KI-Bedrohungskatalog Schädliche Inhalte Produktion
Kontroverse Themen
Das KI-System äußert sich zu politisch, religiös oder ethisch polarisierenden Themen oder gibt riskante Fachauskünfte, etwa zu Gesundheit, Finanzen oder Wahlverfahren.
Beschreibung
Ob ein solcher Beitrag schadet, hängt stark vom Einsatzkontext ab. Problematisch wird es, wenn das Modell in sensiblen Feldern Position bezieht und damit eine zugesagte Neutralität verletzt, wenn es riskante Spezialberatung in Gesundheits-, Finanz- oder Rechtsfragen erteilt oder wenn es sachlich falsche Informationen über Wahlen und Abstimmungen verbreitet. Auslöser sind entsprechende Nutzerfragen; die Ausgaben erscheinen meist sachlich und überzeugend, auch wenn sie einseitig oder unzutreffend sind.
Mögliche Auswirkung
Für den Betreiber drohen die Verprellung von Nutzergruppen, der Bruch von Neutralitätszusagen und aufsichtsrechtliche Aufmerksamkeit, etwa bei Wahlinhalten oder Gesundheitsaussagen. Fehlerhafte Spezialberatung kann bei den betroffenen Personen zu realem Schaden führen, wenn sie ungeprüft übernommen wird.
Beispiel
Ein Unternehmens-Chatbot beantwortet eine Frage nach einer politischen Wahlempfehlung mit einer einseitigen Stellungnahme, oder ein Gesundheitsassistent gibt eine unbelegte Behandlungsempfehlung ab.
Empfohlene Gegenmaßnahmen (5)
Vergleichen Sie Wirkung und Umsetzungsebene. Die ergänzende Einordnung und Begründung können Sie bei Bedarf aufklappen.
-
Training auf ausgewogene Perspektiven
Technisch- Wirkung
- Präventiv
- Umsetzungsebene
- Daten, Modell & Training
Einordnung und Begründung
Primär technisch: Ein Modell-, Trainings- oder Datenverfahren verändert Systemverhalten oder Robustheit unmittelbar.
-
Themen-Klassifikation und Handhabungs-Richtlinien
Technisch- Wirkung
- Präventiv, Aufdeckend
- Umsetzungsebene
- Anwendung, API & Agenten, Organisation
Einordnung und Begründung
Ergänzende MaßnahmenartGovernance & Compliance
Primär technisch: Systemseitige Prüf-, Transformations- oder Blockierregeln stoppen oder neutralisieren unzulässige Inhalte vor der Weiterverarbeitung; ergänzt durch Regeln und Aufsicht.
-
Automatisches Einfügen von Disclaimern
Technisch- Wirkung
- Präventiv
- Umsetzungsebene
- Anwendung, API & Agenten, Nutzung & Betrieb
Einordnung und Begründung
Ergänzende MaßnahmenartMensch & Kompetenz
Primär technisch: Die Anwendung macht Unsicherheit, Systemgrenzen oder sichere nächste Schritte sichtbar und unterstützt informierte Entscheidungen; ergänzt durch Fachwissen und Urteil.
-
Ablehnung sensibler politischer Anfragen
Technisch- Wirkung
- Präventiv
- Umsetzungsebene
- Anwendung, API & Agenten
Einordnung und Begründung
Primär technisch: Systemseitige Prüf-, Transformations- oder Blockierregeln stoppen oder neutralisieren unzulässige Inhalte vor der Weiterverarbeitung.
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Redaktionelle Aufsicht bei Publikationen
Organisatorisch & prozessual- Wirkung
- Präventiv
- Umsetzungsebene
- Organisation, Nutzung & Betrieb
Einordnung und Begründung
Ergänzende MaßnahmenartMensch & Kompetenz
Primär organisatorisch & prozessual: Ein verbindlicher Arbeitsablauf verlangt vor Nutzung oder Ausführung eine verantwortliche menschliche Entscheidung; ergänzt durch Fachwissen und Urteil.
Standard-Zuordnungen
Verifizierte Fundstellen in OWASP, NIST AI RMF, MITRE ATLAS, EU AI Act und weiteren Rahmenwerken. Die Zuordnungen zeigen fachliche Bezüge. Sie belegen nicht, dass ein System die jeweiligen Anforderungen erfüllt.
Belegte Referenzen (6)
Jede Referenz nennt Rahmenwerk, Fundstelle und die herausgebende Organisation.
- OWASP LLM Top 10 LLM07:2026 MisinformationLLM07:2026 Misinformation, OWASP Top 10 for LLM Applications 2026 v1.0, pp. 43-45 (doi:10.5281/zenodo.22109015); canonical text 2026/final/LLM07_Misinformation.md at commit 7e144e05 OWASP FoundationOriginal
- NIST AI RMF Abschnitt 2.6 Harmful Bias and HomogenizationAbschnitt 2.6, pp. 8–9 National Institute of Standards and Technology (NIST)Original
- NIST AI RMF MEASURE 2.11 MEASURE 2.11MEASURE 2.11, p. 30 National Institute of Standards and Technology (NIST)Original
- MITRE ATLAS AML.T0048.002 Societal HarmATLAS-2026.09.yaml technique object with id AML.T0048.002 (content release 2026.09, format-version 6.0.0) MITREOriginal
- EU AI Act Article 55(1)(b) Obligations of providers of general-purpose AI models with systemic riskArticle 55(1)(b) European Union (EUR-Lex)Original
- EU AI Act Article 9(1), 9(2)(a), 9(2)(d) Risk management systemArticle 9(1), 9(2)(a), 9(2)(d), read with Article 9(3) European Union (EUR-Lex)Original
Pflichten der KI-Verordnung zu dieser Bedrohung
Die Pflichten aus dem Pflichtenkompass, deren Artikel der Katalog dieser Bedrohung zuordnet. Jede führt auf ihren Eintrag mit Kern, Handlungsschritt und Nachweis; ob sie Sie trifft, hängt von Rolle und Risikoklasse ab.
-
Risikomanagementsystem einrichten und betreiben
Art. 9 · gilt ab Anhang III: 2. Dezember 2027 · Anhang I: 2. August 2028
Gesetzliche Rollen: Anbieter, Produkthersteller. Klassen: Hochrisiko nach Anhang III, Hochrisiko als Produkt oder Sicherheitsbauteil.
Der Verweis ist ein Prüfanlass. Ein Bedrohungstreffer allein begründet keine Anwendbarkeit.
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Systemische Risiken bewerten und mindern
Art. 55 · gilt ab 2. August 2025
Gesetzliche Rollen: Anbieter eines KI-Modells mit allgemeinem Verwendungszweck. Klassen: Modell mit systemischem Risiko.
Der Verweis ist ein Prüfanlass. Ein Bedrohungstreffer allein begründet keine Anwendbarkeit.
Alle 62 Pflichten nach Rolle, Risikoklasse und Frist im Pflichtenkompass
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Passende Anwendungsfälle
Die Liste zeigt, wo Sie diese Bedrohung prüfen, nicht wie hoch das Risiko ist.
Üblich bei:
Bei 7 weiteren Anwendungsfällen hängt es vom Aufbau des Systems ab, etwa davon, ob es auf freie Anfrage neue Inhalte erzeugt oder eigene Texte schreibt. Diese Anwendungsfälle zeigen
Häufige Fragen
- Worum geht es bei dieser Bedrohung?
- Das KI-System äußert sich zu politisch, religiös oder ethisch polarisierenden Themen oder gibt riskante Fachauskünfte, etwa zu Gesundheit, Finanzen oder Wahlverfahren.
- Welche Gegenmaßnahmen nennt der Katalog?
- Der Katalog nennt 5 Gegenmaßnahmen, jede mit Maßnahmenart, Wirkung und Umsetzungsebene. Beispiele sind: Training auf ausgewogene Perspektiven, Themen-Klassifikation und Handhabungs-Richtlinien und Automatisches Einfügen von Disclaimern. Die Reihenfolge ist keine Priorisierung.
- Welche Pflichten der KI-Verordnung können relevant sein?
- Der Katalog ordnet diese Bedrohung Art. 9 und Art. 55 der EU-KI-Verordnung zu. Daraus folgen im Pflichtenkompass: Risikomanagementsystem einrichten und betreiben und Systemische Risiken bewerten und mindern. Ob eine Pflicht gilt, entscheiden Rolle, Risikoklasse und Frist.
Diese Bedrohung im eigenen System bewerten
Die Live-Demo enthält alle 52 Bedrohungen dieses Katalogs sowie die Einordnung nach der EU-KI-Verordnung und die Datenschutzprüfung. Die kostenlosen Einzelmodule decken KI-Risiko, EU-KI-VO und DSGVO ab. Ohne Registrierung; die Bewertung läuft lokal in Ihrem Browser.
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Für Berichte, Richtlinien oder interne Unterlagen; der Link führt direkt auf diesen Eintrag.
„Kontroverse Themen“. Versatile AI Risk Assessment, KI-Bedrohungskatalog, Stand Oktober 2026. https://www.versatile-ai-risk-assessment.com/wissensbasis/bedrohungen/kontroverse-themen/