KI-Red-Teaming

KI-Red-Teaming ist die Praxis des Testens von künstlichen Intelligenzsystemen durch Simulation adversarieller Angriffe, Randfälle oder Missbrauchsszenarien, um Schwachstellen aufzudecken, bevor sie ausgenutzt werden oder Schaden verursachen.

Es ist von Cybersecurity-Red-Teaming inspiriert, bei dem Angreifer versuchen, ein System zu durchbrechen, um Schwächen aufzudecken, die Verteidiger beheben können.

Dies ist wichtig, weil KI-Systeme, insbesondere generative Modelle, voreingenommene, unsichere oder irreführende Ausgaben produzieren können, die bei der regulären Entwicklung unentdeckt bleiben.

Für KI-Governance-, Risiko- und Compliance-Teams ist Red-Teaming eine proaktive Strategie, um reale Robustheit zu testen und regulatorische Erwartungen wie die im EU AI Act oder [NIST AI Risk Management Framework](/de/lexicon/nist-ai-risk-management-framework-rmf) zu erfüllen.

"Nur 21% der Organisationen, die groß angelegte KI-Modelle einsetzen, haben formelle Red-Teaming-Übungen durchgeführt." – 2023 World Economic Forum Responsible AI Survey

Was KI-Red-Teaming beinhaltet

Red-Teaming für KI-Modelle konzentriert sich darauf aufzudecken, wie sich Systeme unter Druck, bei Randfällen oder adversarieller Manipulation verhalten. Dies umfasst:

• Prompt-Injection-Angriffe gegen Sprachmodelle zur Umgehung von Schutzmaßnahmen

• Bias-Sondierung zur Erkennung unfairer Behandlung über demografische Gruppen hinweg

• Fehlinformationstests, bei denen das Modell mit Verschwörungs- oder schädlichen Inhalten konfrontiert wird

• Inhaltsgrenzentests zur Aufdeckung von Fehlern in Profanität- oder Gewaltfiltern

• Sicherheitsumgehungsversuche, die KI dazu bringen, eingeschränkte Ausgaben zu produzieren

Durch die Simulation böswilliger Nutzung hilft Red-Teaming dabei, versteckte Schwächen zu identifizieren, die Standardbewertungen übersehen könnten.

Warum Red-Teaming in modernen KI-Systemen wesentlich ist

KI-Systeme werden in Umgebungen eingesetzt, in denen Vertrauen, Sicherheit und Fairness kritisch sind. Dennoch konzentriert sich traditionelle Modellvalidierung oft nur auf Leistungsmetriken wie Genauigkeit oder Latenz – nicht darauf, wie das System manipuliert oder missbraucht werden kann.

Red-Teaming schließt diese Lücke. Es liefert Einblicke in das Verhalten eines Modells unter Stress, deckt Schwächen in der Inhaltsmoderation auf und hilft Teams bei der Vorbereitung auf Missbrauchsszenarien. Für hochriskante Anwendungen kann Red-Teaming auch die rechtliche Verteidigbarkeit unterstützen, indem es proaktive Risikominderung zeigt.

Praxisbeispiele von KI-Red-Teaming

Im Jahr 2022 verwendete Anthropic internes Red-Teaming, um sein Constitutional AI-Modell zu testen. Durch das Eingeben adversarieller Prompts verbesserten sie die Fähigkeit des Modells, schädliche Aufgaben abzulehnen und dennoch Benutzerfragen zu beantworten.

Ein weiteres Beispiel stammt vom U.S. Department of Homeland Security, das KI-Red-Teaming als Teil seines KI-Sicherheitsbewertungsprozesses pilotiert hat. Durch Stresstests von Gesichtserkennungssystemen und prädiktiven Polizeimodellen identifizierten sie Schwächen sowohl in Fairness als auch Genauigkeit.

Diese Beispiele zeigen, dass Red-Teaming nicht nur darum geht, Dinge zu zerstören – es geht darum, Vertrauen zu stärken.

Bewährte Praktiken für effektives KI-Red-Teaming

Um ein effektives Red-Teaming-Programm aufzubauen, sollten Organisationen einem strukturierten und wiederholbaren Prozess folgen.

Beginnen Sie mit der Definition von Bedrohungsmodellen. Wofür testen Sie? Böswillige Prompt-Manipulation? Verzerrung? Datenleckage? Ihr Bedrohungsmodell prägt den Red-Teaming-Umfang.

Bilden Sie vielfältige Teams. Red-Teaming sollte nicht nur technische Experten einschließen, sondern auch Sozialwissenschaftler, Ethiker und Fachleute. Diese Vielfalt führt zu reichhaltigeren Angriffsvektoren und relevanteren Befunden.

Dokumentieren Sie alles. Verfolgen Sie, was getestet wurde, wie das Modell reagierte und welche Maßnahmen ergriffen wurden. Dies ist wesentlich für Audits und zukünftiges Lernen.

Planen Sie laufendes Red-Teaming. KI-Systeme entwickeln sich weiter. Neue Funktionen, Feinabstimmung oder Datenaktualisierungen können neue Risiken einführen. Kontinuierliches oder regelmäßiges Red-Teaming hilft dabei, Rückschritte zu erfassen, bevor sie skalieren.

Verwenden Sie Tools und Frameworks. Plattformen wie LlamaIndex oder Reka bieten Tools zum Stresstest von LLMs. Open-Source-Optionen wie Giskard helfen bei der Automatisierung von Schwachstellenscans und adversariellen Tests.

Integration mit KI-Governance-Frameworks

Mehrere Regulierungs- und Standardisierungsgremien ermutigen oder verlangen adversarielles Testen:

• Der EU AI Act verlangt von hochriskanten Systemen, auf Robustheit, Cybersicherheit und Widerstandsfähigkeit gegen Missbrauch getestet zu werden

• ISO 42001 umfasst Risikokontrollen, die adversarielles Testen unterstützen

• NIST AI RMF fordert regelmäßige Stresstests und Red-Teaming als Teil der Governance

• OECD AI Principles fördern Sicherheit, Verantwortlichkeit und Robustheit

Die Ausrichtung von Red-Teaming an diesen Frameworks stärkt sowohl die operative Sicherheit als auch die regulatorische Compliance.

FAQ

Welche Arten von KI-Systemen profitieren am meisten von Red-Teaming?

Sprachmodelle, Bildgeneratoren, Empfehlungs-Engines und Vorhersagesysteme in Gesundheitswesen, Recht und Finanzen profitieren alle sehr von Red-Teaming.

Ist Red-Teaming nur für große Unternehmen?

Nein. Startups und mittelgroße Teams können Open-Source-Tools und szenariobasierte Tests verwenden, um größere Probleme ohne hohe Investitionen aufzudecken.

Wer sollte Red-Teaming-Bemühungen leiten?

Idealerweise ein funktionsübergreifendes Team mit Cybersicherheits-, maschinellem Lernen-, Rechts- und Ethik-Expertise. Externe Berater oder Drittfirmen können auch unabhängiges Red-Teaming durchführen.

Wie oft sollte Red-Teaming durchgeführt werden?

Mindestens vor der Bereitstellung eines neuen KI-Systems und nach größeren Updates. Hochriskante Modelle benötigen möglicherweise vierteljährliche oder sogar kontinuierliche Tests.

Zusammenfassung

KI-Red-Teaming ist eine wesentliche Verteidigungsschicht in einer Welt, in der Modellmissbrauch, Halluzinationen und Verzerrung reale Konsequenzen haben können. Durch die Annahme strukturierter Testpraktiken, die adversariales Verhalten nachahmen, können Organisationen Schwachstellen finden und beheben, bevor Schäden auftreten.

Da KI-Systeme komplexer und verbreiteter werden, wird Red-Teaming nicht nur Benutzer schützen – es wird auch das Vertrauen aufbauen, das KI braucht, um verantwortlich zu gedeihen.