Datenschutz & KI (eBook)

(k)eine Liebeserklärung

Jürgen Recha (Autor)

eBook Download: EPUB

2023 | 1. Auflage
144 Seiten
tredition (Verlag)
978-3-384-06991-7 (ISBN)

Infos

In einer Welt, in der KI-Technologien rasch fortschreiten und Datenschutzfragen immer wichtiger werden, bietet dieses Buch wertvolle Einblicke und praktische Lösungen. Dieses Buch ist das Ergebnis einer einzigartigen Kollaboration zwischen menschlichem Fachwissen und KI, und es verkörpert die Synergie, die entsteht, wenn Technologie und menschliche Kreativität zusammenkommen. Tiefgreifende Analysen der aktuellen und zukünftigen KI-Trends. Umfassende Betrachtungen der Datenschutzherausforderungen in der KI-Ära. Praktische Strategien zur Integration von Datenschutz in KI-Systeme. Ein einzigartiger Blick auf die Rolle von Datenschutzbeauftragten in dieser neuen Realität. Ideal für Fachleute, Entscheidungsträger, IT-Experten und alle, die sich für die Zukunft der KI und des Datenschutzes interessieren.

Jürgen Recha hat Steuerrecht studiert und lange Zeit in einer WP-Gesellschaft als IT-Revisor gearbeitet. In diesem sehr angespannten Berufswelt, musste er innerhalb weniger Augenblicke eine Entscheidung fällen. Will ich weiter leben oder einfach so weiter machen und damit einen Schlussstrich ziehen. Er änderte sein Umfeld, seine Arbeitswelt und seine Gesundheit. Mittlerweile beschäftigt sich Jürgen Recha seit fast 20 Jahren mit dem Thema IT-Revision und Datenschutz. Mit seinem Unternehmen interev GmbH gehören zu sie zu den wenigen erfolgreichen Unternehmen, die in Deutschland Softwareprodukte nach dem deutschen Steuer- und Handelsrecht prüfen und zertifizieren. Sein zweites Unternehmen, die datarev GmbH sichert mittlerweile weltweit einen Datenschutz bei deren Kunden, der angemessen und würdevoll ist. Immer soviel, dass keiner einen Schaden hat. Mittlerweile ist Jürgen Recha als DatenschutzBegeisterer ein gefragter Speaker auf Bühnen im gesamten DACH-Bereich.

Textauszug

Rechtlicher Rahmen

III. Rechtlicher Rahmen

Ein freundliches Hallo im Kapitel 3 von "Rechtlicher Rahmen". Nachdem wir im zweiten Kapitel die Grundlagen von KI und Datenschutz skizziert haben, wenden wir uns nun einer detaillierteren Betrachtung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) sowie weiterer Ordnungen und ihrer spezifischen Anwendung im Bereich der Künstlichen Intelligenz zu.

Dieses Kapitel zielt darauf ab, ein tieferes Verständnis der rechtlichen Vorgaben, vornehmlich der DSGVO zu vermitteln – ein Regelwerk, das die Verarbeitung personenbezogener Daten innerhalb der Europäischen Union regelt und weltweit als Maßstab für Datenschutzstandards gilt. Wir werden untersuchen, wie die DSGVO die Entwicklung und Anwendung von KI-Technologien beeinflusst und welche Herausforderungen und Chancen sich daraus für Unternehmen, Entwickler und Nutzer ergeben.

Ein besonderer Fokus liegt auf den komplexen Wechselwirkungen zwischen den rechtlichen Anforderungen und den technischen Aspekten der KI. Dazu gehören Themen wie automatisierte Entscheidungsfindung, Profiling, Datenminimierung und Transparenz. Wir werden auch die Rolle des Datenschutzbeauftragten beleuchten, dessen Bedeutung in der KI-geprägten Landschaft stetig wächst.

Darüber hinaus diskutieren wir praktische Ansätze und Lösungen, wie die Anforderungen der DSGVO in KI-Projekten umgesetzt werden können. Dies umfasst die Einhaltung der Datenschutzprinzipien, die Gewährleistung der Rechte der Betroffenen und die Implementierung von Datenschutzmaßnahmen von Anfang an.

Leider müssen wir auch darstellen, dass spezifische Rahmenbedingungen, die sich auf das KI-Recht fokussieren, nach heutigem Stand weiterhin nicht durch die Entscheidungsgremien es geschafft haben. Damit bietet die DSGVO als Abstrakt die rechtliche Grundlage, ohne spezielle Leitplanken anderer pragmatisch umsetzbarer Verordnungen und Gesetze.

III.1 DSGVO und ihre Anwendung auf KI

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ist das zentrale Datenschutzgesetz der Europäischen Union und hat weitreichende Auswirkungen auf den Einsatz von KI-Technologien. In diesem Abschnitt wird erörtert, wie die DSGVO auf KI-Systeme anwendbar ist, insbesondere hinsichtlich der Verarbeitung personenbezogener Daten und der Einhaltung der Datenschutzprinzipien.

In einer Ära, in der KI zunehmend Daten nutzt und beeinflusst, spielt die DSGVO eine entscheidende Rolle. Die DSGVO, die nach einer 2 jährigen Übergangszeit im Mai 2018 in Kraft trat, zielt darauf ab, die Verarbeitung personenbezogener Daten innerhalb der Europäischen Union zu regulieren und die Rechte der Einzelpersonen zu stärken. Die Anwendung der DSGVO auf KI ist besonders relevant, da KI-Systeme häufig große Mengen an personenbezogenen Daten verarbeiten, um zu lernen, Entscheidungen zu treffen und zu agieren.

KI-Systeme basieren auf Daten, um Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu automatisieren. Viele dieser Daten können personenbezogen sein, wie z.B. Nutzerverhalten, persönliche Präferenzen und sogar biometrische Daten. Unter der DSGVO gelten diese Informationen als personenbezogene Daten, wenn sie direkt oder indirekt einer natürlichen Person zugeordnet werden können. Dies bedeutet, dass die meisten KI-Systeme, die solche Daten verarbeiten, den Bestimmungen der DSGVO unterliegen.

Die Einhaltung der Datenschutzprinzipien ist bei der Entwicklung und dem Betrieb von KI-Systemen entscheidend. Ein zentraler Aspekt ist die Implementierung von Datenschutzmaßnahmen von Beginn an (Privacy by Design) und die Standardisierung datenschutzfreundlicher Einstellungen (Privacy by Default). Für KI bedeutet dies, dass Datenschutzüberlegungen integraler Bestandteil des Entwurfs- und Entwicklungsprozesses sein müssen.

Die Anwendung der DSGVO auf KI-Technologien bringt spezifische Herausforderungen mit sich. Zu den wesentlichen Aspekten gehören:

1. Transparenz und Erklärbarkeit

Eines der Hauptanliegen der DSGVO ist die Transparenz in der Datenverarbeitung. KI-Systeme, insbesondere solche, die auf maschinellem Lernen basieren, können jedoch hochkomplex und für Laien oft schwer zu verstehen sein. Die Bereitstellung von Transparenz und Erklärbarkeit in Bezug darauf, wie KI-Entscheidungen getroffen werden, ist daher eine der größten Herausforderungen. Entwickler müssen Wege finden, um die Funktionsweise ihrer KI-Systeme klar und verständlich zu kommunizieren.

2. Datenminimierung und Zweckbindung

Die DSGVO fordert, dass nur so viele Daten wie nötig verarbeitet werden (Datenminimierung) und dass Daten nur für festgelegte, eindeutige und legitime Zwecke verwendet werden (Zweckbindung). KI-Systeme neigen jedoch dazu, große Datenmengen zu benötigen und könnten potenziell Daten für nicht vorhergesehene Zwecke nutzen. Die Sicherstellung, dass KI-Systeme diese Anforderungen erfüllen, ist essenziell.

3. Automatisierte Entscheidungsfindung

Die DSGVO enthält Bestimmungen zur automatisierten Entscheidungsfindung, einschließlich Profiling. Sie gewährt Individuen das Recht, nicht ausschließlich einer auf automatisierter Verarbeitung beruhenden Entscheidung unterworfen zu werden, die ihnen gegenüber rechtliche Wirkung entfaltet oder sie in ähnlicher Weise erheblich beeinträchtigt. Dies stellt KI-Entwickler vor die Herausforderung, Mechanismen einzuführen, die eine menschliche Überprüfung solcher Entscheidungen ermöglichen.

4. Rechenschaftspflicht und Compliance

Unter der DSGVO tragen Datenverantwortliche eine erhöhte Rechenschaftspflicht. Sie müssen nachweisen können, dass ihre Verarbeitungstätigkeiten den Anforderungen der Verordnung entsprechen. Für KI bedeutet dies, dass Betreiber und Entwickler geeignete Maßnahmen implementieren müssen, um Compliance nachzuweisen, wie z.B. detaillierte Aufzeichnungen der Datenverarbeitungsaktivitäten und die Durchführung von Datenschutz-Folgenabschätzungen.

Fazit

Die DSGVO setzt einen Rahmen für den Umgang mit personenbezogenen Daten und stellt spezifische Anforderungen an KI-Systeme. Während dies bedeutende Herausforderungen für KI-Entwickler und -betreiber darstellt, bietet es auch die Gelegenheit, Vertrauen in KI-Technologien zu stärken und deren Akzeptanz zu erhöhen. Durch die Einhaltung der DSGVO können KI-Systeme nicht nur rechtskonform, sondern auch ethisch und sozial verantwortlich gestaltet werden.

III.2 Anonymisierung und Pseudonymisierung nach DSGVO

Anonymisierung und Pseudonymisierung sind wichtige Konzepte im Datenschutz, um die Risiken bei der Verarbeitung personenbezogener Daten zu minimieren. Dieser Abschnitt beleuchtet die Definitionen und Unterschiede zwischen diesen beiden Konzepten und ihre Relevanz in der Anwendung von KI.

Im Kontext der DSGVO spielen Anonymisierung und Pseudonymisierung eine wichtige Rolle beim Schutz personenbezogener Daten. Beide Methoden bieten Ansätze zur Reduzierung von Datenschutzrisiken, sind jedoch grundlegend unterschiedlich in ihrer Anwendung und ihren Auswirkungen auf die Datenverarbeitung.

Anonymisierung bezieht sich auf den Prozess, bei dem personenbezogene Daten so verarbeitet werden, dass die Identifizierung der betroffenen Person unmöglich gemacht wird. Gemäß DSGVO gelten anonymisierte Daten nicht mehr als personenbezogene Daten, da kein Bezug zu einer identifizierten oder identifizierbaren natürlichen Person hergestellt werden kann.

Dies bedeutet, dass anonymisierte Daten nicht mehr den Beschränkungen der DSGVO oder anderer datenschutzregulierenden Ordnungen unterliegen. In der KI kann die Anonymisierung genutzt werden, um große Datenmengen zu analysieren, ohne dabei individuelle Privatsphäre zu gefährden. Dies ist besonders relevant in Bereichen wie der Gesundheitsforschung oder der Marktanalyse, wo datengesteuerte Erkenntnisse erforderlich sind, aber der Schutz individueller Daten von größter Bedeutung ist. Die Herausforderung bei der Anonymisierung liegt in der Sicherstellung, dass die Daten wirklich nicht re-identifizierbar sind. Mit fortschreitender Technologie und zunehmender Datenverfügbarkeit wird es immer schwieriger, einen effektiven Anonymisierungsgrad zu gewährleisten. KI-Systeme, die zur Anonymisierung von Daten eingesetzt werden, müssen daher sorgfältig geprüft und regelmäßig aktualisiert werden.

Pseudonymisierung ist der Prozess, bei dem personenbezogene Daten so verarbeitet werden, dass sie ohne zusätzliche Informationen nicht mehr einer spezifischen betroffenen Person zugeordnet werden können. Im Gegensatz zur Anonymisierung bleiben pseudonymisierte Daten personenbezogene Daten und fallen weiterhin unter die DSGVO.

Pseudonymisierung wird häufig in KI-Anwendungen eingesetzt, um ein höheres Maß an Datenschutz zu gewährleisten, während gleichzeitig die Nützlichkeit der Daten für Analysezwecke erhalten bleibt. Durch die Trennung der Identifikatoren von den übrigen Daten können pseudonymisierte...

Produkt-Details

• Erscheint lt. Verlag: 24.11.2023
• Verlagsort: Ahrensburg
• Sprache: deutsch
• Themenwelt: Informatik ► Netzwerke ► Sicherheit / Firewall
• Themenwelt: Recht / Steuern ► EU / Internationales Recht
• Themenwelt: Technik
• Themenwelt: Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Unternehmensführung / Management
• Schlagworte: Datenschutz • Ehtik • Fallbeispiele • Gesetze • KI-Systeme
• ISBN-10: 3-384-06991-9 / 3384069919
• ISBN-13: 978-3-384-06991-7 / 9783384069917