Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft des Datenmanagements als bahnbrechende Neuerung erwiesen. KI hat die Art und Weise, wie wir Daten speichern, verarbeiten und analysieren, revolutioniert. Mit dieser revolutionären Kraft geht jedoch auch eine große Verantwortung einher. Unternehmen müssen sicherstellen, dass KI, insbesondere LLMs, keine sensiblen, persönlichen, kritischen oder regulierten Informationen als Ausgangsmaterial verwenden. Unternehmen müssen geeignete KI-Governance und Kontrollen zur Minderung von Datenschutzrisiken durch unerwünschte Offenlegung, Verlust und Verwendung von Daten.
Unser kürzliches gemeinsames Webinar mit AWS untersuchte die Herausforderungen und Best Practices für den Umgang mit Datenschutz und -sicherheit im Zeitalter von KI und große Sprachmodelle (LLMs). Hier sind einige der wichtigsten Bereiche, die wir abgedeckt haben:
Die Risiken in einer KI-Welt verstehen
In dieser neuen Ära haben wir die entscheidende Bedeutung des Verständnisses der Risiken und Bedrohungen für den Datenschutz erörtert. Wir haben die Kräfte enthüllt, die den Datenschutz heute prägen – vom exponentiellen Wachstum der KI bis hin zur sich entwickelnden Regulierungslandschaft.
Ein erhebliches Risiko im Zusammenhang mit generative KIRuben Falk, Capital Markets Specialist bei AWS, hebt die Herausforderung der Rückverfolgbarkeit und der Überprüfung der Authentizität der generierten Antworten hervor. Falk weist darauf hin, dass es bei Abfragen an ein generatives KI-Modell schwierig wird, die Antwort auf ihre ursprüngliche Quelle oder die Trainingsdaten zurückzuführen. Diese mangelnde Rückverfolgbarkeit erschwert nicht nur die Überprüfung der Genauigkeit der Antwort, sondern führt auch zu Bedenken hinsichtlich möglicher Halluzinationen – Antworten, die möglicherweise nicht auf Fakten beruhen. Falks Erkenntnisse unterstreichen die Komplexität der Gewährleistung der Zuverlässigkeit KI-generierter Inhalte, insbesondere beim Verständnis der Herkunft und Authentizität der bereitgestellten Informationen.
Die sich entwickelnde Landschaft des Datenschutzes
Wir beleuchten die neuesten Trends und Vorschriften im Bereich Datenschutz und -sicherheit. Um die Compliance Ihres Unternehmens sicherzustellen und das Vertrauen Ihrer Kunden zu bewahren, ist es wichtig, über diese Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben.
Christopher Glover, Field CTO bei BigID, bietet wertvolle Einblicke in die sich entwickelnde Landschaft von Datenschutz und Schutz im Kontext von KI. Er hebt die erheblichen Herausforderungen hervor, vor denen Unternehmen stehen, wenn sie sich an der Schnittstelle zwischen KI und neuen Regulierungen bewegen. Glover sagt: „Neu ist, dass wir beginnen, Regulierungen zu sehen, und Unternehmen müssen sich darauf vorbereiten.“ Er betont, dass zwar verschiedene Regionen KI-Regulierungen einführen, die Ansätze jedoch erheblich voneinander abweichen.
Herausforderungen der Datenverwaltung im Zeitalter der LLMs
Large Language Models (LLMs) verändern die KI, bringen aber auch einzigartige Governance-Herausforderungen mit sich. Wir haben diese Feinheiten untersucht und vermitteln Ihnen das Wissen für die Implementierung robuster Data-Governance-Strategien, insbesondere im Zusammenhang mit LLMs.
Ruben Falk, Kapitalmarktspezialist bei AWS, empfiehlt eine bewährte Methode für LLMs: „Erwarten Sie nicht, dass das Modell die Antwort kennt. Bringen Sie die relevanten Dokumente und Daten in das Modell ein … auf diese Weise kontrollieren Sie die Fakten, auf denen diese Antworten basieren.“ Dieser Ansatz verbessert die Rückverfolgbarkeit, minimiert Halluzinationen und ermöglicht eine Querprüfung der vom LLM generierten Antworten anhand der Quelldokumente. Dies unterstreicht die Bedeutung einer sorgfältigen Datenkontrolle und -verwaltung im LLM-Kontext.
Best Practices für eine sichere KI-gesteuerte Welt
Wenn es um Best Practices zur Gewährleistung der Sicherheit in einer KI-gesteuerten Welt geht, betont Christopher Glover, Field CTO bei BigID, welche kritischen Datentypen geschützt werden müssen: „Ihre Kunden-, Mitarbeiter- und Lieferantendaten, alle Arten sensibler privater Informationen … alle geschützten Datenklassen, die verzerrt sein könnten … alle internen Informationen.“ Glover betont außerdem die Notwendigkeit, bei Datenquellen von Drittanbietern und dem Potenzial für Schadcode oder Dateneinschleusung wachsam zu sein. Er weist darauf hin, dass die Sicherung der KI/ML-Entwicklungspipeline ebenso wichtig ist wie der Schutz der darin verarbeiteten Daten.
Ruben Falk, Kapitalmarktspezialist bei AWS, ergänzt diese Perspektive, indem er die Bedeutung der Modellsicherheit betont: „Nicht nur die Daten müssen verwaltet werden, sondern auch die Modelle selbst.“ Er erörtert etablierte Praktiken für ML-Operationen, die Erklärbarkeit von Modellen und die Notwendigkeit, schädliche Informationen zu filtern und vor ihnen zu schützen, insbesondere im Kontext generativer KI. Falk weist darauf hin, dass einige Praktiken zwar etabliert sind, andere, insbesondere im Bereich der generativen KI, aufgrund ihrer Neuheit jedoch noch in der Entwicklung sind.
Zusammen unterstreichen ihre Erkenntnisse die Vielschichtigkeit der Sicherung von KI und die Bedeutung einer umfassenden Berücksichtigung sowohl der Daten- als auch der Modellsicherheit.
Praktische Einblicke für die Anwendung in der realen Welt
Wir gingen über die Theorie hinaus. Unsere Experten gaben praktische Ratschläge für die Anwendung dieser Erkenntnisse in realen Szenarien. Für KI-Einsteiger unterstrich das Webinar die Bedeutung von Bildung und Verständnis der Technologie. Schulungen von Teams zu KI und ihrem angemessenen Einsatz sind unerlässlich, um eine solide Grundlage zu schaffen. Die Festlegung ethischer Standards und Governance-Kontrollen von Anfang an trägt dazu bei, verantwortungsvoller Einsatz von KI.
Zu den Empfehlungen für diejenigen, die bereits KI-Projekte gestartet haben, gehörte die Gewährleistung von Transparenz und Erklärbarkeit in KI-Modellen. Die Implementierung von Frameworks für Attribution und Erklärbarkeit ist entscheidend für den Aufbau von Vertrauen bei Stakeholdern und Endnutzern. Sich über neue ethische Aspekte und gesellschaftliche Auswirkungen auf dem Laufenden zu halten, hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen und sich entwickelnde Risiken zu bewältigen.
Wenn Sie unser Webinar verpasst haben, keine Sorge. Sie können es direkt auf Abruf ansehen. hier. Verbessern Sie Ihr Verständnis des Datenschutzes im Zeitalter von KI und LLMs.
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