Eine AI Bill of Materials (AIBOM) beschreibt die Bestandteile eines KI-Systems in strukturierter Form. Sie ist konzeptionell vergleichbar mit einer Software Bill of Materials (SBOM), erweitert diese jedoch um KI-spezifische Elemente.
Typische Inhalte einer AIBOM sind:
- Modelle (z. B. Modellarchitektur, Version, Trainingsparameter)
- Trainings- und Testdaten (Quelle, Version, Eigenschaften)
- Software-Komponenten (Bibliotheken, Frameworks, Abhängigkeiten)
- Werkzeuge und Infrastruktur (z. B. Trainingsplattformen)
- Konfigurationen und Hyperparameter
- Modellherkunft und Entwicklungsprozess
Die AIBOM unterstützt mehrere Ziele:
- Transparenz über KI-Systeme
- Risikomanagement (z. B. Bias- oder Sicherheitsrisiken)
- Compliance und Auditierbarkeit
- Lieferketten-Sicherheit
Im regulatorischen Kontext gewinnt das Konzept durch Anforderungen an KI-Transparenz und Dokumentation an Bedeutung, etwa im Rahmen des EU AI Act.
Beispiel:
Ein Unternehmen dokumentiert in einer AIBOM, dass ein Bilderkennungsmodell mit einem bestimmten Datensatz, einer bestimmten Version eines Frameworks und definierten Hyperparametern trainiert wurde.
