Datenschutz bei KI – Rechtliche Herausforderungen und Lösungen für Unternehmen

Der Datenschutz im Kontext von Künstlicher Intelligenz (KI) ist ein komplexes und dynamisches Thema, das Unternehmen vor vielfältige Herausforderungen stellt.

Die Entwicklung und der Einsatz von KI-Technologien erfordern nicht nur technische Innovationen, sondern auch die Einhaltung strenger rechtlicher Rahmenbedingungen, insbesondere in der EU und Deutschland. In diesem Blog-Beitrag werden die wichtigsten rechtlichen Probleme und Anforderungen des Datenschutzes bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI in Unternehmen erläutert.

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Checkliste Chatbot: Datenschutzrechtliche Voraussetzungen für den Betrieb eines Chatbots

Was braucht man für eine „Checkliste Chatbot“: In der heutigen digitalen Welt haben Chatbots eine immer größere Bedeutung erlangt. Sie sind in der Lage, Kundenanfragen rund um die Uhr zu beantworten und Prozesse zu automatisieren, was sowohl Unternehmen als auch Kunden viele Vorteile bringt.

Allerdings bringt der Einsatz von Chatbots, insbesondere solchen, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT basieren, erhebliche datenschutzrechtliche Herausforderungen mit sich. Datenschutz ist in diesem Kontext besonders wichtig, weil Chatbots oft mit personenbezogenen Daten interagieren und diese verarbeiten. Die Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ist daher unerlässlich, um rechtliche Konsequenzen zu vermeiden und das Vertrauen der Nutzer zu sichern.

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LLM-Hacking: Ein Überblick über Angriffstechniken und -szenarien

Das sogenannte „LLM-Hacking“ bezieht sich auf Techniken und Strategien, um diese Modelle zu manipulieren oder ihre Funktionen auf unvorhergesehene Weise zu nutzen.

Große Sprachmodelle sind in gewisser Hinsicht besonders gefahrgeneigt, weil diese versuchen autonom zu agieren und dabei notwendigerweise auf Eingaben von Außen angewiesen sind: Mal durch die Aufgaben, die ihnen erteilt werden, mal durch Daten, mit denen sie gefüttert werden. Die zunehmende Verbreitung von LLM sollte dabei Anlass sein, sich mit grundsätzlichem Wissen zur Cybersicherheit bei LLM auseinanderzusetzen. Im Folgenden möchte ich darum als Einstieg verständlich darauf eingehen, was LLM-Hacking ist und typische Angriffsszenarien beschreiben.

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Datenschutzrecht und Künstliche Intelligenz: Herausforderungen und Lösungsansätze

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in zahlreiche Lebensbereiche bringt immense Vorteile mit sich, stellt aber auch erhebliche Herausforderungen im Bereich des Datenschutzrechts dar. Insbesondere die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) spielt eine entscheidende Rolle bei der rechtlichen Regulierung von KI-Anwendungen.

Mein Beitrag versucht verständlich und nicht zu juristisch – übrigens im Rahmen unserer Reihe zu den rechtlichen Grundlagen bei Entwicklung und Einsatz von KI – die wesentlichen Anforderungen und praktischen Lösungen, um KI datenschutzkonform zu implementieren und zu betreiben.

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Data Act

Data Act, ein kleiner Überblick: Die Europäische Kommission hat bereits 2022 Regeln für die Nutzung und den Zugang zu in der EU erzeugten Daten in allen Wirtschaftsbereichen vorgelegt. Der Datenrechtsakt („Data Act“) soll für Fairness im digitalen Umfeld sorgen, einen wettbewerbsfähigen Datenmarkt fördern, Möglichkeiten für datengestützte Innovationen eröffnen und den Zugang zu Daten für alle erleichtern. Inzwischen ist der Data Act dabei, Realität zu werden und gilt bald europaweit.

Der Data Act soll insbesondere zu neuen, innovativen Dienstleistungen und wettbewerbsfähigeren Preisen für Kundendienstleistungen und Reparaturen von vernetzten Gegenständen führen. Dieser letzte horizontale Baustein der Datenstrategie der Kommission wird eine Schlüsselrolle bei der digitalen Transformation im Einklang mit den digitalen Zielen für 2030 spielen.

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Rechtliche Besonderheiten bei Software as a Service (SaaS) Verträgen- speziell KIaaS

Im digitalen Zeitalter, in dem Cloud-Dienste zunehmend an Bedeutung gewinnen, stellt Software as a Service (SaaS) eine bedeutende Facette dar. Im Folgenden geht es um die rechtlichen Nuancen, die sowohl Anbieter als auch Nutzer von SaaS-Lösungen beachten sollten, speziell mit Blick auf „KI as a Service“ (KIaaS).

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Haftung für Chatbot?

Haften Unternehmen für Auskünfte, die ein Ihnen installierter Chatbot gibt? Nachdem in Kanada eine Airline zum Schadensersatz auf Grund einer falschen Chatbot-Auskunft verurteilt wurde, stellt sich die Frage, ob so etwas in Deutschland denkbar ist. Und tatsächlich ist schon zu lesen, dass „vermutlich auch deutsche Gerichte nicht anders entscheiden würden“ (so in BC 2024, 95). Doch bei genauem Blick fragt sich: Auf welcher Rechtsgrundlage soll das geschehen.

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Data-Sharing und Datenlizenzvertrag: Rechtliche Aspekte der Datennutzung

Data-Sharing und Datenlizenzvertrag: Im digitalen Zeitalter sind Daten das neue Gold. Sie treiben Innovationen voran, ermöglichen fortschrittliche KI-Technologien und sind zentraler Bestandteil vieler Geschäftsmodelle. Doch mit der zunehmenden Bedeutung von Daten wachsen auch die rechtlichen Herausforderungen. In diesem Beitrag werfen wir einen Blick auf einige der wichtigsten rechtlichen Fragen im Kontext der Nutzung von Daten.

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Predictive Policing: Automatisierte Datenanalyse und Informationelle Selbstbestimmung

Die Zukunft der Kriminalitätsbekämpfung liegt wahrscheinlich in einem Wandel von der reinen Reaktion hin zur Prävention. Technisch möglich wird dieser Wandel durch die Kombination zweier technologischer Entwicklungen: Auf der einen Seite eine eklatante Anhäufung von Daten („Big Data“) und auf der anderen Seite die zunehmende Möglichkeit, durch bestimmte Formen künstlicher Intelligenz diese Daten nicht nur auszuwerten, sondern daraus auch brauchbare statistische Vorhersagen zu gewinnen. Dies ermöglicht zumindest theoretisch die Vorhersage des Auftretens von Straftaten, das sogenannte Predictive Policing.

Das Bundesverfassungsgericht hatte nun erstmals Gelegenheit, sich zu diesem Thema zu äußern. Die Entscheidung dürfte für Jahrzehnte richtungsweisend sein. Sie beginnt wenig überraschend mit der Klarstellung, dass, wenn gespeicherte Datenbestände mittels einer automatisierten Anwendung zur Analyse oder Auswertung von Daten verarbeitet werden, dies einen Eingriff in die informationelle Selbstbestimmung (Art. 2 Abs. 1 i.V.m. Art. 1 Abs. 1 GG) all derjenigen darstellt, deren Daten bei diesem Vorgang personenbezogen verwendet werden (1 BvR 1547/19 und 1 BvR 2634/20). Betroffen sind also nicht nur die Personen, die am Ende der Auswertung möglicherweise Gegenstand von (weiteren) Ermittlungsmaßnahmen sind.

Ebenso hat das Bundesverfassungsgericht ausdrücklich klargestellt, dass dann, wenn die entsprechende automatisierte Datenanalyse oder -auswertung einen schwerwiegenden Eingriff in das informationelle Selbstbestimmungsrecht ermöglicht, dieser nur unter den engen Voraussetzungen gerechtfertigt werden kann, wie sie allgemein für eingriffsintensive heimliche Überwachungsmaßnahmen gelten. Das heißt: nur zum Schutz besonders gewichtiger Rechtsgüter, sofern für diese eine zumindest hinreichend konkrete Gefahr besteht.

Auf das Erfordernis einer zumindest hinreichend konkretisierten Gefahr für besonders wichtige Rechtsgüter kann aus verfassungsrechtlicher Sicht nur dann verzichtet werden, wenn die zulässigen Analyse- und Auswertungsmöglichkeiten durch Regelungen insbesondere zur Begrenzung von Art und Umfang der Daten und zur Beschränkung der Datenverarbeitungsmethoden normenklar und hinreichend bestimmt so eng begrenzt werden, dass das Eingriffsgewicht der Maßnahmen erheblich reduziert wird. Dabei hat das BVerfG sogar einen Kriterienkatalog für die jeweilige Abwägung gleich mitgeliefert, der äußerst umfangreich ist, zugleich aber eine formelhafte Betrachtung im Keim unterbindet.

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