
Große KI-Sprachmodelle, so genannte Large Language Models (LLMs), sind in der öffentlichen Diskussion omnipräsent. Insbesondere die Ankündigung und Veröffentlichung von Modellen wie ChatGPT haben KI-Sprachmodelle schnell bekannt gemacht. Im Rahmen des 19. Deutschen IT-Sicherheitskongresses hat das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) ein Positionspapier veröffentlicht, in dem es über Stärken, Schwächen und Risiken von KI-Sprachmodellen informiert – sowie über geeignete Vorsichtsmaßnahmen.
Der Deutsche IT-Sicherheitskongress bietet ein Forum für Politik, Wirtschaft und Wissenschaft, um über aktuelle Themen und Entwicklungen der Cyber-Sicherheit zu diskutieren. Mit einem Grußwort von Bundesinnenministerin Nancy Faeser wurde die digitale Veranstaltung für die über 8.000 Teilnehmenden eröffnet. Sie verfolgen Fachvorträge, die Themen wie Digitale Signaturen, Threat Intelligence, Kryptografie, sichere IT-Infrastrukturen oder die Cyber-Resilienz von Staat, Wirtschaft und Gesellschaft miteinander verbinden und intensiv beleuchten.
BSI-Vizepräsident Dr. Gerhard Schabhüser: „In Sachen IT-Sicherheit können KI-Sprachmodelle sich als nützliche Werkzeuge erweisen. Sie können beim Erkennen von Spam oder Phishing-Mails hilfreich sein oder beim Aufspüren unerwünschter Inhalte wie Fake News oder Hate Speech auf Social-Media-Plattformen. In gleichem Maße bergen KI-Modelle aber auch Risiken: Bereits jetzt wird im Darknet über den geeigneten Einsatz von KI zu Erstellung von Schadcode und Phishing-Mails diskutiert. Und: KI-gestützte Sprachmodelle eignen sich leider sehr gut zur Erstellung und Verbreitung von Falschinformationen. Dagegen müssen wir jetzt aktiv werden und unsere Gesellschaft für den Umgang mit KI schulen!“
Manipulierte Bilder, Videos und Sprachausgaben sind nach Einschätzung des BSI Risiken, denen mit geeigneten Vorsichtsmaßnahmen begegnet werden sollte. So kann z. B. die Authentizität von Texten und Nachrichten durch Verschlüsselungsverfahren nachgewiesen werden, mit denen man ihre Urheberschaft technisch belegen kann. Von besonderer Bedeutung ist die Aufklärung der Nutzenden über die Fähigkeiten Künstlicher Intelligenz. Durch die sprachlich oftmals fehlerfreie Textgenerierung entsteht bei Nutzerinnen und Nutzern von KI-Sprachmodellen häufig der Eindruck eines menschenähnlichen Leistungsvermögens und damit ein zu großes Vertrauen in die KI-generierten Inhalte. Dafür zu sensibilisieren ist eine wichtige Maßnahme. Eine entsprechende Handreichung für Verbraucherinnen und Verbraucher wird das BSI in Kürze veröffentlichen.
Unternehmen oder Behörden, die über die Integration von LLMs in ihre Arbeitsabläufe nachdenken, sollten darüber hinaus eine Risikoanalyse für ihren konkreten Anwendungsfall durchführen und die im Positionspapier genannten Risiken dahingehend evaluieren, ob diese für ihre Arbeitsabläufe eine Gefahr darstellen. Darauf aufbauend sollten existierende Sicherheitsmaßnahmen angepasst werden.
Grundsätzlich sollten KI-Sprachmodelle aus Sicht des BSI derzeit als Werkzeuge betrachtet werden, deren Ergebnisse, etwa bei der Erstellung von Programmcode oder Texten, in jedem Fall durch eine menschliche Intelligenz überprüft werden sollten.
Link zum Positionspapier: https://www.bsi.bund.de/SharedDocs/Downloads/DE/BSI/KI/Grosse_KI_Sprachmodelle.html
Große KI-Sprachmodelle sind Computerprogramme, die in der Lage sind, natürliche Sprache in geschriebener Form automatisiert zu verarbeiten. Potenziell können solche Modelle in einer Vielzahl von Anwendungsfällen, in denen Text verarbeitet werden soll, genutzt werden und stellen somit eine Chance für die Digitalisierung dar. Andererseits birgt die Verwendung von großen KI-Sprachmodellen neuartige IT-Sicherheitsrisiken und verstärkt das Bedrohungspotenzial einiger bekannter IT-Sicherheitsbedrohungen. Dazu zählt insbesondere das Missbrauchspotenzial, das von solchen Modellen durch Generierung von Spam-/ Phishing-Mails oder Schadsoftware ausgeht.
Als Reaktion auf diese Bedrohungspotenziale sollten Unternehmen oder Behörden vor der Integration von großen KI-Sprachmodellen in ihre Arbeitsabläufe eine Risikoanalyse für die Verwendung in ihrem konkreten Anwendungsfall durchführen.
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