Farer ved kunstig intelligens: strategier for risikostyring

Kunstig intelligens (KI) er med å endre måten virksomheter arbeider på. Teknologien skaper nye muligheter for automatisering, analyse og innovasjon, men introduserer også nye typer risiko. Enten KI brukes til kundeservice, beslutningsstøtte, produktutvikling eller cybersikkerhet, må virksomheter forstå og håndtere konsekvensene av teknologien. 

Samtidig skjer det en betydelig regulatorisk utvikling. Med EUs KI-forordning (AI Act) innføres strengere krav til ansvarlighet, risikovurdering og styring av KI-systemer. Norske virksomheter som utvikler, implementerer eller benytter KI bør derfor etablere strukturerte prosesser for å identifisere, evaluere og redusere KI-relatert risiko. 

På samme måte som andre forretningskritiske risikoer krever også KI systematisk styring. Et ledelsessystem for kunstig intelligens kan bidra til å sikre at teknologien brukes på en trygg, pålitelig og etisk måte gjennom hele livssyklusen. 

Hva er kunstig intelligens (KI)? 

Kunstig intelligens er en gren innen informatikk som fokuserer på å utvikle systemer som kan utføre oppgaver som normalt krever menneskelig intelligens. Dette inkluderer blant annet læring, problemløsning, språkforståelse, mønstergjenkjenning og beslutningstaking. 

Moderne KI bygger ofte på maskinlæring, der algoritmer analyserer store mengder data for å identifisere mønstre og generere prediksjoner eller anbefalinger. Andre viktige fagområder omfatter naturlig språkbehandling (NLP), generativ KI og datavisjon. 

I dag brukes KI på tvers av næringer: 

  • Helsevesen benytter KI til diagnostikk og analyse. 
  • Finanssektoren bruker KI for å oppdage svindel og vurdere risiko. 
  • Industri og produksjon optimaliserer drift og vedlikehold. 
  • Transportsektoren utvikler autonome og intelligente løsninger. 
  • Markedsføring og kundeservice bruker KI til personalisering og automatisering. 

KI gir betydelige gevinster, men jo mer avanserte og autonome systemene blir, desto større blir behovet for effektiv AI risk management. 

Risikoene ved kunstig intelligens 

For å bygge tillit til KI må virksomheter forstå de viktigste farene teknologien kan medføre. Mange av de mest diskuterte AI risks handler om sikkerhet, etikk, personvern og styring. 

Manglende transparens og forklarbarhet 

Mange KI-modeller fungerer som såkalte "svarte bokser", hvor det kan være vanskelig å forstå hvordan systemet har kommet frem til et bestemt resultat. 

Dette kan skape utfordringer når virksomheter må dokumentere beslutninger, forklare anbefalinger eller etterleve krav i KI-forordningen og annen regulering. 

Personvern og databeskyttelse 

KI-systemer er ofte avhengige av store datamengder. Dersom personopplysninger samles inn eller behandles uten tilstrekkelige kontroller, kan det oppstå brudd på personvernregelverket. 

Virksomheter som bruker KI bør derfor sikre god datastyring og robust personvernledelse. Mange velger å kombinere arbeid med kunstig intelligens og personvern gjennom standarder som ISO 27701. 

Skjevheter og diskriminering 

KI-modeller lærer av historiske data. Dersom disse dataene inneholder skjevheter, kan systemet videreføre eller forsterke diskriminerende praksiser. 

Eksempler kan være: 

  • Rekrutteringsverktøy som favoriserer enkelte grupper. 
  • Kredittvurderinger som skaper ulik behandling. 
  • Beslutningsstøtte som gir uriktige anbefalinger. 

Risikovurderinger og kontinuerlig overvåking er derfor viktige elementer i enhver AI risk management framework. 

Cybersikkerhet og datamisbruk 

Blant de mest fremhevede AI security risks er sårbarheter knyttet til cyberangrep, manipulasjon av modeller og lekkasje av sensitiv informasjon. 

Eksempler inkluderer: 

  • Prompt injection-angrep mot generative KI-løsninger. 
  • Manipulerte treningsdata. 
  • Uautorisert tilgang til modeller og datakilder. 
  • Informasjonslekkasjer gjennom KI-baserte applikasjoner. 

Dette gjør at KI-risiko må integreres i virksomhetens eksisterende sikkerhetsstyring. 

Feil beslutninger og operasjonell risiko 

KI kan produsere feilaktige eller misvisende resultater, særlig når datagrunnlaget er mangelfullt eller konteksten endrer seg. 

Innen helse, finans, energi eller kritisk infrastruktur kan slike feil få betydelige konsekvenser. Dette understreker behovet for grundig risk assessment AI før systemene tas i bruk. 

Etterlevelse av lover og reguleringer 

EUs KI-forordning innfører et risikobasert regelverk for kunstig intelligens. For virksomheter som opererer i det europeiske markedet, blir dokumentasjon, risikostyring og kontrollmekanismer stadig viktigere. 

Manglende etterlevelse kan føre til: 

  • Juridiske konsekvenser 
  • Økonomiske sanksjoner 
  • Tap av tillit 
  • Omdømmeskade 

AI risk management: strategier og eksempler 

Effektiv artificial intelligence risk management handler om å etablere systematiske prosesser for å identifisere, evaluere og håndtere risiko gjennom hele KI-livssyklusen. En viktig del av dette er risikoreduksjon, der virksomheten iverksetter tiltak for å redusere sannsynligheten for uønskede hendelser eller begrense konsekvensene dersom de oppstår. 

Et sentralt prinsipp er at styring av KI bør integreres i virksomhetens eksisterende risikostyrings- og ledelsesprosesser. 

  1. Etabler et AI risk management framework 

Et strukturert AI risk management framework bør omfatte: 

  • Governance og roller 
  • Risikovurderinger 
  • Datastyring 
  • Kontinuerlig overvåking 
  • Hendelseshåndtering 
  • Dokumentasjon og revisjon 

Denne tilnærmingen gjør det lettere å håndtere både eksisterende og nye risikoer etter hvert som teknologien utvikler seg. 

  1. Innfør AI Trust, Risk and Security Management (AI TRiSM) 

Mange virksomheter tar i bruk prinsippene for AI TRiSM (AI Trust, Risk and Security Management) for å sikre at KI-systemer er pålitelige, robuste og sikre. 

AI TRiSM kombinerer: 

  • Risikostyring 
  • Informasjonssikkerhet 
  • Personvern 
  • Modellstyring 
  • Etterlevelse 

Målet er å bygge tillit til KI på tvers av organisasjonen. 

  1. Implementer ISO/IEC 42001 

Den internasjonale standarden ISO/IEC 42001 er verdens første ledelsessystemstandard for kunstig intelligens. 

Standarden hjelper organisasjoner med å: 

  • Identifisere KI-relaterte risikoer 
  • Etablere ansvar og styring 
  • Dokumentere kontrolltiltak 
  • Forbedre transparens 
  • Demonstrere ansvarlig bruk av KI 

For virksomheter som ønsker en introduksjon til kravene, tilbyr DNV også kurs i ISO/IEC 42001. 

Du kan også lese mer om ISO/IEC 42001: Ledelse av kunstig intelligens og hvordan standarden støtter etterlevelse av KI-forordningen. 

  1. Gjennomfør kontinuerlige risikovurderinger 

Ettersom det er umulig å identifisere alle potensielle utfordringer på forhånd, bør risikovurderinger oppdateres jevnlig. 

En moden tilnærming til AI model risk management inkluderer: 

  • Testing av modellprestasjon 
  • Validering av data 
  • Evaluering av skjevheter 
  • Sikkerhetstesting 
  • Overvåking av endringer over tid 

Kunstig intelligens i risikostyring: bruksområder og fordeler 

Selv om KI introduserer nye risikoer, kan teknologien også styrke virksomhetens risikostyring når den brukes riktig. 

  • Prediktiv risikoanalyse:  KI kan analysere store mengder historiske data og identifisere mønstre som mennesker lett overser. Dette gjør det mulig å oppdage potensielle risikoer før de utvikler seg til alvorlige hendelser. 
  • Sanntidsovervåking:  KI kan overvåke systemer kontinuerlig og varsle om avvik, sikkerhetshendelser eller uønskede mønstre i sanntid. Dette reduserer responstiden og begrenser konsekvensene av hendelser. 
  • Automatisert risikovurdering:  Mange virksomheter bruker KI til å støtte eller automatisere deler av risikovurderingsprosessen. Teknologien kan bidra til å: 
    • Identifisere risikoer 
    • Analysere sannsynlighet 
    • Vurdere konsekvenser 
    • Prioritere tiltak 
  • Bedre beslutningsgrunnlag:  Ved å analysere komplekse datasett kan KI gi ledere og beslutningstakere bedre innsikt i virksomhetens risikobilde. Dette muliggjør mer informerte og strategiske beslutninger. 

Når KI integreres i etablerte prosesser for risikostyring, kan organisasjoner styrke både analytiske evner og beslutningskvalitet. Samtidig er det avgjørende at teknologien styres gjennom robuste rammeverk, tydelig governance og anerkjente standarder som ISO/IEC 42001 for å sikre trygg, ansvarlig og bærekraftig bruk av kunstig intelligens. 

Har du spørsmål om sertifisering eller ønsker å komme i gang?

Vi hjelper deg med å finne riktig sertifisering og hva som kreves

Still et spørsmål