Wie erstellt man mit Advanced Language Models intelligentere Chatbots?

Von Gcore

June 13, 2024

4 Min.

Wie erstellt man mit Advanced Language Models intelligentere Chatbots?

Dieser Artikel von Mikhail Khlystun, AI Technical Product Manager bei Gcore, erschien ursprünglich auf The New Stack.

Die Entwicklung von Chatbots schreitet schnell voran. Neue Tools und Frameworks machen es einfacher und effizienter, anspruchsvolle Systeme zu entwickeln. Die derzeitigen großen Sprachmodelle (LLMs) leiden jedoch unter Einschränkungen: Es fehlt ihnen an aktuellem Wissen und sie können nicht auf domänenspezifische Informationen zugreifen, wie z.B. auf den Inhalt der Wissensdatenbank eines Unternehmens. Retrieval-augmented generation (RAG) kann dieses Problem lösen, indem es Wissen findet, das über die Trainingsdaten des LLM hinausgeht, und diese Informationen dann an ein LLM weitergibt.

In diesem technischen Artikel erkläre ich, wie man LangChain Community, Mixtral 8-7B und ChromaDB nutzt, um einen fortschrittlichen Chatbot zu erstellen, der in der Lage ist, verschiedene Dateitypen zu verarbeiten, Informationen aus einer Vektordatenbank abzurufen, über eine semantische Suche zu recherchieren und mit den Benutzern über eine intuitive Schnittstelle zu interagieren.

Entwcklung von Chatbot-Technologien

Die Tools und Prozesse für die Chatbot-Entwicklung entwickeln sich sehr schnell weiter. Sie erweitern die Fähigkeiten von Chatbots und verändern die Art und Weise, wie sie mit Nutzern interagieren und Informationen verarbeiten. Ich habe fünf identifiziert, die ich für besonders wichtig halte, und werde sie in diesem Tutorial verwenden.

Übergang zu LangChain Community und Mixtral 8-7B: Der Wechsel von LangChain und Mistral zu ihren fortschrittlicheren Gegenstücken, LangChain Community und Mixtral 8-7B, markiert eine bedeutende Entwicklung in der Chatbot-Entwicklung. Diese Tools erweitern den Anwendungsbereich von Chatbots, indem sie die Verarbeitung von Dokumenten ermöglichen und das Verständnis natürlicher Sprache in verschiedenen Bereichen verbessern.
Übergang von Graphdatenbanken zu ChromaDB: ChromaDB unterstützt die Speicherung und Abfrage großer, hochdimensionaler Daten. Dies macht ChromaDB zu einer hervorragenden Wahl für die Verwaltung komplexer Datentypen und -strukturen in verschiedenen Anwendungen.
Verwendung der konversationellen Abrufkette: Während RAG die Chatbot-Antworten verbessert, indem es den Zugriff auf externe Daten über den LLM-Trainingsdatensatz hinaus ermöglicht, baut die Conversational Retrieval Chain darauf auf, indem sie während des Gesprächs dynamisch Informationen aus Vektordatenbanken abruft. Durch diese Umstellung werden die Vorteile von RAG beibehalten und gleichzeitig die Interaktivität und Relevanz von Chatbots verbessert, indem eine kontextspezifische Datenabfrage in Echtzeit über erweiterte Sprachmodelle integriert wird.
Erweiterte Dateihandhabung und -verarbeitung: Das neue Szenario erweitert die zu verarbeitenden Dateitypen, einschließlich PDF, M4A, CSV, Excel und EML, und führt erweiterte Verarbeitungstechniken ein. Dies beinhaltet die Verwendung von ChromaDB für die Speicherung und Abfrage extrahierter Informationen und die Integration von Spracherkennung für Audiodateien, wodurch die Fähigkeit des Chatbots zur Verarbeitung verschiedener Datenquellen erweitert wird.
Einsatz mit der Gradio-Schnittstelle: Gradio bietet eine interaktive und benutzerfreundliche Schnittstelle zum Testen und Bereitstellen von KI-Modellen, einschließlich Chatbots. Dies erleichtert den Nutzern die Interaktion mit dem System in Echtzeit.

In diesem Tutorial werden diese Werkzeuge praktisch angewendet. Doch zunächst eine Anmerkung zum RAG für die Neulinge

Das RAG verstehen

Die RAG spielt eine zentrale Rolle bei der Verbesserung der Funktionalität der LLM. RAGs erleichtern den LLMs den Zugang zu externen Daten und ermöglichen es ihnen, Antworten mit zusätzlichem Kontext zu generieren. Das Ergebnis ist eine App, die den Endnutzern ein hervorragendes LLM-Erlebnis der nächsten Generation bietet. Ihr LLM ist mit der RAG einfach hilfreicher und effektiver.

Die RAG arbeitet in einer Abfolge von vier wesentlichen Schritten:

Laden kodierter Dokumente: Der Prozess beginnt mit dem Laden einer Vektordatenbank mit Dokumenten, die in ein maschinenlesbares Format kodiert wurden.
Kodierung der Abfrage: Die Anfrage des Nutzers wird mit Hilfe eines Satztransformators in einen Vektor umgewandelt. Dieses vektorisierte Format der Abfrage macht sie mit den kodierten Dokumenten in der Datenbank kompatibel.
Abruf des Kontexts: Die kodierte Abfrage wird verwendet, um den relevanten Kontext aus der Vektordatenbank abzurufen. Dieser Kontext enthält die Informationen, die erforderlich sind, um eine Antwort zu generieren, die der Anfrage des Benutzers gerecht wird.
Aufforderung an den LLM: Der abgerufene Kontext und die Abfrage werden zur Aufforderung an den LLM verwendet. Das LLM erzeugt eine kontextgerechte und informationsreiche Antwort.

Nachweis der Auswirkungen der RAG

Um die Wirksamkeit von RAG bei der Verbesserung der Fähigkeiten des Chatbots zu veranschaulichen, habe ich Screenshots erstellt, in denen die Antworten des Modells mit und ohne Verwendung von RAG verglichen werden:

Ohne RAG

Dem Modell fehlt die Möglichkeit, auf aktuelle Preisinformationen zuzugreifen, da diese nicht Teil des Trainingsdatensatzes waren. Diese Einschränkung führt zu Antworten, die nicht die aktuellen Unternehmensdaten widerspiegeln.

Mit RAG

Nachdem die Seite https://gcore.com/de/pricing/cloud als PDF-Datei gespeichert und als zusätzlicher Inhalt für die RAG verwendet worden war, analysierte und nutzte das Modell die Datei effektiv und beantwortete Fragen zu aktuellen Preisen präzise. Dies zeigt die Fähigkeit von RAG, die Leistung des Chatbots durch die Integration von dynamischen, externen Informationen zu verbessern.

Systemanforderungen und Leistung

Um eine optimale Leistung unseres Chatbot-Systems sicherzustellen, habe ich das Setup auf einer virtuellen Maschine getestet, die mit 4 × GeForce GTX 1080 Ti GPUs ausgestattet war. Die durchschnittliche Auslastung dieser Ressourcen ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der anspruchsvollen Prozesse des Chatbots.

Durch die Implementierung des Befehls export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 habe ich das System darauf beschränkt, nur eine GPU zu nutzen. Diese Anpassung veränderte die Auslastung der GPU-Ressourcen erheblich, da das Modell etwa 6 GB GPU-Speicher benötigte, um die Anforderungen effizient zu verarbeiten.

Wie man den Code ausführt

Mit diesem Einrichtungsprozess erhalten Sie alle erforderlichen Tools und Abhängigkeiten, die für eine effiziente Ausführung und Interaktion mit dem Chatbot erforderlich sind. Der benötigte Code ist auf GitHub verfügbar, daher habe ich es vorgezogen, ihn nicht in seiner Gesamtheit an dieser Stelle zu schreiben. Ich habe das Modell mit Ubuntu 22.04 ausgeführt, aber es funktioniert mit jedem aktuellen Linux Betriebssystem.

Erstellen einer virtuellen Umgebung

Initialisieren Sie eine neue virtuelle Python-Umgebung, um Abhängigkeiten zu verwalten:

python3 -m venv chatbot-env

Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung

Aktivieren Sie die erstellte Umgebung, um sie für die folgenden Schritte zu verwenden:

source chatbot-env/bin/activate

Klonen des Repositorys

Laden Sie den Projektcode von unserem GitHub-Repository herunter:

git clone https://github.com/G-Core/ai-code-examples.git

Abhängigkeiten installieren:

Installieren Sie alle erforderlichen Bibliotheken aus der mitgelieferten Anforderungsdatei:

pip install -r requirements.txt

Führen Sie das Inferenzskript aus:

Starten Sie die Chatbot-Anwendung mit Python:

python chat_bot.py

Zugriff auf den Chatbot

Lokale Maschine

Wenn Sie den Chatbot auf Ihrem lokalen Rechner ausführen, öffnen Sie einen Webbrowser und navigieren Sie zur URL des lokalen Servers:

http://127.0.0.1:5050

Es wird dieser Bildschirm angezeigt:

Ferngesteuerte Maschine

Wenn Sie den Chatbot auf einer Remote Machine, z.B. in der Cloud, ausführen, müssen Sie Port-Forwarding Techniken verwenden. Um den Bot über alle Netzwerkschnittstellen zugänglich zu machen, ändern Sie die Serverkonfiguration in Ihrem Code, indem Sie 127.0.0.1 in 0.0.0.0 ändern:

demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=5050, auth=("user", "password")).queue().launch(root_path="/")

Hinweis: Die Bereitstellung des Bots auf einer öffentlichen Schnittstelle kann Sicherheitsrisiken bergen. Stellen Sie daher sicher, dass Sie geeignete Sicherheitsmaßnahmen getroffen haben.

Fazit

Der Entwicklungsprozess, den ich hier beschrieben habe, ebnet den Weg für die Entwicklung von Chatbots, die sachkundiger, reaktionsschneller und effektiver sind und in der Lage sind, herkömmliche Beschränkungen zu überwinden, indem sie auf aktuelle Informationen zugreifen und Antworten geben, die auf einem umfassenden Verständnis der hochgeladenen Dokumente basieren. Diese Reise in die Chatbot-Entwicklung unterstreicht die Bedeutung der Integration neuer Technologien und den Bedarf an regelmäßig aktualisierten Entwicklungsstrategien, die sich an neue Fortschritte anpassen und diese einbeziehen, um intelligentere, effizientere und benutzerfreundlichere Chatbot-Anwendungen zu schaffen. Da die Technologie immer weiter fortschreitet, ist das Potenzial von Chatbots als Werkzeuge für die Informationsbeschaffung, die Einbindung von Kunden und die personalisierte Unterstützung nur durch die Kreativität und Innovation der Entwickler begrenzt.

Bei Gcore ebnen wir den Weg für die Zukunft der KI, indem wir den gesamten Lebenszyklus der KI-Entwicklung unterstützen: Training, Inferenz und Anwendungen. Wir verwenden hochmoderne NVIDIA-Grafikprozessoren für eine herausragende Leistung in unserem globalen Netzwerk mit mehr als 180 Präsenzpunkten. Unser Ziel ist es, die Welt mit KI zu verbinden, überall und jederzeit.

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Ein globaler KI-Spickzettel: KI-Vorschriften der wichtigsten Regionen im Vergleich

KI-Entwicklungen erobern die Welt im Sturm. Unternehmen sollten sich aber bewusst sein, dass neue Chancen auch neue Herausforderungen mit sich bringen. Dem Impuls, die Technologie zu nutzen, müssen verantwortungsvolle Regel für deren Einsatz vorausgehen. Nur so ist sichergestellt, dass durch KI weder Unternehmen noch ihre Kunden Risiken ausgesetzt sind. Um diesem Anspruch gerecht zu werden, entwickeln Regierungen weltweit Gesetze zur Regulierung von KI und Datennutzung.Sich in einem immer komplexeren Netz von internationalen Vorschriften zurechtzufinden, kann überfordernd sein. Deshalb werden wir in diesem Artikel die Gesetzgebung einiger führender KI-Hubs auf allen Kontinenten aufschlüsseln und Ihnen genau die Informationen zur Verfügung stellen, die Ihr Unternehmen benötigt, um KI optimal zu nutzen – sicher, legal und ethisch vertretbar.Falls Sie unsere früheren Blogs verpasst haben, in denen wir die KI-Vorschriften nach Regionen aufgeschlüsselt haben, lesen Sie sie hier: Nordamerika, Lateinamerika, Europa, APAC, Naher Osten.Um die Zusammenfassung zu lesen, gehen Sie bitte zur Übersichtstabelle.Globale Trends der KI-RegulierungAuch wenn die Vorschriften je nach Standort variieren, haben sich 2024 weltweit mehrere übergreifende Trends herauskristallisiert. Dazu zählen eine Fokussierung auf Datenlokalisierung, risikoabhängige Regulierung und eine Priorisierung des Datenschutzes. Sie sind zu allgemein anerkannten Leitlinien geworden. Das gemeinsame Ziel aller Länder ist es, Innovationen zu fördern und gleichzeitig die Verbraucher zu schützen – auch wenn die einzelnen Regionen diese Ziele auf unterschiedliche Weise zu erreichen versuchen.Viele Länder folgen dem Beispiel der EU, deren KI-Gesetz ein mehrstufiges Regulierungsmodell je nach potenziellem Risikograd vorsieht. Bei diesem System gelten für jede Risikostufe unterschiedliche Anforderungen: Für Hochrisikoanwendungen, die entweder die öffentliche Sicherheit oder Bürgerrechte betreffen, gilt eine andere Sicherheitsstufe als für allgemeine KI-Anwendungen, bei denen die Risiken weniger hoch eingestuft werden.Europa: strukturiert und stringentEuropa hat einige der strengsten KI-Vorschriften der Welt mit Schwerpunkt Datenschutz gemäß der DSGVO sowie dem neuen risikoabhängigen KI-Gesetz. Dieser Ansatz beruht vor allem darauf, dass die EU den Schwerpunkt auf Verbraucherrechte legt und dafür sorgt, dass die Sicherheit der Nutzerdaten durch die digitale Technologie gewährleistet wird. Das vorgeschlagene KI-Gesetz der EU, über das noch verhandelt wird und das bis 2025 verabschiedet sein soll, stuft KI-Anwendungen nach den Risikoklassen „inakzeptables Risiko“, „hohes Risiko“, „begrenztes Risiko“ und „niedriges Risiko“ ein. Risikoreiche KI-Tools, wie sie bei biometrischer Identifizierung oder Finanzentscheidungen eingesetzt werden, müssen strenge Standards in Bezug auf Datenverwaltung, Transparenz und menschliche Aufsicht erfüllen.Einige EU-Länder haben zusätzliche Standards zum EU-Rahmen eingeführt, insbesondere für mehr Datenschutz und Kontrolle. Der deutsche DSK-Leitfaden zum Beispiel konzentriert sich auf die Rechenschaftspflicht großer Sprachmodelle (LLM) und fordert mehr Transparenz, menschliche Kontrolle und die Zustimmung zur Datennutzung.Unternehmen, die KI in Europa einsetzen wollen, müssen sowohl die einheitlichen Anforderungen des KI-Gesetzes als auch die mitgliedsspezifischen Vorschriften berücksichtigen, die eine differenzierte und strenge Compliance-Landschaft schaffen.Nordamerika: neue VorschriftenDie Vorschriften für künstliche Intelligenz in Nordamerika sind weit weniger einheitlich als die in Europa. Die USA und Kanada sind noch dabei, ihre jeweiligen KI-Rahmenregelungen auszuarbeiten, wobei der derzeitige Ansatz der USA weniger streng und zugleich innovationsfreundlicher ist, während Kanada eine zentralisierte Steuerung bevorzugt.Die Vereinigten Staaten arbeiten mit einem Hybridmodell aus bundesstaatlichen Richtlinien, wie dem Blueprint for an AI Bill of Rights, sowie einzelstaatlichen Gesetzen, wie dem California Consumer Privacy Act (CCPA) und dem Virginia Consumer Data Protection Act (VCDPA), die dazu dienen, einige der strengeren Datenschutzvorschriften durchzusetzen. Die zweistufige Vorgehensweise ähnelt dem in der EU, wo es sowohl Vorschriften auf EU-Ebene als auch auf Länderebene gibt.Der grundsätzlich liberale Ansatz der USA entspricht dem dortigen Verständnis der freien Marktwirtschaft und räumt Innovation und Wachstum den Vorrang vor strengen Sicherheitsmaßnahmen ein. Doch nicht alle Staaten machen sich einen solch freizügigen Umgang zu eigen. Die Divergenz zwischen strengen einzelstaatlichen Gesetzen und eher lockeren Bundesrichtlinien kann zu einer fragmentierten Regulierungslandschaft führen, die für Unternehmen nur sehr schwer zu durchschauen ist.Asien-Pazifik (APAC): divergierende Strategien mit Fokus auf InnovationDie APAC-Region entwickelt sich schnell zu einem globalen Spitzenreiter in Sachen KI-Innovation, deren wichtigsten Märkte das technologische Wachstum in verschiedenen Sektoren maßgeblich vorantreiben. Die Regierungen in der Region haben darauf mit der Schaffung von Rahmenbedingungen reagiert, die den verantwortungsvollen Einsatz von KI und die Datensouveränität in den Vordergrund stellen. Indiens künftiges Gesetz zum Schutz digitaler personenbezogener Daten (Digital Personal Data Protection Bill, DPDPB), Singapurs Modellrahmen für KI-Governance (Model AI Governance Framework) und Südkoreas Gesetz zur Förderung der KI-Industrie (AI Industry Promotion Act) werfen ein Schlaglicht auf die regulatorische Vielfalt in der Region und unterstreichen gleichzeitig die gemeinsame Forderung nach Transparenz und Datenlokalisierung.Es gibt keinen einheitlichen Ansatz für die Regulierung von KI in der APAC-Region. Länder wie China setzen beispielsweise einige der weltweit strengsten Gesetze zur Datenlokalisierung durch, während Japan „Soft-Law“-Prinzipien eingeführt hat und bald verbindliche Vorschriften erwartet. Diese unterschiedlichen Ansätze spiegeln die spezifische Balance zwischen Innovation und Verantwortung in jedem Land wider.Lateinamerika: neue Normen für den DatenschutzDie lateinamerikanische KI-Regulierungslandschaft befindet sich noch in der Entstehungsphase, wobei ein gemeinsamer Schwerpunkt auf dem Datenschutz liegt. Brasilien, das in der Region führend bei der digitalen Regulierung ist, erließ das Allgemeine Datenschutzgesetz (General Data Protection Law, LGPD) ein, das in seinem datenschutzfreundlichen Ansatz – ähnlich wie das argentinische Datenschutzgesetz– eng an die DSGVO angelehnt ist. Mexiko prüft ebenfalls eine KI-Gesetzgebung und hat bereits unverbindliche Leitlinien herausgegeben, in denen ethische Grundsätze und Menschenrechte betont werden.Während sich die regionale KI-Politik noch in der Entwicklung befindet, tendieren andere lateinamerikanische Länder wie Chile, Kolumbien, Peru und Uruguay zu Rahmenwerken, die Transparenz, die Zustimmung der Nutzer und menschliche Kontrolle in den Vordergrund stellen. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI werden die lateinamerikanischen Länder wahrscheinlich dem Beispiel der EU folgen und risikobasierte Vorschriften einführen, die sich mit Hochrisikoanwendungen, Datenverarbeitungsstandards und Datenschutzrechten befassen.Naher Osten: Zentren für KI-InnovationenDie Länder des Nahen Ostens investieren erheblich in KI, um das Wirtschaftswachstum anzukurbeln, weshalb auch die Politik besonders innovationsfreundlich ist. In vielen Fällen liegt der Schwerpunkt der Politik sowohl auf der Entwicklung technologischer Spitzenleistungen und der freiwilligen Einhaltung durch die Unternehmen als auch auf strengen gesetzlichen Anforderungen. Dies macht die Region zudem besonders komplex für Unternehmen, die sich bemühen, sich den Bedingungen jedes Landes anzupassen.Die VAE wollen sich durch Initiativen wie die UAE National AI Strategy 2031 als weltweit führend im KI-Sektor positionieren. Die Strategie umfasst ethische Leitlinien, legt aber auch Wert auf eine innovationsfreundliche Politik, die Investitionen anzieht. Saudi-Arabien geht einen ähnlichen Weg. Vorschriften wie die Standards für Datenmanagement und den Schutz personenbezogener Daten (Data Management and Personal Data Protection Standards)konzentrieren sich auf Transparenz und Datenlokalisierung, um die Daten der Bürger zu schützen und gleichzeitig die rasche Entwicklung von KI in allen Bereichen zu fördern. Israels KI-Regulierung stützt sich auf flexible, in den Datenschutzgesetzen verankerte Richtlinien, einschließlich des Datenschutzgesetzes (Privacy Protection Law, PPL), das 2024 geändert wurde, um es an die DSGVO der EU anzupassen.Übersichtstabelle mit ZusammenfassungRegionLand/RegionVorschrift/RichtlinieSchwerpunktAuswirkungen auf die WirtschaftEuropaEUKI-Gesetz (geplant)Risikoabhängige KI-Klassifizierung; hohe Standards bei Datenverwaltung, Transparenz und menschlicher AufsichtHöhere Aufwände bei Compliance, mögliche Verzögerungen bei der Einführung von KI aufgrund strikter Auflagen EUDatenschutzgrundverordnung (DSGVO)Datenschutz, Zustimmung zur Datenverarbeitung, Beschränkungen für grenzüberschreitende DatenübertragungenErhöhte Betriebskosten für die Einhaltung der Vorschriften, Herausforderungen für die globale Datenübertragung und -speicherungNordamerikaUSAEntwurf für ein KI-GrundgesetzKI-Sicherheit, Datenschutz, Fairness; unverbindliche staatliche LeitlinienFlexibilität ermöglicht Innovation, aber Gesetze auf Länderebene erhöhen das Risiko der Fragmentierung von Vorschriften USA (Bundesstaaten)California Consumer Privacy Act (CCPA) & Virginia Consumer Data Protection Act (VCDPA)Datenschutz, Verbraucherdatenschutz, strenge Einhaltung der Vorschriften zur DatenverarbeitungErhöhte gesetzliche Anforderungen für Unternehmen, die in strengen Bundesstaaten tätig sind KanadaArtificial Intelligence and Data Act (AIDA) (geplant)Nationale KI-Ethik und Datenschutz; Transparenz, Verantwortlichkeit für die Nutzung personenbezogener DatenErfordert Investitionen in KI-Auditsysteme und Dokumentation KanadaPersonal Information Protection and Electronic Documents Act (PIPEDA)Datentransparenz, Zustimmung der Nutzer, Verantwortlichkeit bei der Verwendung personenbezogener DatenBietet Organisationen die Möglichkeit, durch Transparenz das Vertrauen ihrer Kunden zu gewinnenAPAC (Asien-Pazifik)IndienDigital Personal Data Protection Bill (DPDPB)Datenschutz, Einwilligung der Nutzer, Datensouveränität, LokalisierungBetriebskosten für Systeme zur Datenlokalisierung, limitiert grenzüberschreitenden Datenfluss SingapurModell eines Rahmenwerks für KI-GovernanceVerantwortungsvolle KI-Nutzung, Data Governance, TransparenzUnternehmen, die sich frühzeitig an den Anforderungen orientieren, sichern sich einen Wettbewerbsvorteil SüdkoreaAI Industry Promotion ActUnterstützung der KI-Industrie, Transparenz, DatenlokalisierungFördert KI-Innovationen, bringt aber Lokalisierungskosten für internationale Unternehmen mit sich ChinaGesetze zur DatenlokalisierungStrenge Datenlokalisierung, Hoheit über die DatenverarbeitungDie Datenlokalisierung ist mit Kosten für die Einhaltung der Vorschriften verbunden und kann für ausländische Unternehmen, die in China tätig sind, Hindernisse darstellen JapanGesetz zum Schutz der Privatsphäre (Soft-Law-Grundsätze)Schutz der Privatsphäre, künftige verbindliche Vorschriften erwartetKurzfristige geschäftliche Flexibilität mit dem Potenzial für zukünftige Kosten für Compliance, wenn verbindliche Vorschriften eingeführt werdenLateinamerikaBrasilienAllgemeines Datenschutzgesetz (General Data Protection Law, LGPD)Datenschutz, Einwilligung in die Datenverarbeitung, Transparenz bei der DatennutzungDie Angleichung an die DSGVO kann europäischen Unternehmen den Einstieg erleichtern, birgt aber auch das Potenzial, die Kosten für die Einhaltung der Vorschriften zu erhöhen MexikoEthische Grundsätze der KI (nicht bindend)Ethische Grundsätze, Menschenrechte, Leitlinien für den verantwortungsvollen Umgang mit KIMinimale Compliance-Anforderungen, ein „Soft-Law“-Ansatz ermöglicht Unternehmen Flexibilität ArgentinienGesetz zum Schutz personenbezogener DatenDSGVO-konform; Einwilligung, Datenschutz, Nutzerrechte ChileNational Intelligence PolicyMenschenrechte, Transparenz, Vermeidung von Bias beim Einsatz von KIGeringe Compliance-Kosten, aber Fokus auf ethische KI-Praktiken erforderlich KolumbienNational Policy for Digital TransformationEthische KI-Nutzung, verantwortungsvolle Entwicklung, DatensouveränitätFokus auf ethische Praktiken könnte Wettbewerbsvorteile bei öffentlichen Ausschreibungen schaffen PeruNationale Strategie für KIKI-Infrastruktur, Ausbildung von Fachkräften, ethische DatenpraktikenSchafft Möglichkeiten für Unternehmen, die sich mit KI-Schulungen und -Infrastrukturen befassen, erfordert jedoch ethische Orientierung UruguayAktualisierte KI-Strategie (in Arbeit)Governance in der öffentlichen Verwaltung, KI-InnovationErleichterung des Marktzugangs für innovationsorientierte Unternehmen trotz anspruchsvoller Anpassung an Governance-RahmenbedingungenNaher OstenVAELeitfaden für KI-Ethik und für die Einführung von KIEthische Standards, Datenschutz, verantwortungsvoller Einsatz von KIUnterstützt ethische KI-Entwicklung mit minimaler regulatorischer Belastung VAEDubai International Financial Center (DIFC) DatenschutzbestimmungenDatennutzung in KI-Anwendungen, Datenschutzrechte, DatenlokalisierungKann die Datenübertragung erschweren, positioniert Dubai aber als führendes KI-Land VAEKI-ChartaGovernance, Transparenz und Datenschutz in der KI-PraxisFördert die internationale Zusammenarbeit und betont den verantwortungsvollen Einsatz von KI Saudi-ArabienStandards für Datenmanagement und Schutz personenbezogener DatenTransparenz, Datenlokalisierung, minimale Einschränkungen für KI-InnovationenUnterstützt Innovation, erhöht aber Kosten für lokalisierte Datenverarbeitung Saudi-ArabienEthische Grundsätze der KI und Richtlinien für generative KIEthische Standards, verantwortungsvolle KI-Nutzung, Leitlinien für die IndustrieNiedrige Compliance-Kosten fördern Innovation IsraelPrivacy Protection Law (PPL) und KI-PolitikDatenschutz, DSGVO-konforme Änderungen (KI-Politik), ethische und flexible KI-RegulierungFlexibilität für ethisch handelnde Unternehmen, Angleichung an DSGVO kann europäische Zusammenarbeit erleichternCompliance-Management angesichts sich überschneidender VorschriftenCompliance-Management stellt schon immer eine Herausforderung dar. Angesichts der vielfältigen und oft widersprüchlichen Anforderungen, die weltweit gelten, ist die Einhaltung von Vorschriften heute jedoch schwieriger denn je. International tätige Unternehmen müssen eine Balance zwischen der Einhaltung strenger Vorschriften wie der EU-Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) oder den chinesischen Gesetzen zur Datenlokalisierung und der Einhaltung flexiblerer oder innovationsorientierter Rahmenwerke in Ländern wie Singapur und Saudi-Arabien finden. Unternehmen sind gefordert, ihre Abläufe an die unterschiedlichen Standards für Datenschutz, Transparenz und Governance anzupassen, was zu höheren Kosten und betrieblicher Ineffizienz führen kann. Diese Fragmentierung der Vorschriften zwingt Unternehmen oft zu erheblichen Investitionen in juristische Expertise, in Compliance-Infrastruktur und in maßgeschneiderte operative Strategien, um widersprüchliche Anforderungen zu erfüllen.Vereinfachung globaler KI-Compliance mit GcoreFür international tätige Unternehmen stellt die Einhaltung unterschiedlicher KI-Vorschriften eine große Hürde dar. State-of-the-Art-Technologien wie Sovereign Cloud und Edge Computing eröffnen jedoch neue Möglichkeiten, diese Standards zu erfüllen. Sovereign Clouds ermöglichen die Datenspeicherung und -verarbeitung innerhalb bestimmter Regionen, was es den Unternehmen erleichtert, die Gesetze zur Datenlokalisierung einzuhalten und gleichzeitig von der Skalierbarkeit der Cloud zu profitieren. Anbieter wie Gcore bieten Lösungen mit einem weltweiten Netz von Datenzentren an, die globalen Unternehmen einen nahtlosen Betrieb über Grenzen hinweg ermöglichen.Gcore ist führend im Edge Computing, das als Ergänzung zur Lokalisierung die Datenverarbeitung näher am Entstehungsort der Daten ermöglicht. Dies verringert den Bedarf an grenzüberschreitenden Datenübertragungen und verbessert sowohl Latenzzeit als auch Netzwerkeffizienz. Dies ist besonders vorteilhaft für KI-Anwendungen in Bereichen wie autonomes Fahren und Telemedizin, in denen sowohl Geschwindigkeit als auch Konformität entscheidend sind. Darüber hinaus vereinfacht Gcore die Einhaltung von Vorschriften wie der EU-DSGVO und dem KI-Gesetz, indem es dazu beiträgt, dass sensible Daten sicher und innerhalb der regionalen Grenzen bleiben.Entdecken Sie Gcore Inference at the Edge für die lückenlose Einhaltung von gesetzlichen Vorschriften