Datenschutz

Datenschutz bezieht sich im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) auf die Grundsätze, Richtlinien und Verfahren, die den Umgang mit personenbezogenen Daten regeln. Es geht darum, sicherzustellen, dass die Erhebung, Nutzung, Speicherung und Weitergabe der Daten von Einzelpersonen auf ethische Weise und im Einklang mit ihren Rechten und Erwartungen erfolgt. Da KI-Systeme, einschließlich Deep-Learning-Modelle, zunehmend auf große Mengen von Trainingsdaten angewiesen sind, ist der Schutz der Privatsphäre zu einem Eckpfeiler einer verantwortungsvollen KI-Entwicklung geworden. Ein wirksamer Datenschutz ist von entscheidender Bedeutung für den Aufbau von Vertrauen bei den Nutzern und die Einhaltung globaler Vorschriften.

Grundprinzipien des Datenschutzes

Der Datenschutz wird von mehreren Grundprinzipien geleitet, die vorschreiben, wie personenbezogene Daten während des gesamten Lebenszyklus von MLOps verwaltet werden sollten. Zu diesen Grundsätzen, die häufig in Gesetzen wie der General Data Protection Regulation (GDPR) in Europa und dem California Consumer Privacy Act (CCPA) kodifiziert sind, gehören:

• Zweckbeschränkung: Daten sollten nur für festgelegte, eindeutige und rechtmäßige Zwecke erhoben werden und nicht in einer Weise weiterverarbeitet werden, die mit diesen Zwecken unvereinbar ist.
• Datenminimierung: Organisationen sollten nur Daten erheben und verarbeiten, die zur Erreichung des angegebenen Zwecks unbedingt erforderlich sind.
• Zustimmung und Transparenz: Der Einzelne muss klar darüber informiert werden, welche Daten erhoben werden und wie sie verwendet werden, und er muss seine ausdrückliche Zustimmung geben.
• Individuelle Rechte: Die Nutzer haben das Recht auf Zugang, Berichtigung und Löschung ihrer personenbezogenen Daten.
• Rechenschaftspflicht: Die Unternehmen müssen nachweisen, dass sie die Datenschutzgrundsätze einhalten. Interessensgruppen wie die Electronic Frontier Foundation (EFF) setzen sich für diese Rechte ein.

Datenschutz vs. Datensicherheit

Es ist wichtig, den Datenschutz von dem verwandten Konzept der Datensicherheit zu unterscheiden.

• Datenschutz: Der Schwerpunkt liegt auf den Vorschriften und den Rechten des Einzelnen in Bezug auf die Erhebung und Verwendung personenbezogener Daten. Es geht um die Fragen, was, warum und wie Daten angemessen verwendet werden.
• Datensicherheit: Bezieht sich auf die technischen und organisatorischen Maßnahmen, die zum Schutz der Daten vor Bedrohungen wie Verstößen oder unbefugtem Zugriff getroffen werden. Beispiele hierfür sind Verschlüsselung, Firewalls und Zugangskontrollen.

Diese beiden Aspekte sind zwar unterschiedlich, aber dennoch voneinander abhängig. Starke Datensicherheitsmaßnahmen sind eine Voraussetzung für die Gewährleistung des Datenschutzes. Rahmenwerke wie das NIST Privacy Framework bieten Anleitungen zur Integration beider.

Techniken zur Verbesserung der Privatsphäre (PETs) in der KI

Um die Risiken für die Privatsphäre in der KI zu mindern, setzen die Entwickler verschiedene Technologienzur Verbesserung der Privatsphäre ein. Diese Methoden ermöglichen es, wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und gleichzeitig die Preisgabe sensibler Informationen zu minimieren. Zu den wichtigsten Techniken gehören:

• Anonymisierung und Pseudonymisierung: Bei diesen Verfahren werden personenbezogene Informationen (PII) aus einem Datensatz entfernt oder ersetzt. Die Anonymisierung von Daten macht es unmöglich, Einzelpersonen wieder zu identifizieren, was bei der Vorbereitung von Datensätzen für die öffentliche Freigabe oder das Modelltraining von entscheidender Bedeutung ist.
• Differenzielle Privatsphäre: Dies ist ein mathematischer Rahmen für das Hinzufügen von statistischem Rauschen zu den Ergebnissen eines Datensatzes. Es stellt sicher, dass die Einbeziehung oder der Ausschluss der Daten einer einzelnen Person das Ergebnis nicht wesentlich beeinflusst, so dass die Privatsphäre des Einzelnen geschützt wird und dennoch eine genaue Gesamtanalyse möglich ist. Tools wie OpenDP und TensorFlow Privacy helfen bei der Umsetzung dieser Technik.
• Föderiertes Lernen: Ein dezentraler Trainingsansatz, bei dem ein KI-Modell auf mehreren lokalen Geräten (z. B. Smartphones) trainiert wird, ohne dass die Rohdaten diese Geräte jemals verlassen. Nur die Modellaktualisierungen werden zur Aggregation an einen zentralen Server gesendet. Diese Methode ist von zentraler Bedeutung dafür, wie Unternehmen wie Apple ihre KI-Funktionen unter Wahrung der Privatsphäre der Nutzer trainieren.

Anwendungen in der realen Welt

Die Grundsätze des Datenschutzes sind bei vielen KI-Anwendungen von entscheidender Bedeutung:

• Gesundheitswesen: In der KI im Gesundheitswesen werden Modelle für Aufgaben wie die medizinische Bildanalyse trainiert, um Krankheiten zu erkennen. Um Vorschriften wie HIPAA einzuhalten, müssen alle Patientendaten vor der Verwendung für das Training anonymisiert werden, um die Vertraulichkeit der Patienten zu schützen und gleichzeitig medizinische Durchbrüche zu ermöglichen.
• Personalisierte Empfehlungssysteme: Um ein Empfehlungssystem zu betreiben, nutzen Unternehmen im Einzelhandel die geräteinterne Verarbeitung und föderiertes Lernen, um die Präferenzen der Nutzer zu verstehen, ohne sensible persönliche Daten zu sammeln. Dies ermöglicht maßgeschneiderte Vorschläge bei gleichzeitiger Wahrung der Privatsphäre der Nutzer, wie sie in Datenschutzrichtlinien wie der von Google festgelegt ist.

Letztlich sind solide Datenschutzpraktiken nicht nur eine rechtliche Anforderung, sondern ein grundlegender Bestandteil der KI-Ethik. Sie tragen dazu bei, algorithmische Verzerrungen zu verhindern und das Vertrauen der Nutzer aufzubauen, das für die breite Einführung von KI-Technologien erforderlich ist. Plattformen wie Ultralytics HUB bieten Tools zur Verwaltung des gesamten KI-Lebenszyklus unter Berücksichtigung dieser Aspekte. Weitere Informationen zu bewährten Verfahren finden Sie in den Ressourcen der International Association of Privacy Professionals (IAPP).