KI-Protokollierung nach EU AI Act: Was Hochrisiko-KI-Systeme aufzeichnen müssen

KI-Protokollierung nach EU AI Act: Was Hochrisiko-KI-Systeme aufzeichnen müssen

Eine der konkretesten technischen Anforderungen, die der EU AI Act an Hochrisiko-KI-Systeme stellt, ist die automatische Protokollierung: Das System muss in der Lage sein, Aufzeichnungen zu erstellen, die es ermöglichen, sein Verhalten zu rekonstruieren, nachdem es eine Entscheidung getroffen oder unterstützt hat.

Das ist keine abstrakte Anforderung. Der AI Act legt die Art der aufzuzeichnenden Informationen fest, und August 2026 ist der Zeitpunkt, an dem diese Pflichten für die meisten Systeme in Kraft treten. Dieser Leitfaden erklärt, was aufzuzeichnen ist, wie und wie lange.

Was ist ein Audit Trail in KI-Systemen

Ein Audit Trail ist eine chronologische Abfolge von Aufzeichnungen, die Eingaben, Verarbeitung und Ausgaben eines Systems über die Zeit dokumentiert. In konventionellen Systemen existiert er seit Jahrzehnten für Sicherheits- und Compliance-Zwecke. In Hochrisiko-KI-Systemen macht ihn der AI Act verbindlich und legt den Mindestinhalt dieser Aufzeichnungen fest.

Das regulatorische Ziel ist konkret: Wenn ein KI-System eine Entscheidung unterstützt, die eine Person betrifft — z. B. einen Kandidaten bewertet, einen Kredit ablehnt oder eine Diagnose empfiehlt — muss es möglich sein, genau zu rekonstruieren, welche Eingaben das System erhalten und welche Ausgaben es erzeugt hat.

Welche Informationen der AI Act aufzuzeichnen verlangt

  • Den Betriebszeitraum des Systems identifizieren
  • Die verarbeiteten Eingaben für jede Entscheidung oder Assistenz aufzeichnen
  • Die Ausgaben für jede Entscheidung aufzeichnen
  • Die für die Systemüberwachung verantwortlichen Personen identifizieren
  • Risikosituationen oder Betriebsanomalien erkennen und aufzeichnen
FeldBeschreibung
timestampExaktes Datum und Uhrzeit jeder Operation
input_hash oder input_idReferenz zu den Eingabedaten (ohne notwendigerweise Rohdaten zu speichern)
outputDie generierte Entscheidung oder Empfehlung
model_versionVersion des Modells, das die Ausgabe erzeugt hat
confidence_scoreKonfidenzwert oder Wahrscheinlichkeit, falls zutreffend
human_overrideOb ein Mensch eingegriffen hat, um die Ausgabe zu ändern oder abzulehnen
operator_idKennung des menschlichen Betreibers oder Aufsehers
context_flagsAnomalie-Flags oder erkannte Risikosituationen

Wie lange Aufzeichnungen aufbewahrt werden müssen

Der AI Act schreibt vor, dass Aufzeichnungen mindestens sechs Monate aufzubewahren sind, sofern nicht anderweitig durch das EU- oder nationales Recht vorgeschrieben. In der Praxis können für viele Systeme in regulierten Sektoren wie Finanzen oder Gesundheit die Aufbewahrungsfristen deutlich länger sein — 2, 5 oder sogar 10 Jahre — aufgrund der Überschneidung mit anderen Vorschriften.

Datenschutz und Protokolle: der Konflikt mit der DSGVO

Die größte technische Herausforderung des KI-Audit-Trails ist die Überschneidung mit der DSGVO. Eingabedaten können personenbezogene Daten enthalten, und die DSGVO verpflichtet zur Datenminimierung und zur Nichtaufbewahrung über den notwendigen Zeitraum hinaus.

  • Pseudonymisierung: Eingaben werden mit einer Referenz-ID gespeichert, nicht mit Rohdaten
  • Hashing von Eingaben: den Hash der Eingabe speichern, nicht die Eingabe selbst
  • Log-Trennung: AI-Act-Audit-Log und Personendaten-Log sind getrennte Systeme mit differenzierten Zugriffsrechten

Was passiert, wenn der Audit Trail unvollständig oder nicht vorhanden ist

Fehlende adäquate Aufzeichnungen in einem Hochrisiko-System stellen einen Verstoß gegen den AI Act dar, der mit Bußgeldern bis zu 15 Millionen Euro oder 3 % des globalen Jahresumsatzes bestraft wird. Zudem kann die Unmöglichkeit, eine Entscheidung zu prüfen, zu zusätzlicher zivilrechtlicher Haftung führen.

Audit Trail von Anfang an einplanen

Die praktische Schlussfolgerung lautet: Ein Audit Trail ist deutlich günstiger zu implementieren, wenn er von Anfang an geplant wird, als wenn er nachträglich an ein bereits laufendes System angepasst werden muss. Nachträgliches Hinzufügen von Protokollierung zu Legacy-Systemen kann komplex und teuer sein.

Wie Yeeply helfen kann

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