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Die 鈥濱nternationale Arbeitsgruppe f眉r Datenschutz in der Technologie鈥� (IWGDPT), auch 鈥濨erlin Group鈥� genannt, hat unter dem Vorsitz der Bundesbeauftragten f眉r Datenschutz und Informationsfreiheit (BfDI), Prof. Dr. Louisa Specht-Riemenschneider, zwei neue Arbeitspapiere angenommen: ein und ein . Dabei geht es um die Rechtm盲脽igkeit der Verarbeitung personenbezogener Daten f眉r das Training gro脽er KI-Sprachmodelle und datenschutzf枚rdernde Technologien zum Datenteilen.

Arbeitspapier zum Spannungsfeld KI-Modelle und personenbezogene Daten

Die rasante Verbreitung von KI-Modellen, insbesondere von KI-Assistenten zum Generieren von Texten, die auch als Large Language Models (LLMs) bezeichnet werden, ist aus datenschutzrechtlicher Sicht h枚chst problematisch. LLMs sind hochkomplexe KI-Systeme, die mit gro脽en Datenmengen trainiert werden, die h盲ufig auch personenbezogene Daten enthalten.聽 Die Internationale Arbeitsgruppe f眉r Datenschutz in der Technologie (IWGDPT), die von der Bundesbeauftragten f眉r Datenschutz und Informationsfreiheit (BfDI), Prof. Dr. Louisa Specht-Riemenschneider, geleitet wird, hat ein ver枚ffentlicht, das die Risiken von LLMs f眉r den Datenschutz behandelt und zeigt, wie diesen 鈥瀖it einem effektiven Verst盲ndnis der Funktionsweise der Technologie鈥� begegnet werden kann.

F眉r das Training gro脽er KI-Sprachmodelle sind hochwertige Trainingsdaten erforderlich. Werden dabei personenbezogene Daten verarbeitet, muss dies transparent und datenschutzrechtlich einwandfrei geschehen. F眉r den angemessenen Umgang mit den Trainingsdaten, den Einsatz der KI-Modelle und die 鈥瀍ffektive, Innovationen konstruktiv begleitende Aufsicht鈥� ist eine umfassende Analyse erforderlich. Das LLM-Arbeitspapier der Berlin Group zeigt, wie dies gelingen kann.

Arbeitspapier zum datenschutzkonformen Datenteilen

Das , das von der Berlin Group beschlossen wurde, besch盲ftigt sich mit dem Thema Data Sharing, also dem Teilen von Daten.

Das Teilen von Daten zwischen Unternehmen und Organisationen kann unter Umst盲nden zu gr枚脽eren Datenschutzverst枚脽en und Datenmissbrauch f眉hren. Die Hinweise im Data Sharing-Papier der Berlin Group sollen zur Entwicklung einer vertrauensw眉rdigen Austausch- und Rechenumgebung beitragen. Das Potenzial eines sicheren und gesch眉tzten Datenaustauschs soll maximiert werden, die Datenschutzgrunds盲tze aber dennoch gewahrt bleiben.

Das Arbeitspapier zeigt Wege auf, die eine datenschutzkonforme Anwendung und die Umsetzung von Innovationen erm枚glichen. Datenschutzf枚rdernde Technologien, sogenannte Privacy-Enhancing Technologies, spielen dabei eine besonders wichtige Rolle.

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