ISO 42001: AI Risk Assessment vs. AI System Impact Assessment

AI Risk Assessment vs. AI System Impact Assessment: gemäß ISO 42001

Die ISO 42001, der internationale Standard für KI-Managementsysteme, fordert von Organisationen sowohl ein AI Risk Assessment als auch ein AI System Impact Assessment. In diesem Artikel möchte ich auf die Unterschiede zwischen diesen beiden Assessments eingehen und darauf, welche Perspektive das jeweilige Assessment adressiert.

Was ist die ISO 42001?

Die ISO 42001 ist ein internationaler Standard, der Vorgaben für die Implementierung eines KI-Managementsystems definiert. Sie zielt darauf ab, Organisationen dabei zu unterstützen, KI-Technologien verantwortungsvoll, sicher und ethisch korrekt einzusetzen. Ein zentrales Element dieses Standards ist die Forderung nach umfassenden Bewertungsprozessen, um potenzielle Risiken und Auswirkungen von KI-Systemen zu identifizieren und zu managen.

AI Risk Assessment: Fokus auf interne Risiken

Ein AI Risk Assessment ist ein systematischer Prozess zur Identifizierung, Bewertung und Steuerung von Risiken, die mit dem Einsatz von KI-Systemen innerhalb einer Organisation verbunden sind. Der Fokus liegt also auf dem Unternehmen, das KI-Technologien einsetzt. Es zielt darauf ab, die Eintrittswahrscheinlichkeiten und Auswirkungen negativer Ereignisse für die eigene Organisation zu erheben und geeignet mit diesen umzugehen.

Ausgewählte Schlüsselaspekte des AI Risk Assessment:

• Identifizierung von Risiken: Erkennen potenzieller Verwundbarkeiten und Schwachstellen in KI-Systemen, wie z. B. Bias in Datensätzen, Sicherheitslücken oder technische Fehlfunktionen.
• Bewertung der Risiken: Analyse der Wahrscheinlichkeit und potenziellen Auswirkungen identifizierter Risiken.
• Risikosteuerung: Entwicklung von Strategien zur Minderung oder Beseitigung von Risiken durch technische oder organisatorische Maßnahmen.
• Überwachung und Überprüfung: Kontinuierliche Überwachung der Risiken und Anpassung der Risikomanagementstrategien bei Bedarf.

AI System Impact Assessment: Betrachtung externer Auswirkungen

Im Gegensatz dazu betrachtet ein AI System Impact Assessment die breiteren Auswirkungen der Nutzung eines KI-Systems auf externe Stakeholder und die Gesellschaft insgesamt. Dieser Ansatz geht über den Blickwinkel der eigenen Organisation hinaus und analysiert, wie ein bestimmtes KI-System seine Umfeld beeinflusst. Der Fokus liegt hier also nicht nur auf der eigenen Organisation, sondern auch auf allen Stakeholdern, die von der Nutzung betroffen sein könnten.

Ausgewählte Schlüsselaspekte des AI System Impact Assessment:

• Stakeholder-Analyse: Identifizierung aller betroffenen Parteien, einschließlich Kunden, Mitarbeiter, Lieferanten und der allgemeinen Öffentlichkeit.
• Soziale und ethische Auswirkungen: Bewertung, wie das KI-System soziale Dynamiken, Gleichberechtigung, Datenschutz und ethische Standards beeinflusst.
• Umwelt- und wirtschaftliche Auswirkungen: Untersuchung der ökologischen Folgen und wirtschaftlichen Effekte, die durch den Einsatz des KI-Systems entstehen könnten.
• Transparenz und Verantwortlichkeit: Sicherstellung, dass die Entscheidungen des KI-Systems nachvollziehbar sind und Verantwortlichkeiten klar definiert sind.

Unterschiede in Perspektive und Ansatz

Obwohl beide Assessments darauf abzielen, potenzielle Probleme im Zusammenhang mit KI-Systemen zu identifizieren und zu adressieren, unterscheiden sie sich deutlich in ihrer Herangehensweise und ihrem Fokus.

1. Interne vs. externe Perspektive

• AI Risk Assessment: Konzentriert sich auf interne Risiken innerhalb der Organisation und zielt darauf ab, den reibungslosen Betrieb und die Sicherheit von KI zu gewährleisten.
• AI System Impact Assessment: Nimmt eine externe Perspektive ein und analysiert, wie ein KI-System externe Stakeholder und die Gesellschaft beeinflusst.

2. Kurzfristige vs. langfristige Betrachtung

• AI Risk Assessment: Beschäftigt sich häufig mit unmittelbaren Risiken für die Organisation, die schnell adressiert werden müssen.
• AI System Impact Assessment: Betrachtet langfristige Auswirkungen und Nachhaltigkeitsaspekte aus der Sicht der Betroffenen.

Warum beide Assessments gemäß ISO 42001 notwendig sind

Die ISO 42001 erkennt an, dass ein ganzheitlicher Ansatz für das KI-Management unerlässlich ist. Während das AI Risk Assessment dazu beiträgt, die internen Risiken zu minimieren und die Compliance mit regulatorischen Anforderungen sicherzustellen, erfordert das AI System Impact Assessment, dass Organisationen verantwortungsbewusst die Auswirkungen des Einsatzes von KI-Systemen für alle Betroffenen erheben und mögliche Konsequenzen berücksichtigen.

Durch die Kombination beider Assessments können Organisationen:

• Angemessene Sicherheit gewährleisten: Sowohl Risiken für die Organisation selbst als auch solche für die vom KI-Einsatz Betroffenen werden identifiziert und adressiert.
• Ethische Standards einhalten: Die Auswirkungen auf Menschen und Gesellschaft werden berücksichtigt, was zu verantwortungsbewussten Entscheidungen führt.
• Rechtliche Compliance sicherstellen: Durch die Einhaltung von Vorschriften und Standards werden rechtliche Risiken minimiert.
• Reputation schützen: Proaktives Management von Risiken und Auswirkungen stärkt das Vertrauen der Stakeholder.

Fazit

Beide Ansätze ergänzen sich und bieten zusammen einen umfassenden Rahmen, um die Herausforderungen und Chancen von KI verantwortungsvoll zu managen. Indem sie die Anforderungen der ISO 42001 erfüllen, können Organisationen nicht nur ihre eigenen Interessen schützen, sondern auch diejenigen der Betroffenen angemessen adressieren.