Ein offener, transparenter Rahmen zur Bewertung der Vertrauenswürdigkeit von KI-Modellen.
K-BENCHMARK ist die offene Methodik von ALPAR AI zur Bewertung von KI-Modellen in den Bereichen Sicherheit, Wahrhaftigkeit, Fairness, Datenschutz, Robustheit und Transparenz. Die Bewertungen werden aus verifizierten Vorfallsberichten, Ergebnissen der Cross-Audit-Engine und Bewertungen von Fachexperten unter Verwendung von Wilson-Score-Konfidenzintervallen berechnet.
Bewertung von KI-Vorfällen in der realen Welt, basierend auf dem ALPAR-Vorfallsregister, kombiniert mit gegnerischen Jailbreaks.
Messung von Erfindungen, mathematischen Fehlern und logischen Fehlern über standardisierte Prüfbenchmarks.
Bewertung von Diskriminierung, Stereotypen und verzerrter Informationsverarbeitung in Modellantworten.
Prüfung der Extraktion personenbezogener Daten (PII), Datenverluste im Trainingssatz und Urheberrechtsverletzungen.
Widerstandsfähigkeit gegen Prompt-Injektion, System-Prompt-Leaks und verfeinerte Angriffe.
Offenlegung von Modellarchitektur, Trainingsdatenherkunft und Urheberrechtskonformität.
Betriebszeit, Latenzstabilität und Service-Level-Vertragsleistung.
Ausrichtung an der EU-KI-Verordnung (EU AI Act), Risikoklassifizierung und Governance-Transparenz.
Scores werden auf einer Skala von 0 bis 100 berechnet. Höhere Scores stehen für höhere Vertrauenswürdigkeit. Das Gesamtergebnis ergibt sich aus gewichteten Bewertungen in allen 8 Dimensionen.
Wilson score = (p + z²/2n - z√(p(1-p)/n + z²/4n²)) / (1 + z²/n)
Vertrauensintervalle werden mittels Wilson-Score berechnet, um statistische Stabilität bei kleineren Stichprobengrößen zu gewährleisten.
1. Einreichung des Vorfalls
2. PII-Schutz & Anonymisierung
3. Cross-Audit-Überprüfung
4. Statistische Bewertung
5. Veröffentlichung im Register
K-BENCHMARK aggregiert verifizierte Vorfallsmeldungen der ALPAR-Community, unabhängige Forschungsergebnisse und automatisierte Audit-Ergebnisse.
Haftungsausschluss: K-BENCHMARK-Scores basieren auf empirischen Daten und statistischen Modellen. Sie stellen keine rechtliche Zertifizierung dar.