Der Markt für künstliche Intelligenz wird voraussichtlich $407 Milliarden bis 2027Bis 2030 wird es voraussichtlich $1,4 Billionen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 38,11 TP3T.
Das ist keine große Überraschung. Fertigung, Cybersicherheit, klinische Forschung, Einzelhandel, Bildung, Marketing, Transport und viele andere Branchen profitieren vom Einsatz von KI in der Datenpraxis und -verarbeitung. .
Es macht jedoch KI-Datenschutz ein Anliegen.
Welche Auswirkungen hat maschinelles Lernen auf KI und den Datenschutz der Verbraucher?
KI und Datenschutz sind aufgrund des maschinellen Lernens (ML) untrennbar miteinander verbunden. Wie Sie wissen, wird ML verwendet, um Modelle mithilfe von überwachtem oder unüberwachtem Lernen zu „lehren“.
Sie füttern das Modell mit riesigen Datenmengen, die es zum Lernen nutzt. Je mehr Daten Sie ihm geben, desto mehr entwickelt es seine eigene Logik basierend auf dem Gelernten. Dieses Lernen können Sie dann in Form von generative KI oder Automatisierung.
Diese riesigen Datenmengen (Big Data) sind in diesem Prozess von großer Bedeutung. Sie haben einen erheblichen Einfluss auf ML in Form der drei Vs – Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit.
Volumen
Ein größeres Datenvolumen steigert die analytische Leistungsfähigkeit des Modells. Je mehr Informationen ihm zur Verfügung stehen, desto robuster und umfassender sind seine Analysen. Es bedeutet auch, dass das Modell ein detaillierteres und spezifischeres Verständnis der analysierten Informationen erlangt.
Vielfalt
In Verbindung mit der Menge hilft Vielfalt Modellen, Muster zu erkennen, die bei einer oberflächlichen Untersuchung möglicherweise nicht erkennbar sind. Diese Vielfalt ermöglicht komplexere und differenziertere Analysen. Denn sie fügt den untersuchten Daten verschiedene Dimensionen und Perspektiven hinzu.
Geschwindigkeit
Geschwindigkeit bezeichnet die Geschwindigkeit, mit der Informationen generiert, verarbeitet und analysiert werden. Eine hohe Geschwindigkeit bedeutet, dass Daten schnell, nahezu in Echtzeit oder sogar in Echtzeit analysiert werden können. Diese schnelle Analyse kann bei Anwendungen, bei denen zeitkritische Entscheidungen getroffen werden müssen, entscheidend sein.
Datenschutzprobleme bei KI
Wie Sie sehen, ist die Datenerfassung ein integraler Bestandteil von KI und ML. Das bringt uns jedoch zu Künstliche Intelligenz und Datenschutzbedenken. Die Datenerfassung ist mit gewissen Risiken verbunden.
Hier sind sie:
Datenerhebung und Einwilligung
Wir haben gesehen, dass intelligente Automatisierungsplattformen große Datenmengen benötigen, um zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Die Erfassung dieser Daten kann manchmal ohne ausdrückliche Zustimmung von den Personen, deren Daten verwendet werden, was einen Verstoß gegen die Privatsphäre darstellt.
Es ist eine große Herausforderung, sicherzustellen, dass die Datenerfassung ethisch und legal erfolgt und die Einwilligung des Einzelnen vorliegt.
Datenschutz und Datensicherheit
Sobald die Daten erfasst sind, müssen sie sicher aufbewahrt werden unbefugter Zugriff und Verstöße stellt ein erhebliches Problem dar. KI-Systeme sind wie alle digitalen Systeme anfällig für Cybersicherheitsbedrohungen.
Datenschutzverletzungen kann aussetzen sensible persönliche InformationenDies kann zu Datenschutzverletzungen und potenziellen Schäden für Einzelpersonen führen. Die Gestaltung der Datensicherheit zum Schutz der Informationen ist von größter Bedeutung.
Voreingenommenheit und Diskriminierung
KI kann unbeabsichtigt lernen und verewigen Vorurteile In den Trainingsdaten sind Verzerrungen vorhanden. Diese Verzerrungen können zu diskriminierenden Ergebnissen führen und Datenschutz und Fairness beeinträchtigen. Beispielsweise könnte ein KI-System auf der Grundlage verzerrter Daten Rückschlüsse auf Bewerber ziehen. Dies könnte zu unfairer Behandlung oder unfairen Entscheidungen führen.
Überwachung und Kontrolle
Der Einsatz von KI in Überwachungssystemen – wie beispielsweise Gesichtserkennungstechnologie – wirft erhebliche Datenschutzbedenken auf. Diese Systeme können Personen ohne deren Zustimmung im öffentlichen Raum oder bei ihrer Nutzung sozialer Medien überwachen.
Dadurch verliert die überwachte Person ihre Anonymität und Privatsphäre. Sie wird überall verfolgt, egal ob in der realen Welt oder im Cyberspace. Dies kann zu einem potenziellen Missbrauch ihrer persönlichen Daten führen.
Mangelnde Transparenz und Kontrolle
KI-Systeme können komplex und undurchsichtig sein. Daher ist es für Einzelpersonen schwer nachzuvollziehen, wie und zu welchem Zweck ihre Daten verwendet werden. Der Mangel an Transparenz und Kontrolle über personenbezogene Daten stellt ein erhebliches Datenschutzproblem dar.
Ohne zu wissen, welche Informationen erhoben werden und warum, kann eine Person keine informierte Einwilligung geben. Sie weiß möglicherweise nicht, ob sie die Weitergabe ihrer Daten ablehnen möchte, was bedeutet, dass die von ihr weitergegebenen Daten ihre Privatsphäre verletzen.
Minimierung von Daten
Die Effizienz der KI hängt oft von der Verarbeitung großer Datensätze ab, was zu Konflikten mit der Datensparsamkeit Prinzip. Dieses Prinzip befürwortet die Verwendung der geringstmöglichen Datenmenge, die für einen bestimmten Zweck erforderlich ist, um die Privatsphäre des Einzelnen zu schützen.
Sie müssen den Datenbedarf der KI mit der Notwendigkeit abwägen, die Datenerfassung und -aufbewahrung zu minimieren, was eine Herausforderung darstellen kann.
Schlussfolgerung und Vorhersage
KI-Systeme können sensible Informationen über Personen ableiten, die nicht explizit angegeben wurden. Beispielsweise könnte eine KI scheinbar unzusammenhängende Daten nutzen, um persönliche Eigenschaften vorherzusagen – etwa Gesundheitszustand, politische Zugehörigkeit oder sexuelle Orientierung.
Dies wirft Datenschutzrisiken und -bedenken auf, selbst wenn die ursprüngliche Datenerhebung als nicht vertraulich galt.
Grundsätze verantwortungsvoller KI – KI-Richtlinien, Datenschutzbestimmungen
Wie Sie sehen, geht mit Big Data auch eine große Verantwortung einher. Wir brauchen strenge Datenschutzgesetze und -standards, um sicherzustellen, dass der Umgang mit personenbezogenen Daten strengen Vorschriften unterliegt.
Die Aufgabe solcher Regelungen besteht nicht nur darin, die Privatsphäre zu schützen, sondern auch ein Klima des Vertrauens zu schaffen. Sie müssen sicherstellen, dass die Vorteile der KI ethisch und verantwortungsvoll genutzt werden können. Sie sollten Transparenz, Rechenschaftspflicht und das Recht des Einzelnen auf seine Daten gewährleisten.
In Europa ist die Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR) schützt personenbezogene Daten vor den Risiken der KI Technologien. In den USA Federal Trade Commission (FTC) Unternehmen werden für die Erhebung, Verwendung und Sicherung der Daten ihrer Kunden verantwortlich gemacht. Unternehmen, die falsche Angaben dazu machen, wie und warum sie Kundendaten erheben, werden bestraft.
Es gibt auch die Durchführungsverordnung zur künstlichen Intelligenz für eine sichere und vertrauenswürdige Entwicklung und Nutzung von KI in den USA.
Strategien zur Minderung von KI- und Datenschutzproblemen
Wie wir gesehen haben, gibt es Vorschriften zum Schutz persönlicher Daten. Diese werden mit dem technologischen Wandel Schritt für Schritt aktualisiert.
Tatsächlich benötigen wir Daten, um bessere KI-Modelle zu erstellen. Allerdings müssen wir diese auch auf das Wesentliche beschränken.
Um die Privatsphäre zu wahren, müssen wir die Daten sichern und sicherstellen, dass sie nicht mit der Person verknüpft werden können, von der sie stammen.
Wir müssen außerdem sicherstellen:
- Einschränkung der Erhebung: Es wird nur das Nötigste gesammelt, mehr nicht.
- Zweckbestimmung: Klarheit darüber, wofür die Informationen verwendet werden.
- Nutzungsbeschränkung: Die Informationen dürfen nur für den vorgesehenen Zweck verwendet werden.
So können Sie es machen:
Datenanonymisierung und Pseudonymisierung
Anonymität ist ein wichtiger Aspekt bei der Datenerfassung. Die wichtigste Überlegung bei personenbezogenen Daten ist, ob sie identifizierbar sind oder nicht. Bevor Sie personenbezogene Daten zum Trainieren von KI-Modellen verwenden, anonymisieren oder pseudonymisieren Sie diese, um Identifikatoren zu entfernen oder zu ersetzen, die die Daten mit einer Person verknüpfen. Dies trägt zum Schutz der Privatsphäre bei und reduziert Risiken im Falle einer Kompromittierung der Daten.
Verschlüsselung
Wenn Sie Daten erfassen, verarbeiten und analysieren, müssen Sie diese auch speichern und übertragen. In jedem dieser Schritte können sie kompromittiert und gestohlen werden. Das Verbergen von Informationen hinter einer Verschlüsselungsebene verhindert deren Diebstahl und Nutzung.
Verwenden Sie starke Verschlüsselungsmethoden für ruhende und übertragene Daten. Durch die Verschlüsselung der Daten wird sichergestellt, dass sie selbst bei unbefugtem Abfangen oder Zugriff unlesbar und vor Missbrauch geschützt bleiben.
Zugriffskontrolle und Authentifizierung
Eine der Gefahren der Datenerfassung für KI besteht darin, dass sie Zugriff durch Personen, die es nicht benötigenUm das zu verhindern, müssen Sie Implementierung strenger Zugriffskontrollen und Authentifizierungsmechanismen, sodass nur autorisiertes Personal auf vertrauliche Daten zugreifen kann.
Hierzu gehört die Verwendung einer Multi-Faktor-Authentifizierung, rollenbasierte Zugriffskontrollen, sowie Protokollierung und Überwachung des Zugriffs auf vertrauliche Daten.
Minimierung von Daten
Überschüssige Informationen sind kein Vorteil. Sie beanspruchen Speicherplatz und müssen geschützt werden. Kurz gesagt: Sie sind eine Belastung.
Erfassen Sie nur die Daten, die für eine bestimmte KI-Anwendung unbedingt erforderlich sind. Befolgen Sie das Prinzip der Datenminimierung, um die Menge der gefährdeten sensiblen Informationen zu reduzieren und die Grundsätze des Datenschutzes durch Technikgestaltung zu beachten.
Regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen und Compliance-Checks
Mit der Weiterentwicklung der Technologie entwickeln sich auch die Cyberbedrohungen weiter. Um Ihre gespeicherten Daten zu schützen, müssen Sie stets einen Schritt voraus sein.
Führen Sie regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen durch mit KI-Bedrohungsinformationen Schwachstellen in KI-Systemen und Datenspeicherinfrastrukturen zu identifizieren. Sicherstellung der Einhaltung relevanter Datenschutzbestimmungen wie GDPR, CCPAoder branchenspezifische Standards.
Differenzielle Privatsphäre
Sie können es nicht vermeiden, Informationen von Einzelpersonen zu sammeln, aber Sie können ihre Identität schützenAnonymisierung ist eine Möglichkeit. Eine andere besteht darin, beim Training von KI-Modellen Techniken der differenziellen Privatsphäre anzuwenden. Dabei wird den Datensätzen ein gewisses Maß an zufälligem Rauschen hinzugefügt. Dies hilft, einzelne Datenpunkte zu maskieren, während die KI gleichzeitig die Gesamtmuster erlernen kann.
Robuste Data Governance-Richtlinien
Ja, es gibt Gesetze und Vorschriften zur Datenverwaltung. Ihr Unternehmen sollte jedoch über eigene Richtlinien zum Schutz der Kundendaten verfügen.
Entwickeln und implementieren Sie umfassende Data-Governance-Richtlinien für die Erfassung, Speicherung, Nutzung und Löschung von Daten. Diese Richtlinien sollten Leitlinien für die ethische Datennutzung, Datenschutzfolgenabschätzungen und Verfahren zur Reaktion auf Datenschutzverletzungen enthalten.
Föderiertes Lernen
Bei herkömmlichen Formen des maschinellen Lernens wurden Informationen gesammelt und in einer einzigen Datenbank gespeichert. Das bedeutete natürlich, dass sie leichter gestohlen werden konnten.
Federated Learning ist ein neuer Ansatz zur Entwicklung von KI-Modellen. Dabei werden Systeme mithilfe dezentraler Geräte oder Server trainiert, ohne dass lokale Daten geteilt werden müssen. Dieser Ansatz ermöglicht es KI-Systemen, aus Daten zu lernen, ohne sensible Informationen zentralisieren zu müssen. Dies reduziert Datenschutz- und Sicherheitsrisiken.
Geräte des Internets der Dinge (IoT) können enorme Mengen an Kundendaten generieren. Anstatt diese zu sammeln, können Sie für Ihr KI-Modell föderiertes Lernen nutzen. Sie sind nicht länger dem Risiko eines Datenbankverstoßes ausgesetzt, Ihr Modell hat jedoch weiterhin Zugriff auf diese wertvollen Kundeninformationen für Lernzwecke.
Transparenz und Rechenschaftspflicht
Klare Kommunikation ist unerlässlich, um Vertrauen bei Nutzern und Stakeholdern aufzubauen. Deshalb ist Transparenz im KI-Betrieb und bei der Datennutzung wichtig. Informieren Sie Stakeholder über Datennutzung, Zweck der Datenerhebung und Datenschutzmaßnahmen.
Eine Möglichkeit hierfür ist die Implementierung klarer Rechenschaftsmaßnahmen, die einen verantwortungsvollen Umgang mit Daten gewährleisten. Dies zeigt, dass Sie Verantwortung für die von Ihnen gesammelten Daten und deren Verwendung übernehmen. Sie müssen außerdem Mechanismen installieren, um Verzerrungen oder Fehler in den Entscheidungen der KI zu erkennen, zu melden und zu korrigieren.
Sichere Softwareentwicklungspraktiken
Gemäß den Grundsätzen des „Privacy by Design“ müssen Datenschutz und Sicherheit von Grund auf in die KI-Entwicklung integriert werden. Führen Sie sichere Softwareentwicklungspraktiken ein, einschließlich regelmäßiger Updates und Patches für KI-Systeme und deren Komponenten.
Stellen Sie sicher, dass Sicherheit vom ersten Entwurf bis zur Bereitstellung und Wartung in den Softwareentwicklungszyklus integriert ist.
Schutz der Privatsphäre von Kindern
Wenn Sie Daten von Kindern unter dreizehn Jahren sammeln und verwenden, müssen Sie die Gesetz zum Schutz der Online-Privatsphäre von Kindern (COPPA)Die Regeln werden regelmäßig von der FTC aktualisiert. Derzeit werden sie aktualisiert, um den Einsatz von KI in Produkten und Dienstleistungen, die von Kindern genutzt werden, zu überwachen. Es ist wichtig zu berücksichtigen, wie Ihr KI-Modell Daten von Kindern sammelt und wie es mit ihnen interagiert.
Die Zukunft von KI und Datenschutz
Der Datenschutz in der KI wird sich mit der technologischen Weiterentwicklung verändern und weiterentwickeln. Neue Herausforderungen erfordern eine kontinuierliche Anpassung der regulatorischen Rahmenbedingungen.
Wir verfügen jedoch auch über neue Methoden, um das Datenschutzparadoxon in der KI-Entwicklung zu bewältigen.
Schauen wir sie uns an.
Neue Chancen in KI-Technologien
Quantenverschlüsselung
Diese neue Technologie verspricht revolutionieren die Datensicherheit. Die Quantenverschlüsselung oder Quantenschlüsselverteilung (QKD) nutzt die Prinzipien der Quantenmechanik, um Kommunikationskanäle zu sichern.
QKD ermöglicht es zwei Parteien, beim Informationsaustausch einen geheimen Schlüssel zu verwenden. Niemand ohne den Schlüssel kann die verschlüsselte Nachricht lesen.
Doch das ist noch nicht alles. Der Quantenmechanik zufolge wird ein System durch die Messung gestört, was es Eindringlingen mit QKD praktisch unmöglich macht, Daten abzufangen oder zu entschlüsseln, ohne entdeckt zu werden.
Erweiterte differenzielle Privatsphäre
Die Nationales Institut für Standards und Technologie (NIST) bietet wichtige Hinweise zur Implementierung von Differential Privacy. Differential Privacy ist eine Technik, die Datenabfragen mit Zufälligkeiten versieht, um die Privatsphäre des Einzelnen zu schützen und gleichzeitig nützliche Analysen zu ermöglichen.
Erweiterter differenzieller Datenschutz bezeichnet die Weiterentwicklung und Verfeinerung von Techniken des differenziellen Datenschutzes. Diese Techniken dienen dem Schutz der Privatsphäre von Personen, wenn deren Daten in statistische Analysen einbezogen werden.
Differential Privacy ist eine Methode, um zu messen, wie viel Privatsphäre ein Algorithmus bietet. Es nutzt eine mathematische Garantie, um die Privatsphäre einzelner Daten bei einer Datenbankabfrage zu schützen. Dadurch ist es nahezu unmöglich, die Quelle der Informationen zu identifizieren, selbst wenn man andere damit verbundene Informationen berücksichtigt.
Innovationen im Bereich der differenziellen Privatsphäre machen diese für reale Anwendungen effektiver und praktischer. Neue Algorithmen und Techniken werden entwickelt, um den Datenschutz stärker zu gewährleisten. Gleichzeitig bleibt der Nutzen der Daten für die Analyse erhalten.
Datenschutzwahrendes maschinelles Lernen
Homomorphe Verschlüsselung ist eine Technik, die die Berechnung verschlüsselter Informationen ermöglicht, ohne diese vorher entschlüsseln zu müssen. Sie schützt Informationen vor Hackern, die während der Verarbeitung versuchen könnten, darauf zuzugreifen.
Techniken wie föderiertes Lernen und homomorphe Verschlüsselung ermöglichen es KI-Modellen, aus Daten zu lernen, ohne diese zu kompromittieren. Das bedeutet, dass vertrauliche Informationen auf dem Gerät des Nutzers verbleiben oder verschlüsselt bleiben können, was das Risiko von Datenschutzverletzungen erheblich reduziert.
Dezentrale Datenarchitekturen
In herkömmlichen Datenverwaltungssystemen werden Daten auf zentralen Servern gespeichert und verarbeitet. Diese Zentralisierung ist zwar effizient, birgt aber auch Schwachstellen, darunter einen Single Point of Failure. Werden diese zentralen Systeme kompromittiert, besteht das Risiko, dass die darin gespeicherten Daten offengelegt, gestohlen oder manipuliert werden.
Im Gegensatz zu zentralisierten Systemen verteilen dezentrale Architekturen Daten über ein Netzwerk von Computern oder Knoten. Jeder Knoten enthält eine Kopie der Daten oder einen Teil davon. Alle Datentransaktionen und Verarbeitungsaufgaben werden über dieses Netzwerk und nicht auf einem einzelnen Server ausgeführt.
Blockchain ist eine bekannte Form dezentraler Technologie und erstellt ein sicheres und transparentes Transaktionsbuch. Jeder Block in der Kette enthält eine Anzahl von Transaktionen. Sobald ein Block abgeschlossen ist, wird er linear und chronologisch der Kette hinzugefügt. Diese Struktur stellt sicher, dass jede Transaktion sicher und unveränderlich über mehrere Knoten hinweg aufgezeichnet wird.
Blockchain reduziert Risiken durch die Verteilung von Daten über ein Netzwerk und vermeidet so zentrale Ausfallpunkte. Selbst wenn ein oder mehrere Knoten kompromittiert werden, bleiben Integrität und Verfügbarkeit der Daten durch die anderen Knoten erhalten. Darüber hinaus gewährleistet der Einsatz kryptografischer Techniken sichere und manipulationssichere Datentransaktionen.
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