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一个巨大的错误:为什么KI不一定必须成为数据保护的敌人

发表于:2025年7月22日 /更新,发表于:2025年7月22日 – 作者: Konrad Wolfenstein

一个巨大的错误:为什么KI不一定必须成为数据保护的敌人

一个大错误:为什么AI不一定必须成为数据保护的敌人 – 图片:XPERT.DIGITAL

伟大的和解:新法律和聪明的技术如何将AI和数据保护融合在一起

是的,AI和数据保护可以起作用 – 但仅在这些决定性条件下

人工智能是数字化转型的驱动力,但是您对数据的无限饥饿提出了一个基本问题:开创性的AI工具是否适合我们的隐私?乍一看,这似乎是一个无法解决的矛盾。一方面,人们渴望创新,效率和智能系统。另一方面,GDPR的严格规则和每个人的权利是在信息性的情况下进行的。

长期以来,答案似乎很清楚:更多的AI意味着更少的数据保护。但是这个方程式越来越受到质疑。除GDPR外,新的欧盟AI法案还创建了第二个强大的监管框架,该框架是专门针对AI的风险而定制的。同时,诸如联合学习或差异隐私之类的技术创新可以首次训练AI模型,而无需揭示敏感的原始数据。

因此,问题不再是AI和数据保护是否匹配,而是如何匹配。对于公司和开发人员来说,找到平衡的核心挑战 – 不仅要避免高额罚款,而且要建立对广泛接受AI至关重要的信任。本文展示了如何通过法律,技术和组织的巧妙互动来调和表观对立的,以及数据保护的愿景如何成为现实。

这对公司来说意味着双重挑战。不仅威胁着全球年度失误的7%的敏感罚款,而且客户和合作伙伴的信任也受到威胁。同时,一个巨大的机会打开了:如果您知道游戏的规则并从一开始就考虑数据保护(“设计”),那么您不仅可以行动合法,而且可以确保具有决定性的竞争优势。该综合指南解释了GDPR和AI法案的相互作用是如何工作的,这在实践中潜伏着潜伏,以及您掌握创新和隐私之间的平衡的技术和组织措施。

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数据保护在AI时代意味着什么?

数据保护一词描述了个人数据的法律和技术保护。在AI系统的背景下,他成为一个双重挑战:不仅需要合法性,目的绑定,数据最小化和透明度等经典原则,同时还同谋通常复杂,学习模型以了解数据流。创新和调节之间的紧张局势获得了清晰度。

哪些欧洲法律基础规范了AI应用?

重点是两个法规:一般数据保护法规(GDPR)和欧盟关于人工智能的条例(AI ACT)。两者都并行应用,但重叠在重要点。

与AI相关的GDPR的核心原则是什么?

GDPR迫使每个负责仅根据明确定义的法律依据处理个人数据的人提前确定目的,以限制数据量并提供全面信息。此外,对自动决策的信息,更正,删除和异议也严格(第22 GDPR)。后者特别是通过基于AI的分数或分析系统直接生效。

AI法案也发挥了什么作用?

AI法将AI系统分为四个风险类别:最小,有限,高和不可接受的风险。高风险系统受严格的文档,透明度和监督义务,不可接受的做法 – 例如操纵行为控制或社会评分 – 受到了完全禁止。自2025年2月以来,最初的禁令就一直有效,而2026年的进一步透明义务交错。违规行为可能导致全球年度营业额的7%的罚款。

GDPR和AI ACT如何互锁?

一旦处理个人数据,GDPR始终保持适用。 《 AI法案》以特定于产品的职责和一种基于风险的方法来补充他们:一个和同一系统也可以是高风险的ACI系统(AI ACT)和特别风险的处理(GDPR,第35条),需要数据保护结果评估。

为什么在数据保护下的数据保护下,AI工具特别敏感?

AI模型从大量数据中学习。该模型应该越精确,喂养全面的个人数据记录的诱惑就越大。风险出现:

  1. 培训数据可以包含敏感信息。
  2. 这些算法通常仍然是黑匣子,因此受影响的算法几乎无法理解决策逻辑。
  3.  自动化过程挽救了歧视的危险,因为它们从数据中复制了偏见。

使用AI有什么危险?

训练期间的数据泄漏:固定的云环境不足,打开API或缺乏加密可以揭示敏感条目。

缺乏透明度:即使是开发人员也不总是了解深层神经网络。这使得很难履行艺术的信息义务。 – GDPR。

区分输出:如果训练集已经扭曲了训练集,则基于AI的申请人评分可以增加不公平的模式。

跨境转移:许多AI提供者在第三国托管模型。根据Schrems II判决,公司必须执行其他保证,例如标准合同条款和转让影响评估。

哪些技术方法可以保护AI环境中的数据?

化名和匿名化:预处理步骤删除直接标识符。仍然存在残留风险,因为可以使用大量数据进行重新识别。

差异隐私:通过有针对性的噪声,可以进行统计分析,而无需重建个人。

联合学习:模型是在端设备或数据中心中的数据持有器上进行的,只有重量更新流入全球模型。因此,原始数据永远不会离开其原产地。

可解释的AI(XAI):诸如石灰或外形之类的方法为神经元决定提供了可理解的解释。他们有助于履行信息义务并披露潜在的偏见。

匿名化足以绕过GDPR职责吗?

只有匿名化是不可逆的,该处理才会源于GDPR的范围。实际上,这很难保证,因为重新识别技术的进展。因此,监督当局建议采取其他安全措施和风险评估。

GDPR为AI项目规定了哪些组织措施?

数据保护序列评估(DSFA):如果预期处理是受影响者的权利的高风险,例如系统分析或大型视频分析。

技术和组织措施(TOM):DSK指南2025需要清晰的访问概念,加密,记录,模型版本管理和常规审核。

合同设计:购买外部AI工具时,公司必须根据ART结束订单处理合同。 28 GDPR,解决第三州转移的风险和安全审计权。

您如何根据数据保护选择AI工具?

数据保护会议(截至2024年5月)的定向辅助提示提供了一个清单:澄清法律依据,确定目的,确保数据最小化,准备透明度文件,操作问题并执行DSFA。公司还必须检查该工具是否属于AI法案的高风险类别;然后适用其他合规性和注册义务。

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设计和默认情况下,隐私将何种作用?

根据艺术。 25 GDPR,负责的人必须从一开始就选择数据保护 - 友好的默认设置。通过AI,这意味着:从项目开始开始,经济数据记录,可解释的模型,内部访问限制和熄灭概念。 AI法案通过在AI系统的整个生命周期中要求风险和质量管理来增强这种方法。

如何将DSFA和AI-ACT合规组合在一起?

建议进行集成程序:首先,项目团队根据AI法对应用程序进行分类。如果它属于高风险类别,则根据附录III的风险管理系统与DSFA并行设置。两种分析都相互养活,避免重复工作,并为监督当局提供一致的文档。

哪些行业场景说明了问题?

医疗保健:基于AI的诊断程序需要高度敏感的患者数据。除罚款外,数据泄漏还可以触发责任索赔。自2025年以来,监督当局一直在调查几个提供商,以供加密。

金融服务:信用评分算法被认为是高风险KI。银行必须测试歧视,披露决策逻辑并确保客户审查的客户权利。

人事管理:申请人PROCES PROCESS CVS的聊天机器人。系统属于艺术。 22 GDPR,可能导致对缺陷分类的歧视。

营销和客户服务:生成语言模型有助于编写答案,但通常会访问客户数据。公司必须设置透明说明,退出机制和存储期限。

AI-ACT风险类别产生了哪些其他职责?

最小风险:没有特殊要求,但是良好的实践建议透明度说明。

风险有限:用户需要知道他们与AI互动。 deppakes将从2026年开始标记。

高风险:强制性风险评估,技术文档,质量管理,人类监督,向负责任的通知机构报告。

不可接受的风险:禁止发展和承诺。违规行为的销售量可能高达3500万欧元或7%。

什么是在欧盟以外的国际上适用的?

在美国有一个联邦法律的拼凑而成。加利福尼亚计划一项AI消费者隐私法。中国有时需要访问培训数据,这与GDPR不相容。因此,拥有全球市场的公司必须进行转移影响评估,并根据区域要求调整合同。

AI可以亲自帮助数据保护吗?

是的。 AI支持的工具在大型档案中识别个人数据,自动化信息过程并识别指示数据泄漏的异常。但是,此类应用程序遵守相同的数据保护规则。

您如何建立内部能力?

DSK建议对法律和技术基础知识进行培训,并明确的数据保护,IT安全和专业部门的角色。 《 AI法案》迫使公司建立基本的AI能力,以便能够适当地理解风险。

数据保护(AI)提供什么经济机会?

任何考虑DSFA,TOM和透明度的人都会减少以后的改进,最大程度地降低了最终风险并加强客户和监督当局的信任。开发“隐私优先KI”的提供者将自己定位在不断增长的可信赖技术的市场中。

在接下来的几年中,哪些趋势正在出现?

  1. 欧盟委员会指南对GDPR和AI法的协调,直到2026年。
  2. 提高诸如差异隐私和基于春季的学习之类的技术,以确保数据位置。
  3. 从2026年8月开始,AI生成的内容的绑定标签义务。
  4. 扩大行业特定规则,例如医疗设备和自动驾驶汽车。
  5. 针对AI系统的监督当局进行了更强的合规性测试。

AI和数据保护是否合适?

是的,但仅通过法律,技术和组织的互动。现代数据保护方法,例如差异隐私和春季学习,两侧是明确的法律框架(GDPR Plus AI法案),并通过设计固定在隐私中,在不揭示隐私的情况下启用强大的AI系统。将这些原则内部化的公司不仅确保了它们的创新力量,而且还确保了社会对人工智能未来的信任。

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