Wie schützt man die Privatsphäre künstlicher Intelligenz?-KI-php.cn

Während Unternehmen und Verbraucher gleichermaßen vom Potenzial der KI, das tägliche Leben zu verändern, begeistert sind, bleiben Datenschutzbedenken, die sich aus ihrer weit verbreiteten Nutzung ergeben, ein großes Problem. Da immer mehr personenbezogene Daten in KI-Modelle eingespeist werden, machen sich viele Verbraucher zu Recht Sorgen um ihre Privatsphäre und die Art und Weise, wie ihre Daten verwendet werden.

Wie schützt man die Privatsphäre künstlicher Intelligenz?

Dieser Artikel soll diesen Verbrauchern helfen, eine tiefere Wissensbasis über KI-Datenschutzfunktionen aufzubauen. Darüber hinaus bietet es Anleitungen für Geschäftsinhaber und Führungskräfte, wie sie Kundenanliegen besser verstehen und KI so einsetzen können, dass die Privatsphäre geschützt wird, ohne dass die Funktionalität darunter leidet.

KI- und Datenschutzprobleme

Urheber- und IP-Gesetze werden selten respektiert

KI-Modelle ziehen Trainingsdaten aus allen Ecken des Webs. Leider sind sich viele KI-Anbieter nicht bewusst oder kümmern sich nicht darum, wenn sie urheberrechtlich geschützte Kunstwerke, Inhalte oder anderes geistiges Eigentum anderer ohne deren Zustimmung verwenden.

Dieses Problem wird immer schlimmer, wenn Modelle mithilfe dieser Daten trainiert, umgeschult und verfeinert werden. Viele der heutigen KI-Modelle sind so komplex, dass selbst ihre Erbauer nicht sicher sagen können, welche Daten verwendet werden und wer Zugriff hat dazu.

Unerlaubte Zusammenführung von Benutzerdaten

Wenn Benutzer von Modellen der künstlichen Intelligenz ihre eigenen Daten in Form von Abfragen eingeben, haben diese Daten das Potenzial, Teil des zukünftigen Trainingsdatensatzes des Modells zu werden. In diesem Fall werden diese Daten möglicherweise als Ausgabe für die Abfragen anderer Benutzer angezeigt, was ein besonders großes Problem darstellt, wenn Benutzer vertrauliche Daten in das System eingegeben haben.

Eingeschränkte Regulierungsbehörden und Schutzmaßnahmen

Derzeit entwickeln einige Länder und Regulierungsbehörden KI-Vorschriften und Richtlinien zur sicheren Verwendung, aber es gibt keinen einheitlichen Standard, der KI-Anbieter für die Art und Weise, wie sie KI-Tools entwickeln und verwenden, zur Verantwortung zieht

In der Vergangenheit Viele KI-Anbieter wurden wegen Verstößen gegen geistiges Eigentum und undurchsichtigen Schulungs- und Datenerfassungsprozessen kritisiert. Nach derzeitigem Stand haben die meisten KI-Anbieter jedoch das Recht, ihre Datenspeicherung, Cybersicherheit und Benutzerregeln ohne Eingriffe selbst zu bestimmen Wird verwendet, um herkömmliche Authentifizierungsmethoden zu ersetzen. Gleichzeitig nutzen öffentliche Überwachungsgeräte häufig auch künstliche Intelligenz, um biometrische Daten zu scannen und so Personen schneller zu identifizieren.

Obwohl diese neuen biometrischen Sicherheitstools sehr praktisch sind, gibt es immer noch viele Fragen dazu, wie Unternehmen mit künstlicher Intelligenz diese Daten nachträglich nutzen Die Aufsicht ist begrenzt. In vielen Fällen sind sich Einzelpersonen nicht einmal bewusst, dass ihre biometrischen Daten erfasst wurden, geschweige denn, dass sie gespeichert und für andere Zwecke verwendet werden.

Verdeckte Metadatenerfassungspraktiken

Wenn ein Benutzer mit einer Anzeige, einem Social-Media-Video oder praktisch jeder Web-Property interagiert, können Metadaten aus dieser Interaktion zusammen mit dem Suchverlauf und den Interessen des Benutzers gespeichert werden, um in Zukunft eine präzisere Inhaltsausrichtung zu ermöglichen

Diese Methode der Metadatenerfassung gibt es schon seit Jahren, aber mit Hilfe künstlicher Intelligenz können mehr Daten in großem Maßstab gesammelt und interpretiert werden, was es Technologieunternehmen ermöglicht, Benutzer gezielter anzusprechen, ohne dass diese wissen, wie die Informationen funktionieren. Während die meisten Benutzerseiten Richtlinien haben, in denen diese Datenerfassungspraktiken erwähnt werden, werden sie in anderen Richtlinientexten nur kurz erwähnt, sodass die meisten Benutzer nicht erkennen, womit sie einverstanden sind, und alle Inhalte auf sich selbst und ihre mobilen Geräte stellen, die überprüft werden.

KI-Modelle verfügen über begrenzte integrierte Sicherheitsfunktionen

Während sich einige KI-Anbieter dafür entscheiden, grundlegende Cybersicherheitsfunktionen und -schutzmaßnahmen einzubauen, verfügen viele KI-Modelle nicht über native Cybersicherheitsmaßnahmen. Dies macht es für unbefugte Benutzer und böswillige Akteure sehr einfach, auf die Daten anderer Benutzer zuzugreifen und diese zu verwenden, einschließlich persönlich identifizierbarer Informationen (PII).

Verlängerte Datenspeicherungsdauer

Nur wenige KI-Anbieter können offenlegen, wie sie Benutzerdaten wann und wo speichern und warum, und transparente Anbieter speichern Daten oft über lange Zeiträume.

Zum Beispiel besagt die Richtlinie von OpenAI, dass es die Eingabe- und Ausgabedaten der Benutzer bis zu 30 Tage lang speichern kann, um Missbrauch zu erkennen. Es ist jedoch unklar, wann oder wie das Unternehmen ohne deren Wissen einen detaillierteren Blick auf die personenbezogenen Daten der Benutzer wirft Trainingsdatensätze, da sie keine besonderen Berechtigungen erfordern und es Anbietern auch ermöglichen, große Mengen unterschiedlicher Daten zu sammeln

Inhalte stammen aus öffentlichen Quellen im Internet, einschließlich Websites Dritter, Wikipedia, digitalen Bibliotheken usw. In den letzten Jahren sind Benutzermetadaten auch zum Großteil der durch Web Scraping und Crawling gesammelten Inhalte geworden. Diese Metadaten stammen häufig aus Marketing- und Werbedatensätzen sowie aus Websites, die Ihre Zielgruppe und die Inhalte enthalten, die ihnen am wichtigsten sind.

Benutzerabfragen in KI-Modellen

Wenn Benutzer Fragen oder andere Daten in ein KI-Modell eingeben, speichern die meisten KI-Modelle diese Daten mindestens einige Tage lang. Obwohl diese Daten möglicherweise niemals für andere Zwecke verwendet werden, zeigen Untersuchungen, dass viele KI-Tools diese Daten nicht nur sammeln, sondern auch für zukünftige Schulungen speichern.

Biometrie

Überwachungsgeräte wie Sicherheitskameras, Gesichts- und Fingerabdruckscanner B. Mikrofone, die menschliche Stimmen erkennen können, können dazu verwendet werden, biometrische Daten zu sammeln und Menschen ohne deren Wissen oder Zustimmung zu identifizieren.

Wie viel Kontrolle müssen viele Unternehmen beim Einsatz dieser Art von Technologie aufrechterhalten? Die Transparenzvorschriften werden immer strenger. In den meisten Fällen können sie diese Daten jedoch sammeln, speichern und nutzen, ohne den Kunden um Erlaubnis zu fragen.

IoT-Sensoren und -Geräte

Internet of Things (IoT)-Sensoren und Edge-Computing-Systeme sammeln große Mengen an Echtzeitdaten und verarbeiten sie in der Nähe, um größere, schnellere Rechenaufgaben zu erledigen. Software für künstliche Intelligenz nutzt normalerweise die Datenbank des IoT-Systems und sammelt relevante Daten durch Methoden wie Datenlernen, Datenaufnahme, sichere IoT-Protokolle und Gateways sowie APIs zur Möglichkeit, verschiedene Daten für die Analyse und Schulung künstlicher Intelligenz einfach zu sammeln und zu integrieren. Mit den richtigen APIs und der richtigen Einrichtung können Benutzer Daten aus CRMs, Datenbanken, Data Warehouses sowie cloudbasierten und lokalen Systemen sammeln waren die Digitalisierung. Informationen über börsennotierte Unternehmen, aktuelle und historische Ereignisse, Straf- und Einwanderungsregister sowie andere öffentliche Informationen können ohne vorherige Genehmigung gesammelt werden Methode für KI-Anbieter, Daten von Benutzern zu sammeln

Benutzer können Fragen dazu beantworten, woran sie am meisten interessiert sind, wofür sie Hilfe benötigen, wie ihre jüngsten Erfahrungen mit einem Produkt oder einer Dienstleistung waren oder welche anderen Fragen sie stellen können KI liefert eine bessere Vorstellung davon, wie die Interaktionen mit dieser Person in Zukunft personalisiert werden können. Nach dem Umschreiben: Benutzer können Fragen dazu beantworten, was sie am meisten interessiert, wozu sie Hilfe benötigen, wie ihre jüngsten Erfahrungen mit dem Produkt oder der Dienstleistung waren oder andere Fragen. Diese Fragen können der KI helfen, in Zukunft besser zu verstehen, wie Interaktionen mit Benutzern personalisiert werden können

Lösungen für KI- und Datenschutzprobleme

Mit einigen Best Practices, Tools und anderen Ressourcen können Unternehmen KI effektiv zur Lösung von Lösungen einsetzen, ohne die Privatsphäre der Benutzer zu beeinträchtigen. Um Ihre sensibelsten Daten in allen Phasen der KI-Nutzung zu schützen, befolgen Sie diese Tipps:

Erstellen Sie eine geeignete Nutzungsrichtlinie für KI: Interne Benutzer sollten wissen, welche Daten sie verwenden können und wann sie KI-Tools verwenden, wie und wann diese Daten verwendet werden ist besonders wichtig für Unternehmen, die mit sensiblen Kundendaten umgehen.

In Data Governance und Sicherheitstools investieren: Zu den besten Lösungen zum Schutz von KI-Tools und anderen Angriffsflächen gehören Extended Detection and Response (XDR), Data Loss Prevention sowie Threat Intelligence- und Überwachungssoftware. Darüber hinaus gibt es eine Reihe von Data-Governance-spezifischen Tools, die dabei helfen können, Daten zu schützen und sicherzustellen, dass alle Daten in Übereinstimmung mit den einschlägigen Vorschriften verwendet werden.

Lesen Sie das Kleingedruckte: KI-Anbieter stellen in der Regel eine Art Dokumentation zur Verfügung, die die Funktionsweise ihrer Produkte und die Grundlagen der Schulung erläutert. Lesen Sie diese Dokumente sorgfältig durch, um nach Warnsignalen zu suchen. Wenn Sie sich bei irgendetwas nicht sicher sind oder etwas in den Versicherungsdokumenten unklar ist, wenden Sie sich zur Klärung an den Vertreter des Unternehmens.

Nur nicht sensible Daten verwenden: Als allgemeine Regel gilt: Geben Sie die sensibelsten Daten Ihres Unternehmens oder Ihrer Kunden nicht in ein KI-Tool ein, auch wenn es sich um eine benutzerdefinierte oder fein abgestimmte Lösung handelt, die sich vertraulich anfühlt. Wenn Sie einen bestimmten Anwendungsfall mit sensiblen Daten verfolgen möchten, prüfen Sie, ob es eine Möglichkeit gibt, dies sicher mithilfe digitaler Zwillinge, Datenanonymisierung oder synthetischer Daten zu tun.

Zusammenfassung

Der verantwortungsvolle Einsatz von KI zum Schutz der Privatsphäre der Benutzer erfordert zusätzlichen Aufwand, aber es lohnt sich, wenn man bedenkt, wie sich Datenschutzverletzungen auf das öffentliche Image eines Unternehmens auswirken können. Vor allem mit zunehmender Reife dieser Technologie und zunehmender Verbreitung in unserem täglichen Leben, nach der Verabschiedung von KI-Gesetzen und der Entwicklung spezifischerer KI, die mit der Unternehmenskultur und den Erwartungen an die Privatsphäre der Kunden im Einklang steht, wird der Einsatz von Best Practices von entscheidender Bedeutung sein.

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