KI-Datenschutz verstehen: Zentrale Herausforderungen und Lösungen

Die Bedenken hinsichtlich des KI-Datenschutzes nehmen zu, da künstliche Intelligenz immer weitere Verbreitung findet. Damit stellen sich Fragen dazu, wie Daten erfasst, verwendet und geschützt werden. KI kann zwar die Effizienz steigern und Arbeitsabläufe verbessern, bringt aber auch Risiken wie Datensicherheitsprobleme und illegale Nutzung mit sich. Viele Menschen sind zutiefst beunruhigt darüber, dass ihre Informationen ohne ihre Zustimmung zur Schulung von KI-Modellen gesammelt werden.

Zu verstehen, wie KI Daten verwendet, ist entscheidend, um Kunden und ihre personenbezogenen Informationen zu schützen. Dazu gehört, sich mit gängigen Datenschutzrisiken, Methoden der Datenerfassung durch KI und bewährten Verfahren zur Eindämmung dieser Risiken vertraut zu machen.

DIE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE

• •Zu den bewährten Verfahren für den Umgang mit KI- und Datenschutzproblemen gehören die Entwicklung einer strategischen Data Governance und die Festlegung geeigneter Nutzungsrichtlinien zum Schutz der Unternehmensdaten. (Zum Abschnitt springen)
• •Da große Unternehmen wie Microsoft, OpenAI und Google mit Datenschutzproblemen im Zusammenhang mit KI zu kämpfen haben, sind auch Einzelanwender und kleine Unternehmen sehr wahrscheinlich betroffen. (Zum Abschnitt springen)
• •Die unbefugte Nutzung vertraulicher Daten und der unregulierte Einsatz biometrischer Daten gehören zu den größten Problemen im Zusammenhang mit KI und Datenschutz. (Zum Abschnitt springen)

5 Möglichkeiten, wie KI Ihre Daten erfassen und verwenden kann

Die Erfassung und Nutzung personenbezogener Daten für KI hat erheblich zugenommen. Von Interaktionen in sozialen Medien bis hin zu intelligenten Geräten sammeln KI-Systeme riesige Datenmengen, um die Benutzererfahrung zu verbessern, Inhalte zu personalisieren und zielgerichtete Werbung zu ermöglichen. Diese umfangreiche Datenerfassung birgt eindeutig erhebliche Datenschutzrisiken. Wenn Sie verstehen, wie KI Ihre Daten erfasst und verarbeitet, können Sie sich sicherer in der digitalen Welt bewegen und bessere Entscheidungen über Ihre Online-Aktivitäten treffen.

• Interaktionen in sozialen Medien und im Internet: KI-Systeme erfassen Daten über Ihre Interaktionen auf Social-Media-Plattformen und Websites, etwa Likes, geteilte Inhalte, Kommentare, die auf einer Seite verbrachte Zeit und Klicks auf Links. Diese Interaktionen helfen der KI, Ihre Vorlieben und Interessen zu verstehen, und ermöglichen es ihr, Informationen und Werbekampagnen zu personalisieren.
• Gesichts- und Spracherkennung: KI verwendet Algorithmen zur Gesichts- und Spracherkennung um Bilder, Videos und Sprachaufzeichnungen zu analysieren. Diese Daten ermöglichen es der KI, die scheinbaren Emotionen der Personen in diesen Videos und die Orte, an denen sie aufgenommen wurden, bis zu einem gewissen Grad zu erkennen.
• Algorithmen des maschinellen Lernens: Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden große Datenmengen, um Verhaltensweisen vorherzusagen und Erfahrungen zu personalisieren. Durch die Auswertung historischer Daten kann KI Ihre künftigen Verhaltensweisen oder Vorlieben vorhersagen und anschließend Online-Inhalte, Anzeigen und andere Empfehlungen auf Ihre konkreten Bedürfnisse zuschneiden.
• Überwachung und intelligente Geräte: Überwachungs- und intelligente Geräte erfassen Sensordaten wie Standort- und Aktivitätsinformationen. GPS und andere Technologien zur Standortverfolgung überwachen die Bewegungen der Nutzer, während intelligente Haushaltsgeräte, die Hausarbeiten automatisieren, tägliche Gewohnheiten und Routinen verfolgen.
• Online-Tracking und Cookies: Websites verwenden Cookies und Tracking-Technologien, um den Browserverlauf der Nutzer zu verfolgen und zielgerichtete Anzeigen auszuspielen. Cookies erfassen Websitebesuche. Dadurch kann die KI das Onlineverhalten besser verstehen und auf Grundlage des Browserverlaufs der Nutzer zielgerichtete Anzeigen schalten.

Die größten Probleme von KI und Datenschutz

Da die Rolle der künstlichen Intelligenz so schnell gewachsen ist, überrascht es nicht, dass Probleme wie die unbefugte Einbindung von Nutzerdaten, unklare Datenrichtlinien und unzureichende regulatorische Schutzvorkehrungen erhebliche Schwierigkeiten im Bereich KI und Datenschutz verursacht haben.

Unbefugte Einbindung von Nutzerdaten

Wenn Nutzer von KI-Modellen eigene Daten in Form von Anfragen eingeben, ist es möglich, dass diese Daten Teil des künftigen Trainingsdatensatzes des Modells werden. In diesem Fall können die Daten als Ausgaben bei Anfragen anderer Nutzer erscheinen. Das ist besonders problematisch, wenn Nutzer sensible Daten in das System eingegeben haben.

Unregulierter Einsatz biometrischer Daten

Viele persönliche Geräte verwenden Gesichtserkennung, Fingerabdrücke, Spracherkennung und andere biometrische Sicherheitsdaten anstelle herkömmlicher Formen der Identitätsprüfung. Auch öffentliche Überwachungsgeräte beginnen, KI zum Scannen biometrischer Daten einzusetzen, um Personen schnell zu identifizieren. Viele Menschen wissen nicht, dass ihre biometrischen Daten aktiv erfasst werden – geschweige denn, dass sie gespeichert und für andere Zwecke verwendet werden.

Verdeckte Verfahren zur Metadatenerfassung

Wenn ein Nutzer mit einer Anzeige, einem TikTok- oder einem anderen Social-Media-Video oder praktisch einem beliebigen großen Webangebot interagiert, können Metadaten dieser Interaktion sowie der Suchverlauf und die Interessen der Person gespeichert werden, um Inhalte künftig präziser auszurichten. Zwar weisen die meisten Websites in ihren Richtlinien auf diese Datenerfassungspraktiken hin und/oder verlangen, dass Nutzer ihnen zustimmen. Der Hinweis wird jedoch nur kurz und zwischen anderen Richtlinientexten erwähnt, sodass die meisten Nutzer nicht erkennen, welchen Bestimmungen sie zugestimmt haben.

Eingeschränkte integrierte Sicherheitsfunktionen für KI-Modelle

Einige KI-Anbieter entscheiden sich möglicherweise dafür, grundlegende Cybersicherheitsfunktionen und Schutzmaßnahmen in ihre Modelle einzubauen. Viele KI-Modelle verfügen jedoch nicht über integrierte Cybersicherheitsvorkehrungen. Selbst KI-Technologien mit grundlegenden Schutzmaßnahmen bieten nur selten einen umfassenden Cybersicherheitsschutz. Der Grund dafür ist, dass die Entwicklung eines sichereren und besser geschützten Modells für KI-Entwickler erhebliche Kosten in Form von Markteinführungszeit und Entwicklungsbudget verursachen kann.

Langwierige und unklare Richtlinien zur Datenspeicherung

Viele KI-Anbieter machen keine klaren Angaben dazu, wie lange, wo und warum sie Nutzerdaten aufbewahren – unabhängig davon, ob sie diese über einen längeren Zeitraum speichern oder auf eine Weise verwenden, bei der der Datenschutz nicht im Vordergrund steht. Die Datenschutzrichtlinie von OpenAI erlaubt beispielsweise verschiedenen Anbietern, etwa Cloud- und Online-Analyseanbietern, auf Anfrage auf Nutzerdaten zuzugreifen und diese zu verarbeiten. Außerdem schließt sie nicht identifizierte Parteien unter der weit gefassten Kategorie „unter anderem“ ein, was Bedenken hinsichtlich des Umgangs mit den Daten aufwirft. OpenAI ermöglicht Nutzern zwar, auf Daten zuzugreifen, sie zu löschen oder die Datenverarbeitung einzuschränken. Die Datenschutzbeschränkungen sind jedoch begrenzt, insbesondere für Nutzer der Tarife Free und Plus, sodass bestimmte Praktiken der Datennutzung unklar bleiben.

Mangelnde Rücksicht auf Urheber- und geistige Eigentumsrechte

KI-Modelle verwenden häufig aus dem gesamten Internet zusammengetragene Trainingsdaten, die urheberrechtlich geschützte Inhalte enthalten können. Einige KI-Unternehmen ignorieren oder vernachlässigen dabei Urheberrechts- und Bestimmungen zum geistigen Eigentum. Plattformen zur KI-Bildgenerierung wie Stability AI, Midjourney, DeviantArt und Runway AI waren mit rechtlichen Problemen konfrontiert, weil sie urheberrechtlich geschützte Bilder ohne Genehmigung der ursprünglichen Urheber aus dem Internet zusammengetragen hatten. Einige Anbieter behaupten, dass bestehende Vorschriften diese Methode des KI-Trainings nicht ausdrücklich verbieten. Mit der Weiterentwicklung von KI-Modellen könnte das Verbot der Nutzung urheberrechtlich geschützter Inhalte häufiger werden. Dadurch wird es für Entwickler zunehmend schwieriger, die Herkunft und Lizenzen der von ihren Modellen verwendeten Daten zurückzuverfolgen.

Unzureichende regulatorische Schutzvorkehrungen

Einige Länder und Regulierungsbehörden arbeiten an KI-Vorschriften und Richtlinien für eine sichere Nutzung. Es gibt jedoch keine übergreifenden offiziellen Standards, anhand derer KI-Anbieter für die Entwicklung und Nutzung von Tools für künstliche Intelligenz zur Verantwortung gezogen werden können. Die datenschutzfreundlichste Regulierung ist das EU-KI-Gesetz, das am 1. August 2024 in Kraft getreten ist. Bei einigen Aspekten des Gesetzes wird es bis zu drei Jahre dauern, bis sie durchsetzbar sind. Aufgrund der begrenzten Regulierung wurden einige KI-Anbieter wegen Verletzungen geistigen Eigentums sowie undurchsichtiger Trainings- und Datenerfassungsprozesse kritisiert. Aus diesen Vorwürfen sind jedoch nur wenige Konsequenzen entstanden. In den meisten Fällen legen KI-Anbieter ihre eigenen Regeln für Datenspeicherung, Cybersicherheit und Nutzer fest, ohne dass jemand eingreift.

Wie Datenerfassung Datenschutzprobleme bei KI verursacht

Leider sorgt die schiere Anzahl und Vielfalt der Methoden zur Datenerfassung fast zwangsläufig dafür, dass Daten auch unverantwortlich genutzt werden. Vom Web-Scraping über biometrische Technologien bis hin zu IoT-Sensoren findet das moderne Leben im Grunde im Dienste der Datenerfassung statt.

• Web-Scraping erfasst ein breites Spektrum: Inhalte werden aus öffentlich zugänglichen Quellen im Internet extrahiert, darunter Websites von Drittanbietern, Wikis, digitale Bibliotheken und mehr. Auch Nutzermetadaten werden zunehmend aus Marketing- und Werbedatensätzen sowie Websites bezogen, einschließlich Daten über Zielgruppen und darüber, womit diese am meisten interagieren.
• Nutzeranfragen in KI-Modellen speichern Daten: Wenn ein Nutzer eine Frage oder andere Daten in ein KI-Modell eingibt, speichern die meisten KI-Modelle diese Daten mindestens einige Tage lang. Auch wenn die Daten möglicherweise nie für etwas anderes verwendet werden, erfassen und speichern viele Tools für künstliche Intelligenz sie für künftige Trainingszwecke.
• Biometrische Technologien können invasiv sein: Überwachungstechnik – darunter Sicherheitskameras, Gesichts- und Fingerabdruckscanner sowie Mikrofone – kann dazu eingesetzt werden, biometrische Daten zu erfassen und Personen ohne deren Wissen oder Zustimmung zu identifizieren. Unternehmen können diese Daten erfassen, speichern und verwenden, ohne die Erlaubnis der Kunden einzuholen.
• IoT-Sensoren und -Geräte sind ständig aktiv: Sensoren des Internets der Dinge (IoT) und Edge-Computing-Systeme erfassen riesige Mengen an Daten von Augenblick zu Augenblick und verarbeiten diese Daten in der Nähe des Entstehungsorts, um umfangreichere und schnellere Rechenaufgaben zu erledigen. KI-Software nutzt häufig die detaillierte Datenbank eines IoT-Systems und erfasst die relevanten Daten über Methoden wie Data Learning, Datenaufnahme, sichere IoT-Protokolle und Gateways sowie APIs.
• APIs stellen Verbindungen zu zahlreichen Anwendungen her: APIs bieten Nutzern eine Schnittstelle für Unternehmenssoftware, sodass sie verschiedene Datentypen zur Analyse und zum Training durch KI einfach erfassen und integrieren können. Mit der richtigen API und Konfiguration können Nutzer Daten aus CRM-Systemen erfassen, Datenbanken, Data Warehouses sowie cloudbasierten und lokalen Systemen.
• Öffentliche Aufzeichnungen sind leicht zugänglich: Unabhängig davon, ob sie digitalisiert sind oder nicht, werden öffentliche Aufzeichnungen häufig erfasst und in KI-Trainingsdatensätze integriert. Informationen über börsennotierte Unternehmen, aktuelle und historische Ereignisse, Strafregister, Einwanderungsdokumente und andere öffentliche Informationen können ohne vorherige Genehmigung gesammelt werden.
• Nutzerumfragen treiben die Personalisierung voran: Auch wenn diese Methode der Datenerfassung altmodisch ist, bleiben Umfragen und Fragebögen ein bewährtes Verfahren, mit dem KI-Anbieter Daten von Nutzern erfassen. Nutzer können Fragen dazu beantworten, für welche Inhalte sie sich am meisten interessieren, wobei sie Hilfe benötigen oder welche anderen Informationen der KI eine genauere Personalisierung von Interaktionen ermöglichen.

Neue Trends bei KI und Datenschutz

Da sich die KI-Landschaft so schnell verändert, wandeln sich auch die neuen Trends, die KI- und Datenschutzprobleme prägen, in bemerkenswert hohem Tempo. Zu den wichtigsten Trends gehören bedeutende Fortschritte bei der KI-Technologie selbst, die zunehmende Regulierung und die Rolle der öffentlichen Meinung für das Wachstum der KI.

Fortschritte bei KI-Technologien

KI-Software hat hinsichtlich technologischer Komplexität, Anwendungsfällen sowie öffentlichem Interesse und Wissen enorme Fortschritte gemacht. Dieses Wachstum zeigt sich bei herkömmlicherer KI, Technologien des maschinellen Lernens und generativer KI. Die Large Language Models (LLMs) und andere KI-Technologien im großen Maßstab werden mit unglaublich umfangreichen Datensätzen trainiert, darunter Internetdaten sowie privatere oder geschützte Datensätze. Obwohl sich Methoden zur Datenerfassung und zum Training verbessert haben, sind KI-Anbieter und ihre Modelle hinsichtlich der Trainings- und algorithmischen Prozesse, mit denen sie Antworten erzeugen, häufig nicht transparent.

Viele Unternehmen für generative KI haben ihre Datenschutzrichtlinien sowie Standards für Datenerfassung und -speicherung aktualisiert, um dieses Problem anzugehen. Andere, etwa Anthropic und Google, haben detaillierte Forschungsarbeiten entwickelt und veröffentlicht, die zeigen, wie sie erklärbarere KI-Verfahren in ihre KI-Modelle integrieren. Das verbessert die Transparenz und die ethische Datennutzung.

Google Gemini hat seine Anhängerschaft vergrößert, indem der Dienst Nutzerfeedback priorisiert. Das zeigen die Feedback-Symbole in Gemini, über die Eingaben möglich sind – einschließlich der Meldung von Datenschutzbedenken.

Auswirkungen von KI auf Datenschutzgesetze und -vorschriften

Die meisten Datenschutzgesetze und -vorschriften befassen sich noch nicht unmittelbar mit KI, ihrer Nutzung oder der Verwendung von Daten in KI-Modellen. Infolgedessen hatten KI-Unternehmen enorme Freiheit, nach eigenem Ermessen zu handeln. Dieser Mangel an Regulierung hat zu ethischen Dilemmata geführt, etwa gestohlenem geistigem Eigentum, Deepfakes, sensiblen Daten, die durch Sicherheitsverletzungen oder Trainingsdatensätze offengelegt werden, sowie KI-Modellen, die offenbar auf verborgenen Vorurteilen oder böswilligen Absichten beruhen.

Immer mehr Regulierungsbehörden – sowohl staatliche als auch branchenspezifische – erkennen die von KI ausgehende Bedrohung und entwickeln Datenschutzgesetze und -vorschriften, die sich unmittelbar mit KI-Problemen befassen. In den kommenden Monaten und Jahren ist mit weiteren regionalen, branchenspezifischen und unternehmensspezifischen Vorschriften zu rechnen. Viele davon werden sich am EU-KI-Gesetz als Vorlage für den Schutz der Privatsphäre von Verbrauchern orientieren.

Öffentliche Wahrnehmung und Bewusstsein für Datenschutzprobleme bei KI

Seit der Veröffentlichung von ChatGPT hat die Allgemeinbevölkerung grundlegende Kenntnisse und ein gewisses Interesse an KI-Technologien entwickelt. Trotz der Begeisterung ist die öffentliche Wahrnehmung der KI-Technologie von Angst geprägt, insbesondere wenn es um den Datenschutz bei KI geht. Viele Verbraucher misstrauen den Motiven großer KI- und Technologieunternehmen und befürchten, dass ihre personenbezogenen Daten und ihre Privatsphäre durch die Technologie beeinträchtigt werden. Häufige Fusionen, Übernahmen und Partnerschaften in diesem Bereich können zu entstehenden Monopolen und zur Angst vor der Macht führen, die diese Organisationen besitzen.

Laut einer 2023 von der International Association of Privacy Professionals durchgeführten Umfrage befürchten 57 Prozent der Verbraucher, dass KI eine erhebliche Bedrohung für ihre Privatsphäre darstellt, während 27 Prozent KI- und Datenschutzproblemen neutral gegenüberstanden. Nur 12 Prozent widersprachen der Aussage, dass KI ihre persönliche Privatsphäre erheblich beeinträchtigen würde.

In der IAPP-Umfrage wurden die Befragten gefragt, ob sie der Aussage zustimmten, dass KI die persönliche Privatsphäre erheblich bedroht. Diese Informationen stammen aus dem IAPP Privacy and Consumer Trust Report 2023.

Praxisbeispiele für KI- und Datenschutzprobleme

Obwohl es mehrere bedeutende und viel beachtete Sicherheitsverletzungen im Zusammenhang mit KI-Technologie gegeben hat, machen viele Anbieter und Branchen wichtige Fortschritte beim besseren Datenschutz. Die folgenden Beispiele zeigen sowohl Fehlschläge als auch Erfolge.

Viel beachtete Datenschutzprobleme im Zusammenhang mit KI

Im Folgenden finden Sie einige der bedeutendsten Sicherheitsverletzungen und Datenschutzverstöße, an denen KI-Technologie in den vergangenen Jahren unmittelbar beteiligt war:

• Microsoft: Die kürzlich von Microsoft angekündigte Funktion Recall, mit der Führungskräfte von Unternehmen Screenshots der Nutzeraktivitäten auf deren Geräten erfassen, speichern und überprüfen können, stieß wegen fehlender Datenschutzaspekte im Design sowie aufgrund der jüngsten Sicherheitsverletzungen des Unternehmens auf erheblichen Widerstand. Microsoft will Nutzern nun eine einfachere Zustimmung oder Ablehnung des Verfahrens ermöglichen und den Datenschutz durch Just-in-Time-Entschlüsselung sowie verschlüsselte Datenbanken für Suchindizes verbessern.
• OpenAI: OpenAI verzeichnete im März 2023 aufgrund eines Fehlers den ersten größeren Ausfall. Dabei wurden der Chatverlauf, Zahlungsinformationen und andere personenbezogene Daten bestimmter Nutzer gegenüber unbefugten Nutzern offengelegt.
• Google: Ein ehemaliger Google-Mitarbeiter stahl Geschäftsgeheimnisse und Daten aus dem KI-Bereich, um sie mit der Volksrepublik China zu teilen. Dies wirkt sich zwar nicht unbedingt auf den Schutz personenbezogener Daten aus, doch es ist bedenklich, dass Mitarbeiter von Technologieunternehmen in diesem Umfang auf hochsensible Daten zugreifen können.

Erfolgreiche Implementierungen von KI mit starkem Datenschutz

Viele KI-Unternehmen entwickeln innovative Technologien für einen Datenschutz nach dem Prinzip „Privacy by Design“, von denen sowohl Unternehmen als auch Verbraucher profitieren. Dazu gehören:

• Anthropic: Anthropic entwickelt seinen sogenannten Ansatz der konstitutionellen KI weiter, der die Sicherheit und Transparenz von Modellen verbessert. Das Unternehmen verfolgt außerdem eine verantwortungsvolle Richtlinie zur Skalierung und testet regelmäßig, wie seine Modelle bei wichtigen Sicherheitsmetriken in den Bereichen Biologie, Cybersicherheit und anderen Bereichen abschneiden, und teilt die Ergebnisse mit der Öffentlichkeit.
• MOSTLY AI: MOSTLY AI gehört zu mehreren KI-Anbietern, die umfassende Technologien zur Erzeugung synthetischer Daten entwickelt haben. Diese schützen Originaldaten vor unnötiger Nutzung und Offenlegung. Die Technologie eignet sich besonders gut für die verantwortungsvolle Entwicklung von KI und ML, den Datenaustausch, Tests und die Qualitätssicherung.
• Glean: Glean, eine der beliebtesten Lösungen für die KI-gestützte Unternehmenssuche auf dem Markt, wurde mit einem Fokus auf Sicherheit und Datenschutz entwickelt. Zu den Funktionen gehören Zero-Trust-Sicherheit, Benutzerauthentifizierung, das Prinzip der geringsten Privilegien, DSGVO-Konformität sowie die Verschlüsselung von Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung.
• Hippocratic AI: Hippocratic AI ist eine Anwendung für generative KI, die für Gesundheitsdienstleistungen entwickelt wurde. Sie erfüllt die Anforderungen des HIPAA und wurde umfassend von Pflegekräften, Ärzten, Gesundheitssystemen und Kostenträgern geprüft, um sicherzustellen, dass der Datenschutz gewahrt bleibt und Patientendaten ethisch im Interesse der Patientenversorgung verwendet werden.
• Simplifai: Simplifai ist eine Lösung für KI-gestützte Schadensabwicklung und Dokumentenverarbeitung im Versicherungswesen. Das Unternehmen verfolgt ausdrücklich einen datenschutzorientierten Ansatz, um die sensiblen Finanzdaten seiner Kunden zu schützen. Zu den Datenschutzmaßnahmen gehören Datenmaskierung, begrenzte Speicherfristen, regelmäßige Datenlöschung, integrierte Komponenten für Plattform-, Netzwerk- und Datensicherheit sowie Datenverschlüsselung.

KI-Datenschutz und Verbraucherrechte

Da KI zunehmend in immer mehr Bereiche unseres Lebens Einzug hält, sind die Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Verbraucherrechten deutlich gewachsen. Die großen Datenmengen, die zum Trainieren und Betreiben von KI-Systemen erforderlich sind, werfen ernsthafte Fragen dazu auf, wie diese Informationen beschafft, genutzt und geschützt werden. Transparenz, eine informierte Einwilligung und Datenschutz sind notwendig, um das Vertrauen der Kunden und Datenschutzstandards zu wahren.

Kunden haben besondere Rechte in Bezug auf ihre Daten, etwa das Recht, auf sie zuzugreifen, sie zu aktualisieren und zu löschen sowie ihrer Verarbeitung zu widersprechen. Globale Regulierungsmaßnahmen sollen das revolutionäre Potenzial von KI mit der Notwendigkeit in Einklang bringen, die Privatsphäre der Menschen und die Verbraucherrechte zu wahren.

KI-Datenschutz

KI-Systeme sind auf große Datenmengen, einschließlich personenbezogener Informationen, angewiesen, um optimal zu funktionieren. Der ständige Bedarf dieser Systeme an weiteren Daten wirft eine Reihe zentraler Fragen zur Erhebung, Nutzung und zum Schutz von Daten auf:

• Datenerhebung und -nutzung: KI-Systeme benötigen mitunter große Datenmengen, zu denen auch personenbezogene Informationen gehören können. Die Nutzung solcher sensiblen Daten wirft Fragen dazu auf, wie Daten erhoben, gespeichert und verwendet werden.
• Transparenz: Für Verbraucher ist oft schwer nachvollziehbar, welche Elemente ihrer Daten erhoben und verwendet werden. Unternehmen sollten ihren Kunden gegenüber transparent mit ihren Datenpraktiken umgehen.
• Einwilligung: Die zentrale Praxis des KI-Datenschutzes besteht darin, vor der Erhebung und Nutzung von Daten die informierte Einwilligung der Verbraucher einzuholen.
• Datensicherheit: Ein Datensicherheitsniveau zu gewährleisten, das Benutzerinformationen vor Sicherheitsverletzungen und unrechtmäßigem Zugriff schützt, ist entscheidend für die Aufrechterhaltung des Verbrauchervertrauens.

Verbraucherrechte

Das Wachstum der KI hat die Bedeutung der Verbraucherrechte dringlicher gemacht. Da KI-Systeme personenbezogene Daten verwenden, müssen Nutzer die Kontrolle über ihre Informationen behalten. Zu den wichtigsten Rechten gehören:

• Recht auf Auskunft: Verbraucher sollten das Recht haben zu erfahren, welche Informationen über sie erhoben und wie diese verwendet werden.
• Recht auf Berichtigung: Kunden sollten die Möglichkeit haben, Ungenauigkeiten in ihren Informationen zu korrigieren.
• Recht auf Löschung: Verbraucher sollten verlangen können, dass ihre Daten gelöscht werden – auch bekannt als „Recht auf Vergessenwerden“.
• Widerspruchsrecht: Verbraucher sollten der Nutzung personenbezogener Daten für bestimmte Zwecke, etwa Marketing, widersprechen können.

Best Practices für den Umgang mit KI- und Datenschutzproblemen

Obwohl KI eine Reihe anspruchsvoller Datenschutzprobleme mit sich bringt, können Unternehmen diese Bedenken ausräumen, indem sie die folgenden Best Practices für Data Governance anwenden, geeignete Richtlinien zur Datennutzung festlegen und alle Beteiligten schulen:

• In Tools für Data Governance und Sicherheit investieren: Zu den besten Lösungen für den Schutz von KI-Tools und der übrigen Angriffsfläche gehören Extended Detection and Response (XDR), Data Loss Prevention sowie Software für Threat Intelligence und Monitoring.
• Eine Richtlinie für die angemessene Nutzung von KI festlegen: Führungskräfte und Mitarbeiter sollten wissen, welche Daten sie bei der Arbeit mit KI-Tools verwenden dürfen und wie sie diese nutzen sollten.
• Das Kleingedruckte lesen: Alle Nutzer sollten die Dokumentation zur KI-Governance sorgfältig lesen, um mögliche Warnsignale zu erkennen. Wenn sie sich bei etwas nicht sicher sind oder die Richtlinien in den Dokumenten unklar sind, sollten sie zur Klärung einen Ansprechpartner kontaktieren.
• Nur nicht sensible Daten verwenden: Für jeden KI-Anwendungsfall, bei dem sensible Daten verwendet werden müssen, müssen Unternehmen eine Möglichkeit finden, den Vorgang sicher mit digitalen Zwillingen, Datenanonymisierung oder synthetischen Daten durchzuführen.
• Beteiligte und Nutzer zum Datenschutz schulen: Je nach Zugriffsberechtigungen sollten die Stakeholder und Mitarbeiter Ihres Unternehmens allgemeine und spezialisierte Schulungen zu Datenschutz und Privatsphäre erhalten.
• Integrierte Sicherheitsfunktionen verbessern: Um die Sicherheitsfunktionen Ihres Modells zu verbessern, sollten Sie sich intensiv auf die Datensicherheit konzentrieren und Maßnahmen wie Datenmaskierung, Datenanonymisierung und die Nutzung synthetischer Daten verstärken. Erwägen Sie außerdem, in umfassende KI-Cybersicherheitstoolsets zum Schutz zu investieren.
• Strengere Regulierungsmaßnahmen proaktiv umsetzen: Legen Sie klare Richtlinien zur Datennutzung fest und setzen Sie diese durch, schaffen Sie Möglichkeiten für Nutzer, Feedback und Bedenken mitzuteilen, und prüfen Sie, wie KI und die erforderlichen Trainingsdaten genutzt werden können, ohne branchenspezifische Vorschriften oder die Erwartungen der Verbraucher zu beeinträchtigen.
• Die Transparenz bei der Datennutzung verbessern: Transparenz bei der Datennutzung gibt Kunden mehr Sicherheit bei der Verwendung Ihrer Tools und liefert zudem die erforderlichen Informationen, die KI-Anbieter benötigen, um eine Daten- und Compliance-Prüfung zu bestehen.
• Datenspeicherfristen verkürzen: Die Verkürzung der Datenspeicherfristen auf den für Training und Qualitätssicherung exakt erforderlichen Zeitraum trägt dazu bei, Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Sie gibt Verbrauchern außerdem mehr Sicherheit, wenn sie erfahren, dass diese verkürzte Richtlinie zur Datenspeicherung umgesetzt wird.
• Die Einhaltung von Urheberrechts- und IP-Gesetzen sicherstellen: Obwohl die aktuellen Regelungen dazu, wie KI urheberrechtlich geschützte Inhalte und anderes geistiges Eigentum einbinden darf, bestenfalls unklar sind, verbessern KI-Anbieter ihren Ruf und sind besser auf bevorstehende Vorschriften vorbereitet, wenn sie ihre Inhaltsquellen von Anfang an regulieren und überwachen.

3 führende Tools und Technologien für KI-Datenschutz

Lösungen und Technologien für KI-Datenschutz unterstützen Unternehmen dabei, sensible Daten vor potenziellen Schwachstellen und Bedrohungen zu schützen. Wir empfehlen drei Tools, die Penetrationstests durchführen, Richtlinien durchsetzen, überwachen und einen umfassenden Datenschutz bieten: Nightfall AI, Private AI und Troj.AI.

Nightfall AI

Nightfall AI bietet eine umfassende, KI-native Datensicherheitsplattform, die sensible Daten in zahlreichen Umgebungen schützt, darunter SaaS-Apps, generative KI-Tools, E-Mail und Endgeräte. Die Software nutzt fortschrittliche KI-Algorithmen, um Passwörter, personenbezogene Daten (PII) und geschützte Gesundheitsinformationen (PHI) mit hoher Präzision zu erkennen und zu sichern. Nightfall ist vollständig in Unternehmensanwendungen integriert und bietet Überwachung in Echtzeit sowie die Durchsetzung von Richtlinien, um Datenlecks zu verhindern und Compliance nachzuweisen. Die Preise von Nightfall AI richten sich danach, wie viele Daten ein Unternehmen schützen muss. Das Unternehmen bietet einen kostenlosen Tarif an, mit dem Nutzer monatlich 30 GB Daten scannen können.

Private AI

Private AI konzentriert sich auf Technologien zum Schutz der Privatsphäre, darunter einen KI-gestützten Dienst zur Schwärzung von Inhalten. Dieser Dienst erkennt und entfernt sensible Inhalte aus Texten, Bildern und anderen Datentypen und gewährleistet so die Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie DSGVO und CCPA. Die Lösungen lassen sich in bestehende Workflows integrieren und bieten leistungsstarken Datenschutz, ohne Benutzerfreundlichkeit oder Effizienz zu beeinträchtigen. Private AI stellt kostenlose API-Schlüssel bereit, mit denen Nutzer die Dienste testen können; diese sind jedoch auf 75 API-Aufrufe pro Tag begrenzt. Die Preise des kostenpflichtigen Tarifs des Unternehmens sind auf Anfrage erhältlich.

TrojAI

TrojAI ist auf den Schutz von KI- und maschinellen Lernsystemen vor Angriffen spezialisiert. Die Software bietet umfassende Sicherheit durch Transformation, Modellüberwachung und Bedrohungserkennung in Echtzeit. TrojAI führt Penetrationstests für KI-Modelle durch, bietet eine Firewall für KI-Anwendungen und stellt Compliance-Funktionen bereit, die zum Schutz vor Datenvergiftung und Angriffen zur Umgehung von Modellen beitragen. Die Technologien sind darauf ausgelegt, die Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI-Systemen in Unternehmensumgebungen zu verbessern. Die Preise von Troj sind auf Anfrage erhältlich; jedes Unternehmen ist anders und benötigt ein individuelles Angebot.

Fazit: Der Umgang mit KI- und Datenschutzproblemen ist für das Verbrauchervertrauen unerlässlich

KI-Tools bieten Unternehmen und Verbrauchern viele neue Annehmlichkeiten – von der Automatisierung von Aufgaben und geführten Frage-und-Antwort-Dialogen bis hin zu Produktdesign und Programmierung. Diese Tools können das Leben der Nutzer verbessern, bergen jedoch auch das Risiko, die Privatsphäre Einzelner auf eine Weise zu verletzen, die den Ruf von Anbietern, das Verbrauchervertrauen, die Cybersicherheit und Compliance-Bemühungen beeinträchtigt.

KI verantwortungsvoll einzusetzen und dabei die Privatsphäre der Nutzer zu schützen, erfordert zusätzlichen Aufwand. Dieser ist jedoch unerlässlich, wenn man bedenkt, wie sich Datenschutzverletzungen auf das öffentliche Ansehen eines Unternehmens auswirken können. Gerade weil diese Technologie zunehmend ausgereift ist und im Leben der Nutzer eine immer größere Rolle spielt, ist es wichtig, die KI-Vorschriften einzuhalten und spezifische Best Practices für KI zu entwickeln, die zur Unternehmenskultur und den Erwartungen der Kunden an den Datenschutz passen.

Weitere Informationen zum Umgang mit diesen KI-Problemen finden Sie in unserem Artikel über KI und Ethik.