Während die künstliche Intelligenz (KI) Branchen in schwindelerregendem Tempo verändert, beginnen Industrie und Regierungen erst jetzt damit, sich mit den Auswirkungen dieser bahnbrechenden Technologie auseinanderzusetzen. Ein wichtiges Thema ist dabei in den Vordergrund gerückt: der Datenschutz. Angesichts möglicher Datenschutzverletzungen und der Tatsache, dass Unternehmen Ihre Daten nutzen, um ihre eigenen Modelle zu trainieren (und dabei vielleicht Ihrer Konkurrenz helfen), melden große Unternehmen mittlerweile Bedenken an. Der Datenschutz ist sogar so wichtig geworden, dass die Regierungen in der Europäischen Union Unternehmen ermahnt haben, sich mit Datenschutzfragen zu befassen, bevor sie generative KI-Anwendungen veröffentlichen.
Da KI eine zentrale Rolle in der Prozessautomatisierung und digitalen Transformation spielt, ist das Verständnis der Grundprinzipien der privaten KI von entscheidender Bedeutung für den Schutz Ihrer Daten und der Daten Ihrer Kunden. Lassen Sie uns näher betrachten, was private KI bedeutet und welche Vorteile sie bietet.
Erfahren Sie, wie Sie KI einsetzen können, ohne den Datenschutz zu gefährden: Private KI implementieren: Ein praktischer Leitfaden.
Wodurch wird KI privat?
Private KI bezieht sich auf Methoden für die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Technologien, anhand derer die Privatsphäre und die Kontrolle über die Daten von Nutzern und Unternehmen gewahrt werden. In vielerlei Hinsicht ist dies eine Philosophie, die jedoch keineswegs von allen KI-Anbietern geteilt wird. Viele Anbieter nutzen beispielsweise die Daten ihrer Kunden, um ihre eigenen KI-Modelle zu trainieren. Dies entspricht dem Technologieansatz „Ihre Daten sind unser Kapital“, den viele Unternehmen verfolgen. Leider kann dieser Ansatz zu Lücken im Datenschutz führen und, was weitaus gravierender ist, Ihrer Konkurrenz helfen. Bei echter privater KI werden Ihre Daten nicht weitergegeben oder zur Feinabstimmung von Modellen verwendet.
Private KI: 3 zentrale Faktoren
Um die Philosophie der privaten KI wirklich zu verfolgen, muss die KI mindestens drei Grundsätze einhalten.
Was unterscheidet die private KI von der öffentlichen KI? Lesen Sie den Beitrag, Private KI vs. öffentliche KI: 4 wichtige Fakten.
1. Die Modelle werden ausschließlich anhand Ihrer Daten trainiert.
Zunächst einmal trainiert die private KI mit Ihren Daten – und zwar nur mit Ihren Daten. Öffentliche KI-Modelle trainieren in der Regel mit großen Datenmengen. Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT trainieren ihre Datenbasis z. B. anhand einer umfassenden Palette von Daten aus dem Internet (obwohl es immer noch viele Stunden durch menschliche Mitarbeiter brauchte, um sicherzustellen, dass der Chatbot aussagekräftige Antworten liefert). Dies verdeutlicht die Herausforderung bei der Verwendung zu vieler Datenpunkte: Sie müssen immer noch eine Menge heraussieben, um Relevantes zu finden. Aber auch große Public Cloud Provider trainieren mit einer riesigen Datenbasis, einschließlich derer ihrer eigenen Kunden.
Im Gegensatz dazu werden private KI-Modelle nur auf Ihren Daten aufgebaut. Die Ergebnisse sind auf Ihr Unternehmen zugeschnitten und daher wesentlich genauer. Angenommen, Sie möchten ein KI-Modell erstellen, das eingehende Dokumente klassifiziert. Mit Low-Code-Design können Sie schnell ein Modell trainieren, indem Sie echte Dokumente, die Sie als repräsentative Datenbasis erhalten haben, verwenden. Anschließend kann das KI-Modell eingehende Dokumente automatisch klassifizieren. Dieses Modell ist ausschließlich für Sie und führt zu genaueren Ergebnissen und Einstufungen.
2. Sie behalten immer die Kontrolle über Ihre Daten.
Zweitens: Sie sollten immer die Kontrolle über Ihre Daten behalten. Das Unternehmen, das KI-Services anbietet, sollte Ihre Daten nicht zum Trainieren seiner eigenen Modelle verwenden.
Auf den ersten Blick mag die Praxis des Trainings mit Ihren Daten harmlos erscheinen. Schließlich sind sie nur für ein Unternehmen sichtbar, oder? Nun, das ist nicht die ganze Wahrheit. Zunächst einmal wissen Sie nie genau, wie Ihre Daten verwendet werden. Zweitens verlangen die Vorschriften häufig, dass die Daten privat bleiben und Nutzer die Möglichkeit haben, ihre Daten löschen zu lassen. Die DSGVO der EU enthält beispielsweise in ihren Bestimmungen das „Recht auf Vergessenwerden“. Wenn Dritte im Besitz der Daten Ihrer Kunden sind und diese die Löschung verlangen, können Sie der Aufforderung möglicherweise nicht nachkommen. Sie sollten daher die volle Kontrolle über Ihre eigenen Daten haben.
3. KI-Modelle sind nur für Ihr Unternehmen bestimmt und werden nicht weitergegeben.
Nicht nur Ihre Daten, sondern auch die von Ihnen verwendeten Modelle sollten privat bleiben. KI-Modelle können ein Wettbewerbsvorteil sein und private KI-Modelle sind auf die Besonderheiten Ihres Unternehmens zugeschnitten. Wenn andere Unternehmen Ihre Daten nutzen, um ihre eigenen Modelle zu trainieren, helfen sie Ihrer Konkurrenz, indem sie die gewonnenen Erkenntnisse mit ihrem gesamten Nutzerstamm teilen. Das bedeutet, dass Ihre Modelle am Ende Ihrer Konkurrenz helfen können.
Sicherheit für private KI
Es ist wichtig zu wissen, dass der Datenschutz auch eine solide Grundlage im Bereich der Cybersicherheit erfordert. Wenn Sie private Datenmodelle mit einem internen Data-Science-Team erstellen, benötigen Sie Sicherheitsexperten in diesem Team. Wenn Sie sich jedoch für einen größeren Anbieter für Ihre KI entscheiden, einschließlich solcher, die die Möglichkeit bieten, auf einfache Weise private KI-Modelle zu erstellen, sollten Sie sicherstellen, dass dieser Anbieter über starke, umfassende Sicherheitsfunktionen verfügt. Dazu gehören eine aktive Sicherheitsüberwachung zum Schutz der Infrastruktur und der Systeme sowie eine starke Ende-zu-Ende-Verschlüsselung, die es unmöglich macht, Daten zu entschlüsseln, selbst wenn sie gestohlen werden.
Warum private KI wichtig ist
KI entwickelt sich rasant weiter und es kann passieren, dass Unternehmen übereilt Lösungen einführen, um Schritt zu halten. Es ist jedoch wichtig, im Wettlauf um die neuesten Produktivitätstechnologien nicht die grundlegenden Einsatzregeln über Bord zu werfen.
Der Datenschutz spielt bei allen technologischen Entscheidungen eine wichtige Rolle. Diese Tatsache dürfen wir in der Eile, mit der wir die Produktivitätsvorteile der KI nutzen wollen, nicht aus den Augen verlieren. Unternehmen müssen nach wie vor Compliance-Vorschriften einhalten, wie z. B. das „Recht auf Vergessenwerden“ als Teil der Bestimmungen der DSGVO der EU oder die Datenschutzbestimmungen für das Gesundheitswesen gemäß den HIPAA-Gesetzen der USA. Diese könnten die Idee, öffentliche KI-Anbieter – insbesondere große Public Cloud Provider – zu nutzen, infrage stellen. Es spricht zudem für die Bedeutung einer starken Governance im Bereich der KI, wenn sich dieser Bereich weiterentwickelt.
Hören Sie sich an, wie Appian CEO Matt Calkins über die Vorteile von privater KI gegenüber öffentlicher KI spricht. Sehen Sie sich das Video von der Appian World 2023 Keynote an.
Aber nicht nur die Vorschriften machen private KI so wichtig. Sie ist einfach sinnvoll. Das Training mit Ihren eigenen Daten ist fast immer die bessere Option: Sie erhalten ein viel gezielteres KI-Modell, wenn es mit den Bausteinen Ihrer eigenen Daten erstellt wurde. Dies führt zu weniger Fehlern und einer höheren Produktivität Ihrer Belegschaft.
Private KI ist die Zukunft von KI
Die Regulierungsbehörden in den einzelnen Ländern haben sich zunehmend mit den Auswirkungen einer breiten Einführung von KI auseinandergesetzt. Zwar wurde dem Abbau inhärenter Vorurteile oder der Eindämmung potenzieller nationaler Sicherheitsbedenken viel Aufmerksamkeit gewidmet, aber auch der Datenschutz stand im Mittelpunkt vieler Diskussionen. Und das aus gutem Grund: Öffentliche KI-Modelle könnten für Unternehmen in stark regulierten Branchen nicht infrage kommen, was die Einführungsraten dämpft und diese Organisationen daran hindert, das produktivitätssteigernde Potenzial der künstlichen Intelligenz auszuschöpfen.
Deshalb ist es so wichtig, Ihre KI-Bemühungen zukunftssicher zu machen. Und die Zukunft gehört der privaten KI. Private KI ist zwar eine Philosophie, aber auch eine pragmatische Praxis. Die drei zentralen Grundsätze, die wir untersucht haben – Training mit eigenen Daten, Beibehaltung der Kontrolle über die eigenen Daten und Sicherstellung, dass die KI-Modelle niemals weitergegeben werden –, sind entscheidend für den Schutz der Daten in einer sich schnell verändernden KI-Welt. Bei der Einführung von KI sollten Sie Vorsicht walten lassen und bei der Integration von KI in Ihre Prozesse und Arbeitsabläufe den Datenschutz im Auge behalten.
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