Können wir unsere Daten in LLM-Modellen (KI) wie ChatGPT sicher aufbewahren?

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) wie ChatGPT werden in vielen Lebensbereichen immer häufiger eingesetzt, von der Bildung über die Wirtschaft bis hin zur Unterhaltung. Diese Systeme bieten zwar leistungsstarke Tools zur Texterstellung, Problemlösung oder Datenanalyse, doch es ist wichtig zu verstehen, wie Sie Ihre Daten schützen können, wenn Sie solche Modelle verwenden.

Was ist LLM?

LLM, oder Large Language Model, ist eine fortgeschrittene Art der künstlichen Intelligenz, die Deep-Learning-Methoden und die Verarbeitung riesiger Datensätze nutzt, um Inhalte zu verstehen, zu erstellen, zusammenzufassen und vorherzusagen. LLM verarbeitet nicht nur Text, sondern kann auch neue Informationen generieren, die natürlich und logisch klingen. Obwohl „Sprache“ im Namen vorkommt, sind LLMs nicht nur Algorithmen, die Text analysieren – es sind Maschinen, die aus den Daten „lernen“, um immer ausgefeiltere Antworten zu produzieren.

Unterscheidet sich LLM von generativer KI?

Der Begriff „generative KI“ bezieht sich auf Modelle künstlicher Intelligenz, die neue Inhalte generieren, darunter Text, Bilder oder Musik. LLM ist eine spezielle Art generativer KI, die speziell auf die Verarbeitung und Erstellung von Textinhalten ausgerichtet ist. Häufig werden diese Modelle für Chatbots, Übersetzungen, Zusammenfassungen oder sogar kreatives Schreiben verwendet. Durch die weit verbreitete Nutzung dieser Technologien wird ihre Rolle in unserem täglichen Leben immer wichtiger.

Datenschutz

Datenschutz ist zu einem der wichtigsten Themen im digitalen Zeitalter geworden. Mit der zunehmenden Bedeutung der Verarbeitung personenbezogener, finanzieller und sensibler Informationen ist es notwendig geworden, eine Reihe technischer Maßnahmen zu ergreifen, die Sicherheit und Privatsphäre gewährleisten. Datensicherheit im Zusammenhang mit LLM-Modellen ist ein mehrdimensionales Thema, das sowohl einen informierten Ansatz seitens der Benutzer als auch die Verantwortung der Technologieanbieter erfordert.

LLM-Modelle wie ChatGPT oder Gemini werden mit riesigen Datensätzen trainiert, die oft aus öffentlich zugänglichen Quellen stammen. Bei der Interaktion mit Benutzern können sie jedoch zusätzliche Informationen sammeln, die nicht immer angemessen gesichert sind.

Fallstudie – wie LLMs private Informationen nutzen können

Die unüberlegte und sorglose Weitergabe privater und vertraulicher Daten an LLM-Tools kann dazu führen, dass diese öffentlich werden und somit einer Person oder einem Unternehmen Schaden zufügen. Da solche Programme nicht nur dazu dienen, die gewünschten Inhalte bereitzustellen, sondern auch dazu, aus den Informationen, die sie bei der Interaktion mit den Benutzern erhalten, zu „lernen“, ist es wichtig, was wir mit künstlicher Intelligenz teilen. Stellen wir uns vor, ein Benutzer eines LLM-Tools bittet es, auf der Grundlage der bisherigen Gespräche ein kurzes berufspsychologisches Profil von ihm zu erstellen, das auch sein Privatleben einbezieht (ja, das ist ein echter Fall). Er erhielt die folgende Antwort auf seine Anfrage:

• Herr X interessiert sich für Architekturgeschichte und Werke aus der Renaissance und dem Barock. Er besucht oft europäische Städte und Regionen, in denen es Denkmäler gibt, die mit den alten Meistern von Feder und Pinsel in Verbindung stehen.

• Sie besucht gerne Konzerte von Nischenbands, unterstützt deren Arbeit und unterhält eine gute Beziehung zu einem der Bandmitglieder.

• Beruflich ist er als Digitalberater tätig und entwickelt Streaming-Plattformen und Websites, wobei er mit einer Vielzahl von Technologien arbeitet: von der API eines bekannten sozialen Netzwerks bis hin zu Tools für die Erstellung fortschrittlicher Websites.

• Privat unterstützt er die Ausbildung seiner Familie, reist häufig durch Europa und interessiert sich für humanistische Literatur. Gelegentlich zieht sie psychologische Unterstützung in Betracht, um für ihr Wohlbefinden zu sorgen.

Neutrale Information oder reale Bedrohung?

Das vom LLM-Tool erstellte Profil scheint neutral zu sein, da es keine Namen, Städte oder bestimmte Daten enthält. Dennoch erhält man ein ziemlich vollständiges Bild der Person, das sowohl das LLM-Tool als auch seine Benutzer jetzt besitzen. Und das alles nur, weil man zuvor unbedacht Details über sein Privatleben preisgegeben hat: Namen von Städten, Geburtsdaten von Kindern, Namen von Freunden oder Arbeitsorte, ohne die Datenschutzbestimmungen zu überprüfen.

Wie kann man KI-Tools wie Chat GPT oder Gemini sicher nutzen?

Und hier kommt das Thema Datensicherheit ins Spiel. LLMs wie GPT oder Gemini können Daten sammeln und verarbeiten. Aus diesem Grund sollten Sie die Verwendung des Chat-Verlaufs für das Training in den Einstellungen der Programme deaktivieren. Andernfalls landen alle Informationen über Ihr Leben in einer großen Maschine, die alles wie ein Schwamm aufsaugt.

In OpenAI GPT können Sie in die Datenschutzeinstellungen gehen und das Speichern des Chat-Verlaufs deaktivieren. Ähnlich verhält es sich bei Gemini. Es lohnt sich auch, einen Blick in Ihr Google-Aktivitäts-Dashboard zu werfen, wenn Sie eine Lösung unter deren Banner verwenden, und sicherzustellen, dass Sie nicht alle Ihre Informationen teilen.

Wenn Sie mit einem LLM über Ihr Leben, Ihre Leidenschaften oder familiäre Probleme chatten möchten, sollten Sie besser zuerst darüber nachdenken, Ihre Daten zu anonymisieren und die entsprechenden Optionen zu deaktivieren. Denn obwohl ein solches Modell keine schlechten Absichten hat, können bestimmte Informationen – in den Händen der falschen Personen – zu einem Puzzlespiel werden, mit dem sich Ihre Identität vollständig rekonstruieren lässt.

Risiken im Zusammenhang mit der Nutzung von KI-Modellen. 3 Hauptbedenken

Die Nutzung von KI-Modellen birgt gewisse Risiken, die den Nutzern bewusst sein sollten, um ihre Daten und ihre Privatsphäre wirksam zu schützen.

1. Verletzung der Privatsphäre

Wenn ein Benutzer sensible Informationen in das Modell eingibt, wie z. B. persönliche, finanzielle oder berufliche Daten, besteht die Möglichkeit, dass diese Daten vom Modellanbieter gespeichert oder analysiert werden. Dies könnte zur unbefugten Offenlegung sensibler Informationen führen, was wiederum eine Vielzahl von Konsequenzen für den Einzelnen und die Organisation nach sich ziehen könnte.

2. Cloud-basierte Modelle als potenzielles Ziel für Hacking-Angriffe

Wenn die Daten eines Benutzers auf den Servern des Anbieters gespeichert sind, können sie von Dritten abgefangen werden. Ein solcher unbefugter Zugriff kann zu einem Informationsleck führen, das die Datensicherheit gefährdet und zu Datenmissbrauch führen kann. Daher ist es wichtig, KI-Anbieter zu wählen, die fortschrittliche Datenschutzmaßnahmen anwenden und ihre Sicherheitssysteme regelmäßig aktualisieren. Wenn Sie KI-Modelle in einer Geschäftsumgebung verwenden, sollten Sie dedizierte Tools mit Sicherheitsgarantien verwenden.

3. Unklare Datenschutzrichtlinien

Einige Plattformen können Benutzerdaten verwenden, um KI-Modelle weiter zu trainieren, was zu einer unvorhergesehenen Nutzung dieser Informationen führen kann. Ein Mangel an Transparenz bei der Art und Weise, wie Daten gesammelt, gespeichert und verwendet werden, kann dazu führen, dass Benutzer ihre Daten unwissentlich auf eine Weise weitergeben, die ihre Privatsphäre verletzt oder ihren Erwartungen zuwiderläuft. Es ist daher wichtig, die Datenschutzrichtlinien von KI-Dienstleistern sorgfältig zu prüfen und diejenigen auszuwählen, die klare und transparente Datenschutzregeln bieten.

Sich dieser Risiken bewusst zu sein und entsprechende Vorsichtsmaßnahmen zu ergreifen, ist der Schlüssel zur Gewährleistung der Sicherheit personenbezogener Daten bei der Nutzung von KI-Technologien.

LLM-Modelle. Welche Daten sollten nicht mit ihnen geteilt werden?

Nutzer sollten die Berechtigungen, die sie Anwendungen und Diensten erteilen, die KI verwenden, bewusst verwalten. Es ist wichtig, sorgfältig zu kontrollieren, auf welche Ressourcen einzelne Programme Zugriff haben, wie z. B. Standort, Kontakte oder persönliche Daten, und solche Berechtigungen nur dann zu erteilen, wenn sie wirklich notwendig sind. Sie sollten niemals persönliche Daten wie PESELs, Kreditkartennummern oder Passwörter in LLM-Modellen zur Verfügung stellen.

Eine effektive Datensicherheit erfordert präzise Zugriffskontrollen, die festlegen, wer die Systeme nutzen darf und welche Vorgänge auf ihnen erlaubt sind. Gut durchdachte Authentifizierungs- und Zugriffskontrollmechanismen erhöhen das Sicherheitsniveau erheblich.

Regelmäßige Software-Updates

Dies ist ein weiterer wichtiger Schritt zur Gewährleistung der Sicherheit. Updates enthalten oft Sicherheitspatches, um Benutzer vor neuen Bedrohungen und Cyberangriffen zu schützen.

Benutzer sollten auch Datenschutz-Tools wie VPNs, Passwort-Manager oder Browser-Erweiterungen nutzen, die Online-Tracking blockieren. Einige Anbieter bieten spezielle Einstellungen an, die es Benutzern ermöglichen, das Modell zu verwenden, ohne Interaktionen zu speichern. Solche Lösungen tragen dazu bei, die im Netzwerk hinterlassenen Spuren zu reduzieren und Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen.

Die Rolle von Anbietern und Regulierung

In einer Zeit der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) wird die Transparenz der Anbieter zu einer der wichtigsten Grundlagen für den Aufbau von Vertrauen zwischen Technologieentwicklern und ihren Nutzern. Zwar stellen viele Anbieter sicher, dass die Daten nur zur Erfüllung einer bestimmten Anfrage verwendet werden, doch besteht die Gefahr, dass sie gespeichert oder zur weiteren Schulung von Modellen verwendet werden.

Anbieter sollten transparent machen, welche Daten sie sammeln, wie sie diese verarbeiten und welche Sicherheitsmaßnahmen sie anwenden. Transparenz stärkt die Rechenschaftspflicht der Anbieter und verringert das Risiko einer unangemessenen Datennutzung oder von Sicherheitslücken. Die proaktive Zusammenarbeit mit Regulierungsbehörden und die Einhaltung der geltenden Gesetzgebung sind der Schlüssel zum Aufbau von Vertrauen bei den Nutzern. Vorschriften wie die RODO (DSGVO) in Europa oder der CCPA in Kalifornien verlangen von den Anbietern, klar zu kommunizieren, wie Daten verarbeitet werden und zu welchem Zweck sie erhoben werden. Die Einführung internationaler Informationssicherheitsstandards wie ISO/IEC 27001 kann dazu beitragen, ein angemessenes Schutzniveau zu gewährleisten.

Die Benutzer möchten sicher sein, dass ihre Daten auf ethische und gesetzeskonforme Weise verarbeitet werden und nicht missbraucht werden.

Die Benutzer spielen eine Schlüsselrolle beim Schutz ihrer Daten und sollten bewusst Maßnahmen ergreifen, um deren Sicherheit zu erhöhen.

Die Zukunft der Sicherheit in der KI

Die KI-Technologie entwickelt sich ständig weiter, ebenso wie die Methoden des Datenschutzes. Innovationen im Bereich der Differential Privacy oder des föderierten maschinellen Lernens versprechen eine Erhöhung der Datensicherheit, ohne die Funktionalität von KI-Modellen zu beeinträchtigen. Neue Vorschriften, wie der EU-KI-Rechtsakt, werden eingeführt, um die Transparenz und den Schutz der Nutzer zu erhöhen. Darüber hinaus werden Technologien entwickelt, die es ermöglichen, Daten lokal zu verarbeiten, ohne sie in die Cloud zu senden, wodurch das Risiko von Sicherheitsverletzungen minimiert wird.

Zusammenfassung

Können wir unsere Daten in LLM-Modellen sicher aufbewahren? Ja, aber dazu müssen alle Beteiligten einbezogen werden: Technologieanbieter, Regulierungsbehörden und Nutzer. Durch Aufklärung, geeignete technische Verfahren und die Einhaltung von Vorschriften können wir die Vorteile der KI nutzen und die Risiken für unsere Daten minimieren.

Ihre Daten sind wertvoll! Wir helfen Ihnen, sie zu schützen, damit Sie KI-Technologien informiert nutzen können.

Autoren:

• Mateusz Borkiewicz
• Wojciech Kostka
• Liliana Mucha
• Grzegorz Leśniewski
• Grzegorz Zajączkowski
• Urszula Szewczyk