K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ist derzeit in aller Munde und die finanziellen Investitionen scheinen genauso gro\u00df zu sein wie die mediale Aufmerksamkeit. Ist es nur ein Tech-Trend oder \u00e4ndert KI \u2014 jetzt und in Zukunft \u2014 von Grund auf die Art, wie wir etwas entwickeln oder wie wir arbeiten? Wer ist f\u00fcr die Eingabedaten und Ergebnisse verantwortlich?<\/p>\n
Die Entwicklung von KI soll sich auf die S\u00e4ulen von Algorithmen, Hardware und Daten<\/a> st\u00fctzen. Dabei sind die Herausforderungen in Bezug auf \u201eDaten\u201c die gr\u00f6\u00dften, und die Nutzereinwilligung ist hier ein wichtiger Teil davon.<\/p>\n Die raschen Entwicklungen hinsichtlich des Trainings und der Nutzung von KI hat Bedenken aufkommen lassen, in Bezug auf die Einwilligung der Nutzer und die ethische Nutzung personenbezogener Daten. Wenn Nutzerdaten f\u00fcr das Trainieren von KI verwendet werden, haben Nutzer dann Rechte am Ergebnis? M\u00fcssen Unternehmen, die Daten zum Trainieren von KI ben\u00f6tigen, die Einwilligung f\u00fcr bereits online ver\u00f6ffentlichte Daten einholen? F\u00fcr wie viele granulare Zwecke sollten KI-Tools oder -Services die explizite Einwilligung der Nutzer einholen?<\/p>\n\n\n KI bezieht sich auf die Entwicklung von Maschinen, die Aufgaben ausf\u00fchren k\u00f6nnen, f\u00fcr die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist. Dazu geh\u00f6ren Bereiche wie Text- oder Spracherkennung, Probleml\u00f6sung und Entscheidungsfindung. Die Entwicklung von KI erfordert oftmals die Eingabe gro\u00dfer Datenmengen, damit die Systeme besser \u201elernen\u201c k\u00f6nnen.<\/p>\n Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI und konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern erm\u00f6glichen, aus Daten zu lernen und Prognosen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit daf\u00fcr programmiert werden zu m\u00fcssen. So k\u00f6nnen Computer aus Beispielen \u201elernen\u201c und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern.<\/p>\n Large Language Models (gro\u00dfe Sprachmodelle) sind ein brandneuer Durchbruch in der KI-Forschung. Sie sind darauf ausgelegt, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. ChatGPT von OpenAI und Bard von Google sind Beispiele f\u00fcr \u00f6ffentlich zug\u00e4ngliche LLMs. Einige Tools, die mit ihnen entwickelt wurden, k\u00f6nnen f\u00fcr SEO, Marketing und andere gesch\u00e4ftliche Zwecke verwendet werden.<\/p>\n Der Zweck des Trainings eines LLM besteht darin, es ihm zu erm\u00f6glichen, die Struktur, Bedeutung und den Kontext der menschlichen Sprache zu verstehen. So kann bei einem einmaligen Gebrauch eine genauere Antwort gegeben werden, wenn Personen eine Anfrage haben.<\/p>\n LLMs werden anhand gro\u00dfer Textmengen aus B\u00fcchern, Artikeln, Websites und anderen Quellen trainiert. Bisher gab es Datenschutzprobleme bei Inhalten, die ohne die Einwilligung der Ersteller oder Eigent\u00fcmer genutzt und analysiert wurden. M\u00f6glicherweise wurde auf vertrauliche Daten zugegriffen oder sie wurden ohne Einwilligung verwendet.<\/p>\n\n\n KI-Training bzw. Machine Learning Training ist ein Prozess, bei dem ein KI-System anhand der bereitgestellten Daten lernt, Muster zu erkennen und Prognosen zu erstellen oder Entscheidungen zu treffen. Das Trainieren ist entscheidend f\u00fcr die Entwicklung von KI-Systemen, die bestimmte Aufgaben ausf\u00fchren, Muster erkennen, genaue Informationen liefern oder fundierte Beurteilungen vornehmen k\u00f6nnen.<\/p>\n Der Trainingsprozess besteht aus einer Reihe von Schritten. Zu Anfang steht die Beschaffung relevanter Daten und deren Bereitstellung. Danach wird ausgew\u00e4hlt, was das Modell mit den KI-Trainingsdatens\u00e4tzen tun soll, dann folgen Dateneingabe und Analyse. Schlie\u00dflich wird daran gearbeitet, die Ergebnisse oder Prognosen mit den tats\u00e4chlichen Ergebnissen zu vergleichen oder die Genauigkeit zu verbessern. Und es wird sichergestellt, dass das KI-Modell gut mit allen Datens\u00e4tzen funktioniert, darunter auch mit den realen Daten, und nicht nur mit den KI-Trainingsdaten. KI-Modelle m\u00fcssen alle Schritte durchlaufen, bevor sie f\u00fcr eine breitere Verwendung eingesetzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n Unternehmen k\u00f6nnten Fragen dazu stellen, was die Definition von \u201eVerwendung\u201c personenbezogener Daten ist. Ab wann handelt es sich nicht mehr um personenbezogene Daten? Um die Daten beispielsweise in ein Format zu bringen, das das Trainingsmodell verwenden kann, muss m\u00f6glicherweise das urspr\u00fcngliche Format ge\u00e4ndert werden. Sollte ein Unternehmen au\u00dferdem die Einwilligung zur Verwendung von Daten einholen, um KI-Modelle zu trainieren, auch wenn diese nur f\u00fcr Forschungszwecke und nicht f\u00fcr kommerzielle Zwecke bestimmt sind? Wom\u00f6glich w\u00fcrde au\u00dfer den Forschern niemand jemals Zugriff darauf haben.<\/p>\n\n\n KI kann mit vielen Arten von Daten trainiert werden. Was die Trainer ben\u00f6tigen, h\u00e4ngt davon ab, was das System tun soll \u2013 ob es beispielsweise Fragen beantworten, Entscheidungen treffen, Grafiken oder Texte erstellen soll usw.<\/p>\n Zu den h\u00e4ufigsten Arten von Trainingsdaten f\u00fcr KI geh\u00f6ren:<\/p>\n Auf viele dieser Arten von KI-Trainingsdaten wird in den Datenschutzverordnungen ausdr\u00fccklich Bezug genommen. Bei vielen handelt es sich um pers\u00f6nliche Informationen, bei einigen um personenbezogene Daten<\/a>. Einige dieser Datentypen werden gem\u00e4\u00df den Datenschutzgesetzen als sensibel eingestuft, was bedeutet, dass gr\u00f6\u00dferer Schaden entstehen k\u00f6nnte, wenn sie ohne Genehmigung abgerufen oder verwendet werden.<\/p>\n Besonders wichtige Beispiele f\u00fcr sensible personenbezogene Daten sind Gesundheitsinformationen, genomische Daten und Finanzdaten. Sensible Daten erfordern gem\u00e4\u00df geltenden Datenschutzgesetzen in der Regel eine Einwilligung des Nutzers, um sie verwenden oder verarbeiten zu k\u00f6nnen. Dagegen erfordern personenbezogene, aber nicht sensible Daten h\u00e4ufig nur dann eine Einwilligung, wenn sie verkauft oder f\u00fcr gezielte Werbung, Profiling usw. verwendet werden.<\/p>\n Es ist auch wichtig zu beachten, dass nicht alle Batches der Trainingsdaten gleich sind. Qualit\u00e4t, Quantit\u00e4t, Vielfalt und Nutzungsberechtigung k\u00f6nnen sehr unterschiedlich sein. Dies kann erhebliche Auswirkungen auf das \u201eLernen\u201c und die Leistung der Systeme haben. Es k\u00f6nnte auch bedeuten, dass eine Einwilligung f\u00fcr die Verwendung bestimmter Datenarten im Trainingsdaten-Batch erforderlich ist, f\u00fcr andere jedoch nicht. Schlecht ausgewogene oder zu wenig vielf\u00e4ltige Daten k\u00f6nnen auch verzerrte Ergebnisse liefern, manchmal mit anst\u00f6\u00dfigen oder rechtlich prek\u00e4ren Ergebnissen, wenn Systeme etwa diskriminierende Empfehlungen oder eine ungenaue Identifizierung abgeben.<\/p>\n Gem\u00e4\u00df vieler Datenschutzgesetze haben betroffene Personen das Recht, ihre Daten von der Organisation korrigieren zu lassen, die sie erfasst hat, wenn sie unvollst\u00e4ndig oder unrichtig sind. Doch wie sieht es aus, wenn die Daten korrekt sind, aber dazu verwendet werden, unrichtige Ergebnisse zu liefern? Welche Rechte haben diese Personen dann? Der Einsatz dieser Technologien stellt viele komplexe Fragen an die Gesetzgebung, zu denen auch die Ethik der Automatisierung geh\u00f6rt.<\/p>\n\n\n Das Forschungsunternehmen Gartner hat vorausgesagt, dass bis Ende 2023 die personenbezogenen Daten von 65 % der Weltbev\u00f6lkerung<\/a> durch Datenschutzgesetze gesch\u00fctzt sein werden. Gartner prognostiziert, dass diese Zahl bis 2024 auf 75 % ansteigen<\/a> wird. Doch die Technologie selbst und die Nachfrage nach den Daten entwickeln sich noch rascher als die Datenschutzgesetze. So k\u00f6nnen wissenschaftliche Durchbr\u00fcche, Marketingkampagnen usw. vorangetrieben werden.<\/p>\n Viele der vorhandenen Daten, auf die Unternehmen zugreifen m\u00f6chten, werden von Menschen generiert. Deshalb haben sie Rechte in Bezug auf den Datenschutz und den Zugriff auf ihre Daten. Verbraucher haben heutzutage ein zunehmend st\u00e4rkeres Bewusstsein f\u00fcr den Datenschutz und ihre Rechte im Hinblick auf ihre personenbezogenen Daten. Auch wenn sie nicht unbedingt verstehen, wie KI-Systeme und andere Funktionen im Detail arbeiten.<\/p>\n Da weltweit immer mehr Datenschutzgesetze verabschiedet werden, m\u00fcssen Unternehmen bei der Erf\u00fcllung ihrer Datenschutzverpflichtungen immer vorsichtiger vorgehen. Potenziell hohe Geldstrafen<\/a>, wie beispielsweise einige der Strafen, die gem\u00e4\u00df der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO)<\/a> der Europ\u00e4ischen Union erhoben werden, zeigen auch, wie wichtig es ist, Datenschutzvorschriften und Verbraucherrechte ernst zu nehmen.<\/p>\n Es gibt immer mehr potenzielle Quellen f\u00fcr Nutzerdaten, insbesondere online, z. B. \u00fcber soziale Plattformen und Apps. Es kann f\u00fcr Unternehmen auch schwierig sein, ihre Verantwortlichkeiten f\u00fcr den Datenschutz festzulegen, wenn das Unternehmen seinen Hauptsitz zwar an einem bestimmten Ort, aber m\u00f6glicherweise auf der ganzen Welt Nutzer hat. Dies kann dazu f\u00fchren, dass ein Unternehmen f\u00fcr die Einhaltung verschiedener Datenschutzgesetze verantwortlich ist. Viele dieser Gesetze sind also extraterritorialer Natur. In diesem Fall ist es in Bezug auf die Rechte von Nutzern und den Schutz ihrer Daten nur wichtig, wo sich die Nutzer befinden, nicht die Unternehmen.<\/p>\n Viele Verbraucher konzentrieren sich nicht allzu sehr darauf, wie viele Daten sie t\u00e4glich erstellen, wer Zugriff darauf hat und wie sie verwendet werden k\u00f6nnen. Kinder achten m\u00f6glicherweise \u00fcberhaupt nicht darauf oder verstehen die Erstellung oder Verarbeitung von Nutzerdaten nicht, obwohl die meisten Datenschutzgesetze einen zus\u00e4tzlichen Schutz und eine zus\u00e4tzliche Einwilligung f\u00fcr den Zugriff auf ihre Daten erfordern. Diese Einwilligung muss in der Regel von einem Elternteil oder Erziehungsberechtigten eingeholt werden, wenn das Kind unter einer bestimmten, gesetzlich festgelegten Altersgrenze liegt.<\/p>\n Einige Datenschutzgesetze beziehen sich nicht auf personenbezogene Daten, die Personen \u00f6ffentlich verf\u00fcgbar machen, darunter auch Daten, die auf sozialen Plattformen generiert werden. M\u00f6glicherweise stellen Beitr\u00e4ge, Kommentare und Fotos f\u00fcr manche keine gro\u00dfe Sorge um den Datenschutz dar. Aber wie sieht es mit privaten Nachrichten oder Chats aus? Diese k\u00f6nnten weit sensiblere Daten enthalten.<\/p>\n Sobald die Daten erfasst worden sind, idealerweise mit Nutzereinwilligung, sollten die betroffenen Personen dar\u00fcber Bescheid wissen, was mit ihnen geschieht. Es ist bei den meisten Datenschutzgesetzen eine Bedingung, dass der Datenverantwortliche \u2013 also, der f\u00fcr die Erfassung und Nutzung der Daten Verantwortliche \u2013 die Nutzer dar\u00fcber informiert, welche Daten zu welchen Zwecken erfasst werden. \u00c4ndern sich diese Zwecke, muss der Datenverantwortliche bei vielen Datenschutzgesetzen die Nutzer benachrichtigen und eine neue Einwilligung einholen. Bei KI-Trainings k\u00f6nnen hierbei genaue Details erforderlich sein und h\u00e4ufige \u00c4nderungen vorkommen.<\/p>\n\n\n Da es sich bei KI-Systemen oft noch um Experimente handelt und die Ergebnisse unvorhersehbar sind, k\u00f6nnen einige Datenschutzanforderungen sich schwierig gestalten. Unternehmen k\u00f6nnen Nutzer dar\u00fcber informieren, wof\u00fcr sie Daten verwenden m\u00f6chten. Doch unter Umst\u00e4nden unterscheidet sich dies dann davon, wof\u00fcr die Daten tats\u00e4chlich verwendet werden oder wie sie ge\u00e4ndert werden, oder wie die Ergebnisse, die sich aus der Verwendung ergeben, ausfallen.<\/p>\n Obwohl die Nutzer benachrichtigt werden m\u00fcssen, bevor ein neuer Zweck eingeleitet wird, erfahren die Personen, die die Arbeit durchf\u00fchren, m\u00f6glicherweise erst dann von der \u00c4nderung, wenn sie umgesetzt ist. Wenn Daten in gro\u00dfen Mengen in Echtzeit analysiert werden, sind herk\u00f6mmliche Mechanismen zur Einholung der Einwilligung von Nutzern, wie z. B. Cookie-Banner, m\u00f6glicherweise nicht schnell oder detailliert genug oder anderweitig nicht ausreichend.<\/p>\n Benutzerorientierte KI-Systeme k\u00f6nnen potenziell manipulativ sein, was dazu f\u00fchrt, dass Nutzer Informationen zur Verf\u00fcgung stellen, die sie nicht im Voraus bedacht haben. Systeme k\u00f6nnen auch komplizierte und undurchsichtige Verbindungen zwischen Datenpunkten aufweisen, was die Identifizierung und das Profiling auf einem Niveau erm\u00f6glicht, das es bisher noch nicht gegeben hat. So k\u00f6nnten fast alle Daten zu personenbezogenen oder sensiblen Daten werden. Dies wird von aktuellen Einwilligungsanforderungen m\u00f6glicherweise nicht entsprechend behandelt.<\/p>\n W\u00e4hrend manipulative Funktionen im Zusammenhang mit User Interfaces und Nutzererlebnissen \u2013 allgemein als Dark Patterns<\/a> bekannt \u2013 zunehmend missbilligt werden und in einigen F\u00e4llen Gesetze dagegen geschaffen wurden, konzentrieren sich diese vornehmlich auf Taktiken, die bereits bekannt sind. Ein ansprechendes Design k\u00f6nnte die Entwicklung neuer und raffinierterer Methoden zur Nutzermanipulation erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n\n Die beliebte Videokonferenz-Plattform Zoom hat im M\u00e4rz 2023 die Nutzungsbedingungen aktualisiert, was f\u00fcr ein Unternehmen v\u00f6llig normal ist. Zwei Abschnitte schienen jedoch weitreichende Auswirkungen auf die Berechtigungen von Zoom in Bezug auf Nutzerdaten zu haben, die als \u201evon Diensten generierte Daten\u201c bezeichnet werden. Dazu geh\u00f6ren Telemetrie, Produktnutzung, Diagnose und \u00e4hnliche Daten oder Inhalte, die durch die Verwendung von Zoom generiert werden und die das Unternehmen im Laufe der Nutzung der Plattform erfasst.<\/p>\n Die aktualisierten Nutzungsbedingungen gew\u00e4hrten Zoom alle Rechte an von Diensten generierten Daten, einschlie\u00dflich der Rechte zum \u00c4ndern, Teilen, Verarbeiten, Freigeben, Verwalten und Speichern von Daten, \u201ef\u00fcr jeden Zweck, soweit und in der nach geltendem Recht zul\u00e4ssigen Weise\u201c<\/em>. Das Recht von Zoom, Nutzerdaten f\u00fcr maschinelles Lernen und k\u00fcnstliche Intelligenz zu verwenden, einschlie\u00dflich Training, Tuning-Modellen und Algorithmen, wurde ausdr\u00fccklich erw\u00e4hnt.<\/p>\n Zoom k\u00f6nnte also eine Vielzahl von Nutzerdaten aus der Nutzung seiner Plattform erfassen und auf verschiedene Arten verwenden, einschlie\u00dflich KI-Training, ohne die ausdr\u00fcckliche Einwilligung der Nutzer einholen oder ihnen die M\u00f6glichkeit geben zu m\u00fcssen, diese zu widerrufen.<\/p>\n Dies kann nach den aktuellen Datenschutzgesetzen in den USA, wo Zoom seinen Hauptsitz hat, gesetzlich zul\u00e4ssig sein \u2013 das Land verf\u00fcgt nicht \u00fcber ein einheitliches Bundesrecht, sondern nur \u00fcber eine Reihe von Gesetzen auf Bundesstaatsebene. Dies ist jedoch unter anderem gem\u00e4\u00df der DSGVO der EU, die ein \u201eInformieren\u201c erfordert, nicht gesetzm\u00e4\u00dfig (Erw\u00e4gungsgrund 32 DSGVO<\/a>).<\/p>\n Gem\u00e4\u00df der DSGVO muss die Einwilligung zur G\u00fcltigkeit auch vor Beginn der Datenerfassung eingeholt werden und erfordert eine klare und verst\u00e4ndliche Benachrichtigung der Nutzer. Die Nutzungsbedingungen von Zoom sind etwas kryptisch, ebenso wie die von vielen anderen Unternehmen.<\/p>\n Die Reaktion auf die Aufdeckung und die \u00f6ffentliche Berichterstattung dieser \u00c4nderung der Nutzungsbedingungen war betr\u00e4chtlich. Die Unternehmen waren besorgt, dass firmeneigene Informationen aus vertraulichen Sitzungen ohne Einwilligung verwendet werden k\u00f6nnten. Oder dass Zoom ihre kreativen Inhalte besitzt, wie z. B. Interviews f\u00fcr Videos oder Podcasts.<\/p>\n Einige US-Unternehmen, die Zoom f\u00fcr gesundheitsbezogene Zwecke verwenden, waren aufgrund von Bedenken hinsichtlich Datenschutzverletzungen des Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)<\/a> in Panik geraten. Es gab Bef\u00fcrchtungen, dass das Unternehmen beispielsweise die Inhalte der Therapiesitzungen der Menschen besitzen und nutzen k\u00f6nnte. Diese Art von Verwendung der Daten war nicht unbedingt die Absicht des Unternehmens, aber die \u00f6ffentliche Wahrnehmung ist kraftvoll.<\/p>\n Zoom reagierte auf die Reaktion mit einer weiteren Aktualisierung der Nutzungsbedingungen<\/a>, um die Datennutzung zu verdeutlichen, und gab an, dass es seine KI-Modelle nicht mit Audio-, Video- oder Chat-Inhalten des Kunden trainieren w\u00fcrde, ohne zuvor die Einwilligung einzuholen.<\/p>\n Au\u00dferdem wurde in Absatz 10.2 eine Zeile mit folgendem Inhalt hinzugef\u00fcgt: \u201eZoom verwendet keine Ihrer Audio-, Video-, Chat-, Bildschirmfreigabe-, Anh\u00e4nge oder anderen kommunikations\u00e4hnlichen Kundeninhalte (wie Umfrageergebnisse, Whiteboard und Reaktionen), um KI-Modelle von Zoom oder Drittanbietern zu trainieren.\u201c<\/em><\/p>\n Einige Nutzer \u00e4u\u00dferten sich jedoch weiterhin \u00fcber die anscheinend weitreichenden Berechtigungen, die Zoom durch eine Einwilligung gew\u00e4hrt wurden, und viele sind immer noch nicht genau dar\u00fcber informiert, was \u201evon Diensten generierte Inhalte\u201c beinhaltet.<\/p>\n Nun sollte man jedoch Zoom nicht als einziges Unternehmen herausstellen. Auch andere Unternehmen verwenden KI f\u00fcr Funktionen auf ihren Plattformen. Google verwendet KI, um Transkripte<\/a> von Google Meet-Anrufen zu erstellen (mit Ergebnissen unterschiedlicher Qualit\u00e4t). Bei der Facebook-Muttergesellschaft Meta stellte sich heraus, dass die Einwilligung f\u00fcr die Nutzung von Nutzerdaten f\u00fcr personalisierte Werbung<\/a> in ihren Nutzungsbedingungen von 2022 \u201eversteckt\u201c wurde. Im Januar 2023 wurde es dem Unternehmen untersagt, personenbezogene Daten<\/a> mit dieser Art von \u201eEinwilligung\u201c f\u00fcr Werbung zu verwenden, was den meisten Nutzern v\u00f6llig unbekannt war. Meta hat seither erkl\u00e4rt, dass sie ihr Modell \u00e4ndern und die Einwilligung zur Werbung in der EU anfragen w\u00fcrden.<\/p>\n Andere Unternehmen haben \u00e4hnliche undurchsichtige Taktiken versucht. Bei einigen Unternehmen kam ans Licht, dass sie die \u201eEinwilligung\u201c oder fragw\u00fcrdige Berechtigungen in ihren Nutzungsbedingungen versteckten, wohlwissend, dass nur wenige Nutzer diese im Detail lesen. Dies ist bestenfalls eine armselige Methode und im schlimmsten Fall gesetzeswidrig, da viele Gesetze eine Einwilligung erfordern.<\/p>\n Der Bedarf an mehr Klarheit in Bezug auf KI-Training, benutzergenerierte Inhalte auf Plattformen und Einwilligung ist an dieser Stelle offensichtlich und wird mit der Zeit zu einem immer dringlicheren Problem werden.<\/p>\n\n\n Unternehmen, die Daten f\u00fcr KI-Training oder andere Verwendungszwecke erwerben, k\u00f6nnen und sollten sicherstellen, dass die Einwilligung von den Quellen oder Nutzern eingeholt wurde. In einigen F\u00e4llen kann es erforderlich sein, Gesch\u00e4fte mit Partnern oder Lieferanten zu t\u00e4tigen.<\/p>\n Die Einwilligung wird auch f\u00fcr die Monetarisierungsstrategie immer wichtiger. Zum Beispiel bestehen Premium-Advertiser zunehmend darauf, dass die Einwilligung zur Erfassung von Nutzerdaten nachgewiesen wird, bevor sie mit App-Entwicklern zusammenarbeiten.<\/p>\n Unternehmen, die Nutzerdaten von ihren eigenen Plattformen und Nutzern f\u00fcr KI-Training oder andere Anwendungen erfassen, sind direkt daf\u00fcr verantwortlich, eine g\u00fcltige Einwilligung einzuholen und die Datenschutzgesetze einzuhalten. Es gibt eine Reihe von M\u00f6glichkeiten, wie Unternehmen Datenschutzkonformit\u00e4t und eine g\u00fcltige Einwilligung erreichen k\u00f6nnen.<\/p>\n Transparenz<\/strong> \u2013 Datenschutzgesetze verlangen klare, zug\u00e4ngliche Benachrichtigungen, und Unternehmen m\u00fcssen Nutzern verst\u00e4ndliche Informationen dar\u00fcber zur Verf\u00fcgung stellen, wie die Nutzerdaten verwendet und verarbeitet werden, einschlie\u00dflich KI-Training. Wenn sich die Nutzung personenbezogener Daten \u00e4ndert, m\u00fcssen Unternehmen ihre Datenschutzhinweise aktualisieren, die Nutzer informieren und unter vielen Datenschutzgesetzen eine neue Einwilligung f\u00fcr die neue Nutzung personenbezogener Daten einholen.<\/p>\n Granulare Einwilligung<\/strong> \u2013 Nutzer m\u00fcssen die M\u00f6glichkeit haben, die Erfassung und Verarbeitung ihrer personenbezogenen Daten zu akzeptieren oder abzulehnen. Dies sollten sie jedoch auf detaillierter Ebene tun k\u00f6nnen: etwa bestimmte Arten von Verarbeitung wie gezielte Werbung oder KI-Training akzeptieren, aber andere, wie den Verkauf von Daten, ablehnen. Dies tr\u00e4gt auch dazu bei, dass Personen informiert werden, was bei den meisten Datenschutzgesetzen eine Voraussetzung daf\u00fcr ist, dass die Einwilligung g\u00fcltig ist.<\/p>\n Benutzerfreundliche Mechanismen<\/strong> \u2013 Ebenso wie Benachrichtigungen klar und zug\u00e4nglich sein m\u00fcssen, muss die Art und Weise, wie Nutzer ihre Einwilligung erteilen oder widerrufen, leicht verst\u00e4ndlich und zug\u00e4nglich sein. Es m\u00fcssen Informationen verf\u00fcgbar sein, um die Nutzer \u00fcber die Datenverarbeitung zu informieren, ebenso wie die M\u00f6glichkeit der Einwilligung oder Ablehnung auf detaillierter Ebene. Die Einwilligung abzulehnen, muss genau so einfach sein, wie sie zu akzeptieren ist, und bei vielen Datenschutzgesetzen m\u00fcssen Nutzer auch die M\u00f6glichkeit erhalten, ihre Pr\u00e4ferenzen f\u00fcr die Einwilligung einfach zu \u00e4ndern.<\/p>\n Vertrautheit mit gesetzlichen Vorschriften<\/strong> \u2013 In verschiedenen Rechtsordnungen gibt es unterschiedliche Datenschutzgesetze mit unterschiedlichen Anforderungen und Einwilligungsmodellen. Es ist wichtig, dass Unternehmen wissen, welche Gesetze sie einhalten m\u00fcssen und wie sie dies tun. Es kann wichtig sein, sich mit einem qualifizierten Rechtsberater oder einem Datenschutzexperten, z. B. einem Datenschutzbeauftragten (DSB), zu beraten oder diesen zu beauftragen, was auch von einigen Datenschutzgesetzen vorgeschrieben ist. Eine solche Rolle hilft beim Festlegen von Richtlinien und Prozessen, beim Aktualisieren von Vorg\u00e4ngen und beim Verwalten der Sicherheit f\u00fcr Daten und deren Verarbeitung.<\/p>\n\n\n Die Rechte der Verbraucher in Bezug auf ihre personenbezogenen Daten h\u00e4ngen von einer Reihe von Faktoren ab. Dazu geh\u00f6rt, wo der Nutzer lebt und welche Datenschutzgesetze gelten, wof\u00fcr die Plattform dient und welche Daten der Nutzer darauf bereitstellt oder generiert und welchen Nutzungsbedingungen die Plattform unterliegt.<\/p>\n In der Europ\u00e4ischen Union m\u00fcssen Unternehmen, die personenbezogene Daten erheben und verarbeiten, zuvor die Einwilligung des Nutzers einholen. Dies gilt gleicherma\u00dfen f\u00fcr Social-Media-Plattformen, einen Blog, eine beh\u00f6rdliche Website oder einen E-Commerce-Shop. Nutzerdaten k\u00f6nnen erfasst werden, um zu erfahren, wie Nutzer eine Website verwenden, sowie zum Verbessern der Funktionsweise. Oder damit die Dienste erf\u00fcllt werden k\u00f6nnen, wenn Nutzer etwas online kaufen, um Werbung anzuzeigen oder KI-Modelle zu trainieren.<\/p>\n Weltweit haben Plattformen, die f\u00fcr finanzielle Aktivit\u00e4ten oder das Gesundheitswesen verwendet werden, aufgrund der Art der von ihnen verarbeiteten Informationen, im Rahmen mehrerer Gesetze h\u00f6here Anforderungen an den Datenschutz und die Sicherheit.<\/p>\n In einigen Rechtsordnungen ist es immer noch zul\u00e4ssig, ein Cookie-Banner anzuzeigen, in dem dar\u00fcber informiert wird, dass man in die Erfassung und Verwendung personenbezogener Daten einwilligt, wenn die Website oder der Dienst weiterhin genutzt werden. In der EU und anderen L\u00e4ndern ist dies jedoch nicht akzeptabel und eine granulare Einwilligung ist erforderlich.<\/p>\n\n\n Die Verwendung von Cookies im Internet ist zur\u00fcckgegangen, da es neuere und bessere Technologien gibt, um zu erreichen, was mit Cookies bezweckt wird. Heute und in Zukunft stellt sich die Frage, wie Cookies von der KI verwendet werden und wie KI den Austausch von Cookies beschleunigen kann.<\/p>\n Apple und Mozilla haben Third-Party-Cookies blockiert und Google beabsichtigt, diese vollst\u00e4ndig abzulehnen. Neue Tools und Methoden erm\u00f6glichen zudem einen besseren Datenschutz und eine bessere Einwilligung und k\u00f6nnen in hochwertigeren Nutzerdaten resultieren.<\/p>\n Die aktuellen Modelle zur Cookie-Einwilligung reichen m\u00f6glicherweise nicht aus, um die KI-Nutzung abzudecken, da KI-Systeme gro\u00dfe Datenmengen in Echtzeit analysieren k\u00f6nnen, im Gegensatz zu Tools, die Daten aus aktiven Cookies analysieren. Damit die Einwilligung eingeholt werden kann, bevor Daten erfasst oder verwendet werden, muss der Nutzer schneller und h\u00e4ufiger mit Pop-ups f\u00fcr die Einwilligung \u00fcberh\u00e4uft werden, als dies von Menschen get\u00e4tigt werden k\u00f6nnte.<\/p>\n KI-Modelle k\u00f6nnen effektivere Anzeigen oder personalisierte Nutzererlebnisse erm\u00f6glichen, ohne sich auf die Erfassung personenbezogener Daten verlassen zu m\u00fcssen, da sie gro\u00dfe Datenmengen sehr schnell analysieren k\u00f6nnen, um Personen anhand von Verhaltensweisen in Gruppen einzuteilen. Wenn das System keine Nutzerdaten erfassen muss, ist \u2013 zumindest f\u00fcr die Datenerfassung \u2013 unter Umst\u00e4nden keine Einwilligung erforderlich.<\/p>\n Gesetze und Best Practices w\u00fcrden aber wahrscheinlich weiterhin erfordern, dass Nutzer dar\u00fcber informiert werden, wie ihr Verhalten getrackt und analysiert werden kann \u2013 und mit welcher Art von Analysen \u2013, ob etwa f\u00fcr personalisierte Anzeigen oder die Einkaufserfahrung. Personenbezogene Daten, die nie erfasst worden sind, k\u00f6nnen aber auch nicht verkauft werden.<\/p>\n\n\n Das AIA<\/a>-Gesetz der EU ist ein von der Europ\u00e4ischen Kommission vorgeschlagenes Gesetz \u00fcber k\u00fcnstliche Intelligenz (KI). Es ist das weltweit erste umfassende Gesetz zur Regulierung von KI. Das Ziel ist es, die positive Nutzung der Technologie zu f\u00f6rdern, um gleichzeitig die negativen Effekte abzumildern und die Rechte festzuschreiben. Ein Ziel besteht auch darin, viele aktuelle und zuk\u00fcnftige Fragen zur KI-Entwicklung zu kl\u00e4ren und dieses Gesetz zu einem globalen Standard zu machen, wie es auch bei der DSGVO der Fall ist.<\/p>\n Das Gesetz w\u00fcrde Anwendungen der KI-Technologie einer von mehreren Kategorien zuordnen:<\/p>\n Inakzeptables Risiko<\/strong> \u2013 KI mit inakzeptablen Risiken w\u00fcrde vollst\u00e4ndig verboten werden, z. B. das Social-Scoring-Tool der chinesischen Regierung.<\/p>\n Hohes Risiko<\/strong> \u2013 KI mit potenziellen Risiken, zul\u00e4ssig vorbehaltlich der Einhaltung der KI-Anforderungen und prognostizierter Konformit\u00e4tsbewertung, z. B. ein Tool, das Bewerber durch das Scannen von Lebensl\u00e4ufen einordnet.<\/p>\n Mittleres Risiko<\/strong> \u2013 KI mit spezifischen Transparenzverpflichtungen, zul\u00e4ssig je nach Anforderungen der Informationen, z. B. Bots, die zur Imitation einer Person verwendet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n Minimales oder kein Risiko<\/strong> \u2013 KI ohne nennenswerte Risiken, zul\u00e4ssig ohne Einschr\u00e4nkungen.<\/p>\n Der AIA befindet sich derzeit im Entwurfsstadium und kann noch ge\u00e4ndert werden, bevor er in Kraft tritt. Derzeit werden die Einwilligung des Nutzers sowie Datenschutz in den Statuten an verschiedenen Ebenen behandelt:<\/p>\n Hohes Risiko<\/strong> \u2013 F\u00fcr die Verwendung von KI-Systemen mit hohem Risiko, z. B. kritische Infrastruktur, Besch\u00e4ftigung, Gesundheitswesen und Strafverfolgungsbeh\u00f6rden, ist eine ausdr\u00fcckliche Einwilligung erforderlich.<\/p>\n Transparenz<\/strong> \u2013 KI-Anbieter m\u00fcssen klare Informationen \u00fcber den beabsichtigten Zweck, die F\u00e4higkeiten und die Einschr\u00e4nkungen der Systeme bereitstellen, um sicherzustellen, dass die Nutzer informiert sind, um Entscheidungen treffen und m\u00f6gliche Auswirkungen auf ihre Rechte verstehen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n Erkl\u00e4rungsrecht<\/strong> \u2013 Nutzer haben das Recht, sinnvolle Erkl\u00e4rungen der Entscheidungen von KI-Systemen zu erhalten.<\/p>\n Recht auf Nutzerkontrolle<\/strong> \u2013 Nutzer sollten die M\u00f6glichkeit haben, KI-Systeme abzulehnen, zu deaktivieren oder zu deinstallieren, insbesondere wenn grundlegende Rechte oder Interessen involviert sind (bei einigen Datenschutzgesetzen haben Nutzer das \u201eRecht auf Ablehnung von automatisierten Entscheidungen\u201c).<\/p>\n Datenschutz und Privatsph\u00e4re<\/strong> \u2013 Der AIA betont die Notwendigkeit der Datenminimierung, Zweckbindung und Sicherheitsvorkehrungen zum Schutz personenbezogener Daten bei der Verwendung von KI-Systemen und stimmt mit bestehenden Datenschutzgesetzen wie der DSGVO \u00fcberein.<\/p>\n\n\n Die KI-Technologie ist die Zukunft und Gegenwart. Ihre Funktionen und potenziellen Anwendungsf\u00e4lle werden sich weiterhin rasant weiterentwickeln. Dies stellt eine Herausforderung f\u00fcr die Regulierung dar, da die Erstellung und Aktualisierung von Gesetzen in der Regel viel langsamer vor sich geht als die Geschwindigkeit, mit der Technologien sich entwickeln.<\/p>\n Nutzer sollten jedoch nicht mit dem \u201eAusschluss der Gew\u00e4hrleistung\u201c konfrontiert werden (vor allem nicht online), wenn es um die neue Nutzung ihrer personenbezogenen Daten und die Herausforderungen in Bezug auf ihre Privatsph\u00e4re geht. Regulierungsbeh\u00f6rden m\u00fcssen Gesetze entwickeln und aktualisieren, die klar und umfassend, aber flexibel genug sind, um heute und in Zukunft interpretierbar und durchsetzbar zu sein.<\/p>\n Unternehmen m\u00fcssen sich dar\u00fcber im Klaren sein, welche Datenschutzgesetze sie einhalten m\u00fcssen, was diese vorschreiben und was das f\u00fcr ihre Gesch\u00e4ftst\u00e4tigkeit bedeutet. Dies muss regelm\u00e4\u00dfig \u00fcberpr\u00fcft und klar kommuniziert werden, wenn sich die Betriebsabl\u00e4ufe \u00e4ndern. Wenn versucht wird, \u00c4nderungen an den Nutzungsbedingungen vorzunehmen oder die erfassten Daten f\u00fcr neue Zwecke zu verwenden, ohne eine neue Einwilligung der Nutzer einzuholen, kann der Ruf der Marke schlagartig gesch\u00e4digt werden. In vielen L\u00e4ndern ist das gesetzeswidrig. Da Verbraucher immer besser \u00fcber ihre Daten und ihre Privatsph\u00e4re Bescheid wissen, m\u00fcssen Unternehmen auch immer deutlicher dar\u00fcber informieren, wie sie Daten erfassen und verwenden.<\/p>\nWas ist k\u00fcnstliche Intelligenz (KI)?<\/h2>\n
Was ist maschinelles Lernen bzw. Machine Learning (ML)?<\/h4>\n
Was sind Large Language Models (LLM)?<\/h4>\n
Was ist KI-Training?<\/h2>\n
Mehrdeutigkeiten bei der Verwendung von KI-Trainingsdatens\u00e4tzen<\/h4>\n
Mit welchen Daten wird KI trainiert?<\/h2>\n
\n
Bedenken bez\u00fcglich der Einwilligung f\u00fcr verschiedene Arten von KI-Trainingsdaten<\/h4>\n
Einwilligung, KI und personenbezogene Daten<\/h2>\n
Spielt es eine Rolle, woher KI-Trainingsdaten stammen?<\/h4>\n
Herausforderungen bei der Einholung von KI-Einwilligungen<\/h2>\n
Zoom-Kontroverse und Nutzereinwilligungen<\/h2>\n
Reaktion von Zoom auf die Kontroverse der Bedingungs\u00e4nderungen<\/h4>\n
Andere Herausforderungen mit Tech-Unternehmen, Bedingungen und Einwilligung<\/h4>\n
Wie k\u00f6nnen Unternehmen Daten mit g\u00fcltiger Nutzereinwilligung ethisch verwenden?<\/h2>\n
Welche Rechte haben Nutzer von Online-Plattformen in Bezug auf ihre Daten?<\/h2>\n
KI und Cookies<\/h2>\n
Was ist das Gesetz \u00fcber k\u00fcnstliche Intelligenz bzw. der Artificial Intelligence Act (AIA) der EU?<\/h2>\n
Einwilligungsbestimmungen im AIA<\/h4>\n
Fazit und die Zukunft von KI und Einwilligung<\/h2>\n