Warum beim KI-Design der Datenschutz Vorrang haben muss

• Künstliche Intelligenz ist ein wesentlicher Bestandteil der Entwicklung des Gesundheitswesens, der Technologie und anderer Bereiche, es bestehen jedoch Bedenken hinsichtlich der Regulierung des Datenschutzes.
• Datenschutz ist von entscheidender Bedeutung, um das Vertrauen der Öffentlichkeit in den technologischen Fortschritt zu gewinnen.

Datenschutz wird häufig mit Modellen der künstlichen Intelligenz (KI) in Verbindung gebracht, die auf Verbraucherdaten basieren. Benutzer sind verständlicherweise misstrauisch gegenüber automatisierten Technologien, die ihre Daten, zu denen auch vertrauliche Informationen gehören können, erfassen und verwenden. Da KI-Modelle auf Datenqualität angewiesen sind, um aussagekräftige Ergebnisse zu liefern, hängt ihr Fortbestand davon ab, dass der Schutz der Privatsphäre ein integraler Bestandteil ihres Designs ist.

Gute Datenschutz- und Datenverwaltungspraktiken sind nicht nur eine Möglichkeit, die Ängste und Bedenken der Kunden zu zerstreuen, sondern haben auch viel mit den zentralen Organisationswerten, Geschäftsprozessen und dem Sicherheitsmanagement eines Unternehmens zu tun. Datenschutzfragen wurden ausführlich erforscht und veröffentlicht, und Umfragedaten zur Wahrnehmung der Privatsphäre zeigen, dass der Schutz der Privatsphäre ein wichtiges Anliegen der Verbraucher ist.

Es ist wichtig, diese Probleme im Kontext anzugehen, und für Unternehmen, die verbraucherorientierte KI einsetzen, gibt es mehrere Methoden und Techniken, die dabei helfen können, die Datenschutzbedenken auszuräumen, die häufig mit KI verbunden sind.

Einige Produkte und Dienstleistungen erfordern Daten, aber sie müssen nicht in die Privatsphäre von irgendjemandem eingreifen.

Unternehmen, die künstliche Intelligenz nutzen, sehen sich bereits mit öffentlichen Zweifeln konfrontiert, wenn es um den Datenschutz geht. Laut einer Umfrage der Europäischen Verbraucherorganisation aus dem Jahr 2020 stimmen 45–60 % der Europäer zu, dass KI

zu mehr Missbrauch personenbezogener Daten führen wird.

Es gibt viele beliebte Online-Dienste und -Produkte, die auf große Datensätze angewiesen sind, um ihre KI-Algorithmen zu erlernen und zu verbessern. Einige der Daten in diesen Datensätzen können selbst für den am wenigsten datenschutzbewussten Benutzer als privat angesehen werden. Datenströme aus dem Internet, Social-Media-Seiten, Mobiltelefonen und anderen Geräten erhöhen die Menge an Informationen, die Unternehmen zum Trainieren maschineller Lernsysteme verwenden. Der Schutz der Privatsphäre wird weltweit zu einem öffentlichen Thema, da einige Unternehmen personenbezogene Daten übermäßig nutzen und falsch verwalten.

Die meisten sensiblen Daten, die wir sammeln, dienen der Verbesserung KI-gestützter Prozesse. Ein Großteil der analysierten Daten wird auch durch die Einführung maschinellen Lernens vorangetrieben, da komplexe Algorithmen erforderlich sind, um Entscheidungen in Echtzeit auf der Grundlage dieser Datensätze zu treffen. Suchalgorithmen, Sprachassistenten und Empfehlungsmaschinen sind nur einige der

KI-Lösungen, die große Datensätze auf Basis realer Benutzerdaten nutzen.

Massive Datenbanken können ein breites Spektrum an Daten enthalten, und eines der dringendsten Probleme besteht darin, dass diese Daten möglicherweise persönlich identifizierbar und sensibel sind. Tatsächlich hängt es nicht davon ab, zu wissen, auf wen sich die Daten beziehen, um einem Algorithmus beizubringen, Entscheidungen zu treffen. Unternehmen, die hinter solchen Produkten stehen, sollten sich daher auf die Privatisierung ihrer Datensätze mit wenigen Möglichkeiten zur Identifizierung von Benutzern in den Quelldaten konzentrieren und Maßnahmen entwickeln, um Grenzfälle aus ihren Algorithmen zu entfernen, um Reverse Engineering und Identifizierung zu vermeiden.

Der Zusammenhang zwischen Datenschutz und künstlicher Intelligenz ist sehr heikel. Während einige Algorithmen zwangsläufig private Daten erfordern, gibt es Möglichkeiten, diese sicherer und nicht aufdringlicher zu nutzen. Die folgenden Methoden sind nur einige Beispiele dafür, wie Unternehmen, die mit privaten Daten arbeiten, Teil der Lösung werden können.

KI-Design unter Berücksichtigung des Datenschutzes

Wir haben das Problem des Reverse Engineering besprochen, bei dem schlechte Akteure Schwachstellen in einem KI-Modell entdecken und potenziell kritische Informationen aus der Ausgabe des Modells identifizieren. Reverse Engineering ist der Grund, warum die Änderung und Verbesserung von Datenbanken und Lerndaten angesichts dieser Herausforderung für den KI-Einsatz von entscheidender Bedeutung ist.

Zum Beispiel ist die Kombination widersprüchlicher Datensätze in einem maschinellen Lernprozess (kontradiktorisches Lernen) eine gute Option, um Fehler und Verzerrungen in der Ausgabe eines KI-Algorithmus zu erkennen. Es gibt auch Optionen für die Verwendung synthetischer Datensätze, die keine tatsächlichen personenbezogenen Daten verwenden, es bestehen jedoch noch Fragen zu ihrer Wirksamkeit.

Das Gesundheitswesen ist ein Pionier in den Bereichen künstliche Intelligenz und Datenschutz-Governance, insbesondere im Umgang mit sensiblen privaten Daten. Es wird auch viel mit der Einwilligung gearbeitet, sei es für medizinische Verfahren oder die Verarbeitung ihrer Daten – es steht viel auf dem Spiel und die Einwilligung wird gesetzlich durchgesetzt.

Für das Gesamtdesign von KI-Produkten und -Algorithmen ist die Entkopplung von Daten von Benutzern durch Anonymisierung und Aggregation von entscheidender Bedeutung für jedes Unternehmen, das Benutzerdaten zum Trainieren seiner KI-Modelle verwendet.

Es gibt viele Überlegungen, den Datenschutz für KI-Unternehmen zu stärken:

• Privatsphäre im Mittelpunkt: Setzen Sie den Datenschutz auf das Radar der Entwickler und finden Sie Möglichkeiten, die Sicherheit effektiv zu stärken.
• Anonymisieren und aggregieren Sie Datensätze und entfernen Sie alle persönlichen Identifikatoren und eindeutigen Datenpunkte.
• Kontrollieren Sie streng, wer im Unternehmen Zugriff auf bestimmte Datensätze hat, und überprüfen Sie kontinuierlich, wie auf diese Daten zugegriffen wird, da dies in der Vergangenheit der Grund für einige Datenschutzverletzungen war.
• Mehr Daten sind nicht immer die beste Lösung. Testen Sie Ihren Algorithmus mit minimalen Daten, um die Mindestdatenmenge zu verstehen, die Sie sammeln und verarbeiten müssen, um Ihren Anwendungsfall realisierbar zu machen.
• Es muss eine vereinfachte Möglichkeit zur Löschung personenbezogener Daten auf Benutzeranfrage bereitgestellt werden. Unternehmen, die Benutzerdaten lediglich pseudoanonymisieren, sollten ihre Modelle kontinuierlich anhand der neuesten Daten neu trainieren.
• Nutzen Sie leistungsstarke De-Identifizierungsstrategien, wie z. B. aggregierte und synthetische Datensätze mit vollständig anonymisierten, irreversiblen Identifikatoren für Algorithmenschulung, Prüfung, Qualitätssicherung und mehr.
• Schützen Sie die Autonomie und Privatsphäre der Benutzer, indem Sie überdenken, wie kritische Informationen von Dritten eingeholt und verwendet werden – prüfen Sie Datenquellen und verwenden Sie nur diejenigen, die Daten mit der ausdrücklichen und informierten Zustimmung des Benutzers sammeln.
• Bedenken Sie die Risiken: Ist es möglich, dass ein Angriff die Privatsphäre der Benutzer durch die Ausgabe Ihres KI-Systems gefährden könnte? Um die KI-Algorithmen zu trainieren. Ohne personenbezogene Daten können einige Top-Onlinedienste und -Produkte nicht funktionieren. Es gibt jedoch viele Möglichkeiten, die Erfassung, Verwaltung und Nutzung von Daten zu verbessern, einschließlich der Algorithmen selbst und der gesamten Datenverwaltung. Für eine KI, die die Privatsphäre respektiert, sind Unternehmen erforderlich, die die Privatsphäre respektieren.

Der Autor dieses Artikels: Einaras von Gravrock, CEO und Gründer von CUJO AI

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum beim KI-Design der Datenschutz Vorrang haben muss. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!