KI-Modelle verantwortungsvoll trainieren

First-Party-Daten sind Infos, die direkt von Kunden, Nutzern oder aus Geschäftsinteraktionen gesammelt werden. Im Gegensatz zu Third-Party-Daten, die aus externen Quellen zusammengetragen werden, bieten First-Party-Daten eine Reihe von Vorteilen:

• Höhere Genauigkeit – Während Third-Party-Quellen veraltete oder irrelevante Infos enthalten können, stammen First-Party-Daten direkt von Kunden, was ihre Zuverlässigkeit für das KI-Training gewährleistet.
• Bessere Compliance – Unternehmen haben mehr Kontrolle über die Datenerfassung, -speicherung und -verarbeitung, was regulatorische Risiken reduziert. Diese direkte Kontrolle ermöglicht es Unternehmen, starke Daten-Governance-Rahmenwerke zu implementieren und klare Prüfpfade für Compliance-Zwecke zu führen.
• Verbesserte Datenschutzkontrolle – Durch die direkte Beschaffung von Daten können Unternehmen starke Sicherheitsmaßnahmen und Transparenzprotokolle implementieren, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Unternehmen nutzen First-Party-Daten für das KI-Training in vielen Bereichen und profitieren dabei von deren Genauigkeit und Compliance-Vorteilen.

Zum Beispiel können KI-Modelle First-Party-Daten analysieren, um das Kundenverhalten vorherzusagen und die Kundenbindung zu verbessern. Ebenso nutzen Unternehmen KI, um Empfehlungen auf der Grundlage von First-Party-Verhaltensdaten anzupassen. Oder bei der Betrugserkennung können KI-Systeme, die mit Transaktionsdaten trainiert wurden, verdächtige Muster erkennen.

Gemäß der DSGVO müssen Unternehmen eine rechtmäßige Grundlage für die Verarbeitung personenbezogener Daten für das KI-Training schaffen.

Dies kann Folgendes umfassen:

• Berechtigtes Interesse – KI-Training, das sowohl dem Unternehmen als auch dem Verbraucher zugute kommt und gleichzeitig Datenschutzrisiken minimiert.
• Einwilligung der Nutzer:innen – Ausdrückliche Zustimmung der Nutzer:innen zur Datenverarbeitung.
• Vertragliche Notwendigkeit – KI-gesteuerte Dienste, die eine Datenverarbeitung erfordern, um vertragliche Verpflichtungen zu erfüllen.

Transparenz ist ein weiterer Eckpfeiler der DSGVO-Konformitätsanforderungen. Unternehmen müssen die Nutzer:innen darüber informieren, wie ihre First-Party-Daten im KI-Training verwendet werden. Dazu gehört, dass der Zweck der Datenerhebung klar angegeben wird, dass die Dauer der Datenspeicherung detailliert angegeben wird und dass alle potenziellen Risiken im Zusammenhang mit der Datennutzung erläutert werden.

Das Verständnis der Nutzerrechte ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung. Betroffene Personen haben mehrere Rechte in Bezug auf ihre personenbezogenen Daten, darunter das Recht auf Zugang zu ihren personenbezogenen Daten, die von einer Organisation gespeichert werden, das Recht auf Berichtigung unrichtiger oder unvollständiger personenbezogener Daten sowie das Recht, unter bestimmten Umständen der Datenverarbeitung zu widersprechen, insbesondere wenn es um Direktmarketing oder Profiling geht.

Außerdem müssen Unternehmen die Grundsätze der DSGVO einhalten, wie zum Beispiel die Datenminimierung, die besagt, dass nur die Daten gesammelt und verarbeitet werden dürfen, die für das Training der KI unbedingt nötig sind. Ein weiterer Grundsatz ist die Zweckbindung, die sicherstellt, dass die gesammelten Daten nur für den vorgesehenen Zweck verwendet und nicht weiterverarbeitet werden, wenn das nicht mit diesem Zweck vereinbar ist.

Schließlich beschränkt Artikel 22 der DSGVO vollautomatisierte Entscheidungen (z. B. die Genehmigung oder Ablehnung von Kreditanträgen durch KI), es sei denn, es liegt eine ausdrückliche Einwilligung des Nutzers vor, es bestehen rechtliche Schutzvorkehrungen wie die Überwachung durch Menschen oder die Entscheidung ist für einen Vertrag erforderlich.

Diese Verpflichtungen dienen als Leitlinien für Unternehmen für den verantwortungsvollen Umgang mit First-Party-Daten bei der Entwicklung von KI-Modellen.

Das EU-KI-Gesetz führt strenge Anforderungen für KI-Modelle ein, die mit First-Party-Daten trainiert werden. Das Gesetz führt einen risikobasierten Ansatz für die Regulierung von KI ein und kategorisiert KI-Modelle in vier Risikostufen:

• Verbotene KI (z. B. Social Scoring) ist komplett verboten.
• Hochriskante KI (z. B. Finanzrisikobewertungen) erfordert strenge Dokumentation, menschliche Aufsicht und Transparenz.
• KI mit begrenztem Risiko (z. B. Chatbots) muss KI-generierte Inhalte offenlegen.
• KI mit minimalem Risiko (z. B. Spamfilter) unterliegt keinen zusätzlichen Verpflichtungen.

Bei Erstanwenderdaten müssen Unternehmen vor deren Verwendung für das Training von KI eine robuste Datenverwaltung, Maßnahmen zur Verringerung von Verzerrungen und Risikobewertungen implementieren.

Außerdem müssen sie eine kontinuierliche Überwachung sicherstellen, um diskriminierende Ergebnisse zu erkennen. Im Gegensatz zur DSGVO, die sich auf den Datenschutz konzentriert, regelt das EU-KI-Gesetz die Fairness, Genauigkeit und ethische Nutzung von KI.

Die Nichteinhaltung kann zu Geldstrafen von bis zu 35 Millionen Euro oder 7 % des weltweiten Jahresumsatzes eines Unternehmens führen.

Um die Vorschriften einzuhalten, sollten Unternehmen Techniken zum Schutz der Privatsphäre, strenge Dokumentationspraktiken und KI-Governance-Rahmenwerke integrieren, wenn sie Modelle mit First-Party-Daten trainieren.

Um mehr über die Einhaltung des EU-KI-Gesetzes zu erfahren, lese die 5 Schritte, die Startups unternehmen sollten, um konform zu werden, oder nutze einfach unsere AI Compliance-Lösung.

Um zu erfahren, wie du dein KI-Modell mit First-Party-Daten trainieren und dabei sowohl die DSGVO als auch das EU-KI-Gesetz einhalten kannst, lese weiter.

4.1 Verstehe deine First-Party-Datenquellen

Bevor du KI-Modelle trainierst, musst du deine Erstanbieter-Daten bewerten und kategorisieren, um die Einhaltung der DSGVO und des EU-KI-Gesetzes sicherzustellen. Wenn du weißt, welche Art von Daten erfasst werden, kannst du die rechtlichen Grundlagen für die Verarbeitung und die erforderlichen Sicherheitsvorkehrungen besser bestimmen.

Um deine Erstanbieter-Daten zu verstehen, gehst du wie folgt vor:

1. Identifizieren, welche Daten personenbezogen sind und welche nicht – Überprüfe zuerst, ob die Daten personenbezogene Daten (z. B. Namen, E-Mail-Adressen) oder sensible Daten (z. B. Gesundheitsdaten, biometrische Daten) enthalten. Klassifiziere dann die Daten, um ihr Risikoniveau gemäß der DSGVO und dem risikobasierten Rahmenwerk des EU-KI-Gesetzes zu verstehen.
2. Lege Methoden zur Datenerfassung fest – Stell als Nächstes sicher, dass die Daten mit gültiger Einwilligung oder auf einer angemessenen Rechtsgrundlage (z. B. vertragliche Notwendigkeit, berechtigtes Interesse) erhoben werden.
3. Bewerte die Datenspeicherung und Zugriffskontrollen – Implementiere schließlich rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC), um den Zugriff auf sensible Daten zu beschränken und sicherzustellen, dass die Daten in Übereinstimmung mit den Gesetzen zur Datenhoheit gespeichert werden (z. B. EU-basierte Server für die Einhaltung der DSGVO).
   
    

4.2 Techniken zur datenschutzkonformen Datenerfassung einsetzen

Das Sammeln von rohen Nutzerdaten erhöht das Compliance-Risiko. Technologien zum Schutz der Privatsphäre (Privacy Enhancing Technologies, PETs) ermöglichen das Training von KI unter Wahrung der Anonymität und Sicherheit der Nutzer:innen.

Durch den Einsatz von Differential Privacy werden beispielsweise kontrollierte Störsignale in Datensätze eingefügt, sodass Trends extrahiert werden können, ohne die Identität einzelner Personen preiszugeben. Apple nutzt Differential Privacy für KI-basierte Nutzeranalysen, ohne personenbezogene Daten zu speichern.

Federated Learning ist eine weitere Technik zum Schutz der Privatsphäre, bei der Rohdaten nicht zentralisiert werden, sondern KI-Modelle auf mehreren dezentralen Geräten trainiert werden können. Beispielsweise lernt Gboard, die Tastatur-App von Google, Tippmuster, ohne private Texteingaben hochzuladen.

Nutzt nach Möglichkeit Anonymisierung und Pseudonymisierung, um personenbezogene Daten zu schützen und gleichzeitig KI-Modellen die Gewinnung nützlicher Erkenntnisse zu ermöglichen.

Verwendet Pseudonymisierung, wenn eine Re-Identifizierung erforderlich ist. Diese Technik ersetzt personenbezogene Identifikatoren durch eindeutige, aber reversible Codes. Ein KI-Finanzmodell könnte beispielsweise Kundennamen durch eindeutige IDs ersetzen, aber einen Schlüssel zur Re-Identifizierung beibehalten.

In Fällen, in denen keine Re-Identifizierung erforderlich ist, verwendet Anonymisierung. Anonymisierung entfernt alle Identifikatoren, sodass Daten niemals mit einer Person in Verbindung gebracht werden können. Ihr könnt beispielsweise Kundendaten für Trendanalysen aggregieren, ohne einzelne Nutzer:innen zu verfolgen.

Durch die Anwendung dieser Techniken zum Schutz der Privatsphäre kannst du ein Gleichgewicht zwischen der Nutzung wertvoller Daten für das Training von KI-Modellen und dem Schutz der Privatsphäre der Nutzer:innen herstellen.

4.3 Implementiere die Grundsätze der Datenminimierung und Zweckbindung

Gemäß der DSGVO müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie nur die Mindestmenge an Daten erheben und verarbeiten, die für einen bestimmten, genau definierten Zweck erforderlich ist.

Vermeide daher, Daten „für alle Fälle“ zu sammeln – dokumentiere stattdessen klar den geschäftlichen Bedarf für jeden Datensatz. Anstatt beispielsweise vollständige Kundenprofile zu erfassen, benötigt ein KI-Empfehlungssystem möglicherweise nur die Kaufhistorie.

Ebenso sollten KI-Trainingsdaten nicht länger als nötig aufbewahrt werden. Setze automatisierte Löschrichtlinien ein, um veraltete Datensätze zu entfernen.

Um die Einhaltung des Grundsatzes der Datenminimierung weiter zu verbessern, solltest du Secure Multi-Party Computation (SMPC) nutzen. Diese Technik ermöglicht die gemeinsame Analyse von Daten, ohne die Rohdaten direkt weiterzugeben. So können verschiedene Unternehmen gemeinsam Ergebnisse berechnen und gleichzeitig ihre individuellen Daten schützen. Banken können beispielsweise gemeinsam an KI-Modellen zur Betrugserkennung arbeiten und dabei die Kundendaten schützen.

4.4 Sichere Datenspeicherung und -verarbeitung

KI-Trainingsdaten müssen sicher gespeichert und verarbeitet werden, um unbefugten Zugriff, Verstöße oder Regelverstöße zu verhindern. Daher ist die Gewährleistung der Sicherheit von First-Party-Daten während des KI-Modelltrainings von entscheidender Bedeutung.

So sicherst du deine Datenspeicherung:

1. Implementiere Zero-Trust-Sicherheitsarchitekturen – Dieser Ansatz erfordert eine kontinuierliche Authentifizierung für BeNutzer:innen, die auf KI-Trainingsdatensätze zugreifen. Dadurch wird das Risiko eines unbefugten Zugriffs durch die Durchsetzung von Zugriffsrechten mit geringsten Privilegien minimiert.
2. Homomorphe Verschlüsselung einsetzen – Mit diesem Verschlüsselungsprotokoll können KI-Modelle verschlüsselte Daten verarbeiten, ohne sie zu entschlüsseln.
3. Verschlüsselung für ruhende und übertragene Daten verwenden – Sichere deine Daten durch Verschlüsselung, z. B. mit AES-256 für gespeicherte Daten und TLS 1.2+ für die Datenübertragung.

4.5 Transparente Datenverwaltung und Dokumentation

KI-Governance stellt die Einhaltung sowohl der Dokumentationsanforderungen der DSGVO als auch der Transparenzverpflichtungen des EU-KI-Gesetzes sicher, wonach Unternehmen detaillierte Aufzeichnungen über Datenverarbeitungsaktivitäten wie Erfassungsmethoden und Speicherpraktiken führen müssen.

Aus diesem Grund solltest du sorgfältige Aufzeichnungen über die Herkunft aller für das KI-Training verwendeten Daten führen. Dazu gehört auch die Angabe, wie Daten erfasst, verarbeitet und gespeichert werden, um sicherzustellen, dass alle Aktionen nachvollziehbar sind. Stellt sicher, dass die Dokumentation der KI-Modelle die Quellen der Datensätze und die Vorverarbeitungsmethoden enthält. Mit KI-Compliance-Software wie AI Lösung von heyData, die die Compliance-Dokumentation automatisiert, könnt ihr automatisierte Compliance-Berichte erstellen, den Verwaltungsaufwand reduzieren und gleichzeitig sicherstellen, dass euer Unternehmen jederzeit für Audits bereit ist. Die Software erstellt und speichert vorausgefüllte Compliance-Berichte gemäß den Anforderungen des EU-KI-Gesetzes, auf die für Audits leicht zugegriffen werden kann.

Leg außerdem umfassende Richtlinien für die Einwilligung der Nutzer:innen und Opt-out-Mechanismen für das KI-Training fest. Informiere die Nutzer:innen klar darüber, wie ihre Daten verwendet werden, und biete ihnen einfache Möglichkeiten, ihre Einwilligung zu widerrufen, wenn sie das wollen. Dieser Ansatz schützt die Rechte der Nutzer und erleichtert gleichzeitig die verantwortungsvolle Nutzung der Daten.

4.6 Überwach die Compliance kontinuierlich

KI-Compliance ist keine einmalige Angelegenheit – die regulatorischen Anforderungen entwickeln sich weiter, und KI-Modelle müssen regelmäßig überprüft werden, um die kontinuierliche Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen.

Führ regelmäßig KI-Risikobewertungen durch, um mögliche Verzerrungen, Diskriminierungen oder Sicherheitsrisiken in den Ergebnissen von KI-Modellen zu erkennen. Dazu gehören Audits durch Dritte zum KI-Entscheidungsprozess, die Identifizierung von Schwachstellen und die Umsetzung von Korrekturmaßnahmen, um diese zu beheben. KI-Compliance-Lösungen wie die von heyData können diesen Prozess automatisieren, indem sie die Funktionen deiner KI mit den gesetzlichen Definitionen vergleichen und dein System entsprechend klassifizieren. Durch die automatisierte Klassifizierung sparst du Zeit und musst bei der Risikobewertung nicht mehr raten.

Es ist wichtig, über regulatorische Entwicklungen, insbesondere die DSGVO und das EU-KI-Gesetz, auf dem Laufenden zu bleiben, da Änderungen dazu führen können, dass du dein KI-Modell anpassen musst, um die Einhaltung der sich ändernden rechtlichen Rahmenbedingungen zu gewährleisten und sicherzustellen, dass Datenschutz und ethische Überlegungen stets Vorrang haben. Und da viele Unternehmen nicht über das interne Fachwissen in den Bereichen KI-Governance und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften verfügen, steht dir unser Expertenteam bei heyData gerne mit interaktiven Schulungen für deine Teams und kontinuierlicher Unterstützung bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zur Verfügung.

Für nachhaltiges Wachstum ist es wichtig, Innovation im Bereich KI mit Datenschutz und Compliance in Einklang zu bringen. KI-Compliance ist entscheidend für Unternehmen, die KI-Modelle unter Einhaltung der DSGVO und des EU-KI-Gesetzes mit First-Party-Daten trainieren möchten.

Durch die Umsetzung dieser Best Practices kannst du Ihr KI-Modell mit First-Party-Daten trainieren und gleichzeitig diese Vorschriften vollständig einhalten.

KI-Compliance-Software wie die von heyData spielt eine wichtige Rolle bei der Automatisierung von Risikobewertungen, der Erstellung von Auditberichten und der Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften für Unternehmen, die ihre KI-Modelle mit First-Party-Daten trainieren und dabei die Vorschriften einhalten wollen.

Da Unternehmen KI und First-Party-Daten immer stärker nutzen, wird ein proaktiver Ansatz zur Einhaltung der Vorschriften entscheidend sein, um sowohl Innovation als auch die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu erreichen.

F1: Welche Vorschriften regeln die KI-Compliance in der EU?
Die DSGVO und das EU-KI-Gesetz sind die wichtigsten Rahmenwerke.

F2: Was sind die Strafen bei Nichteinhaltung?
Die Bußgelder können je nach Verstoß bis zu 40 Millionen Euro oder 7 % des weltweiten Umsatzes betragen.

F3: Was macht ein risikoreiches KI-System aus?
Systeme, die die Sicherheit, gesetzliche Rechte oder wesentliche Dienste beeinträchtigen (z. B. Bonitätsbewertung).

F4: Wie kann ich die Transparenz von KI sicherstellen?
Verwende Tools zur Erklärbarkeit und dokumentiere KI-Entscheidungen klar und deutlich.

F5: Wie kann ich im ersten Schritt die Compliance sicherstellen?
Aktualisiere regelmäßig Richtlinien, dokumentiere Prozesse und verwende automatisierte Compliance-Tools.