anwendungen genutzt wird.
Hier sind einige Beispiele dafür, wie KI heute in der physischen Sicherheit verwendet wird:
Untersuchungen beschleunigen
Durchforstungsvideo eines bestimmten Zeitraums, um alle Aufnahmen mit einem roten Fahrzeug zu finden.
Personenz?hlung automatisieren
Sie werden auf maximale Belegungsschwellen in einem Geb?ude hingewiesen oder wissen, wann die Kundenschlangen zu lang werden, um den Service zu verbessern.
Kennzeichen von Fahrzeugen erkennen
Verfolgen Sie gesuchte Fahrzeuge, optimieren Sie Mitarbeiterparkpl?tze in Büros oder überwachen Sie den Verkehrsfluss in St?dten.
Cybersicherheit verbessern
St?rkung des Virenschutzes auf Appliances durch den Einsatz von maschinellem Lernen zur Erkennung und Blockierung bekannter und unbekannter Malware auf Endger?ten.
Für die meisten Unternehmen geht es bei der Implementierung von KI um zwei entscheidende Faktoren: umfangreiche Datenanalysen und einen h?heren Grad an Automatisierung. Angesichts der digitalen Transformation, von der gerade alle sprechen, wollen Unternehmen ihre Investitionen in die physische Sicherheit und ihre Daten nutzen, um die Produktivit?t zu steigern, Betriebsabl?ufe zu verbessern und Kosten zu senken.
Die Automatisierung kann Unternehmen auch dabei helfen, verschiedene Industrienormen und Vorschriften einzuhalten und gleichzeitig die Kosten im Zusammenhang mit der Compliance zu senken. Denn Deep Learning und maschinelles Lernen bieten das Potenzial, einen Gro?teil der Datenverarbeitung und der Arbeitsabl?ufe zu automatisieren und gleichzeitig den Anwendern relevante Erkenntnisse zu vermitteln. So k?nnen sie schnell auf betriebliche St?rungen reagieren und bessere Entscheidungen treffen.
Und obwohl KI durch verschiedene Videoanalysel?sungen immer weiter verbreitet wird, gibt es immer noch viele Mythen darüber, wozu KI f?hig ist und wozu nicht. Daher müssen Sicherheitsfachleute begreifen, dass die meisten KI-L?sungen für die physische Sicherheit keine Einheitsl?sungen sind.
Um Aufgaben zu automatisieren oder ein gewünschtes Ergebnis zu erzielen, muss die technische Durchführbarkeit bestimmt werden. Dabei müssen die vorhandenen L?sungen, andere eventuell ben?tigte Technologien und etwaige Kompatibilit?tsprobleme oder andere Umweltfaktoren ermittelt werden.
Selbst nachdem die Machbarkeit geprüft wurde, fragen sich manche Organisationen, ob die Investition das Ergebnis rechtfertigt. Obwohl KI eine Schlüsselrolle bei der Erreichung eines h?heren Automatisierungsgrades in der physischen Sicherheitsbranche spielt, bedarf es noch viel ?berlegungen, Voraussicht und Planung, um genaue Ergebnisse zu erzielen.
Mit anderen Worten: Bei der Einführung neuer KI-L?sungen ist Vorsicht geboten, wobei die versprochenen Ergebnisse kritisch und sorgf?ltig abzuw?gen sind.
Wie l?sst sich KI heute am besten für die physische Sicherheit nutzen?
KI-gestützte Anwendungen entwickeln sich auf neue und faszinierende Weise weiter. Sie bieten vielversprechende M?glichkeiten, um Unternehmen dabei zu helfen, spezifische Ergebnisse zu erzielen, die die Produktivit?t, Sicherheit und den Schutz im gesamten Unternehmen erh?hen.
Die Implementierung einer offenen Sicherheitsplattform ist eine hervorragende Methode, um von den neuen KI-Fortschritten in der physischen Sicherheit zu profitieren. Dank der offenen Architektur haben Sicherheitsexperten die Freiheit, Anwendungen mit künstlicher Intelligenz zu erproben, die einen gr??eren Nutzen für ihre Abl?ufe bringen. Mit der Markteinführung von KI-L?sungen k?nnen Entscheidungstr?ger diese Anwendungen oft kostenlos testen und diejenigen ausw?hlen, die am besten zu ihren Zielen und ihrer Umgebung passen.
Mit neuen Chancen ergeben sich auch neue Risiken. Daher ist es genauso wichtig, mit Organisationen zusammenzuarbeiten, die den Datenschutz, die Privatsph?re und den verantwortungsvollen Einsatz von KI in den Vordergrund stellen. Dadurch lassen sich nicht nur die Cyber-Resilienz verbessern und das Vertrauen in Ihr Unternehmen st?rken – es ist auch ein Teil Ihrer sozialen Verantwortung.
In dem (KI-Ethik in Aktion) gaben 85 % der Verbraucher an, dass es für Unternehmen wichtig ist, beim Einsatz von KI zur Bew?ltigung gesellschaftlicher Probleme ethische Aspekte zu berücksichtigen. 75 % aller Führungskr?fte sind der Auffassung, dass sich ein Unternehmen von der Konkurrenz abheben kann, wenn es ethische Gesichtspunkte bei der Nutzung von KI richtig einbezieht. Mehr als 60 % der Führungskr?fte sind au?erdem der Meinung, dass KI-Ethik ihren Unternehmen zu einer besseren Leistung in den Bereichen Vielfalt, Integration, soziale Verantwortung und Nachhaltigkeit verhilft.
So setzt 龙虎斗在线 Datenschutz und Data Governance mit verantwortungsvoller KI um
Da Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) gro?e Datenmengen schnell und pr?zise verarbeiten k?nnen, gewinnt KI als Instrument für physische Sicherheitsl?sungen zunehmend an Bedeutung. Doch mit der Weiterentwicklung der KI steigt auch das Risiko, dass personenbezogene Daten in einer Weise genutzt werden, die die Privatsph?re verletzen kann.
KI-Modelle k?nnen au?erdem unbeabsichtigt verzerrte Entscheidungen oder Ergebnisse liefern, die auf verschiedenen Vorurteilen beruhen. Das kann Entscheidungen beeinflussen und letztlich zu Diskriminierung führen. KI besitzt zwar das Potenzial, die Erledigung von Aufgaben und die Entscheidungsfindung zu revolutionieren, doch muss sie verantwortungsvoll eingesetzt werden.
Deshalb nimmt unser Team bei 龙虎斗在线? verantwortungsvolle KI ernst. Wir haben eine Reihe von Leitprinzipien für die Erstellung, Verbesserung und Verwaltung unserer KI-Modelle entwickelt. Diese beruhen auf den folgenden drei Grundpfeilern:
Datenschutz und Data Governance
Als Technologieanbieter übernehmen wir die Verantwortung dafür, wie wir KI bei der Entwicklung unserer L?sungen einsetzen. Daher verwenden wir nur Datens?tze, die den einschl?gigen Datenschutzbestimmungen entsprechen. Soweit m?glich, anonymisieren wir Datens?tze und verwenden synthetische Daten. Au?erdem behandeln wir Datens?tze mit ?u?erster Sorgfalt und achten bei allem, was wir tun, auf Datenschutz und Privatsph?re.
Dazu geh?rt auch die Einhaltung strenger Autorisierungs- und Authentifizierungsma?nahmen, um sicherzustellen, dass Unbefugte keinen Zugriff auf sensible Daten und Informationen in unseren KI-gesteuerten Anwendungen erhalten. Unser Ziel ist es, unseren Kunden integrierte Tools zur Verfügung zu stellen, die sie bei der Einhaltung der sich weiterentwickelnden KI-Vorschriften unterstützen.
Transparenz und Fairness
Bei der Entwicklung und Verwendung von KI-Modellen überlegen wir stets, wie wir Voreingenommenheit minimieren k?nnen. Unser Ziel ist es, sicherzustellen, dass unsere L?sungen stets ausgewogene und faire Ergebnisse liefern. Dazu geh?rt auch, dass wir unsere KI-Modelle rigoros testen, bevor wir sie unseren Kunden zur Verfügung stellen. Wir setzen au?erdem alles daran, die Genauigkeit und das Vertrauen in unsere Modelle st?ndig zu verbessern. Schlie?lich wollen
wir unsere KI-Modelle nachvollziehbar gestalten. Das hei?t, wenn unsere KI-Algorithmen eine Entscheidung treffen oder ein Ergebnis liefern, k?nnen wir unseren Kunden genau darlegen, wie der Algorithmus zu diesem Ergebnis gekommen ist.
Von Menschen getroffene Entscheidungen
Bei 龙虎斗在线 stellen wir sicher, dass unsere KI-Modelle keine kritischen Entscheidungen allein treffen k?nnen. Wir sind der ?berzeugung, dass ein Mensch immer dabei sein und das letzte Wort haben sollte. Denn im Kontext der physischen Sicherheit ist es von entscheidender Bedeutung, dass der Mensch im Mittelpunkt der Entscheidungsfindung steht. Es gibt Situationen, in denen es um Leben und Tod geht, in denen Menschen die Gefahren erkennen und wissen, welche Ma?nahmen erforderlich sind, um ein Leben zu retten. Maschinen k?nnen die Feinheiten realer Ereignisse einfach nicht so gut erfassen wie ein Sicherheitsmitarbeiter,
weshalb es nicht ausreicht, sich ausschlie?lich auf statistische Modelle zu verlassen. Das ist auch der Grund, warum wir uns stets bemühen, die Ergebnisse der KI-Modelle so zu pr?sentieren, dass ein Mensch m?glichst fundierte Entscheidungen treffen kann. KI kann Erkenntnisse liefern, aber Menschen sollten immer die Entscheidungstr?ger sein.
