LatticeFlow AI startet das erste öffentliche Register für KI-Frameworks, die mit einsatzbereiten Bewertungen verknüpft sind

AI Atlas wandelt KI-Frameworks in automatisierte Sicherheits- und Leistungsbewertungen um und liefert messbare Nachweise sowie echte Kontrolle über KI-Risiken in der Produktion

SAN FRANCISCO & ZÜRICH--(BUSINESS WIRE)--LatticeFlow AI, ein Schweizer Deep-Tech-Unternehmen, das sich für das Vertrauen in KI sowie für das Risiko- und Sicherheitsmanagement einsetzt, gab heute die Einführung von AI Atlas bekannt, dem ersten öffentlichen Register für KI-Governance-Frameworks, die mit einsatzbereiten technischen Bewertungen verknüpft sind.

AI Atlas ermöglicht es Unternehmen, messbare Nachweise für KI-Sicherheit und -Leistung zu generieren und Risiken aktiv zu kontrollieren. Darüber hinaus ersetzt AI Atlas manuelle Arbeit und statische Dokumentation durch automatisierte, sofort einsatzbereite technische Bewertungen und bietet so kontinuierlichen Einblick in die Leistung von KI-Systemen im Hinblick auf wichtige Frameworks und Vorschriften.

„Der KI-Governance fehlte bisher eine entscheidende Ebene: eine direkte Verknüpfung zwischen den Anforderungen von KI-Rahmenwerken und technischen Bewertungen“, sagte Dr. Petar Tsankov, CEO und Mitbegründer von LatticeFlow AI. „Rahmenwerke definieren Anforderungen, bieten aber keine Anleitung, wie diese zu bewerten sind. Mit AI Atlas schließen wir diese Lücke, indem wir jede Anforderung einer ausführbaren, technischen Bewertung zuordnen und die Governance direkt in die Bewertung und Überwachung des Lebenszyklus jedes KI-Systems einbetten, sodass Risiken nicht nur dokumentiert, sondern gemessen, validiert und kontrolliert werden.“

Führen Sie KI-Risiko- und Leistungsbewertungen in wenigen Minuten durch

AI Atlas ist nahtlos in die LatticeFlow-AI-Plattform integriert und ermöglicht End-to-End-Bewertungen in wenigen Minuten. Teams können Frameworks auswählen, diese direkt auf ihren KI-Systemen ausführen und nahtlos von den Anforderungen zu validierten Nachweisen übergehen. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre KI-Governance-Initiative schnell zu starten und zu automatisieren, die Kontrolle über KI-Risiken zu erlangen und eine kontinuierliche Überwachung aufrechtzuerhalten, während sich die Systeme weiterentwickeln.

Kontinuierliche, aktuelle KI-Risikokontrolle ermöglichen

AI Atlas bietet ein kontinuierlich gepflegtes Register von KI-Frameworks, Standards und Vorschriften, einschließlich ihrer spezifischen Risiken und Kontrollen, verbunden mit sofort einsatzbereiten technischen Bewertungen. AI Atlas wird aktualisiert, sobald sich Frameworks weiterentwickeln und die Forschung zu KI-Sicherheit und -Risiken voranschreitet, wodurch sichergestellt wird, dass Unternehmen modernste Risikokontrollen nutzen.

Wichtige Frameworks, die bereits in AI Atlas verfügbar sind, sind:

• EU-KI-Gesetz, Artikel 15. Dieses Framework definiert Anforderungen an Genauigkeit, Robustheit und Cybersicherheit von KI-Systemen mit hohem Risiko und gewährleistet zuverlässige Leistung sowie Widerstandsfähigkeit gegenüber Fehlern und Angriffen.
• FINMA. Dieses von der Eidgenössischen Finanzmarktaufsicht entwickelte Rahmenwerk legt Erwartungen für das Risikomanagement, die Governance und die Aufsicht über KI-Systeme im Finanzdienstleistungssektor fest.
• OWASP. Dies ist ein globaler Standard für Anwendungssicherheit, einschließlich der OWASP Top 10, der sich mit den wichtigsten Risiken in Software- und KI-Systemen befasst.
• MindForge. Dieses Rahmenwerk konzentriert sich auf die Bewertung des Modellverhaltens, der Robustheit und der Sicherheit in realen Szenarien.

AI Atlas: Eine öffentlich zugängliche Ressource für ausführbare KI-Frameworks

AI Atlas ist als öffentliche Ressource konzipiert und bietet Organisationen kostenlosen, uneingeschränkten Zugang zu KI-Frameworks, Standards und Vorschriften. Damit macht LatticeFlow AI proprietäre Interpretationen oder geschlossene Methodiken überflüssig und schafft eine gemeinsame, transparente Grundlage für die KI-Risikokontrolle. Dies ist heute entscheidend, um die Einführung von KI zu beschleunigen und eine größere Konsistenz bei der Bewertung von KI-Systemen zu fördern.

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