In diesem Beitrag wird eine GPAI-generierte Definition für KI-Modelle i.S.d. EU AI Acts vorgestellt: Eine Kurz- und eine Langversion. Beide beruhen auf der methodischen Auslegung des EU AI Acts. Auf Basis der Definition wird das z.T. unklare Verhältnis von KI-Modellen und KI-Systemen i.S.d. EU AI Acts beleuchtet.

• Dieser Beitrag enthält zwei mittels GPAI-Tools erstellte Definitionen für KI-Modelle i.S.d. EU AI Acts: Eine Lang- und eine Kurzversion. Beide Varianten wurden händisch geprüft und geringfügig nachbearbeitet.
  
• Der Langversion ist das Ergebnis der Kombination von fünf mit GPAI-Tools erstellten Definitionen für KI-Modelle. Jede der fünf Definitionen beruht auf der juristischen Auslegung des Wortlauts des EU AI Acts.
  
• Am Ende des Beitrags werden die Ergebnisse in Relation zur offiziellen Definition von KI-Systemen i.S.d. EU AI Acts gestellt – ebenfalls mit Hilfe der fünf GPAI-Tools.
  
• Im Kern handelt es sich bei KI-Systemen um „autonome Maschinen“, die direkt mit Nutzern interagieren. KI-Modelle sind „rechnerische Einheiten“, die nur indirekt mit Nutzern interagieren.

Normen zu diesem Beitrag, u.a.:

• Artikel 3 EU AI Act

KI-Modelle und KI-Systeme i.S.d. EU AI Acts

Der EU AI Act definiert den Begriff des „KI-Systems“ in Artikel 3 Nr. 1 EU AI Act. Jedoch fehlt eine übergreifende Definition für „KI-Modelle“. Und dies, obwohl der Begriff in vielen verschiedenen Kontexten unterschiedlich verwendet wird. In einer dreiteiligen Beitragsreihe wurde dies thematisiert und genauer analysiert.

Beginnen wir vor diesem Hintergrund diesen Artikel mit seinem Ende: Einem Überblick darüber, was ein KI-Modell im Sinne des EU-KI-Gesetzes sein könnte und wie es mit KI-Systemen zusammenhängt:

Die Frage, die nachfolgend beantwortet wird: Wie ist diese Übersicht unter der Mithilfe von GPAI-Tools entstanden?

1. Fünf Dimensionen von KI-Modellen i.S.d. EU AI Acts

Das Ergebnis der im zweiten Teil enthaltenen methodisch-juristischen Auslegung des EU AI Acts sind die folgenden fünf Dimensionen von KI-Modellen:

1. Der Zweck bzw. die Nutzungsvarianz eines KI-Modells.
2. Die Techniken und Konzepte von KI-Modellen.
3. Die Komponenten eines KI-Modells.
4. Die Art der Weiterentwicklung von KI-Modellen.
5. Die Schnittstellen von KI-Modellen.

Der Begriff „Dimension“ beschreibt Kriterien, die jedes KI-Modell im Sinne des EU AI Acts in individueller Ausprägung auszeichnen.

Dabei ist es gleich,

• ob es ein GPAI-Modell (General Purpose Artificial Intelligence) ist,
• ein spezifisches KI-Modell in einer Hochrisiko-KI oder ein sonstiges KI-Modell.
• Auch die Frage, ob Open Source oder Closed Source vorliegt, spielt keine Rolle.

Man beachte das spannende Feedback, dass der vorliegende Beitrag von google gemini und Microsoft Copilot erhalten hat. Es ist am Ende dieses Artikels in den Kommentaren abgebildet!

2. Definition mit Hilfe von fünf GPAI-Tools

Um die fünf Dimensionen in eine textliche Definition umzuwandeln, wurde die Hilfe von fünf führenden GPAI-Tools in Anspruch genommen:

• ChatGPT (Browser Application mit GPT 3.5)
• ChatGPT (Mac Desktop Application mit GPT 4 omni)
• Chat4All (Mac Desktop Application mit llama 3.1)
• Microsoft Copilot (Bing Browser Application mit GPT 4)
• google gemini (Chrome Browser mit google gemini-KI-Modell Familie u.a. 1.5 Flash)

Ein Versuch mit Mistral German auf GPT4All scheiterte. Es kam zu den im Link beschrieben Problemen.

Zur Formulierung „GPAI-Tools“ folgender Hinweis: Insbesondere Chat4all (= KI-System) verdeutlicht, dass es am Ende stets die Kombination von KI-System plus KI-Modell ist, welche die Ergebnisse erstellt. Daher wurde der Begriff „GPAI-Tools“ verwendet.

2.1 Individuelle Kommunikation mit den GPAI-Tools

Mit jedem der genannten GPAI-Tools wurde der gleiche Prozess durchgeführt:

1. Zunächst wurde ein längere Unterhaltung allgemeiner Art über KI-Regulierung geführt.
2. Anschließend wurde das jeweilige GPAI-Tool gebeten, folgende Frage zu beantworten:
3. „Could you provide a definition of AI models within the meaning of the EU AI Act that integrates the following dimensions?
   • purpose or variant of use (specific or GPAI)
   • techniques and concepts (AI methodologies)
   • components (algorithms, data, parameters)
   • development (ability to update, retrain, learn in real time)
   • interfaces (interaction with external systems and users)“

Die einzelnen Antworten der fünf GPAI-Tools sind anonymisierter Form am Ende dieses Beitrags unter Punkt 5 in aufgelistet.

Bei allen GPAI-Tools führt der Neustart einer Konversation fast immer zu leicht veränderten Ergebnissen bzgl. der gleichen Frage. Mitunter ändert sich auch die Tonalität oder die Darstellungsart (z.B. Anzahl der Gliederungspunkte). Daher sind die unter Punkt 5 dargestellten Einzelergebnisse in erster Linie repräsentative Antworten ein und des gleichen GPAI-Tools. Sie werden daher auch erst am Ende dieses Beitrags vorgestellt.

2.2 Kombination der Einzelergebnisse

Die unter Punkt 5 aufgelisteten Einzeldefinition wurden mittels ChatGPT 4o und google gemini miteinander verglichen und in einer repräsentativen Textdefinition zusammengefaßt.

• Dies erfolgte unter Verwendung folgender Formulierung: „Create a new definition for AI models within the meaning of the EU AI Act from the five definitions listed above, in which the criteria of all five definitions are summarized.“
• Das englische Ergebnis wurde abschließend noch einmal ins Deutsche übersetzt.

3. Das Gesamtergebnis: Definition für KI-Modelle

Die Verarbeitung der fünf Einzeldefintionen haben zu folgender Langversion einer Defintion für KI-Modelle i.S.d. EU AI Acts geführt. Sie wurde an wenigen Stellen noch einmal händisch nachgearbeitet.

3.1 KI-Modell i.S.d. EU AI Acts (Langversion)

Die Definition nachfolgende beruht auf der Integration aller fünf Dimensionen von KI-Modellen, die sich aus der Auslegung des EU AI Acts ergeben haben:

Ein „KI-Modell“ ist eine rechnerische Einheit, die zur Verarbeitung von Daten entwickelt wurde, um gezielte Vorhersagen, Entscheidungen, Klassifikationen oder Inhalte zu generieren. KI-Modelle sind zentrale Bausteine von KI-Systemen.

KI-Modelle besitzen fünf Dimensionen:

1. Zweck bzw. Nutzungsvarianz: KI-Modelle sind vielseitig einsetzbar und können für unterschiedliche Zwecke entwickelt werden, von spezialisierten Anwendungen wie Gesundheitsdiagnostik und Finanzprognosen bis hin zu allgemeinen Aufgaben wie Sprachübersetzung und Bilderkennung. Die spezifische Nutzung bestimmt das Design und die Implementierung des Modells.
2. Techniken und Konzepte: KI-Modelle basieren auf einer Vielzahl von Techniken und Konzepten, darunter maschinelles Lernen, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Computer Vision. Diese Methoden bestimmen, wie das Modell lernt, Daten verarbeitet und Entscheidungen trifft.
3. Komponenten: Ein KI-Modell besteht aus mehreren zentralen Komponenten: Algorithmen, die die rechnerische Basis bilden; Daten, die als Eingaben für das Training und die Validierung dienen; und Parameter, die während des Trainingsprozesses optimiert werden, um die Leistung zu maximieren.
4. Weiterentwicklung: KI-Modelle sind dynamische Systeme, die sich durch Updates, Neutraining und in einigen Fällen durch Lernen in Echtzeit kontinuierlich weiterentwickeln können. Diese Fähigkeit zur Anpassung stellt sicher, dass das Modell auf neue Daten und veränderte Umgebungen reagieren kann.
5. Schnittstellen: KI-Modelle interagieren über definierte Schnittstellen mit externen Systemen und nur in indirekter Form mit Nutzern. Die Schnittstellen ermöglichen die Integration der Modellresultate in reale Anwendungen, gewährleisten den Zugriff auf Vorhersagen und Entscheidungen und ermöglichen Feedback-Mechanismen, die die kontinuierliche Verbesserung des Modells unterstützen.

3.2 KI-Modell i.S.d. EU AI Acts (Kurzversion)

Aus der vorherigen Langversion wurde mittels der GPAI-Tools google gemini, Copilot und ChatGPT 40 in mehrfacher Interation folgende Kurzversion erstellt und noch einmal leicht händisch überarbeitet:

Ein „KI-Modell“ ist eine rechnerische Einheit, die zur Verarbeitung von Daten entwickelt wurde, um gezielte Vorhersagen, Entscheidungen, Klassifikationen oder Inhalte zu generieren. Es besitzt einen oder mehrere Zwecke, es nutzt Algorithmen, Daten und Parameter, um diese Ergebnisse zu erzielen und kann sich durch Updates, Neutraining und Lernen in Echtzeit weiterentwickeln. Als Baustein von KI-Systemen agieren KI-Modelle nur indirekt mit Nutzern.

Bei der Kurzversion wurde gezielt darauf geachtet, dass sie im Hinblick auf die Art der Formulierung als auch die Länge mit der offiziellen Definition für KI-Modelle i.S.v. Artikel 3 Nr. 1 EU AI Act vergleichbar ist. Dies ist wichtig, da auch das Zusammenspiel dieser „echten“ Definition mit der für KI-Modelle empfohlenen Version Bedeutung besitzt.

3.3 Nachbearbeitung

Die schwierigste Herausforderung sowohl der Lang- als auch der Kurzversion stellte die Dimension der Schnittstelle dar. Hier kam es immer wieder zu Abgrenzungsschwierigkeiten mit KI-Systemen i.S.d. EU AI Acts. Diese bestanden vor allem in der häufig anzutreffenden Aussage, dass KI-Modelle direkt mit Nutzern interagieren. Dies trifft nicht zu. Daher wurde Diese Aussage händisch geändert und mit dem Hinweis versehen, dass bei KI-Modellen nur eine indirekte Kommunikation mit Nutzern über die KI-Systeme möglich ist.

4. Zusammenspiel KI-Modell und KI-System

Das Zusammenspiel der Definitionen für KI-Modelle und KI-Systeme ist von großer Bedeutung! Auch diese Herausforderung wurde unter Verwendung von GPAI-Tools angegangen.

Zunächst noch einmal die offizielle Definition für KI-Systeme i.S.v. Artikel 3 Nr. 1 EU AI Act:

Ein „KI-System“ ein maschinengestütztes System, das für einen in unterschiedlichem Grade autonomen Betrieb ausgelegt ist und das nach seiner Betriebsaufnahme anpassungsfähig sein kann und das aus den erhaltenen Eingaben für explizite oder implizite Ziele ableitet, wie Ausgaben wie etwa Vorhersagen, Inhalte, Empfehlungen oder Entscheidungen erstellt werden, die physische oder virtuelle Umgebungen beeinflussen können;

Methodisch wurden dazu beide Definitionen in ChatGPT 4o eingegeben. Anschließend wurde nach dem Unterschied als auch Zusammenspiel gefragt.

4.1 Original Antwort von ChatGPT 4o

Nachfolgend eine mit google gemini erstellte Tabelle und anschließend die Original-Antwort von ChatGPT 4o zum Zusammenspiel der beiden Definitionen:

Der Unterschied zwischen der definierten KI-Modell-Definition und der Definition von „KI-Systemen“ im Sinne des EU AI Acts liegt in der Breite des Anwendungsbereichs und den spezifischen Aspekten, die betont werden:

1. Fokus und Anwendungsbereich:
   • KI-Modell (aus der Definition): Ein „KI-Modell“ ist eine rechnerische Einheit, die zur Verarbeitung von Daten entwickelt wurde, um gezielte Vorhersagen, Entscheidungen, Klassifikationen oder Inhalte zu generieren. Es besitzt einen oder mehrere Zwecke, es nutzt Algorithmen, Daten und Parameter, um diese Ergebnisse zu erzielen und kann sich durch Updates, Neutraining und Lernen in Echtzeit weiterentwickeln. Als Baustein von KI-Systemen agieren KI-Modelle nur indirekt mit Nutzern.
   • KI-System (EU AI Act): Ein KI-System hingegen ist ein umfassenderes maschinengestütztes System, das einen in unterschiedlichem Maße autonomen Betrieb ermöglichen soll. Es geht über die reine Modellfunktionalität hinaus und umfasst das gesamte System, das nach der Betriebsaufnahme adaptiv sein kann, um verschiedene Ziele zu erreichen, einschließlich der Fähigkeit, physische oder virtuelle Umgebungen zu beeinflussen.
2. Autonomie und Anpassungsfähigkeit:
   • KI-Modell: Die Definition betont die dynamische Natur von KI-Modellen, insbesondere ihre Fähigkeit zur Evolution durch Updates, Neutraining und Lernen in Echtzeit. Dies impliziert eine gewisse Anpassungsfähigkeit, aber der Grad der Autonomie wird nicht explizit hervorgehoben.
   • KI-System: Die Definition des EU AI Acts hebt den Grad der Autonomie besonders hervor und unterstreicht, dass das System nach seiner Betriebsaufnahme anpassungsfähig ist. Diese Anpassungsfähigkeit ist ein zentrales Merkmal des KI-Systems und weist auf die Fähigkeit hin, während des Betriebs ohne menschliche Eingriffe Entscheidungen zu treffen oder sich weiterzuentwickeln.
3. Ergebnisse und Auswirkungen:
   • KI-Modell: Der Fokus liegt darauf, wie ein Modell auf Grundlage der eingegebenen Daten Vorhersagen, Entscheidungen oder Klassifikationen trifft. Es wird erwähnt, dass diese Entscheidungen realweltliche Anwendungen beeinflussen können, aber der Fokus liegt stärker auf der technischen Funktionsweise und den internen Prozessen.
   • KI-System: Die Definition des EU AI Acts konzentriert sich auf die Ergebnisse und die Auswirkungen der Entscheidungen oder Vorhersagen des Systems auf physische oder virtuelle Umgebungen. Hier wird stärker betont, dass die Ausgaben des Systems physische oder virtuelle Umgebungen beeinflussen, was auf eine breitere Verantwortung und Wirkung des gesamten Systems hinweist.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Definition des KI-Modells eine eher technische und interne Sicht auf die Komponenten und Funktionsweisen eines spezifischen Modells bietet, während die Definition des KI-Systems im EU AI Act ein breiteres Konzept beschreibt, das nicht nur die Funktionsweise, sondern auch die Autonomie, Anpassungsfähigkeit und die realen Auswirkungen des Systems auf Umgebungen umfasst. Das KI-System ist also eine umfassendere Einheit, die ein oder mehrere KI-Modelle beinhalten kann, um ein Ziel zu erreichen.

Für die drei Unterpunkte wurden mit google gemini auch noch die folgenden drei Tabellen erstellt:

Als Faustformel läßt sich festhalten, dass ein KI-System i.S.d. EU AI Acts eine „autonome Maschine“ ist, die direkt mit Nutzern interagiert. Das KI-Modell i.S.d. EU AI Acts ist hingegen eine anpassungsfähige „rechnerische Einheit“, die als Bestandteil eines KI-Systems nur indirekt mit Nutzern interagiert.

4.2 Abschließende fachliche Bewertung

Wie ist das Gesamtergebnis zu bewerten? Nach der hier vertretenen Auffassung war die Nutzung von GPAI-Tools zur Erstellung einer Definition von KI-Modellen i.S.d. EU AI Acts sehr hilfreich: Vor allem im Hinblick auf das unterschiedliche Auslegen der gleichen fünf Dimensionen!

Zu einzelnen Aspekten dieser „Zusammenarbeit“:

• Zunächst war es beeindruckend zu erleben, dass alle verwendeten GPAI-Tools auf einem ähnlich hohen Niveau gearbeitet haben!
• KI-Regulierung war für jedes GPAI-Tool ein offenkundig gut trainiertes Thema, was den Tools z.T. sehr präzise Interpretationen, aber auch eigene Fragen erlaubte.
• Da alle GPAI-Tools die Vorgabe der fünf Dimensionen für KI-Modelle erhalten haben, war es auch aufschlussreich, wie diese insbesondere in der Langversion konkretisiert wurden. Wie nachfolgend unter Punkt 5 dargestellt, ähneln sich die definitorischen Ansätze in vieler Hinsicht.
• So wurde z.B. der Begriff der „rechnerischen Einheit“ von allen Tools ähnlich ins Spiel gebracht.
• Die Techniken und Konzepte wurden sehr ähnlich konkretisiert.
• Fast alle nannten „Algorithmen“, „Daten“ und „Parameter“ als wichtigste Komponenten für KI-Modelle.

Gleichwohl war eine Nacharbeit im Hinblick auf die Nuancen der Definition von KI-Modellen unerläßlich. In Anbetracht der Vielzahl unbestimmter Rechtsbegriffe des EU AI Acts ist aber davon auszugehen, dass GPAI-Tools erheblich dabei helfen können, unterschiedliche Auslegungsergebnisse mit angemessenem Aufwand zu evaluieren und zu vergleichen.

5. Die einzelnen GPAI Definitionen

Abschließend werden die definitorische Langversionen für KI-Modelle aller fünf oben genannten GPAI-Tools dargestellt.

Die Anonymisierung erfolgte bewußt, um den Inhalt der Aussagen in den Vordergrund zu stellen und nicht das jeweilige GPAI-Tool. Alle fünf verwendeten Tools haben auf ähnlich hohem Niveau gearbeitet.

5.1 Erste GPAI-Definition

Ein KI-Modell ist ein rechnerisches Konstrukt, das verschiedene Techniken und Konzepte kombiniert, um Daten zu analysieren, Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, Muster zu klassifizieren, Inhalte zu generieren oder physische Systeme zu steuern. Es umfasst die Integration mehrerer Komponenten, Methodologien, Schnittstellen und evolutionärer Fähigkeiten.

1. Zweck oder Verwendungsvariante:
   Die Hauptfunktion eines KI-Modells kann je nach beabsichtigter Anwendung stark variieren, wie z.B.:
   • Prädiktives Modellieren (z.B. Bedarfsprognosen)
   • Klassifikation (z.B. Spam-Erkennung)
   • Entscheidungshilfesysteme
   • Inhaltserstellung (z.B. Text-zu-Bild-Synthese)
   • Steuerung und Automatisierung physischer Prozesse
2. Techniken und Konzepte:
   KI-Modelle verwenden eine Reihe von Methodologien, darunter, aber nicht beschränkt auf:
   • Algorithmen des maschinellen Lernens (überwacht, unüberwacht, Verstärkungslernen)
   • Deep-Learning-Techniken
   • Neuronale Netze
   • Methoden der evolutionären Berechnung
   • Symbolische Argumentationsansätze
3. Komponenten:
   • Algorithmen: Mathematische und rechnerische Rahmenwerke, die die Kernfunktionen des KI-Modells ermöglichen.
   • Daten: Eingabedaten, die verwendet werden, um das Modell zu trainieren oder zu optimieren, einschließlich strukturierter (z.B. tabellarischer), unstrukturierter (z.B. Texte, Bilder) oder halbstrukturierter Formate.
   • Parameter: Einstellbare Einstellungen innerhalb des algorithmischen Rahmens, die seine Leistung und sein Verhalten beeinflussen.
4. Evolution:
   • Die Fähigkeit eines KI-Modells zu Updates, Neutrainings, Lernen in Echtzeit ermöglicht es ihm, sich an veränderte Bedingungen anzupassen, die Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern und neue Wissensquellen oder Datenquellen zu integrieren.
   • Dieser evolutionäre Aspekt ermöglicht es dem Modell, seine Vorhersagen, Entscheidungen oder Steuerungsaktionen basierend auf laufendem Feedback zu verfeinern.
5. Schnittstellen:
   • Ein KI-Modell interagiert mit externen Systemen über verschiedene Schnittstellen:
     • Dateneingabe (z.B. APIs zur Eingabe von Daten)
     • Ausgabekanäle (z.B. Displays, Berichte, Benachrichtigungen)
     • Steuerungs- und Automatisierungsmechanismen
     • Benutzerorientierte Schnittstellen (z.B. grafische Benutzeroberflächen, Sprachassistenten)

5.2 Zweite GPAI-Definition

Ein „KI-Modell“ im Sinne des EU-KI-Gesetzes bezieht sich auf eine Recheneinheit, die für bestimmte Aufgaben in einem definierten Bereich entwickelt wurde und Daten zur Erstellung von Vorhersagen nutzt. Diese Einheit ist gekennzeichnet durch:

1. Zweck oder Verwendungsvariante:
   Das Design und die Anwendung des Modells werden durch den beabsichtigten Bereich und die spezifischen Ziele bestimmt, die von eng fokussierten bis hin zu allgemeineren Verwendungszwecken reichen.
2. Techniken und Konzepte:
   Das Modell verwendet spezifische KI-Methoden, wie maschinelles Lernen und neuronale Netze, die seine Funktionsprinzipien bestimmen.
3. Bestandteile:
   Das Modell umfasst verschiedene Elemente, darunter Algorithmen, Daten und Parameter, die zusammenarbeiten, um Vorhersagen zu erstellen. Datenqualität und -relevanz sind entscheidende Komponenten, die die Leistung des Modells beeinflussen.
4. Entwicklung:
   Die Fähigkeit des Modells, sich weiterzuentwickeln – durch Aktualisierungen, Umschulungen oder Lernen in Echtzeit – stellt sicher, dass es sich an neue Daten oder sich ändernde Anforderungen anpassen kann und gleichzeitig die gesetzlichen Standards einhält.
5. Schnittstellen:
   Das Modell interagiert über definierte Schnittstellen mit externen Systemen und Nutzern und liefert Vorhersagen und Ergebnisse, die innerhalb seines Einsatzbereichs verwertbar sind. Diese Schnittstellen umfassen auch Mechanismen für Rückmeldungen, die die Weiterentwicklung des Modells steuern können.

5.3 Dritte GPAI-Definition

Ein KI-Modell ist ein rechnerisches System, das entwickelt wurde, um Aufgaben zu erfüllen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern. Im Kontext des EU-KI-Gesetzes ist es eine Softwarekomponente, die auf Basis von Eingabedaten und erlernten Mustern Vorhersagen oder Entscheidungen mit unterschiedlichen Autonomiegraden treffen kann.

1. Zweck oder Verwendungsvariante:
   • KI-Modelle können eine Vielzahl von Zwecken dienen, von der Bilderkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu komplexen Entscheidungsprozessen. Das EU-KI-Gesetz kategorisiert diese Zwecke basierend auf Risikostufen:
     • Minimales Risiko: Modelle, die in Spamfiltern, Videospielcharakteren usw. verwendet werden.
     • Hohes Risiko: Modelle, die in kritischer Infrastruktur, Strafverfolgung, Bildung usw. eingesetzt werden.
     • Unakzeptables Risiko: Modelle, die menschliches Verhalten manipulieren, Schwachstellen ausnutzen usw.
       
2. Techniken und Konzepte
   • KI-Modelle verwenden verschiedene Techniken und Konzepte, einschließlich:
     • Maschinelles Lernen: Algorithmen, die aus Daten lernen, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizite Programmierung.
     • Deep Learning: Ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der künstliche neuronale Netze mit mehreren Schichten verwendet.
     • Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Ermöglicht die Interaktion zwischen Computern und Menschen in natürlicher Sprache.
     • Computer Vision: Ermöglicht es Computern, visuelle Informationen zu interpretieren und zu verstehen.
3. Bestandteile:
   • Wesentliche Bestandteile eines KI-Modells umfassen:
     • Algorithmen: Die mathematischen Verfahren, die den Betrieb des Modells zugrunde liegen.
     • Daten: Die Informationen, die zur Schulung und Verfeinerung des Modells verwendet werden.
     • Parameter: Einstellbare Werte, die das Verhalten des Modells bestimmen.
4. Entwicklung:
   • Updates: Integration neuer Informationen oder Verbesserungen der Modellstruktur.
   • Neutraining: Modifikation der Modellparameter basierend auf neuen Daten.
   • Lernen in Echtzeit: Anpassung des Modellverhaltens als Reaktion auf eingehende Daten ohne explizites Neutraining.
5. Schnittstellen:
   • KI-Modelle interagieren mit:
     • Externen Systemen: Andere Softwarekomponenten oder Hardwaregeräte.
     • Benutzern: Menschen, die direkt oder indirekt mit dem Modell interagieren.

5.4 Vierte GPAI-Definition

Ein KI-Modell ist eine rechnerische Einheit, die entwickelt wurde, um spezifische Aufgaben innerhalb eines definierten Bereichs auszuführen, indem sie datengetriebene Techniken nutzt, um Vorhersagen, Entscheidungen oder Klassifikationen zu erstellen. Das Konzept eines KI-Modells gemäß dem EU-KI-Gesetz umfasst die folgenden wesentlichen Aspekte:

1. Zweck oder Verwendungsvariante:
   • KI-Modelle werden für unterschiedliche Zwecke entwickelt, die von hochspezialisierten Anwendungen bis hin zu allgemeineren Funktionalitäten reichen. Die beabsichtigte Nutzung eines KI-Modells beeinflusst sein Design, seine regulatorische Konformität und den Umfang seines Einsatzes. Je nach Anwendung können KI-Modelle unterschiedlichen Risikostufen und regulatorischer Prüfung unterliegen, insbesondere in risikoreichen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen oder kritischer Infrastruktur.
2. Techniken und Konzepte (KI-Methodologien):
   • KI-Modelle verwenden eine Vielzahl von Methodologien, darunter, aber nicht beschränkt auf maschinelles Lernen, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision. Diese Techniken bilden die grundlegenden Prinzipien, die den Lernprozess, die Entscheidungsfähigkeiten und das allgemeine Verhalten des Modells leiten. Die Wahl der KI-Methodologien ist eng mit dem Zweck des Modells und der Art des Problems, das es lösen soll, verbunden.
3. Bestandteile (Algorithmen, Daten, Parameter):
   • Ein KI-Modell besteht aus mehreren integralen Komponenten:
     • Algorithmen: Die rechnerischen Verfahren oder Regeln, die die Funktionsweise des Modells steuern und es ihm ermöglichen, aus Daten zu lernen.
     • Daten: Die Eingabeinformationen, die verwendet werden, um das Modell zu trainieren, zu validieren und zu testen. Datenqualität, Relevanz und Diversität sind entscheidend für die Genauigkeit und Fairness des Modells.
     • Parameter: Die anpassbaren Variablen innerhalb des Modells, die während des Trainingsprozesses feinjustiert werden, um die Leistung zu optimieren.
   • Zusammen bestimmen diese Komponenten die Effektivität, Zuverlässigkeit und ethische Konformität des Modells.
4. Evolution (Kapazität für Updates, Neutraining, Lernen in Echtzeit):
   • KI-Modelle sind nicht statisch; sie besitzen die Fähigkeit zur Weiterentwicklung durch Updates, Neutraining oder Lernen in Echtzeit. Diese Evolution ermöglicht es dem Modell, sich an neue Daten, sich ändernde Umgebungen oder sich entwickelnde Benutzerbedürfnisse anzupassen und gleichzeitig die Einhaltung der regulatorischen Standards zu gewährleisten. Mechanismen zur kontinuierlichen Verbesserung sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass das Modell über die Zeit hinweg effektiv und relevant bleibt.
5. Schnittstellen (Interaktion mit externen Systemen und Benutzern):
   • KI-Modelle interagieren mit externen Systemen und Endnutzern über definierte Schnittstellen. Diese Schnittstellen erleichtern die Integration der Modellausgaben in reale Anwendungen und stellen sicher, dass Vorhersagen, Entscheidungen oder Klassifikationen zugänglich und umsetzbar sind. Schnittstellen müssen auch sicherstellen, dass das KI-Modell transparent, sicher und in Übereinstimmung mit den Datenschutzbestimmungen arbeitet. Feedback-Mechanismen innerhalb dieser Schnittstellen können die weitere Verfeinerung und Entwicklung des Modells lenken.

5.5 Fünfte GPAI-Definition

KI-Modelle im Kontext des EU-KI-Gesetzes

1. Zweck oder Verwendungsvariante:
   KI-Modelle sind so konzipiert, dass sie eine Vielzahl von Zwecken erfüllen, von der Generierung von Vorhersagen und Empfehlungen bis hin zur Automatisierung von Aufgaben und zur Verbesserung von Entscheidungsprozessen. Sie können für spezifische Anwendungen wie Gesundheitsdiagnosen, Finanzprognosen oder allgemeine Aufgaben wie Sprachübersetzung und Bilderkennung angepasst werden.
2. Techniken und Konzepte (KI-Methodologien):
   KI-Modelle verwenden verschiedene Methodologien, einschließlich maschinellem Lernen (ML), Deep Learning (DL), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Computer Vision. Diese Techniken ermöglichen es KI-Systemen, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Zu den gängigen Konzepten gehören überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, Verstärkungslernen und neuronale Netze.
3. Bestandteile (Algorithmen, Daten, Parameter):
   KI-Modelle bestehen aus mehreren Schlüsselkomponenten:
   • Algorithmen: Die mathematischen Rahmenwerke und Verfahren, die den Lern- und Entscheidungsprozess antreiben.
   • Daten: Die Eingaben, die verwendet werden, um die Modelle zu trainieren und zu validieren, welche strukturierte Daten (z.B. Datenbanken) und unstrukturierte Daten (z.B. Texte, Bilder) umfassen können.
   • Parameter: Die anpassbaren Elemente innerhalb der Algorithmen, die während des Trainingsprozesses feinjustiert werden, um die Leistung zu optimieren.
4. Evolution (Kapazität für Updates, Neutraining, Lernen in Echtzeit):
   KI-Modelle sind dynamisch und können sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln. Sie haben die Fähigkeit zu Updates und Neutraining, um die Genauigkeit zu verbessern und sich an neue Daten anzupassen. Einige Modelle unterstützen auch das Lernen in Echtzeit, wodurch sie kontinuierlich lernen und sich auf der Grundlage neuer Informationen und sich ändernder Umgebungen anpassen können.
5. Schnittstellen (Interaktion mit externen Systemen und Benutzern):
   KI-Modelle interagieren über verschiedene Schnittstellen mit externen Systemen und Nutzern. Diese können APIs (Application Programming Interfaces) für die Systemintegration, Benutzeroberflächen für die direkte Interaktion und Kommunikationsprotokolle für den Datenaustausch mit anderen Systemen umfassen. Effektive Schnittstellen gewährleisten eine nahtlose Integration und benutzerfreundliche Erfahrungen.

Links zu den in diesem Artikel erwähnten Normen des EU AI Acts:

• Artikel 3 EU AI Act

Über den Autor:

Oliver M. Merx