KI und Datenschutz stellt Unternehmen vor die Herausforderung, innovative Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) zu integrieren und gleichzeitig den Datenschutz zu gewährleisten. Die Balance zwischen dem Einsatz fortschrittlicher KI-Systeme und der Einhaltung strenger Datenschutzbestimmungen ist insbesondere für deutsche Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Wir zeigen, wie KI datenschutzkonform eingesetzt werden kann und welche spezifischen Herausforderungen und Lösungsansätze es gibt.
Ist ChatGPT datenschutzkonform nutzbar für Unternehmen in Deutschland?
Die Integration von ChatGPT und ähnlichen KI-Technologien in Unternehmensprozesse wirft wichtige Datenschutzfragen auf. Obwohl diese Technologien enorme Vorteile bieten, müssen Unternehmen die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO sicherstellen. Die Herausforderung besteht darin, die Vorteile von ChatGPT zu nutzen und gleichzeitig personenbezogene Daten zu schützen und die rechtlichen Anforderungen zu erfüllen.
Insbesondere in Deutschland, wo strenge Datenschutzgesetze gelten, müssen Unternehmen vorsichtig sein. ChatGPT, das von OpenAI in den USA betrieben wird, speichert und verarbeitet Daten auf amerikanischen Servern. Dies kann zu Bedenken führen, insbesondere wenn personenbezogene Daten betroffen sind. Die öffentliche Version von ChatGPT zeichnet Interaktionen auf und verwendet diese Daten für die Weiterentwicklung der KI-Modelle, was zusätzliche Datenschutzrisiken birgt.
Erst in den teureren Paketen wie „ChatGPT Teams“ oder „ChatGPT Enterprise“ verspricht OpenAI, dass die Daten nicht mehr für das Training der KI verwendet werden. Allerdings werden auch in diesen Fällen die Daten auf Servern in den USA verarbeitet, was weitere Bedenken hinsichtlich des transatlantischen Datenschutzes aufwirft, speziell im Hinblick auf die Übermittlung und Verarbeitung personenbezogener Daten auf Servern außerhalb der EU.
KI und Datenschutz: Probleme beim Einsatz von LLMs
Der Einsatz von KI in Unternehmen birgt das die Gefahr von Datenschutzverletzungen. Ein kritisches Beispiel ist der potenzielle Missbrauch von Geschäftsgeheimnissen. Wenn Mitarbeiter vertrauliche Unternehmensinformationen unbeabsichtigt oder unwissentlich in KI-Systeme eingeben, können diese Daten ungewollt gespeichert und weiterverarbeitet werden. Ein erhebliches Sicherheitsrisiko für Unternehmen. KI-Modelle könnten diese sensiblen Daten in Trainingsdatensätze aufnehmen und in ihren Antworten für andere Nutzer wiederverwenden, was schwerwiegende Folgen für die Wettbewerbsfähigkeit und den Datenschutz des Unternehmens haben könnte.
Dies unterstreicht die Notwendigkeit für Unternehmen, klare Richtlinien für den Umgang mit KI-Technologien aufzustellen und die Mitarbeiter für den Schutz vertraulicher Informationen bei der Eingabe in KI-Modelle zu sensibilisieren.
Large-Language-Models datenschutzkonform im Unternehmen einführen
Die Einführung von Large Language Models (LLMs) wie GPT-4, Luminous und Llama2 in Unternehmen erfordert besondere Aufmerksamkeit hinsichtlich KI und Datenschutz. Um die Einhaltung von Datenschutzstandards zu gewährleisten, sollten Unternehmen die folgendes in Betracht ziehen:
- Auswahl des richtigen Large-Language-Models: Unternehmen sollten Anbieter von LLMs auswählen, die explizit datenschutzkonforme Lösungen auch für deutsche Unternehmen anbieten und idealerweise eine Datenverarbeitung innerhalb der EU ermöglichen.
- Auftragsverarbeitungsverträge: Abschluss von Auftragsverarbeitungsverträgen mit Anbietern des LLMs.
- Einsatz lokaler LLMs: Für besonders sensible personenbezogene Daten (wie z.B. E-Mails) können lokale laufende LLMs eingesetzt werden. Je nach Ziel und Anwendungsfell ist auch eine Kombination verschiedener KI-Systeme möglich, um den Datenschutz zu gewährleisten.
- Kein Training mit den Unternehmensdaten: Bei der Auswahl des richtigen LLMs muss beachtet werden, ob mit den eingegeben Daten der Mitarbeiter das Model trainiert wird.
- Interne Richtlinien und Schulung der Mitarbeiter: Es ist unerlässlich, Mitarbeiter über den sicheren und verantwortungsvollen Umgang mit LLMs zu schulen, insbesondere in Bezug auf den Datenschutz.
Datenschutzfolgeabschätzung und Blackbox KI
Ein wesentlicher Aspekt beim Einsatz von KI in Unternehmen ist die Durchführung einer Datenschutzfolgenabschätzung (DSFA), insbesondere bei Black-Box-KI-Systemen. Diese Systeme stellen aufgrund ihres selbstlernenden Charakters und der Unmöglichkeit, den Algorithmus vollständig nachzuvollziehen, eine besondere Herausforderung für den Datenschutz dar.
Dieses Phänomen wirft Fragen nach der Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Entscheidungsfindung durch KI auf. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie die Risiken verstehen und geeignete Maßnahmen ergreifen, um den Schutz personenbezogener Daten zu gewährleisten.
