Wenn ein Unternehmen ChatGPT \u00fcber eine API auf seiner Plattform verwendet, es mit seiner Marke oder seinem Warenzeichen kennzeichnet, das System oder seinen Zweck wesentlich ver\u00e4ndert, kann es als Anbieter eines hochriskanten KI-Systems betrachtet werden. Was ist ein KI-Gesetz? <\/p>\n\n
Dabei handelt es sich um einen Rechtsrahmen, der den nachgelagerten Anbietern, die von anderen geschaffene KI nutzen oder integrieren, Verpflichtungen auferlegt.<\/p>\n\n
Zu den rechtlichen Verpflichtungen der zweiten Parteien, d.h. der nachgelagerten KI-Anbieter, geh\u00f6ren z.B. die Gew\u00e4hrleistung von Transparenz, Datenschutz und die sichere Nutzung von KI-Systemen. Selbst wenn sie nicht die Entwickler eines bestimmten KI-Nutzertyps sind, sind sie daf\u00fcr verantwortlich, dass die verwendeten Technologien alle rechtlichen Anforderungen erf\u00fcllen und die Nutzer nicht gef\u00e4hrden. <\/p>\n\n
Nachgeschaltete Anbieter, die von anderen Unternehmen geschaffene Systeme der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) nutzen oder integrieren, nehmen im Rahmen des KI-Gesetzes eine besondere Stellung ein. Ihre Verpflichtungen h\u00e4ngen von der Art und dem Risiko des KI-Systems ab, das sie nutzen. <\/p>\n\n
Wenn ein Unternehmen beispielsweise ChatGPT \u00fcber eine API auf seiner Plattform nutzt, es als Marke oder Warenzeichen f\u00fchrt und das System oder seinen Zweck wesentlich ver\u00e4ndert, kann es als Anbieter eines hochriskanten KI-Systems gelten. In einem solchen Fall unterliegt der nachgelagerte Anbieter den Verpflichtungen eines Anbieters gem\u00e4\u00df Artikel 16 des KI-Gesetzes, was eine erhebliche regulatorische Belastung darstellt. <\/p>\n\n
Der nachgelagerte Anbieter wird als Anbieter dieses speziellen KI-Systems betrachtet, was bedeutet, dass er auch die Verpflichtungen gem\u00e4\u00df Artikel 17, 18 und 20 erf\u00fcllen muss. Dazu geh\u00f6ren eine detaillierte Dokumentation des Designs und der Leistung des Systems, die Verpflichtung, Aufzeichnungen und Protokolle \u00fcber den Betrieb des KI-Systems zu f\u00fchren, die von den Regulierungsbeh\u00f6rden zu \u00dcberpr\u00fcfungszwecken verlangt werden k\u00f6nnen, sowie Vorschriften f\u00fcr die \u00dcberwachung und Aktualisierung von Hochrisikosystemen, um deren Sicherheit w\u00e4hrend ihres gesamten Lebenszyklus zu gew\u00e4hrleisten. Es wird auch als Anbieter dieses speziellen KI-Systems angesehen, was eine erhebliche regulatorische Belastung mit sich bringt. <\/p>\n\n
Ein praktisches Beispiel erkl\u00e4rt oft mehr als die Theorie selbst, also lassen Sie uns die folgende Situation betrachten:<\/p>\n\n
Microsoft<\/strong> bietet mit seinem Azure AI-Produkt<\/strong> ein Modell der k\u00fcnstlichen Intelligenz zur Risikoanalyse und Betrugserkennung an. Es bietet dieses ausgefeilte Modell anderen Unternehmen \u00fcber einen Cloud-Service und eine API an, obwohl es urspr\u00fcnglich nicht f\u00fcr stark regulierte Bereiche wie das Gesundheitswesen oder das Bankwesen konzipiert wurde. <\/p>\n\n Die Bank XYZ (eine gro\u00dfe europ\u00e4ische Bank)<\/strong> nutzt dieses Modell als nachgelagerter Anbieter und integriert es in ihre Anwendung zur Betrugs\u00fcberwachung und -pr\u00e4vention. Auf diese Weise nutzt die Bank XYZ das Azure KI-Modell, um Transaktionen zu analysieren und verd\u00e4chtiges Kundenverhalten zu erkennen. In diesem Fall k\u00f6nnen verschiedene Situationen entstehen, die die Verpflichtungen der Bank XYZ im Rahmen des KI-Gesetzes betreffen: <\/p>\n\n