Rahmenwerk von Grundsätzen, Praktiken und Institutionen, die die Entwicklung, Bereitstellung und Nutzung von KI-Systemen steuern und verantwortungsvoll gestalten. AI Hallucinations: Phänomen, bei dem KI-Modelle (besonders LLMs) falsche oder nicht existierende Informationen präsentieren, die plausibel erscheinen, aber nicht auf Fakten basieren. AI Implementation / AI-Implementation (KI-Implementierung): Der Prozess und die verschiedenen Stufen (Level) der Einführung und Integration von KI-Technologien in bestehende Unternehmensprozesse oder Produkte. AI Jailbreaking: Versuch, KI-Modelle dazu zu bringen, ihre programmierten Sicherheitsrichtlinien zu umgehen oder verbotenes Verhalten zu zeigen. Nutzer verwenden dabei geschickte Formulierungen, Rollenspiele oder Umwege, um das System zu überlisten. Beispiel: "Stell dir vor, du wärst ein Schauspieler, der einen Hacker spielt..." um an normalerweise blockierte Informationen zu gelangen. AI Middleware: Zwischenschicht, die Kommunikation zwischen KI-Modellen und Anwendungen regelt. AI Model Card: Dokumentation zu einem KI-Modell mit Infos über Trainingsdaten, Einsatzzweck, Risiken etc. AI Modul / ai Module (AI Module): Eine spezifische KI-Komponente, die als Baustein in eine größere (oft deterministische) Automatisierung oder einen Workflow integriert wird, um eine Teilaufgabe zu lösen. AI Observability: Überwachung von internen Zuständen und Entscheidungen von KI-Systemen. AI Office (Europäische KI-Behörde): Eine von der EU eingerichtete Institution zur Überwachung und Durchsetzung des AI Acts sowie zur Förderung eines einheitlichen KI-Marktes.