Versions-Pinning
Die Vorgehensweise, ein KI-System auf eine bestimmte, getestete Version eines Basismodells festzulegen, um zu verhindern, dass unangekündigte Updates das Systemverhalten verändern.
Anbieter von Foundation-Modellen veröffentlichen häufig Point-Updates, die die Art und Weise, wie ein Modell Schlussfolgerungen zieht oder Anweisungen befolgt, geringfügig verändern können. In agentischen Workflows kann eine kleine Änderung der Modell-Logik eine Argumentationskette unterbrechen oder eine Sicherheitsbarriere (Guardrail) umgehen. Das Festschreiben der Version (Version Pinning) stellt sicher, dass das System stabil bleibt und jedes Modell-Upgrade als wesentliche Änderung behandelt wird, die neue Tests erfordert.
Eine Bank legt ihr agentenbasiertes Tool zur Betrugserkennung auf die Version Model-v1.2 fest und lehnt das automatische Update des Anbieters auf Model-v1.3 so lange ab, bis das Risikoteam überprüft hat, dass die neue Version die Rate falsch-positiver Ergebnisse nicht erhöht.
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