Autodesk-KI-Transparenzkarten

Der Name des Autodesk-Produkts und der Name der KI-Funktion werden oben auf der Karte unter der Aufschrift „KI-Transparenzkarte“ angezeigt.

• Name des Autodesk-Produkts (z. B. Autodesk Forma)
• KI-Funktion im Produkt (z. B. Analyse von gebundenem Kohlenstoff)

Die Kartenbeschreibung fasst die Aktionen zusammen, die die KI-Funktion bei Verwendung im Produkt voraussichtlich ausführen wird.

Die Funktionsfähigkeit beschreibt die Funktionen der KI- und/oder ML-Technologie (Machine Learning), die die KI-Funktion verbessern, indem einer der folgenden drei Begriffe verwendet wird:

• Automatisieren: Autodesk AI reduziert sich wiederholende Aufgaben, indem es Schritte automatisiert, die traditionell manuelle Arbeit oder einen erheblichen Mehraufwand erfordern. Dadurch werden Fehler minimiert und mehr Zeit für kreative Arbeit und Innovation geschaffen.
• Analysieren: Autodesk AI liefert Endbenutzern angesichts überwältigender Mengen komplexer Daten umsetzbare Einblicke und hilft ihnen, in Echtzeit zu verstehen, worauf es ankommt, um die intelligentesten Lösungen zu entwickeln.
• Verstärken: Autodesk AI erweitert die kreative Untersuchung und Problemlösung, indem die Geschwindigkeit, Qualität und Breite des Denkens durch kontextbezogenes Verständnis verbessert werden.  

Die Modellquelle beschreibt den Quelltyp, auf dessen Grundlage das Modell für die KI-Funktion entwickelt wurde:

• Proprietär: Das KI/ML-Modell wurde intern von Autodesk entwickelt.
• Open Source: Autodesk verwendet ein KI-/ML-Modell, das von einem Drittanbieter entwickelt und der Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt wurde.
• Lizenziert: Autodesk verfügt über eine Lizenz zur Nutzung des von einem Drittanbieter entwickelten KI-/ML-Modells.
• Kombination: Ein Teil des KI-/ML-Modells wurde intern von Autodesk entwickelt, die anderen Teile wurden von einem Drittanbieter (Open Source und/oder lizenziert) entwickelt.

Die Modelle hinter den einzelnen KI-Funktionen verwenden Methoden, Ansätze und Techniken, um aus Daten zu lernen, Muster zu finden, Aufgaben auszuführen und Ergebnisse zu erzielen. Wir verwenden Techniken, die die Qualität und den Wert unserer Produkte für die Kunden verbessern. Die Techniken werden ständig weiterentwickelt und in einigen Fällen werden mehrere Techniken verwendet, von denen einige hier möglicherweise nicht aufgeführt sind. In diesem Feld wird die primäre Technik beschrieben, die zur Entwicklung der KI-Funktion verwendet wurde:

• Transformer: Eine Technik des maschinellen Lernens, die darauf abzielt, Daten zu verarbeiten und zu verstehen, um sequenzielle Aufgaben, wie z. B. Sprachübersetzungen, effizienter ausführen zu können.
• Codierung: Ein Prozess, bei dem Daten in ein bestimmtes Format konvertiert werden, das von Modellen für maschinelles Lernen effizient verarbeitet werden kann.
• Klassifizierung: Eine überwachte Lerntechnik, die Elemente in vordefinierte Kategorien einordnet und die Kategorie neuer Beobachtungen auf der Grundlage historischer Daten vorhersagt.
• Neuronales Netz (NN): Eine Deep-Learning-Technik, bei der Informationen in eine Richtung fließen, von Input zu Output, ohne Zyklen oder Schleifen.
• Predictor: KI-Technik, die aus Daten lernt, um fundierte Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten und Muster zu treffen, wie z. B. Prognoseergebnisse, Entscheidungsfindung und Erkenntnisgewinn.
• Genetische Algorithmen: Eine Methode zur Lösung von sowohl eingeschränkten als auch uneingeschränkten Optimierungsproblemen, die auf Konzepten der natürlichen Selektion basiert.
  • Abhängige Optimierungsprobleme verwenden logische Grenzwerte oder Bedingungen, die bei der Lösung eines Problems berücksichtigt werden müssen. Sie spiegeln reale Einschränkungen in Bezug auf Dinge wie Produktionskapazität, Bestand, verfügbaren Platz usw. wider.
  • Optimierungsprobleme ohne Abhängigkeiten befassen sich mit Situationen, in denen es keine vordefinierten Grenzwerte oder Bedingungen gibt, die für eine Lösung in Betracht gezogen werden müssen.
• Transformatordiffusion: Eine Transformatortechnik (siehe Transformator oben), bei der Daten durch Umkehren eines Diffusionsprozesses generiert werden, indem allmählich Datenrauschen hinzugefügt wird.

Wird mit „Ja“ oder „Nein“ angegeben und beschreibt, ob die generierte Ausgabe vom Benutzer überprüft und/oder weiter aktualisiert werden kann, bevor eine endgültige Maßnahme ergriffen wird. Dies wird auch als „Human in the Loop“ bezeichnet.

In diesem Abschnitt wird angegeben, ob die für die Entwicklung dieser Funktion verwendeten Trainings-, Test- oder Validierungsdatensätze auch personenbezogene Daten enthalten. 

Die auf der Karte aufgeführte Datenquellenbezeichnung gibt die Typen von Datenquellen an, die für die Entwicklung dieser Funktion verwendet werden. Dazu gehören auch die Daten, die zum Trainieren des Modells verwendet wurden, auf dem die KI-Funktion basiert. Die Arten von Quellen werden wie folgt kategorisiert:

• Open Source: Daten, die zur Nutzung, Änderung und Verteilung unter einer offenen Lizenz frei verfügbar sind.
• Kundeninhalte: Daten, die der Kunde oder seine autorisierten Benutzer an das Produkt übermitteln oder hochladen, wie in den Nutzungsbedingungen von Autodesk als „Ihre Inhalte“ näher definiert.
• Synthetische Daten: Von einem System oder Modell generierte Daten, die die Struktur und die statistischen Eigenschaften realer Daten nachahmen und ihnen ähneln können.
• Kommerziell: Daten, die von Dritten im Rahmen einer beschränkten Lizenz gekauft und/oder erworben werden.
• Mix: Es wurde mehr als eine Datenquellenkategorie verwendet.
• Vom Kunden trainiert: Der Kunde hat das Training durchgeführt und dabei seine eigenen proprietären Daten verwendet.

Die verschiedenen Formate sind angegeben als Opt-in/Opt-out, No oder N/A. Diese Kennzeichnungen geben an, welche Form der Wahl den Kunden und/oder ihren Nutzern zur Verfügung steht, wenn ihre Daten für die Entwicklung/Verbesserung der KI-Funktion verwendet werden.

• Opt-in/Opt-out: Der Kunde kann wählen, ob er seine Daten für die Entwicklung/Verbesserung von Funktionen nutzen möchte oder nicht.
• Nein: Eine Auswahl wird nicht angeboten.
• N/A: Eine Auswahl ist nicht anwendbar, da keine Kundeninhalte für die Entwicklung/Verbesserung von Funktionen verwendet werden.

Wir stellen Informationen über zwei Arten von Verschlüsselung bereit: Verschlüsselung im Ruhezustand und Verschlüsselung während der Übertragung. Beide werden mit Ja oder Nein angegeben.

• Verschlüsselung im Ruhezustand: Gibt an, ob die Daten in den Datenbanken, in denen sie verwaltet werden, verschlüsselt sind. Für die gesamte Verschlüsselung im Ruhezustand wird der Advanced Encryption Standard (AES) mit einer Schlüssellänge von 256 Bit verwendet, der auch als AES-256 bezeichnet wird.
• Verschlüsselung während der Übertragung: Gibt an, ob die Daten bei der Übertragung von einem Punkt zum anderen verschlüsselt werden. Autodesk erzwingt die Verschlüsselung während der Übertragung über die HTTPS-Standardverschlüsselung, RSA mit AES-256 und mindestens TLS1.2.

In diesem Abschnitt der Karte wird ggf. angegeben, welche anderen wichtigen Mechanismen zusätzlich zu unseren standardmäßigen Sicherheitsmechanismen eingesetzt werden, um die Vertraulichkeit und den Schutz der Daten zu wahren. Diese Sicherheitsvorkehrungen gelten sowohl für personenbezogene Daten als auch für Unternehmensdaten.

• Tokenisierung: Informationssequenzen in Daten werden in kleinere Einheiten unterteilt, die als „Token“ bezeichnet werden.
• De-Identifikation: Kennungen werden aus den Daten entfernt und durch Platzhalterwerte ersetzt.
• Anonymisierung: Der Datensatz enthält keine identifizierbaren Informationen und es gibt keine Möglichkeit, die Informationen mit identifizierbaren Informationen zu verknüpfen.