KI und DSGVO: Verständnis der Herausforderungen und Risiken für das Planungsdatenmanagement

Die DSGVO (Allgemeine Datenschutzverordnung) ist eine europäische Verordnung, die am 25. Mai 2018 in Kraft getreten ist und darauf abzielt, die personenbezogenen Daten von Bürgern der Europäischen Union (EU) zu schützen und die Datenschutzgesetze innerhalb der EU zu harmonisieren. Die DSGVO ist ein Rechtsrahmen, der die Regeln für die Erfassung, Verarbeitung, Aufbewahrung und Sicherheit personenbezogener Daten von Einzelpersonen festlegt. Es gibt den Bürgern mehr Kontrolle über ihre Daten und erlegt den Unternehmen und Organisationen, die diese Daten erheben oder verarbeiten, Verpflichtungen auf.

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Disziplin der Informatik, die darauf abzielt, Systeme zu entwickeln, die menschliche kognitive Prozesse wie Lernen, Denken, Problemlösen, Objekt- oder Geräuscherkennung und Entscheidungsfindung simulieren können. Mit anderen Worten, KI ermöglicht es Maschinen, komplexe Aufgaben auszuführen, für die zuvor menschliches Eingreifen erforderlich war.

Die Gefahren künstlicher Intelligenz (KI) im Zusammenhang mit der Allgemeinen Datenschutzverordnung (DSGVO) betreffen hauptsächlich den Schutz personenbezogener Daten und die Rechte von Einzelpersonen. Hier sind einige wichtige Punkte, die es zu beachten gilt:

1. Massenerfassung personenbezogener Daten : KI-Systeme, insbesondere solche, die auf maschinellem Lernen basieren, benötigen große Datenmengen, um effektiv zu sein. Dies kann zu einer übermäßigen oder unnötigen Erfassung personenbezogener Daten führen. Gemäß der DSGVO müssen Unternehmen sicherstellen, dass nur die Daten erhoben und verwendet werden, die unbedingt erforderlich sind (Prinzip der Datenminimierung).
2. Vorurteile und Diskriminierung : KI-Algorithmen können auf der Grundlage von Trainingsdaten voreingenommen sein, was zu unfairer Diskriminierung führen kann, beispielsweise aufgrund von Rasse, Geschlecht oder ethnischer Zugehörigkeit. Die DSGVO schreibt Transparenz- und Fairnessverpflichtungen vor, was bedeutet, dass automatisierte Entscheidungen keine unverhältnismäßig negativen Auswirkungen auf bestimmte Personengruppen haben dürfen.
3. Mangelnde Transparenz : Viele KI-Algorithmen funktionieren wie „Blackboxen“, was es für Einzelpersonen schwierig macht, zu verstehen, wie ihre Daten verwendet oder Entscheidungen darüber getroffen werden. Die DSGVO verlangt Transparenz darüber, wie personenbezogene Daten verarbeitet werden, und Algorithmen, die wichtige Entscheidungen über Einzelpersonen beeinflussen.
4. Verletzung des Rechts auf Löschung („Recht auf Vergessenwerden“) : KI-Systeme können die Durchsetzung des Rechts auf Löschung (Artikel 17 DSGVO) erschweren, da Daten über mehrere Systeme hinweg verbreitet oder irreversibel transformiert werden können. Unternehmen, die KI einsetzen, müssen Mechanismen einrichten, die die Löschung personenbezogener Daten auf Anfrage der Nutzer ermöglichen.
5. Automatisierte Entscheidungsfindung : Die DSGVO gewährt Einzelpersonen das Recht, keinen vollautomatischen Entscheidungen unterworfen zu werden, die rechtliche oder erhebliche Auswirkungen auf sie haben (Artikel 22). Viele KI-Anwendungen können jedoch in diese Kategorie fallen, insbesondere im Bank- oder Personalwesen. Unternehmen müssen die ausdrückliche Zustimmung des Einzelnen einholen oder sicherstellen, dass andere Schutzmaßnahmen zum Schutz der Nutzerrechte getroffen werden.
6. Sicherheit der Daten : KI-Systeme können anfällig für Cyberangriffe sein und die Sicherheit personenbezogener Daten gefährden. Die DSGVO verlangt angemessene Sicherheitsmaßnahmen, um Daten vor Verstößen zu schützen.
7. Haftungsfragen : Wenn ein KI-System aufgrund automatisierter Entscheidungen eine Datenschutzverletzung oder einen Schaden verursacht, kann es schwierig sein, festzustellen, wer dafür verantwortlich ist: der Ersteller des Algorithmus, die Entität, die die KI verwendet, oder eine andere Partei. Die DSGVO sieht erhebliche Strafen für Verstöße vor, weshalb eine Klärung der Verantwortlichkeiten unerlässlich ist.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Gefahren der KI im Zusammenhang mit der DSGVO hauptsächlich mit einer übermäßigen Datenerfassung, Vorurteilen bei automatisierten Entscheidungen, mangelnder Transparenz und der Schwierigkeit zusammenhängen, bestimmte Grundrechte wie das Recht auf Vergessenwerden zu respektieren. Unternehmen müssen besonders wachsam sein, wenn sie KI in Prozessen einsetzen, die personenbezogene Daten beinhalten.

Ob KI wirklich den Prinzipien der DSGVO entspricht, ist komplex und hängt davon ab, wie künstliche Intelligenz implementiert, verwaltet und überwacht wird. Die DSGVO legt klare Regeln für den Schutz personenbezogener Daten fest, und KI-Systeme müssen diese einhalten. In diesem Zusammenhang ergeben sich jedoch mehrere technische und ethische Herausforderungen. Hier sind die wichtigsten Aspekte, die es zu berücksichtigen gilt:

• Prinzip der Datenminimierung : Die DSGVO verlangt, dass nur Daten gesammelt und verarbeitet werden, die für einen bestimmten Zweck erforderlich sind. KI, insbesondere Systeme für maschinelles Lernen, sind jedoch in der Regel auf große Datenmengen angewiesen, um zu „lernen“ und ihre Leistung zu verbessern. Die Einhaltung dieses Prinzips in KI-Systemen kann schwierig sein, da es verlockend sein kann, Daten zu sammeln, um Algorithmen zu verbessern, auch wenn einige davon nicht unbedingt erforderlich sind.
• Ausdrückliche und informierte Zustimmung : Die DSGVO verlangt von Einzelpersonen eine ausdrückliche und informierte Zustimmung zur Verwendung ihrer Daten. Das bedeutet, dass sie wissen müssen, wie ihre Daten von KI verwendet werden. Aufgrund der Komplexität von KI-Algorithmen ist es jedoch oft schwierig, den Benutzern klar zu erklären, wie ihre Daten verarbeitet werden, und ob KI-Systeme dieses Prinzip immer noch einhalten, ist umstritten.
• Recht auf Vergessenwerden und Berichtigung von Daten : Die DSGVO gewährt Einzelpersonen das Recht, die Löschung ihrer personenbezogenen Daten („Recht auf Vergessenwerden“) oder die Berichtigung unrichtiger Daten zu verlangen. Bei KI, insbesondere in Systemen, die auf maschinellem Lernen basieren, kann es schwierig sein, diese Daten vollständig zu entfernen oder die Auswirkungen falscher Daten zu korrigieren, sobald Daten zum Trainieren eines Modells verwendet wurden. Die Einhaltung dieses Prinzips ist besonders problematisch, da KI-Systeme den Überblick über Daten behalten können, auch nachdem sie formell gelöscht wurden.
• Automatisierte Entscheidungsfindung und das Recht auf menschliches Eingreifen : Die DSGVO verbietet es Unternehmen, Einzelpersonen vollautomatischen Entscheidungen (z. B. solchen, die von KI getroffen werden) ohne menschliches Eingreifen zu unterwerfen, wenn diese rechtliche oder erhebliche Konsequenzen haben. Das bedeutet, dass Mechanismen eingerichtet werden müssen, die es einem Menschen ermöglichen, einzugreifen und Entscheidungen einer KI in Frage zu stellen. In der Praxis ist es oft schwierig, eine ausreichende menschliche Kontrolle über KI-Systeme sicherzustellen, insbesondere wenn sie häufig in kritischen Prozessen (wie Rekrutierung oder Kreditvergabe) eingesetzt werden.
• Transparenz und Erklärbarkeit : Die DSGVO verlangt Transparenz darüber, wie personenbezogene Daten verarbeitet werden, einschließlich einer klaren Erklärung, wie eine automatisierte Entscheidung getroffen wurde. KI-Algorithmen sind oft undurchsichtig (ein „Blackbox“ -Phänomen), was es für Unternehmen schwierig macht, die DSGVO-Transparenzanforderungen einzuhalten. Viele KI-Technologien sind noch nicht ausreichend entwickelt, um den Nutzern verständliche Erklärungen zu geben, was ihre Einhaltung dieses Prinzips in Frage stellt.
• Sicherheit der Daten : Die DSGVO schreibt Sicherheitsmaßnahmen vor, um personenbezogene Daten vor Verlust, unbefugtem Zugriff oder unrechtmäßiger Verarbeitung zu schützen. KI-Systeme, insbesondere solche, die in der Cloud oder auf komplexen Architekturen basieren, können anfällig für Cyberangriffe sein und ein Risiko für die Sicherheit personenbezogener Daten darstellen. Wenn es zu Datenschutzverletzungen kommt, kann dies zu schweren Strafen für Unternehmen im Rahmen der DSGVO führen, insbesondere wenn die von KI verarbeiteten Daten nicht ordnungsgemäß gesichert wurden.

KI kann die Grundsätze der DSGVO einhalten, dies erfordert jedoch ständige Wachsamkeit und erhebliche Anstrengungen, um die Systeme an die Anforderungen der Verordnung anzupassen. Viele KI-Unternehmen und Entwickler arbeiten daran, Transparenz, Sicherheit und Datenmanagement zu verbessern, um die DSGVO-Anforderungen zu erfüllen, aber es gibt immer noch erhebliche Herausforderungen, die es zu bewältigen gilt, insbesondere in Bezug auf Datenminimierung, automatisierte Entscheidungsfindung und Erklärbarkeit von Algorithmen. Derzeit ist die strikte Anwendung der DSGVO-Prinzipien in KI-Systemen nicht immer gewährleistet, insbesondere in komplexeren Bereichen.

Nein, theoretisch kann KI Ihre personenbezogenen Daten gemäß der Allgemeinen Datenschutzverordnung (DSGVO) nicht ohne Ihre Zustimmung erheben. Die DSGVO legt strenge Regeln für die Erhebung, Verwendung und Verarbeitung personenbezogener Daten fest. Es gibt jedoch Nuancen und Ausnahmen von dieser Regel sowie Herausforderungen in der Praxis. Hier ist ein Überblick:

• Ausdrückliche Zustimmung erforderlich : Die DSGVO schreibt vor, dass Unternehmen und Systeme, die personenbezogene Daten verarbeiten, vor der Erfassung oder Verarbeitung von Daten eine ausdrückliche und informierte Einwilligung einholen müssen. Das bedeutet, dass die Nutzer darüber informiert werden müssen, wie, von wem und für welche Zwecke ihre Daten verwendet werden. Um gültig zu sein, muss die Einwilligung freiwillig, spezifisch, informiert und unmissverständlich erteilt werden. Den Nutzern muss die Möglichkeit gegeben werden, die Verarbeitung ihrer personenbezogenen Daten zu akzeptieren oder abzulehnen.
• KI und die Schwierigkeit, eine klare Zustimmung zu erhalten : KI-Systeme, die Datenerfassungsmethoden wie Verhaltensverfolgung oder Analyse von Benutzerpräferenzen verwenden, können Daten auf diskretere Weise sammeln, manchmal ohne dass die Benutzer sich der Art der erfassten Daten vollständig bewusst sind. In einigen Fällen sind KI-Systeme in Plattformen oder Anwendungen eingebettet, die Benutzer möglicherweise nicht klar genug über die Datenerfassung informieren oder eine mehrdeutige Einwilligung einholen (z. B. über komplizierte Benutzeroberflächen oder vorab angekreuzte Kästchen). Gemäß der DSGVO ist diese Art der impliziten Erfassung jedoch nicht konform, und die Einwilligung muss ausdrücklich und informiert erfolgen.
• Rückverfolgbarkeit und Transparenz : Die DSGVO verlangt vollständige Transparenz darüber, wie Daten erhoben und verarbeitet werden. Benutzer sollten in der Lage sein zu verstehen, welche Daten zu welchen Zwecken gesammelt werden. KI-Systeme müssen daher so konfiguriert werden, dass sie Benutzer über ihre Datenverarbeitung informieren, häufig über Datenschutzrichtlinien, kontextbezogene Hinweise oder Zustimmungsschnittstellen.
• Gefahren einer unbeabsichtigten Sammlung : Obwohl die DSGVO grundsätzlich vor der Erfassung von Daten ohne Einwilligung schützt, können einige Unternehmen diese Regeln unbeabsichtigt oder absichtlich umgehen, insbesondere bei komplexen KI-Systemen. Beispielsweise können anonyme oder aggregierte Daten ohne Zustimmung gesammelt werden, aber diese Daten können in einigen Fällen „wiederidentifizierbar“ sein, insbesondere wenn sie mit anderen Datensätzen abgeglichen werden.
• Verhaltensverfolgung und Cookies : Viele KI-Systeme werden verwendet, um das Online-Verhalten mithilfe von Cookies oder anderen Tracking-Technologien zu analysieren. Für das Tracking über nicht unbedingt erforderliche Cookies (solche, die für den Betrieb einer Website nicht unbedingt erforderlich sind) ist eine Zustimmung erforderlich. Internetnutzer müssen ihre ausdrückliche Zustimmung geben, oft mithilfe eines Cookie-Banners. Wenn eine Website oder App Ihre Daten über diese KI-Systeme ohne Ihre ausdrückliche Zustimmung zur Verwendung nicht wesentlicher Cookies verarbeitet, verstößt dies gegen die DSGVO.
• Datenwiederherstellung von Drittanbietern : In einigen Fällen erhalten Unternehmen möglicherweise Daten über Dritte (z. B. Geschäftspartner) und verwenden sie, um KI-Systeme zu trainieren. Diese Dritten müssen die Zustimmung des Benutzers zur Weitergabe der Daten eingeholt haben, und das Unternehmen, das die Daten verwendet, muss auch sicherstellen, dass die Verwendung den DSGVO-Regeln entspricht.

KI kann Ihre personenbezogenen Daten nicht ohne Ihre Zustimmung erheben, außer in begrenzten Fällen, die in der DSGVO vorgesehen sind (z. B. berechtigtes Interesse oder Ausführung eines Vertrags). In der Praxis gibt es jedoch Fälle, in denen die KI-Datenerfassung undurchsichtig oder schlecht kommuniziert sein kann, was Bedenken hinsichtlich der vollständigen Einhaltung der DSGVO-Prinzipien aufkommen lässt. Um Ihre Daten zu schützen, ist es wichtig, die Datenschutzrichtlinien zu lesen und die Einwilligungseinstellungen auf KI-gestützten Plattformen zu verstehen.

Ja, Algorithmen für künstliche Intelligenz (KI) können voreingenommen oder diskriminierend sein, und dies ist ein großes Problem bei der Entwicklung und Verwendung von KI-Systemen. Obwohl KI oft als unparteiisch und objektiv wahrgenommen wird, können mehrere Faktoren dazu führen, dass die von diesen Algorithmen getroffenen Entscheidungen voreingenommen und diskriminiert werden. Hier ist der Grund und wie das passieren kann:

• Verzerrung der Trainingsdaten : KI-Systeme, insbesondere solche, die auf maschinellem Lernen basieren, werden mit großen Datenmengen trainiert. Wenn diese Daten bestehende oder historische Verzerrungen enthalten, lernt der Algorithmus diese Verzerrungen und reproduziert sie. Wenn beispielsweise die zur Schulung eines Rekrutierungsmodells verwendeten Daten aus Jahren stammen, in denen Frauen in bestimmten technischen Positionen unterrepräsentiert waren, könnte der Algorithmus weibliche Bewerber unbewusst bestrafen. Ein anderes Beispiel ist die Anwendung der Gesichtserkennung, bei der rassistische Vorurteile aufgezeigt wurden. Studien haben ergeben, dass einige Gesichtserkennungsalgorithmen bei der Identifizierung dunkelhäutiger Personen weniger genau sind, da sie hauptsächlich mit Bildern hellhäutiger Menschen trainiert wurden.
• Algorithmus-Design : Algorithmusdesigner können, oft unbeabsichtigt, Verzerrungen bei der Auswahl der zu berücksichtigenden Variablen oder bei den Zielen, die sie für den Algorithmus festlegen, einführen. Wenn beispielsweise ein Algorithmus für Bankkredite Kriterien wie Adresse oder Kredithistorie verwendet, kann er indirekt bestimmte Bevölkerungsgruppen (wie Minderheiten oder Menschen, die in benachteiligten Vierteln leben) diskriminieren, da diese Kriterien historische soziale Ungleichheiten widerspiegeln können.
• Voreingenommenheit bei der Datenauswahl : Wenn die zum Trainieren eines Algorithmus verwendete Datenstichprobe nicht repräsentativ für die tatsächliche Grundgesamtheit ist, kann dies zu Verzerrungen führen. Beispielsweise kann ein Algorithmus, der nur mit Daten aus einer bestimmten Region oder einer bestimmten demografischen Gruppe trainiert wurde, Fehlfunktionen aufweisen, wenn er für verschiedene Bevölkerungsgruppen verwendet wird. Diese Unterrepräsentation in den Daten kann zu weniger genauen Prognosen für Minderheitengruppen führen.
• Wirkung der „Black Box“ : Viele KI-Algorithmen, insbesondere solche, die auf neuronalen Netzwerken oder Deep-Learning-Techniken basieren, werden oft als „Black Boxes“ bezeichnet, da ihre internen Prozesse selbst für ihre Entwickler schwer zu verstehen sind. Dies kann es schwierig machen, Verzerrungen oder Diskriminierungen bei der Ausführung des Algorithmus zu erkennen. Der Mangel an Transparenz macht es auch schwieriger zu wissen, warum eine bestimmte Entscheidung getroffen wurde, beispielsweise in Fällen, in denen ein Algorithmus einen Kredit ablehnt oder eine bestimmte Maßnahme im Gesundheitswesen empfiehlt.
• Verstärkung der Ungleichheiten : Wenn KI-Algorithmen in sensiblen Sektoren (Justiz, Gesundheit, Rekrutierung, Finanzen) eingesetzt werden, können sie bestehende Ungleichheiten aufrechterhalten oder sogar verschärfen. Beispielsweise könnte ein KI-System, das in der Strafjustiz eingesetzt wird, aufgrund historischer Verzerrungen in den Verurteilungsdaten härtere Strafen für bestimmte ethnische Gruppen empfehlen. In ähnlicher Weise können Kreditsysteme, die Personen mit begrenzter finanzieller Vergangenheit oder niedriger Kreditwürdigkeit ausschließen, Menschen mit niedrigem Einkommen oder Personen, die marginalisierten Minderheiten angehören, benachteiligen.
• Indirekte Diskriminierung : Auch wenn sensible Variablen wie Rasse, Geschlecht oder sexuelle Orientierung im Algorithmus nicht explizit verwendet werden, können andere scheinbar neutrale Variablen indirekte Korrelationen mit diesen Merkmalen aufweisen und zu Diskriminierung führen. Beispielsweise kann die Verwendung der Geolokalisierung als Kriterium für die Bewertung eines Kandidaten aufgrund der Trennung von Wohngebieten indirekt zu einer Diskriminierung führen.

KI-Algorithmen können voreingenommen oder diskriminierend sein, was häufig auf voreingenommene Daten, fehlerhafte algorithmische Designs oder mangelnde Aufsicht zurückzuführen ist. Diese Vorurteile können erhebliche Auswirkungen auf gefährdete oder marginalisierte Bevölkerungsgruppen haben. Mit geeigneten Verfahren wie regelmäßigen Audits, einer besseren Datendarstellung und Transparenzmaßnahmen ist es jedoch möglich, diese Vorurteile zu verringern und die KI gerechter und ethischer zu gestalten.

PlanningPME hat sich aufgrund seiner Prioritäten, aktuellen Funktionen und Geschäftsstrategie dafür entschieden, keine künstliche Intelligenz (KI) zu verwenden. Hier ist der Grund, warum PlanningPME keine KI integriert:

1. Art der Nutzerbedürfnisse

   • Einfachheit und Effizienz : PlanningPME-Benutzer suchen oft nach einfachen und praktischen Lösungen, um ihre Zeitpläne ohne unnötige Komplexität zu verwalten. KI ist zwar innovativ, kann aber für Aufgaben, für die Standardtools ausreichen, als unnötig kompliziert empfunden werden.
   • Angepasste Funktionen : PlanningPME bietet bereits robuste Funktionen für das Planungsmanagement (Ressourcenzuweisung, Urlaubsmanagement usw.), und KI ist nicht unbedingt erforderlich, um die aktuellen Bedürfnisse seiner Benutzer zu erfüllen.

2. Einhaltung personenbezogener Daten (DSGVO)

   • Sensibilität der Daten : Bei der KI-Integration werden häufig große Datenmengen gesammelt, analysiert und verarbeitet. Dies kann Bedenken hinsichtlich des Schutzes personenbezogener Daten und der Einhaltung der DSGVO aufwerfen.
   • Vermeidung rechtlicher Risiken : Da PlanningPME keine KI integriert, kann es die Risiken vermeiden, die mit einem schlechten Datenmanagement oder algorithmischen Fehlern verbunden sind, die den Benutzern schaden könnten.

3. Anpassung an die Zielgruppe

   • Traditionelle Benutzer : Bei den Nutzern von PlanningPME handelt es sich häufig um Unternehmen oder Organisationen, die das traditionelle Terminmanagement bevorzugen, ohne dass erweiterte Empfehlungen oder Automatisierungen erforderlich sind. Das Hinzufügen von KI-Funktionen könnte als übertrieben oder unangemessen empfunden werden.

4. Keine unmittelbare Notwendigkeit

   • Prioritäten der Nutzer : Aktuelle PlanningPME-Benutzer haben keine Nachfrage nach KI-basierten Funktionen geäußert.
   • Wahrgenommener Mehrwert : In einigen Fällen schafft die Integration von KI keinen ausreichenden Mehrwert, um ihre Entwicklung zu rechtfertigen.

5. Strategische Positionierung

   • Konzentrieren Sie sich auf die menschliche Effizienz : PlanningPME betont lieber die Bedeutung der menschlichen Beteiligung an der Terminverwaltung, bei der die Benutzer die volle Kontrolle über Entscheidungen behalten, anstatt bestimmte Aufgaben an eine KI zu delegieren.
   • Vision des Unternehmens : Target Skills, das Unternehmen, das die PlanningPME-Anwendung veröffentlicht, hat sich dafür entschieden, sich auf bewährte und stabile Funktionen zu konzentrieren, anstatt sich auf neue Technologien wie KI zu konzentrieren.

6. Minderung der Risiken von KI

   • Algorithmische Vorurteile : KI-Systeme können zu Verzerrungen bei automatisierten Entscheidungen führen, was sich negativ auf die Zuverlässigkeit oder Fairness der generierten Zeitpläne auswirken könnte.
   • Zuverlässigkeit : KI kann manchmal zu Ergebnissen führen, die ungenau sind oder nicht an bestimmte Kontexte angepasst sind, was die Nutzerzufriedenheit beeinträchtigen könnte.

PlanningPME verwendet keine KI, weil die Bedürfnisse seiner aktuellen Benutzer dies nicht erfordern und weil das Unternehmen es vorzieht, sich auf bewährte Lösungen zu konzentrieren, die auf seine Zielgruppe zugeschnitten sind.