Sicherheitskritische Angelegenheiten, Ethik, Datenschutz und Rechenschaftspflicht

Gewinne:

• Fähigkeit, die Grenzen und Verifizierungsanforderungen von KI bei sicherheitskritischen Ingenieurarbeiten zu bewerten
• Fähigkeit, Datenschutz-, Datenrichtlinien- und geistige Eigentumsrisiken bei vertraulichem Design/Datenaustausch zu verwalten
• Fähigkeit, praktisch zu argumentieren, dass die KI-Ausgabe die Genehmigung des Ingenieurs und die Verantwortung für die Unterschrift nicht ersetzen kann

Im Maschinenbau sind einige der Ergebnisse keine ästhetische Entscheidung, sondern eine Frage des menschlichen Lebens und der Sicherheit von Eigentum: eine Aufzugsbremse, ein Druckbehälter, ein Hebezeug, ein Teil einer Automobilaufhängung. Bei diesen sicherheitskritischen Arbeiten können Fehler zu Verletzungen oder zum Tod führen. Künstliche Intelligenz (KI) ist auch in diesen Bereichen ein Beschleuniger; aber seine Grenzen treten hier am deutlichsten hervor. Diese Einheit ist das ethische und verantwortungsvolle Rückgrat des Moduls und basiert auf einem einzigen Prinzip: Die KI-Ausgabe ist kein Ersatz für die Überprüfung, Genehmigung und Unterschrift eines kompetenten Ingenieurs bei sicherheitskritischen Arbeiten. KI kann eine Blaupause, ein Input, ein zweites Auge sein; Er kann jedoch keine Verantwortung übernehmen, da die rechtliche und ethische Verantwortung beim Ingenieur liegt, der unterzeichnet hat. Darüber hinaus müssen zwei weitere große Risiken gemanagt werden: Vertraulichkeit (Firmendesigns, Kundendaten, nicht patentierte Ideen) und Genauigkeit (Halluzination). In dieser Einheit lernen Sie die Grenzen der KI bei sicherheitskritischen Arbeiten, Datenschutz- und geistigen Eigentumsrisiken kennen und erfahren, warum Haftung nicht übertragbar ist.

Sicherheitskritisch Hier sind Ort und Grenze der KI

Ob ein Auftrag „sicherheitskritisch“ ist oder nicht, hängt von der Schwere des Ergebnisses im Fehlerfall ab. Auf dieser Ebene wird die Rolle der KI enger: Ideen generieren, Entwürfe entwerfen, Checklisten erstellen, ja; Aber die endgültige Rechnung zu genehmigen, als „sicher“ zu entscheiden oder die Produktion zu genehmigen, ist ein Tabu. Folgende Unterscheidung macht dies konkret:

Geschäftstyp

Angemessene Rolle der KI

Die unveräußerliche Rolle des Ingenieurs

Routine, geringes Risiko

Entwurf, Automatisierung, erstes Konto

Rezension

mittleres Risiko

Alternative, Checkliste, Voranalyse

Überprüfung und Entscheidung

Sicherheitskritisch

Nur Entwurf/zweites Auge

Analyse, Prüfung, Genehmigung, Unterschrift, Verantwortung

Entscheidender Grundsatz: Egal wie überzeugend die Ergebnisse der KI sind, sie sind eine Hypothese und eine Blaupause. Eine sicherheitsrelevante Berechnung wird eigenständig nachvollzogen, normgerecht geprüft, bei Bedarf geprüft und vom zuständigen Ingenieur abgenommen. Unterschrift bedeutet „Ich habe dies bestätigt und übernehme die Verantwortung dafür“; Ein Sprachmodell kann diese Aussage nicht treffen.

Tipp: Stellen Sie sich bei jeder KI-Ausgabe die Frage: „Wenn das falsch ist, wer wird dann verletzt und wer ist dafür verantwortlich?“ Wenn die Antwort lautet: „Menschen werden verletzt, ich trage die Verantwortung“, führt diese Ausgabe zu nichts, ohne den höchsten Verifizierungsstandard zu bestehen.

Halluzination und die Selbstüberschätzungsfalle

Das gefährlichste Merkmal der KI besteht darin, dass sie falsche Informationen mit der gleichen Sicherheit darstellt wie korrekte Informationen. Er kann einen Standardartikel erfinden, einen falschen Materialwert angeben, eine Formel falsch anwenden und alles in einer fließenden, professionellen Sprache verfassen. Wenn dazu noch der Overconfidence Bias (Automatisierungsbias; die menschliche Tendenz, der Ausgabe eines automatischen Systems zu sehr zu vertrauen) hinzukommt, wächst die Gefahr: Der Ingenieur akzeptiert möglicherweise die Ausgabe, die auf dem Bildschirm gut aussieht, ohne sie zu überprüfen. Defensivität ist eine kulturelle Gewohnheit: Die KI-Ergebnisse werden als „zweifelhaft, bis das Gegenteil bewiesen ist“ und nicht als „wahrscheinlich wahr“ betrachtet.

Achtung: „KI schien zuversichtlich“ ist keine Verteidigung. „Das hat die KI gesagt“ ist keine Entschuldigung bei einer Unfalluntersuchung, Prüfung oder Klage; Die Verantwortung verbleibt beim genehmigenden Ingenieur. Stellen Sie sich KI wie einen Praktikanten vor, der niemals die Verantwortung teilt, aber manchmal sehr falsch liegt: Sie vertreten seine Meinung, Sie unterschreiben seine Arbeit nie, ohne sie zu überprüfen.

Datenschutz, geistiges Eigentum und Datenrichtlinie

Das zweitgrößte Risiko ist die Privatsphäre. Hochladen des nicht patentierten Designs eines Unternehmens, der Daten eines Kunden oder einer wettbewerbsrelevanten Lösung in ein öffentliches KI-Tool, dessen Datenrichtlinie unbekannt ist; kann zum Verlust geistigen Eigentums, zur Verletzung der Vertraulichkeit und zum Vertragsbruch führen. Einige Tools können die Eingaben zum Trainieren des Modells verwenden. Die von Ihnen hochgeladene geheime Geometrie kann einer anderen Person zugänglich gemacht werden. Der richtige Ansatz: Einhaltung der Datenrichtlinien des Unternehmens, Anonymisierung sensibler Daten (Entfernung identifizierender Informationen und Überführung in ein öffentliches Format) oder Verwendung eines Unternehmens-/isolierten Tools, wo die Daten nicht verbleiben.

Schritt für Schritt: Verwendung sicherer und ethischer KI

1. Klassifizieren Sie das Risiko. Ist dieser Arbeitsplatz sicherheitskritisch, welche Folgen hat ein Fehler?
2. Berücksichtigen Sie die Privatsphäre. Können diese Daten herauskommen? Was sagt die Politik?
3. Anonymisieren oder isolierte Tools verwenden. Entfernen Sie vertrauliche Informationen.
4. Verwenden Sie KI als Entwurf/zweites Auge. Es ist keine Zustimmung, es ist Input.
5. Unabhängig überprüfen. Reproduktion, Standard, Prüfung.
6. Kompetenter Ingenieur genehmigt und unterzeichnet. Verantwortung kann nicht delegiert werden; Es wird ein Rückverfolgbarkeitsprotokoll geführt.

Aufforderung zur Risiko- und Datenschutzbewertung

Rolle: Berater für technische Ethik und Risikomanagement. Aufgabe: Bewerten Sie die folgende Stelle im Hinblick auf Sicherheitskritikalität und Vertraulichkeit. Stelle: [Stellenbeschreibung; mögliches Ergebnis im Fehlerfall; Art der Daten, die geteilt werden sollen.Ausgabe: - Risikoklasse (routinemäßig / mittel / sicherheitskritisch) und Begründung - WAS kann ich KI in diesem Job machen lassen, WAS kann ich nicht? - Gibt es ein Datenschutzrisiko? sollen die Daten anonymisiert werden; Ist ein isoliertes Fahrzeug erforderlich? Regel: Betonen Sie, dass die endgültige Genehmigung und Verantwortung beim zuständigen Ingenieur liegt.

Aufforderung zur Anonymisierung

Ich werde AI ein Designproblem stellen, möchte aber keine Unternehmensinformationen weitergeben. Anonymisieren Sie den folgenden Kontext: Firmennamen, Produktnamen, Kundennamen und beschreibende Kennzahlen weglassen; Formulieren Sie das Problem in allgemeinen technischen Begriffen um, sodass keine vertraulichen Informationen verloren gehen, der technische Kern jedoch erhalten bleibt.Kontext: [Text]

Aufforderung zur Überprüfung der Disziplin

Überprüfen Sie dieses sicherheitskritische Konto als unabhängiger Prüfer, schließen Sie sich mir NIEMALS an. Frageformel, Einheit, Annahme und Standardkonformität. Reproduzieren Sie das Ergebnis mit einer unabhängigen Methode und zeigen Sie den Unterschied. Schreiben Sie für jeden Befund: „Wie kann ich das beweisen/testen?“ Regel: Sie KÖNNEN NICHT bestätigen; Entfernen Sie nur die zu prüfenden Punkte.[Konto]

Eingabeaufforderung zur Verantwortungsregistrierung

Schreiben Sie einen Entwurf eines Rückverfolgbarkeits-/Entscheidungsprotokolls für diese Entwurfsentscheidung.Felder: Entscheidung, Grundlage (Berechnung/Standard/Test), KI-Beitrag (Entwurf?), unabhängige Verifizierungsmethode, genehmigender Ingenieur, Datum, Unterschriftenfeld.Regel: KI-Beitrag eindeutig als „Entwurf/Unterstützung“ kennzeichnen; Lassen Sie das Bestätigungsfeld leer.

Schwache Eingabeaufforderung / Starke Eingabeaufforderung

Schwache Eingabeaufforderung:

Ist die Konstruktion dieser Aufzugsbremse sicher? Bestätigen Sie dies.

KI kann und sollte keine Sicherheitsfreigabe erteilen; Wenn er „sicher“ sagt, ist das irreführend und gefährlich, weil er keine Verantwortung tragen kann.

Kraftvolle Aufforderung:

Überprüfen Sie diese Bremsberechnung als unabhängiger Gutachter; Beteiligung, Schwächen und Annahmen, die überprüft werden müssen. Reproduzieren Sie das Ergebnis unabhängig und zeigen Sie den Unterschied. Wisse, dass ich Zustimmung und Verantwortung habe; Sie listen einfach die Kontrollpunkte auf.

Die zweite Aufforderung positioniert KI als Werkzeug der kritischen Kontrolle und nicht als Genehmigungsinstanz; Die Verantwortung liegt beim Ingenieur.

Drei Mini-Hüllen (nach Zahlen)

Fall 1 – Haftung des Unterzeichners. Ein Ingenieur wird eine Hubhakenberechnung verwenden, die die KI in 2 Stunden erstellt hat. Der Haken hebt 2 Tonnen; Ein Bruch wäre tödlich. Der Ingenieur führt die Berechnung eigenständig erneut durch, korrigiert den von der Norm geforderten Sicherheitsfaktor auf ≥ 4 anstelle des von der KI vorgegebenen 1,8 und vergrößert die Geometrie. Die Zahl der KI „schien angemessen“, erfüllte jedoch nicht den sicherheitskritischen Schwellenwert. Er unterschreibt erst nach Überprüfung. Lektion: Zulassung und Sicherheitsfaktorentscheidung sind nicht übertragbar.

Fall 2 – Durchgesickertes Design. Ein Praktikant lädt einen neuen, nicht patentierten Mechanismus des Unternehmens in ein öffentlich verfügbares KI-Tool und sagt „optimieren“. Die Datenrichtlinie des Tools speichert die Eingaben und kann im Training verwendet werden. Wenn das Unternehmen dies erkennt, greift das Rechtsteam ein; Die Patentstrategie leidet unter dem Risiko des geistigen Eigentums. Der richtige Weg bestand darin, den Mechanismus zu anonymisieren oder Unternehmensisolation zu nutzen. Lektion: Geheime Designrichtlinie: Betreten Sie kein unbekanntes Fahrzeug.

Fall 3 – Anonymisierung speichert. Ein Ingenieur möchte mit der KI ein spezifisches Getriebeproblem für einen Kunden besprechen, aber der Kunde und das Produkt sind vertraulich. Der Kontext wird anonymisiert: Der Firmen-/Produktname und die beschreibenden Abmessungen werden entfernt und das Problem wird in „ein allgemeines Untersetzungsgetriebe für ein bestimmtes Übersetzungsverhältnis und ein bestimmtes Drehmoment“ umgeschrieben. Es nutzt KI, ohne sensible Informationen preiszugeben, und bewahrt so das technische Wesen. Lektion: Anonymisierung ist der sichere Weg zwischen Privatsphäre und Effizienz.

Häufige Fehler

• Der KI Genehmigungsbefugnisse erteilen: Sagen Sie „Ist es sicher, genehmigen Sie“ und versuchen Sie, die Verantwortung zu delegieren.
• Selbstüberschätzung (Automatisierungsbias): Überzeugende Ergebnisse akzeptieren, ohne sie zu überprüfen.
• Hochladen vertraulicher Daten in ein öffentliches Tool: Weitergabe von Design-/Kundendaten, ohne die Richtlinien zu kennen.
• Anonymisierung umgehen: Das sensible Problem stellen, ohne identifizierende Informationen zu entfernen.
• Keine Aufzeichnungen zur Rückverfolgbarkeit führen: KI-Beitrag und -Validierung werden nicht dokumentiert.
• Unterschätzung des Faktors Sicherheit: Überschreiten der sicherheitskritischen Schwelle mit einem von der KI vorgegebenen niedrigen Wert.

Zusammenfassend

• Bei sicherheitskritischen Arbeiten kann KI als Blaupause und zweites Auge dienen; Genehmigung, Unterschrift und Verantwortung liegen beim zuständigen Ingenieur.
• KI präsentiert Unrecht ebenso überzeugend wie richtig; Eine „Verdächtige bis zum Beweis des Gegenteils“-Haltung ist gegen Selbstüberschätzung unerlässlich.
• „KI schien zuversichtlich“ ist keine rechtliche oder ethische Verteidigung; Die Verantwortung verbleibt beim Genehmiger.
• Vertrauliches Design, Kundendaten und nicht patentierte Ideen werden nicht in unbekannte Fahrzeuge hochgeladen; anonymisieren oder isolierte Tools verwenden.
• Der sicherheitskritische Account wird eigenständig vervielfältigt, normgerecht geprüft und die Verantwortung durch Unterschrift übernommen.

Anwendungsaufgabe

Wählen Sie eine Stelle, die sicherheitskritisch sein könnte (Aufzugselement, Druckkomponente, Bremse oder Tragkonstruktion). Klassifizieren Sie die Arbeit zunächst im Hinblick auf Risiko und Privatsphäre: Welche Folgen hat es im Fehlerfall, welche Daten sind sensibel? Lassen Sie die KI diesen Job bewerten und eine Liste erstellen: „Was kann ich tun und was nicht?“ Anonymisieren Sie einen Kontext, den Sie teilen (entfernen Sie Unternehmens-/Produkt-/Kundeninformationen). Lassen Sie dann ein Konto prüfen, nutzen Sie dabei KI nur als kritisches Prüfinstrument, reproduzieren Sie das Ergebnis jedoch selbst mit einer unabhängigen Methode und vergleichen Sie den Sicherheitsfaktor mit der relevanten Norm. Erstellen Sie abschließend ein Rückverfolgbarkeits-/Entscheidungsprotokoll. Kennzeichnen Sie den KI-Beitrag als „Entwurf/Helfer“ und überlassen Sie die Genehmigung dem qualifizierten Ingenieur.

Checkliste

• [ ] Die Tätigkeit wurde nach Risikoklasse (routinemäßig/mittel/sicherheitskritisch) bewertet.
• [ ] Vertraulichkeit bewertet; Sensible Daten werden anonymisiert oder es kommt ein isoliertes Tool zum Einsatz.
• [ ] KI wurde als Entwurf/zweites Auge eingesetzt, nicht als Genehmigungsbehörde.
• [ ] Sicherheitskritische Berechnung unabhängig reproduziert und anhand des Standards geprüft.
• [ ] Der Sicherheitskoeffizient wurde mit dem Schwellenwert der relevanten Norm verglichen.
• [ ] Rückverfolgbarkeit/Entscheidungsprotokoll wird geführt; Genehmigung, Unterschrift und Verantwortung blieben dem zuständigen Ingenieur überlassen.

Modulprüfung

1. Welche der folgenden ist die realistischste und sicherste Rolle für KI im CAD- und Design-Workflow?

• A) Unterstützende Rollen wie das Vorschlagen von Designalternativen und das Erstellen parametrischer Skripte/Makros ✔
• B) Automatische Statik- und Festigkeitsfreigabe
• C) Senden des Entwurfs direkt an die Produktion ohne Zustimmung des Ingenieurs
• D) Übernahme der Unterschrifts- und Genehmigungsberechtigung vom Ingenieur

Beschreibung: KI eignet sich hervorragend für Nebenaufgaben wie das Vorschlagen von Designalternativen, das Generieren parametrischer Skripte/Makros, das Entwerfen von Materialien und Metadaten (divergentes Denken). Die endgültige Geometrie, Toleranz, Festigkeitsgenehmigung und die Entscheidung zur Produktion (konvergente Entscheidung) verbleiben beim Ingenieur.

2. AI gab für ein Material den Wert „Streckgrenze 250 MPa“ an. Was sollten Sie tun, bevor Sie diesen Wert als Grundlage für das Design verwenden?

• A) Den Wert direkt auf das Konto einzahlen, da die KI auf dem neuesten Stand ist
• B) Überprüfen Sie den Wert anhand des Datenblatts oder der Materialnorm des Herstellers ✔
• C) Den Wert aufrunden und davon ausgehen, dass er auf der sicheren Seite liegt
• D) Fügen Sie einen zufälligen Sicherheitsfaktor hinzu und bestehen Sie

Beschreibung: KI kann Materialeigenschaften annähern, annähern oder vollständig vortäuschen (halluzinieren); Sein Wert variiert je nach Härte-/Wärmebehandlungszustand des gleichen Materials. Der Wert sollte nicht ohne Überprüfung anhand des Datenblatts des Herstellers oder der entsprechenden Materialnorm in die Konstruktion einbezogen werden.

3. Wofür werden Ashby-Diagramme (Materialauswahl) hauptsächlich verwendet?

• A) Um die genauen Produktionskosten des Teils zu berechnen
• B) So erstellen Sie eine Lieferantenpreisliste
• C) Um Materialeigenschaften (z. B. Festigkeit-Dichte) zu vergleichen und Kandidaten auszuwählen ✔
• D) Zur Bestimmung von Teiletoleranzen

Beschreibung: Ashby-Diagramme vergleichen Materialien, indem sie zwei Materialeigenschaften (z. B. Festigkeit-Dichte, Elastizitätsmodul) auf den Achsen platzieren und den am besten geeigneten Kandidatensatz basierend auf einem Leistungsindex visualisieren. Es ist nicht dazu gedacht, genaue Kosten, Toleranzen oder Lieferpreise zu bestimmen.

4. Die KI hat eine Belastungsberechnung durchgeführt, Sie sind sich jedoch nicht sicher, ob die Einheit konsistent ist. Was erfasst die Dimensionsanalyse (Einheitsanalyse) hauptsächlich?

• A) Rechtschreibfehler im Text
• B) Farbfehler in Grafiken
• C) Größe der Ausgabedatei
• D) Einheiteninkonsistenz und Umrechnungsfehler der beiden Seiten der Gleichung ✔

Beschreibung: Die Dimensionsanalyse (Einheitenanalyse) überprüft, ob die Einheiten auf beiden Seiten der Gleichung konsistent sind. Bei Spannung sollte das Ergebnis beispielsweise N/m² = Pa lauten. Wenn die Einheiten nicht übereinstimmen, liegt ein Fehler in der Formel oder Umrechnung vor. Es geht nicht um Typ, Farbe oder Dateigröße.

5. In einer thermischen Berechnung sagte AI, dass ein 5-kW-Heizgerät 1 Liter Wasser in 2 Sekunden um 20°C erhitzt. Was ist die beste erste Antwort?

• A) Überprüfen und Verwerfen des Ergebnisses mit Energieeinsparung und Größenordnung ✔
• B) Das Ergebnis mit mehr Dezimalstellen schreiben und akzeptieren
• C) Fragen Sie die KI: „Sind Sie sicher?“ und mit der Antwort „Ja“ zufrieden sein
• D) Löschen Sie die Frage, stellen Sie sie von Anfang an und erhalten Sie die erste Antwort

Beschreibung: Eine schnelle Überprüfung erfolgt mit Gesundheitsprüfung und Energieeinsparung: Es werden etwa 84 kJ benötigt, um 1 kg Wasser auf 20 °C zu erhitzen; Bei 5 kW dauert dies ~17 Sekunden, nicht 2 Sekunden. Das Ergebnis ist unphysikalisch und kann nicht ohne Überprüfung akzeptiert werden.

6. Was ist die wichtigste Prüfung, die durchgeführt werden muss, bevor man dem von der KI interpretierten Spannungsergebnis in einer FEA-Analyse vertraut?

• A) Die farbige Stresskarte sieht optisch „schön“ aus
• B) Überprüfung durch Netzunabhängigkeit, Randbedingung und analytischer Vergleich ✔
• C) Fertigstellung der Lösung in kurzer Zeit
• D) KI sagt: „Das Ergebnis ist sicher“

Beschreibung: Das FEA-Ergebnis hängt von der Netzdichte, den Randbedingungen und der Materialdefinition ab. Abschluss; Die Netzunabhängigkeit (das Ergebnis ändert sich nicht, wenn das Netz enger wird) sollte durch Vergleich mit der Genauigkeit der Randbedingung und, wenn möglich, mit einem analytischen Ansatz überprüft werden.

7. Bei der FEA steigt der Spannungswert ständig an, wenn das Netz in einer scharfen Innenecke dichter wird. Worauf deutet diese Situation hauptsächlich hin?

• A) Das Material ist definitiv fehlerhaft
• B) Es liegt ein Sensormessfehler vor
• C) Künstliche (singuläre) Spannungskonzentration an der scharfen Ecke; Eckenradius muss modelliert werden ✔
• D) Die Lösung liegt immer auf der sicheren Seite

Erläuterung: Die ideale scharfe Innenecke (Radius Null) ist ein singulärer Punkt in der elastischen Theorie; Je dichter das Netz wird, desto mehr tendiert die Spannung ins Unendliche. Das ist ein künstliches Ergebnis. Im tatsächlichen Teil muss der Eckenradius durch Kerbfaktor/lokale Bewertung modelliert oder interpretiert werden.

8. AI hat in den Vibrationsdaten eines Lagers einen „möglichen Innenringfehler“ erkannt. Welcher Ansatz ist der richtige?

• A) Die Maschine ungefragt komplett verschrotten
• B) Ignorieren Sie den Kommentar und arbeiten Sie weiter
• C) Den Sensor vollständig deaktivieren
• D) Überprüfen Sie die Interpretation durch charakteristische Fehlerhäufigkeit, Kalibrierung und Feldinspektion ✔

Erläuterung: Die Interpretation von Anomalie/Fehler durch KI ist eine Hypothese. Charakteristische Fehlerfrequenzen im Schwingungsspektrum (z. B. Innenringübergangsfrequenz BPFI), Sensorkalibrierung und mögliche Datenfehler sollten überprüft werden; Der Kommentar sollte nicht ohne Überprüfung durch Feldinspektion und physische Fehlermechanismen in eine Wartungsentscheidung umgewandelt werden.

9. Welcher Aspekt der Ausgabe erfordert die größte Aufmerksamkeit bei der Bewertung der Herstellbarkeit (DFM) eines Teils mit KI?

• A) Übereinstimmung der Empfehlungen mit den tatsächlichen Maschinen-, Werkzeug- und Prozessgrenzen ✔
• B) Nur das ästhetische Erscheinungsbild des Stücks
• C) Dateigröße des CAD-Modells
• D) Farb- und Beschichtungsoptionen

Beschreibung: KI; Es kann Maschinen-, Werkzeug-, Formen- und Prozessgrenzen ohne echte Werkstattbeschränkungen annehmen. Dies kann beispielsweise auf einen unerreichbaren Inneneckenradius oder eine unmögliche Toleranz hinweisen. DFM-Empfehlungen sollten anhand vorhandener Geräte und tatsächlicher Prozessgrenzen validiert werden.

10. Was ist zu tun, bevor eine KI-generierte Zeichnungstoleranz/GD&T-Notiz an die Produktion gesendet wird?

• A) Notizen direkt in Zeichnungen verarbeiten, während die KI sie generiert
• B) Überprüfen und genehmigen Sie die Noten gemäß den Standard- und Funktionsanforderungen ✔
• C) Die Toleranzen nach dem Zufallsprinzip verengen und davon ausgehen, dass dies sicher ist
• D) Symbole ändern, um sie einprägsam zu machen

Beschreibung: KI; kann zu falschen oder nicht standardmäßigen Toleranzwerten, GD&T-Symbolen (geometrische Bemaßung und Toleranz) oder Oberflächenbeschaffenheitsbezeichnungen führen. Notizen sollten anhand der relevanten Norm (z. B. ISO/ASME GD&T) und funktionalen Anforderungen geprüft werden; Die Übereinstimmung der Toleranzen hinsichtlich Montage und Funktion muss vom Ingenieur bestätigt werden.

11. AI gab an, dass ein Entwurf „EN 13445 Abschnitt 7.4.2 entspricht“. Welches ist das korrekteste Verhalten?

• A) Schreiben Sie direkt auf den Bericht, da die KI eine Namensnennung vornimmt
• B) Sich auf einen Kommentar in einem Internetforum verlassen
• C) Überprüfung der Stoffnummer und des Gehalts anhand des offiziellen/aktuellen Normtextes ✔
• D) Ändern der Artikelnummer, damit sie gespeichert wird

Beschreibung: KI kann falsche oder halluzinierte Standardartikelnummern und Haltepunkte erzeugen. Der referenzierte Stoff und Wert sollte nicht ohne Überprüfung anhand des offiziellen und aktuellen Normtextes als Grundlage für den Entwurf oder Bericht herangezogen werden.

12. Was ist zwingend erforderlich, bevor ein KI-generiertes Python-Konstruktionsberechnungsskript verwendet werden kann?

• A) Dem Code direkt vertrauen, weil er fehlerfrei funktioniert
• B) Variablennamen kürzen und Kommentarzeilen löschen
• C) Schreiben Sie das Skript länger und gehen Sie davon aus, dass es sicher ist
• D) Validierung mit Tests mit bekannten Ergebnissen, Unit-Checking und Randfällen ✔

Kommentar: AI-Code kann eine falsche Einheitenumrechnung, eine falsche Formel oder in Randfällen ein falsches Ergebnis enthalten und möglicherweise falsche Berechnungen durchführen, selbst wenn er fehlerfrei funktioniert. Code; Testeingaben mit bekannten Ergebnissen sollten mit Einheitenprüfung (Größenprüfung) und Randfällen validiert werden.

13. Was ist haftungsrechtlich richtig bei der Durchführung einer sicherheitskritischen Berechnung mit KI im Maschinenbau?

• A) Die Verantwortung liegt beim zuständigen Ingenieur, der die Genehmigung erteilt; KI ist kein Ersatz für Genehmigung ✔
• B) Der Ingenieur ist von der Haftung befreit, wenn die AI genehmigt wurde
• C) KI-Ausgabe ersetzt Ingenieursignatur
• D) Eine menschliche Überprüfung ist bei einem sicherheitskritischen Konto nicht erforderlich

Beschreibung: Der zuständige Ingenieur ist für die Genauigkeit und Genehmigung/Unterzeichnung der technischen Ergebnisse verantwortlich. KI kann diese Verantwortung nicht übernehmen. Bei sicherheitskritischen Berechnungen und Konstruktionen ist KI ein Entwurf/Eingabe und kein Ersatz für die Genehmigung und Verifizierung durch den Ingenieur.

14. Was ist die beste Vorgehensweise, wenn man versucht, das vertrauliche Produktdesign eines Unternehmens mit einem öffentlichen KI-Tool zu analysieren?

• A) Installation eines Stealth-Designs in öffentlichen Fahrzeugen hinsichtlich der Geschwindigkeit
• B) Einhaltung der Datenrichtlinien, Anonymisierung sensibler Daten oder Verwendung unternehmenseigener/isolierter Tools ✔
• C) Die Weitergabe von Kundendaten ist aus Geschwindigkeitsgründen immer notwendig
• D) Datenschutzfragen sind für den Einsatz von KI irrelevant

Offenlegung: Vertrauliches Design, Kundendaten oder nicht patentierte Ideen sollten nicht als solche in öffentliche Tools hochgeladen werden, deren Datenrichtlinie unbekannt ist; Dies birgt das Risiko einer Verletzung des geistigen Eigentums und der Privatsphäre. Die Datenrichtlinien des Unternehmens müssen befolgt werden, sensible Daten müssen anonymisiert werden oder es muss ein firmeneigenes/isoliertes Tool verwendet werden.