Das Thema Datensicherheit in Bezug auf KI-basierte Produkte wie chatgpt ist im heutigen Zeitalter der rasanten Digitalisierung äußerst wichtig. Wenn Sie einen KI-gestützten Dienst nutzen, ist es wichtig zu verstehen, wie mit Ihren Daten umgegangen wird. Immer häufiger stelle ich jedoch fest, dass Unternehmen sich der damit verbundenen Risiken oft nicht bewusst sind und so sensible Daten nach außen dringen können. Wir können aus einem Beispiel aus der Praxis lernen, als Mitarbeiter eines Elektronikherstellers sensible Daten in ChatGPT eingegeben haben und diese durchgesickert sind. Und das sogar dreimal.

Das größte Sicherheitsrisiko im Bereich der künstlichen Intelligenz im Unternehmensumfeld ist der Verlust sensibler Daten. Dabei handelt es sich nicht nur um ein mit KI-Diensten verbundenes Risiko, sondern um ein umfassenderes Problem in der IT-Branche. Unternehmen sollten gut darüber informiert sein, welche Daten sie sammeln und wie sie verwendet werden, und sie sollten über Prozesse für den Umgang mit diesen Daten verfügen. Logisch, sagen wir, aber in der Praxis passiert nicht viel. Dienstanbieter legen häufig fest, wie sie mit Daten umgehen, und es ist bekannt, dass Ihre Daten häufig zum weiteren Trainieren von Modellen verwendet werden können, wie dies bei ChatGPT der Fall ist.

Das neue ChatGPT Enterprise verspricht eine höhere Geschwindigkeit seiner Prozesse und einen sichereren Chat für Unternehmen. Diese Plattform soll an Ihr Unternehmen angepasst werden und Ihre Unternehmensdaten schützen. Meiner Meinung nach zeichnet sich OpenAI durch seine Transparenz im Umgang mit Daten aus. Es ist wünschenswert, dass ein ähnlicher Ansatz von einem breiteren Spektrum von Unternehmen übernommen wird. Die Realität zeigt jedoch häufig, dass viele Webdienste umfangreiche Daten sammeln, ohne dass es klar definierte Prozesse für deren Verarbeitung gibt.

Das Problem liegt also nicht in der Funktionsweise von OpenAI, sondern in der Unkenntnis oder vielleicht eher Unerfahrenheit von Kunden und Unternehmen im Umgang mit dieser Plattform. Unternehmen, die die Integration KI-basierter Lösungen in Betracht ziehen, sollten eine umfassende Datenstrategie entwickeln, die prozessuale, rechtliche und technische Aspekte abdeckt. Ich würde ihnen außerdem empfehlen, ihre Mitarbeiter regelmäßig zu schulen und Automatisierungstools für die Datensicherheit einzusetzen. Für diejenigen, die keine Experten auf diesem Gebiet sind, kann es sinnvoll sein, die Zusammenarbeit mit Partnern in Betracht zu ziehen, die Erfahrung in diesem Thema haben. Wenn es um Datensicherheitsstandards in der KI-Branche geht, bietet die DSGVO eine solide Grundlage, die endgültige Umsetzung hängt jedoch von den spezifischen Lösungen ab, die das Unternehmen implementiert. Unternehmen, die KI-Lösungen entwickeln, sollten transparent darüber sein, welche Daten sie sammeln und wie sie damit umgehen, um das Vertrauen ihrer Kunden zu gewinnen. Wenn ich es zusammenfassen sollte: Es ist kurzsichtig, sich vorzustellen, dass ich ein KI-Tool in meinem Unternehmen einsetze und „es wird irgendwie die Oberhand gewinnen“. Wir müssen darüber nachdenken, dass wir unsere eigenen Daten und die Daten des Kunden preisgeben, und das kann sehr schwerwiegende Folgen haben. Vor allem die legalen.

Wenn ich mein Unternehmen als Beispiel nenne: Bei Able nehmen wir die Datensicherheit sehr ernst. Wir konzentrieren uns darauf, den Zugriff auf Daten einzuschränken und so das Risiko von Datenlecks zu verringern. Wir verwenden anonymisierte Daten, um unsere KI-Modelle zu trainieren, wodurch der Zugriff auf sensible Daten verhindert wird. Zu diesem Zweck haben wir ein eigenes Anonymisierungstool entwickelt, das dies automatisch gewährleistet. Auf diese Weise minimieren wir die Arbeit mit Live-Daten während der Entwicklung. Darüber hinaus haben wir sorgfältig definierte Verfahren zum Umgang mit Datenschutzverletzungen oder Sicherheitsvorfällen, die es uns ermöglichen, schnell auf potenzielle Probleme zu reagieren.

Die Zukunft der Datensicherheit in der schnell wachsenden KI-Branche birgt viele Herausforderungen. Die Entwicklung von KI kann neue Bedrohungen mit sich bringen, beispielsweise ausgefeiltere Phishing-Angriffe. Die Aufklärung der Öffentlichkeit, die Definition von Bedrohungen, die Einrichtung von Prozessen zur Risikominderung und der Einsatz von Tools zur Erhöhung der Datensicherheit sind Schlüsselaspekte, die Teil der Strategie jedes Unternehmens sein sollten.

Quelle: Able