AI Safety definieren
AI Safety konzentriert sich auf das interne Verhalten des Modells. Sie fragt: Wie stellen wir sicher, dass ein superintelligentes Modell sich nicht auf eine Weise verhält, die der Menschheit schadet? Die Safety-Forschung umfasst Themen wie Wertausrichtung, Interpretierbarkeit und die Verhinderung katastrophaler Modellfehler. Sie ist weitgehend ein Anliegen von Modell-Laboren (wie OpenAI oder Anthropic) und akademischen Forschenden.
AI Security definieren
AI Security konzentriert sich auf die Umgebung rund um das Modell. Sie fragt: Wie verhindern wir, dass ein Angreifer das Modell austrickst (Prompt Injection)? Wie hindern wir einen autonomen Agenten daran, unsere Datenbank zu löschen? Wie verhindern wir, dass unsere sensiblen Daten in den Trainingsdatensatz des Modells gelangen?
Security ist die Schicht, die den Enterprise-Einsatz ermöglicht. Sie umfasst:
- Durchsetzung von Richtlinien zur Laufzeit: Blockieren nicht autorisierter Tool-Nutzung.
- Bedrohungserkennung: Identifizieren von Prompt-Injection-Angriffen.
- Daten-Governance: Filtern von PII, bevor sie das Modell erreichen.
Warum die Unterscheidung für Ihr Unternehmen wichtig ist
Wenn Sie ein CISO oder eine Führungskraft im operativen Bereich sind, ist „AI Safety“ ein Thema für den Vorstand, „AI Security“ aber eine Infrastrukturanforderung. Sie können nicht warten, bis die Branche Safety „gelöst“ hat, bevor Sie beginnen, die AI-Tools zu regeln, die Ihre Mitarbeiter bereits nutzen.
Tooling wie Shield Web liefert unmittelbare AI Security, indem es Shadow-AI-Nutzung aufdeckt und Kontrollen auf Prompt-Ebene durchsetzt — unabhängig vom Safety-Profil des zugrunde liegenden Modells.
