Bild vom Autor | Midjourney & Canva
Die Diskussionen über die ethische und verantwortungsvolle Entwicklung von KI haben in den letzten Jahren zu Recht stark an Bedeutung gewonnen. Ziel dieser Diskussionen ist es, unzählige Risiken anzusprechen, darunter Voreingenommenheit, Fehlinformationen, Ungerechtigkeit usw.
Einige dieser Herausforderungen sind zwar nicht ganz neu, aber die steigende Nachfrage nach KI-Anwendungen hat sie sicherlich noch verstärkt. Der Datenschutz, ein Dauerthema, hat mit dem Aufkommen der generativen KI an Bedeutung gewonnen.
Diese Aussage von Halsey Burgund, einem Fellow im MIT Open Documentary Lab, unterstreicht die Intensität der State of affairs: – „Man sollte alles, was man kostenlos ins Web stellt, als potenzielle Trainingsdaten betrachten, mit denen jemand etwas anfangen kann.“
Veränderte Zeiten erfordern veränderte Maßnahmen. Lassen Sie uns additionally die Auswirkungen verstehen und uns mit den Risiken des Datenschutzes vertraut machen.
Zeit, die Wachen zu mobilisieren
Jedes Unternehmen, das mit Benutzerdaten umgeht, sei es in Kind der Erfassung und Speicherung von Daten, der Datenmanipulation und -verarbeitung zum Erstellen von Modellen usw., muss sich um verschiedene Datenaspekte kümmern, wie etwa:
- Woher kommen die Daten und wohin gehen sie?
- Wie wird es manipuliert?
- Wer nutzt es und wie?
Kurz gesagt: Es ist entscheidend zu beachten, wie und mit wem Daten ausgetauscht werden.
Jeder Benutzer, der seine Daten weitergibt und deren Nutzung zustimmt, muss darauf achten, welche Informationen er gerne preisgibt. Beispielsweise muss man sich damit wohlfühlen, Daten zu teilen, wenn man personalisierte Empfehlungen erhalten möchte.
Die DSGVO ist der Goldstandard!!!
Die Verwaltung der Daten wird zu einem wichtigen Thema, wenn es um PII, additionally personenbezogene Daten, geht. Laut dem US-Arbeitsministerium handelt es sich dabei größtenteils um Informationen, die eine Particular person direkt identifizieren, wie Identify, Adresse, Identifikationsnummern oder -codes, Telefonnummern, E-Mail-Adressen usw. Eine differenziertere Definition und Anleitung zu PII ist verfügbar Hier.
Zum Schutz natürlicher Personen hat die Europäische Union die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) erlassen, die strenge Verantwortlichkeitsstandards für Unternehmen festlegt, die Daten von EU-Bürgern speichern und sammeln.
Entwicklung ist schneller als Regulierung
Es ist empirisch erwiesen, dass die Entwicklungsgeschwindigkeit technologischer Innovationen und Durchbrüche viel schneller ist als die Geschwindigkeit, mit der die Behörden ihre Auswirkungen vorhersehen und rechtzeitig steuern können.
Was additionally kann man tun, bis die Regulierung mit den rasanten Entwicklungen Schritt hält? Lassen Sie es uns herausfinden.
Selbstregulierung
Eine Möglichkeit, diese Lücke zu schließen, besteht darin, interne Governance-Maßnahmen zu entwickeln, die denen der Company Governance und der Daten-Governance ähneln. Dies entspricht der Verantwortung für Ihre Modelle nach bestem Wissen und Gewissen in Verbindung mit den bekannten Branchenstandards und Finest Practices.
Solche Maßnahmen der Selbstregulierung sind ein sehr starker Indikator für die Einhaltung hoher Requirements in puncto Integrität und Kundenorientierung, was in dieser hart umkämpften Welt zu einem Differenzierungsmerkmal werden kann. Unternehmen, die sich die Charta der Selbstregulierung zu eigen machen, können sie wie ein Ehrenzeichen tragen und das Vertrauen und die Loyalität ihrer Kunden gewinnen – was angesichts der geringen Umstellungskosten für die Benutzer angesichts der Vielzahl der verfügbaren Optionen eine große Leistung ist.
Ein Aspekt des Aufbaus interner KI-Governance-Maßnahmen besteht darin, dass die Organisationen dadurch auf dem Weg zu einem verantwortungsvollen KI-Rahmen bleiben und für eine einfache Einführung gerüstet sind, wenn die gesetzlichen Regelungen in Kraft treten.
Die Regeln müssen für alle gleich sein
Theoretisch ist es intestine, Präzedenzfälle zu schaffen. Technisch gesehen ist jedoch keine Organisation in der Lage, alles vorherzusehen und sich zu schützen.
Ein weiteres Argument gegen Selbstregulierung ist, dass sich alle an dieselben Regeln halten sollten. Niemand möchte sein Wachstum in Erwartung kommender Regulierungen durch Überregulierung selbst sabotieren und damit sein Geschäftswachstum behindern.
Die andere Seite der Privatsphäre
Viele Akteure können ihren Teil dazu beitragen, hohe Datenschutzstandards einzuhalten, beispielsweise Organisationen und ihre Mitarbeiter. Die Benutzer haben jedoch eine ebenso wichtige Rolle zu spielen – es ist an der Zeit, wachsam zu sein und ein Bewusstsein dafür zu entwickeln. Lassen Sie uns im Folgenden im Element darauf eingehen:
Rolle von Organisationen und Mitarbeitern
Die Organisationen haben einen Verantwortungsrahmen geschaffen, um ihre Groups zu sensibilisieren und ihnen die richtigen Möglichkeiten zur Eingabe des Modells bewusst zu machen. Für Branchen wie das Gesundheitswesen und den Finanzbereich ist jede vertrauliche Info, die über Eingabeaufforderungen weitergegeben wird, auch eine Kind der Verletzung der Privatsphäre – dieses Mal unwissentlich, aber durch die Mitarbeiter und nicht durch die Modellentwickler.
Rolle der Benutzer
Im Grunde genommen kann die Privatsphäre kein Thema sein, wenn wir solche Modelle selbst mit den Daten versorgen.
Bild vom Autor
Die meisten grundlegenden Modelle (ähnlich dem Beispiel im Bild oben) weisen darauf hin, dass der Chatverlauf zur Verbesserung des Modells verwendet werden könnte. Daher müssen die Benutzer die Einstellungssteuerung sorgfältig prüfen, um den entsprechenden Zugriff zuzulassen und so ihren Datenschutz zu schützen.
Ausmaß der KI
Um solche Verstöße zu verhindern, müssen Benutzer die Zustimmungskontrolle in jedem Browser professional Gerät aufrufen und ändern. Denken Sie jetzt jedoch an große Modelle, die solche Daten im gesamten Web scannen und dabei in erster Linie alle einbeziehen.
Dieser Maßstab wird zum Drawback!!!
Genau aus diesem Grund sind große Sprachmodelle im Vorteil, weil sie auf um mehrere Größenordnungen höhere Trainingsdaten zugreifen können als herkömmliche Modelle. Dieser Umfang schafft jedoch auch large Probleme und wirft auch Datenschutzbedenken auf.
Deepfakes – eine verschleierte Kind der Datenschutzverletzung
Kürzlich kam ein Vorfall ans Licht, bei dem ein leitender Angestellter eines Unternehmens seinen Mitarbeiter anwies, eine Multimillionen-Greenback-Transaktion auf ein bestimmtes Konto durchzuführen. Aufgrund der Skepsis schlug der Mitarbeiter vor, einen Anruf zu vereinbaren, um dies zu besprechen. Anschließend führte er die Transaktion durch – nur um später festzustellen, dass alle Teilnehmer des Gesprächs Deepfakes waren.
Für die Unwissenden: Amt für Rechenschaftspflicht der Regierung erklärt es als – „eine Video-, Foto- oder Audioaufnahme, die echt erscheint, aber mit KI manipuliert wurde. Die zugrundeliegende Technologie kann Gesichter ersetzen, Gesichtsausdrücke manipulieren, Gesichter synthetisieren und Sprache synthetisieren. Deepfakes können jemanden darstellen, der scheinbar etwas sagt oder tut, was er nie gesagt oder getan hat.“
Rhetorisch betrachtet sind Deepfakes auch eine Kind der Verletzung der Privatsphäre, die dem Identitätsdiebstahl gleichkommt, bei dem die Übeltäter vorgeben, jemand anderes zu sein.
Mit solchen gestohlenen Identitäten können sie Entscheidungen und Handlungen vorantreiben, die andernfalls nicht stattgefunden hätten.
Dies ist für uns eine wichtige Erinnerung daran, dass böse Akteure, auch Angreifer genannt, guten Akteuren, die sich in der Defensive befinden, oft weit voraus sind. Gute Akteure versuchen immer noch, zunächst den Schaden zu begrenzen und gleichzeitig robuste Maßnahmen zu ergreifen, um zukünftige Missgeschicke zu verhindern.
Vidhi Chugh ist eine KI-Strategin und eine Führungspersönlichkeit im Bereich der digitalen Transformation, die an der Schnittstelle zwischen Produkt, Wissenschaft und Technik arbeitet, um skalierbare Systeme für maschinelles Lernen zu entwickeln. Sie ist eine preisgekrönte Innovationsführerin, Autorin und internationale Rednerin. Ihre Mission ist es, maschinelles Lernen zu demokratisieren und den Fachjargon zu überwinden, damit jeder Teil dieser Transformation sein kann.