Die Daten-Dilemma von KI: Datenschutz, Regulierung und die Zukunft der ethischen KI
KI-gesteuerte Lösungen werden täglich in verschiedenen Branchen, Dienstleistungen und Produkten schnell übernommen. Ihre Effektivität hängt jedoch vollständig von der Qualität der Daten ab, auf denen sie trainiert werden – ein Aspekt, der oft missverstanden oder im Prozess der Datensatz-Erstellung übersehen wird.
Mit der zunehmenden Kontrolle durch Datenschutzbehörden, wie KI-Technologien mit Datenschutz- und Datennutzungsverordnungen in Einklang stehen, sehen sich Unternehmen wachsendem Druck ausgesetzt, Datensätze auf konforme und ethische Weise zu beschaffen, zu kennzeichnen und zu verfeinern.
Ist es wirklich möglich, einen ethischen Ansatz zur Erstellung von KI-Datensätzen zu verfolgen? Was sind die größten ethischen Herausforderungen für Unternehmen und wie gehen sie damit um? Und wie beeinflussen sich entwickelnde rechtliche Rahmenbedingungen die Verfügbarkeit und Nutzung von Trainingsdaten? Lassen Sie uns diese Fragen erkunden.
Datenschutz und KI
Von Natur aus benötigt KI eine große Menge an personenbezogenen Daten, um Aufgaben auszuführen. Dies hat Bedenken hinsichtlich der Erfassung, Speicherung und Nutzung dieser Informationen aufgeworfen. Viele Gesetze weltweit regulieren und beschränken die Nutzung personenbezogener Daten, von der GDPR und dem neu eingeführten KI-Gesetz in Europa bis hin zu HIPAA in den USA, das den Zugang zu Patientendaten in der medizinischen Branche regelt.
Vierzehn US-Bundesstaaten haben derzeit umfassende Datenschutzgesetze, wobei sechs weitere 2025 und Anfang 2026 in Kraft treten werden. Die neue Verwaltung hat eine Änderung ihres Ansatzes zur Durchsetzung des Datenschutzes auf Bundesebene signalisiert. Ein zentrales Augenmerk liegt auf der KI-Regulierung, mit dem Ziel, Innovationen zu fördern, anstatt Einschränkungen zu verhängen.
Die Datenschutzgesetzgebung entwickelt sich in verschiedenen Ländern: In Europa sind die Gesetze strenger, während sie in Asien oder Afrika tendenziell weniger streng sind. Persönlich identifizierbare Informationen (PII) – wie Gesichtsabbildungen, offizielle Dokumente wie Pässe oder andere sensible persönliche Daten – sind in den meisten Ländern bis zu einem gewissen Grad allgemein eingeschränkt.
Welche Methoden verwenden Unternehmen, um Daten zu erhalten?
Wenn man Datenschutzprobleme für das Training von Modellen untersucht, ist es wichtig zu verstehen, woher Unternehmen diese Daten beziehen. Es gibt drei Hauptquellen für Daten:
Datenbeschaffung
Diese Methode ermöglicht es, Daten von Crowdsourcing-Plattformen, Medienbeständen und Open-Source-Datensätzen zu sammeln. Es ist wichtig zu beachten, dass öffentliche Medienbestände unterschiedlichen Lizenzvereinbarungen unterliegen. Selbst eine kommerzielle Nutzungsvereinbarung gibt oft ausdrücklich an, dass Inhalte nicht für das Training von Modellen verwendet werden dürfen.
Datenkreation
Eine der sichersten Methoden zur Vorbereitung von Datensätzen besteht darin, einzigartige Inhalte zu erstellen, beispielsweise indem man Menschen in kontrollierten Umgebungen wie Studios oder im Freien filmt. Vor der Teilnahme unterschreiben die Personen ein Einverständnisformular, das angibt, welche Daten gesammelt werden, wie und wo sie verwendet werden und wer Zugang dazu hat.
Synthetische Datengenerierung
Diese Methode verwendet Softwaretools zur Erstellung von Bildern, Texten oder Videos basierend auf einem bestimmten Szenario. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass synthetische Daten Einschränkungen haben: Sie werden auf der Grundlage vordefinierter Parameter generiert und weisen nicht die natürliche Variabilität realer Daten auf.
Verantwortlichkeiten im Prozess der Datensatz-Erstellung
Jeder Teilnehmer im Prozess hat spezifische Verantwortlichkeiten, die in ihrem Vertrag festgelegt sind. Der erste Schritt besteht darin, einen Vertrag zu erstellen, der die Art der Beziehung, einschließlich Klauseln zu Geheimhaltung und geistigem Eigentum, beschreibt.
Im Allgemeinen müssen Unternehmen sicherstellen, dass die Daten legal und korrekt beschafft werden. Die Verantwortung jedes Teilnehmers im Datenarbeitsprozess hängt von der Vereinbarung ab. Dieser Prozess kann als Teil einer breiteren „Nachhaltigkeitskette“ betrachtet werden, in der jeder Teilnehmer eine entscheidende Rolle bei der Einhaltung rechtlicher und ethischer Standards spielt.
Fazit
Das Dilemma der Datennutzung in der KI ist komplex und erfordert eine sorgfältige Abwägung von ethischen, rechtlichen und praktischen Aspekten. Unternehmen müssen sich ständig an die sich ändernden Vorschriften anpassen und sicherstellen, dass ihre Praktiken sowohl legal als auch ethisch vertretbar sind, um das Vertrauen der Verbraucher und die Einhaltung der Gesetze sicherzustellen.
