ChatGPT hat die KI innerhalb weniger Monate revolutioniert. Es ermöglicht neue generative KI-Frameworks wie Große Sprachmodelle (LLMs), um sich quasi als Mensch auszugeben. Traditionell werden LLMs mit einer großen Menge unüberwachter Daten und einem kleineren Satz überwachter Daten trainiert – Daten, die von Menschen beschriftet werden. Mittlerweile integriert die Konversations-KI auch unstrukturierte Daten: darunter Repositories wie Office 365, Slack, E-Mails, Dateien, PDFs und mehr.
Für Unternehmen, die mit LLMs experimentieren, bringt dies neue Risiken mit sich. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Frameworks, die auf strukturierte Daten als Eingabe angewiesen sind, geht es bei KI vor allem darum, unstrukturierte Daten zu analysieren.
Dies verdeutlicht einen neuen Risikovektor: Die Schulung von LL.M.-Studierenden im Umgang mit Klientendaten, Kundendaten und regulierten Daten – also der Verwendung von Daten außerhalb des vorgegebenen Zwecks – kann die Privatsphäre der Verbraucher verletzen und das Risiko sowohl für bekannte als auch für unbekannte Daten erhöhen. Selbst die Schulung von LL.M.-Studierenden im Umgang mit vertraulichem geistigem Eigentum erhöht wahrscheinlich das Risiko, dass vertrauliche Informationen durchsickern, missbraucht oder gehackt werden.
Was wäre, wenn Sie LLMs ausbilden könnten auf nur Sind die Daten sicher für die Verwendung? Definieren Sie automatisch, welche Datensätze sicher für das Training sind, und steuern Sie so effektiv die Daten, die in Ihre KI-Eingabedatensätze eingehen.
Mit BigID ist das möglich. BigID hilft Unternehmen Suchen, Katalogisieren, Filtern und Verwalten strukturierter Daten für rationale KI und unstrukturierte Daten für neuere Konversations-KI. BigID ermöglicht es Kunden, Erweitern Sie Datenverwaltung und -sicherheit auf moderne Konversations-KI und LLMs, Innovationen verantwortungsvoll vorantreiben.
BigID katalogisiert alle unstrukturierten und strukturierten Daten: einschließlich Dateien, Bilder, Dokumente, E-Mails und mehr – einschließlich der Daten, die zur Förderung der generativen KI verwendet werden.
Kunden können Daten klassifizieren, beschriften und taggen Nach Typ, Regulierung, Sensibilität und sogar Verwendungszweck – über strukturierte, unstrukturierte und alle dazwischenliegenden Daten hinweg. Das macht es einfacher denn je, sensible Kunden-, Datenschutz-, regulierte und geistige Eigentumsdaten usw. zu identifizieren und zu kennzeichnen. Auf diese Weise können Unternehmen ausgewählte, geeignete Datensätze für die Schulung von LLMs verwenden: Daten, die relevanter und risikoärmer sind und präzisere Ergebnisse liefern.
Sie können beispielsweise sensible Personaldaten ausschließen und so die Gefährdung erfasster und gekennzeichneter Mitarbeiterdaten vermeiden. Oder Sie können LLMs auf öffentliche, nicht vertrauliche Daten verweisen und so sicherstellen, dass die Sicherheit oder der Datenschutz nicht durch die trainierten Daten gefährdet wird.
Da KI und ML durch GPT und Open-Source-Training immer leistungsfähiger werden, ist es wichtiger denn je, die Daten, die die Quelle der Zukunft sind, zu verwalten, zu schützen und zu kontrollieren.
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