Generative KI: Die Risiken beim Datenschutz minimieren

Datenschutzbedenken im Zusammenhang mit KI

KI-Systeme basieren auf großen Datensätzen, die oft personenbezogene Daten, wie beispielsweise Kundenkontaktdaten und Patientenakten, oder vertrauliche Informationen wie interne Dokumente, enthalten. Der unsachgemäße Umgang mit diesen Daten kann zu Datenschutzverletzungen, Verstößen gegen ethische Grundsätze, einem Vertrauensverlust bei den Anwendern und behördlichen Strafen führen.

Die folgenden sechs Datenschutzbelange sind für Unternehmen im Zusammenhang mit KI besonders kritisch.

1. Datenschutzverletzungen

KI-Systeme verarbeiten häufig sensible Informationen und sind in kritische Arbeitsabläufe eingebunden, wodurch sie zu bevorzugten Zielen für Angreifer werden. Ein einziger Datenverstoß kann Millionen von Datensätzen offenlegen und zu Identitätsdiebstahl, finanziellen Verlusten und Rufschädigung führen. So könnte beispielsweise ein Verstoß gegen die Datensicherheit eines KI-Systems im Gesundheitswesen Patientendiagnosen, Behandlungspläne und Abrechnungsinformationen offenlegen und damit Tausende von Menschen betreffen.

2. Datenmissbrauch

An der Entwicklung eines KI-Tools sind viele Beteiligte beteiligt, darunter Softwareentwicklungsteams, Dateningenieure und Drittanbieter. Dieser umfassende Zugriff während der Tool-Entwicklung erhöht das Risiko des Missbrauchs – beispielsweise die Wiederverwendung privater Trainingsdaten für unbefugte Zwecke, wie den Verkauf an Werbeunternehmen zur Erstellung von Kundenprofilen.

3. Black-Box-Modelle

Viele KI-Systeme funktionieren wie Black Boxes, das heißt, dass die Nutzer zwar die Eingaben und Ausgaben sehen können, die interne Logik des Modells, die Trainingsdaten und die Algorithmen jedoch verborgen bleiben. Diese mangelnde Transparenz erschwert die Überprüfung von KI-Tools und das Verständnis ihrer Entscheidungsfindung. In einigen Fällen können KI-Anbieter auch auf die mit ihren Tools verarbeiteten Daten zugreifen, wodurch sensible Informationen möglicherweise an unbefugte Dritte gelangen können.

4. Mangelnde Transparenz

Benutzer wissen oft nicht, wie KI-Modelle mit ihren Daten umgehen, da Unternehmen nicht immer explizite oder klare Informationen darüber bereitstellen, wie sie Daten für KI sammeln und verwenden. In einem viel beachteten Fall aus dem Jahr 2016 erhielt DeepMind, ein Unternehmen von Google, Zugriff auf die Gesundheitsdaten von 1,6 Millionen Patienten, die nicht wussten, dass ihre Daten zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden würden. Dieser Vorfall führte zu behördlichen Untersuchungen und einer öffentlichen Gegenreaktion, wodurch das Vertrauen in den Gesundheitsdienstleister und das Technologieunternehmen beschädigt wurde.

5. Voreingenommenheit der KI (KI-Bias)

KI-Systeme, die mit voreingenommenen Daten trainiert wurden, egal ob öffentlich oder privat, liefern mit höherer Wahrscheinlichkeit voreingenommene Ergebnisse. Angriffe auf KI-Modelle können ebenfalls zu voreingenommenen Entscheidungen führen, indem vergiftete Daten in Trainingsdatensätze eingeschleust werden. Voreingenommene KI-Modelle könnten diskriminierende Entscheidungen bei der Kreditvergabe, Einstellung oder Gesundheitsversorgung treffen, basierend auf Faktoren wie Geschlecht, ethnischer Zugehörigkeit oder sozioökonomischem Status.

6. Compliance-Risiken

Einige Länder haben strenge Datenschutzbestimmungen erlassen, um die personenbezogenen Daten ihrer Bürger zu schützen. So legen beispielsweise die DSGVO, der CCPA und das chinesische Gesetz zum Schutz personenbezogener Daten strenge Regeln für die Verwendung personenbezogener Daten fest. Die Nichteinhaltung dieser Vorschriften kann zu erheblichen finanziellen Strafen und Rufschädigungen führen.

Checkliste: Best Practices für den Datenschutz bei KI in Unternehmen

Um Datenschutzbedenken zu begegnen und KI in Unternehmensumgebungen sicher einzusetzen, sollten Unternehmen die folgenden sieben Best Practices zum Datenschutz befolgen.

1. Minimale Daten erfassen

Sammeln Sie nur die Daten, die für die jeweilige Aufgabe erforderlich sind, und stellen Sie sicher, dass die Nutzer ihre ausdrückliche und informierte Zustimmung dazu geben, wie ihre personenbezogenen Daten und Eingaben für das Training von KI-Modellen verwendet werden. Ein Unternehmen könnte beispielsweise sein KI-Tool für den Kundenservice so konzipieren, dass nur bestimmte Details von Anfragen verarbeitet werden, ohne dass personenbezogene Daten oder der Verlauf von Unterhaltungen gespeichert werden.

2. Verschlüsselung verwenden

Verschlüsseln Sie die gesamte Kommunikation zwischen Benutzern und KI-Systemen, um zu verhindern, dass externe Beobachter den Datenaustausch überwachen und abfangen können. Verschlüsseln Sie außerdem gespeicherte Daten – einschließlich Datensätze für das Modelltraining, Backups und Entwicklungsumgebungen –, um unbefugten Zugriff zu verhindern. Dazu gehört auch die Implementierung sicherer Schlüsselverwaltungssysteme.

3. Sensible Daten anonymisieren

Um die Erstellung von Nutzerprofilen zu verhindern, entfernen oder maskieren Sie personenbezogene und andere sensible Daten mithilfe von Techniken wie Datenmaskierung, Tokenisierung und Differential Privacy. Erwägen Sie den Einsatz dieser fortschrittlichen Techniken zum Schutz der Privatsphäre, um Risiken zu reduzieren und gleichzeitig die KI-Leistung aufrechtzuerhalten:

• Federated Learning. Trainiert Modelle über dezentrale Geräte hinweg, während die Daten lokal gespeichert bleiben.
• Secure Multi-Party Computation. Führt Berechnungen an verschlüsselten Daten ohne Offenlegung durch.

4. Erklärbare KI einsetzen

Verwenden Sie erklärbare KI-Techniken (XAI) wie lokal interpretierbare, modellunabhängige Erklärungen, die Einblicke in die Entscheidungsfindung von Modellen liefern, indem sie Muster in den Modellergebnissen beobachten. Erklärbare KI-Methoden tragen dazu bei, die mit Black-Box-Modellen verbundenen Risiken zu mindern und gleichzeitig die Modellleistung und Vertrauenswürdigkeit aufrechtzuerhalten.

5. Auf Compliance prüfen

Stellen Sie sicher, dass KI-Tools den geltenden Vorschriften wie DSGVO und CCPA entsprechen. Führen Sie regelmäßige Audits durch, führen Sie Compliance-Dokumentationen und kommunizieren Sie die Datenerfassungspraktiken klar und deutlich an die Nutzer. Diese Schritte dienen als Nachweis für die Sorgfaltspflicht im Falle einer behördlichen Untersuchung.

6. Strenge Zugriffskontrollen implementieren

Beschränken Sie den Zugriff auf KI-Systeme und die zugrunde liegenden Daten auf autorisiertes Personal. Implementieren Sie rollenbasierte Zugriffskontrollen und führen Sie detaillierte Protokolle, um nachzuverfolgen, wer wann auf sensible Daten zugreift. Dies verringert das Risiko des internen Datenmissbrauchs und schafft organisatorische Verantwortlichkeit.

7. Schaffung eines Regelwerks für die KI-Governance

Entwickeln Sie ein Governance-Regelwerk, das Rollen, Verantwortlichkeiten und Verfahren für die Implementierung von KI definiert. Dieses Framework sollte auch einen Plan für die Reaktion auf Vorfälle mit klar definierten Eskalationsprotokollen enthalten, um unerwartete Probleme wie Modellfehler oder Datenverletzungen zu bewältigen.

Legen Sie Prozesse für die Datenverwaltung fest, beispielsweise die Durchsetzung von Verschlüsselungsstandards und die Aufrechterhaltung der Datenherkunft für Audits. Legen Sie ethische Richtlinien fest, um unfaire Ergebnisse wie voreingenommene Bonitätsbewertungen zu vermeiden. Um Probleme frühzeitig zu erkennen, sollten Sie Methoden zur Risikobewertung einbeziehen, beispielsweise regelmäßige Modellüberprüfungen auf Verzerrungen oder Adversarial Testing.