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Die Praxis, ein KI-System auf eine bestimmte, getestete Version eines Foundation-Modells 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, subtil verändern können. In agentischen Workflows kann eine geringfügige Änderung der Modell-Logik eine Argumentationskette unterbrechen oder eine Sicherheitsbarriere (Guardrail) umgehen. Die Versionsbindung (Version Pinning) stellt sicher, dass das System stabil bleibt und jedes Modell-Upgrade als wesentliche Änderung behandelt wird, die neue Tests erfordert.
Praxisbeispiel:
Eine Bank legt ihr agentenbasiertes Tool zur Betrugserkennung auf Model-v1.2 fest und lehnt das automatische Update des Anbieters auf Model-v1.3 so lange ab, bis das Risikoteam verifizieren kann, dass die neue Version die Rate falsch-positiver Ergebnisse nicht erhöht.
