Die Beschleunigung neuer technologischer Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) verändert die digitale und die reale Welt grundlegend. Jeder Aspekt des Arbeits- und Alltagslebens, einschließlich der Verarbeitung personenbezogener Daten, ist davon betroffen. Zuweilen ein wertvoller Verbündeter, zuweilen eine gewaltige Kraft – dies sind die wichtigsten Chancen und Herausforderungen, die die KI im Hinblick auf den Schutz personenbezogener Daten bietet.
KI im Dienste der Verantwortlichen
Mit ihrer beeindruckenden Fähigkeit zur Datenanalyse und -verarbeitung kann KI dazu beitragen, den Schutz personenbezogener Daten zu verbessern, indem potenzielle Sicherheitsverletzungen und Cyberbedrohungen erkannt und abgeschwächt werden. KI-Algorithmen können große Datenmengen viel schneller und genauer verarbeiten als menschliche Bediener. Auf der Grundlage von Bedrohungsinformationen aus Millionen von Studien, Blogs und Presseartikeln können KI-Technologien Bedrohungen nahezu in Echtzeit und mit sehr hoher Genauigkeit erkennen. Diese Effizienz kann eine rasche Reaktion auf Datenschutzverletzungen und eine Verbesserung des gesamten Datenmanagements ermöglichen.
Künstliche Intelligenz spielt auch eine immer wichtigere Rolle bei der Vorhersage von Datenschutzverletzungen. Dank fortschrittlicher Datenanalyse können Modelle Indikatoren für eine potenzielle Sicherheitslücke in einem IT-System identifizieren. So können Unternehmen präventive Maßnahmen ergreifen, um ihre Abwehr zu stärken und ihre Systeme vor Cyberangriffen zu schützen.
Was die Datenverarbeitung selbst betrifft, so kann KI den Schutz der Privatsphäre der betroffenen Personen verbessern. Durch differentielle Privatsphäre, eine Reihe mathematischer Techniken, kann eine künstliche Intelligenz insbesondere Big-Data-Analysen durchführen, ohne die Wiederidentifizierung von Personen zu ermöglichen. Verbundlernen ist ein weiteres KI-Instrument, mit dem die Konzentration personenbezogener Daten auf einem einzigen Server begrenzt und somit das Risiko einer erneuten Identifizierung verringert werden kann. Dabei handelt es sich um einen Algorithmus, der auf dezentralen Geräten trainiert wird und lokale Daten zum Lernen verwendet. Im Gegensatz zu der überwiegenden Mehrheit der Algorithmen, die einen Server verwenden, der alle Daten enthält, lernt das föderierte Lernen über die lokalen Daten aller Teilnehmer und teilt nur den Teilnehmern die Ausgangsdaten mit. Auf diese Weise bleiben lokale Daten privat, da sie nicht mehr auf einem Remote-Server gesammelt oder gespeichert werden. Diese Methoden ermöglichen somit die Analyse von Daten über mehrere Quellen hinweg, ohne dass diese Daten mehreren Teilnehmern offengelegt werden.
Schließlich können künstliche Intelligenzen es den Verantwortlichen ermöglichen, automatisierte Prozesse einzurichten, um die Einhaltung von Datenschutzvorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) durch ihre Organisation zu überprüfen und zu erleichtern. KI kann insbesondere die Anonymisierung von Daten, die Pseudonymisierung und das Einwilligungsmanagement automatisieren, wodurch das Risiko menschlichen Versagens verringert und die Einhaltung der rechtlichen Anforderungen sichergestellt wird.
Die Kehrseite der Medaille
Künstliche Intelligenz kann zwar unbestreitbare Vorteile haben, z. B. im Hinblick auf die Cybersicherheit, ihre Umsetzung ist jedoch nicht ohne Risiken. Wie jede neue Technologie sind KI-Systeme immer noch anfällig für Ausfälle, Angriffe oder können ungeahnte Auswirkungen auf den Einzelnen und die Gesellschaft haben.
Die Entwicklung intelligenter Algorithmen erfordert die Verwendung einer großen Anzahl von Daten, von denen oft ein großer Teil personenbezogene Daten sind. Die Verwendung dieser Daten ist nämlich unvermeidbar, da sie es den Algorithmen ermöglichen, Fortschritte zu machen, sich zu entwickeln und zu lernen. Missmanagement oder Missbrauch dieser Daten – wie Sicherheitsfehler, unbefugter Zugriff oder Datenlecks – können zu einer Verletzung der Privatsphäre der betroffenen Personen führen.
Hinzu kommt die mangelnde Transparenz vieler intelligenter Technologien. Einige KI-Modelle, insbesondere solche, die auf Deep Learning basieren, können schwer zu verstehen und zu erklären sein. Dies schafft eine Lücke in der Transparenz, wie getroffene Entscheidungen beschrieben und erklärt werden, und kann es für Einzelpersonen schwierig machen, zu verstehen, wie ihre Daten verwendet und verarbeitet werden. Die mangelnde Erklärbarkeit kann es auch für Personen, die durch automatisierte Entscheidungen einen potenziellen Schaden erlitten haben, schwierig machen, ihren Fall zu vertreten, sodass der Verantwortliche gegebenenfalls seiner Datenschutzverantwortung entgehen kann.
Auch aus rechtlicher und ethischer Sicht werfen KI-Anwendungen, die personenbezogene Daten verarbeiten, Dilemmata auf. Die Festlegung geeigneter Rechtsgrundlagen für die Verarbeitung personenbezogener Daten, die Einholung einer ausdrücklichen Einwilligung und die Verarbeitung sensibler Daten stellen Organisationen vor Herausforderungen. Darüber hinaus müssen ethische Erwägungen in Bezug auf die Entscheidungsfindung und mögliche Verletzungen der Privatsphäre sorgfältig angegangen werden.
Künstliche Intelligenz ist derzeit alles andere als narrensicher und kann sogar neue Sicherheitslücken in einem IT-System schaffen. Für den verstärkten und systematischen Einsatz von KI-Algorithmen im Alltag der Zukunft ist es von entscheidender Bedeutung, dass angemessene Garantien und Vorschriften eingeführt werden, um den Risiken im Zusammenhang mit dem Schutz personenbezogener Daten zu begegnen, ohne die Möglichkeiten, die diese neuen Technologien bieten, einzuschränken. Die Europäische Union arbeitet aktiv an der Ausarbeitung von Verordnungen und Leitlinien, um diese Herausforderungen anzugehen und die Rechte des Einzelnen im digitalen Zeitalter zu schützen.