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Kategorien: Datenschutz und Künstliche Intelligenz
Durch das vorübergehende Verbot von ChatGPT in Italien kam die Datenschutzfrage für Systeme Künstlicher Intelligenz auf. Aktuelle Möglichkeiten erlauben es, KI-Systeme so aufzubauen, dass sie datenschutzrechtlich leicht beherrschbar sind.
Die Landschaft leistungsfähiger Software und Cloud-Dienste war geprägt von US-Internetkonzernen. Daraus entstanden unbeherrschbare Datenschutzfragen. Beispielsweise sorgt der Wegfall des Privacy Shields (bisheriges inoffizielles Datenschutzabkommen zwischen Europa und den USA) dafür, dass die Verarbeitung personenbezogener Daten in den USA kaum möglich ist. Ein US-Bezug existiert auch dann, wenn die Daten auf europäischen Servern oder von einer europäischen Konzerntochter verarbeitet werden, sofern die Konzernmutter aus den USA eine Durchgriffsmöglichkeit hat.
Weiterhin sind Unternehmen wie Google, Meta (Facebook, Instagram, WhatsApp) oder auch Adobe nicht dafür bekannt, besonders sensibel und im Sinne betroffener Personen mit Daten umzugehen.
Künstliche Intelligenz basiert in ganz besonderer Weise auf Massendaten. Für leistungsfähige KI-Anwendungen müssen besonders viele Daten (Massendaten) in den Algorithmus hineingekippt werden. Umso wichtiger ist es also für KI-Anwendungen, dass diese den Datenschutz sauber einhalten.
Die aktuellen Fähigkeiten von KI-Systemen sind ganz enorm und kommen dem gleich, was ein intelligenter Mensch imstande ist zu erzeugen. Die Palette der Möglichkeiten beinhaltet.
- Intelligente Antwortassistenten
- Semantische Suche
- Chatbots mit Gedächtnis
- Erzeugen neuer Inhalte
- Text, Bild, Audio und Video als Eingabe- und Ausgabemedien
KI-Anwendungen basieren im Wesentlichen auf guten Modellen, ausgeklügelten Algorithmen und einer Menge Rechenleistung zur Berechnung des Modells oder zur Lösung bestimmter Aufgaben. Auf dieser Basis können lokale Systeme für zahlreiche Anspruchsvolle Aufgaben erstellt werden. Die Voraussetzungen ergeben sich aus folgenden Tatsachen:
Vorberechnete Modelle sind verfügbar und können einfach genutzt werden. Die Rechenleistung, die jemand anderes in die Berechnung gesteckt hat, ist also nicht mehr zu leisten.
Der Cloud: Sobald neue und bessere KI-Sprachmodelle verfügbar werden, können Sie diese nutzen. Der Aufwand hierfür ist minimal: Neues Modell herunterladen, altes durch Umschalten auf das neue Modell austauschen und Tests ausführen. Aus den Tests ergibt sich meist ein sehr kleiner Anpassungsaufwand, um das neue Modell optimal anzusprechen.
Die Rechenleistung, die für Aufgaben wie die semantische Suche vonnöten ist, kann von aktuellen Servern geleistet werden. Eine Nutzung von Cloud Diensten ist hierfür nicht erforderlich. Neuere Modelle werden tendenziell immer kleiner und besser. Die Zeit spielt also der optimierten KI in die Hände.
Die Aufbereitung von Eingabedaten, etwa über Vektorsuchmaschinen, kann ebenfalls auf lokalen (oder Miet-Servern) Servern stattfinden. Die Kosten sind überschaubar.
Moderne KI-Bibliotheken und Frameworks erleichtern die Arbeit ganz erheblich. Zusammen mit den Fähigkeiten moderner KI-Algorithmen können Probleme nun in wenigen Wochen gelöst werden, die vor zwei oder drei Jahren nur für Konzerne mit großem Budget und erheblichen menschlichen Ressourcen innerhalb von einem Jahr zu leisten waren.
KI-Systeme können lokal betrieben werden. Sie sind und bleiben der Herr über Ihre Daten.
Sprechen Sie uns an und nennen Sie uns die zu lösende Aufgabe. Wir geben Ihnen eine erste Einschätzung, welche Möglichkeiten mit Hilfe Künstlicher Intelligenz offen stehen und wie hoch ungefähr der Aufwand sein würde.
Kernaussagen dieses Beitrags
Künstliche Intelligenz kann datenschutzkonform entwickelt werden.
KI-Anwendungen werden durch Cloud-Dienste und vorab trainierte Modelle immer einfacher zu nutzen.
Lokale Systeme können in optimierter Weise für anspruchsvolle KI-Aufgaben eingesetzt werden.
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