Datenschutz und Compliance bei Large Language Models

Der Hamburgische Beauftragte für Datenschutz und Informationsfreiheit (HmbBfDI) hat kürzlich ein wegweisendes Diskussionspapier veröffentlicht, das sich intensiv mit der Anwendung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) auf Large Language Models (LLMs) befasst. Angesichts der zunehmenden Bedeutung von Künstlicher Intelligenz (KI) und deren Integration in verschiedenste Bereiche, ist eine klare Richtlinie zur Einhaltung von Datenschutz und Compliance unerlässlich.

Wesentliche Thesen des Diskussionspapiers der Hamburger Datenschutzaufsicht HmbBfDI

Personenbezogene Daten in LLMs: Das Papier argumentiert, dass LLMs selbst keine personenbezogenen Daten speichern. Die Datenverarbeitung findet hauptsächlich in den Eingabe- und Ausgabeprozessen statt. Daher sind die Betroffenenrechte gemäß DSGVO vor allem auf diese Prozesse anzuwenden, nicht aber auf das Modell an sich.

Datenschutzkonformes Training: Ein zentraler Aspekt des Papiers ist das Training von LLMs. Dieses muss streng nach den Vorgaben der DSGVO erfolgen. Dies bedeutet, dass alle verwendeten Daten rechtmäßig erhoben und verarbeitet werden müssen. Der HmbBfDI betont die Notwendigkeit eines transparenten und nachvollziehbaren Trainingsprozesses.

Risikobewertung und Compliance: Unternehmen, die LLMs einsetzen, müssen eine umfassende Risikobewertung durchführen und sicherstellen, dass ihre Modelle DSGVO-konform sind. Dies umfasst regelmäßige Audits und die Implementierung von Datenschutzmechanismen von Anfang an (Privacy by Design).

Bedeutung für die Compliance von Unternehmen

Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie bei der Implementierung von LLMs nicht nur technische und funktionale Aspekte berücksichtigen müssen, sondern auch die strengen Anforderungen der DSGVO. Datenschutz und Compliance sind somit zentrale Komponenten bei der Entwicklung und Nutzung von KI-Technologien.

Implementierung von Datenschutzmaßnahmen: Unternehmen sollten Datenschutzmaßnahmen bereits in der Entwicklungsphase von KI-Systemen integrieren. Dies minimiert das Risiko von Datenschutzverletzungen und fördert das Vertrauen der Nutzer.

Schulung und Sensibilisierung: Mitarbeiter, die mit LLMs arbeiten, sollten regelmäßig geschult werden, um ein tiefes Verständnis für Datenschutz und Compliance zu entwickeln. Dies trägt dazu bei, mögliche Verstöße zu vermeiden und eine datenschutzkonforme Handhabung sicherzustellen.

Transparente Kommunikation: Eine transparente Kommunikation mit den Nutzern über die Verwendung von KI und den Schutz ihrer Daten ist essenziell. Unternehmen sollten klar darlegen, wie Daten verarbeitet werden und welche Maßnahmen zum Schutz der Privatsphäre ergriffen werden.

Das Diskussionspapier des HmbBfDI setzt einen wichtigen Impuls für den verantwortungsvollen Umgang mit KI und die Einhaltung der DSGVO. Es dient als wertvolle Orientierungshilfe für Unternehmen und Entwickler, die LLMs nutzen oder planen, diese in ihre Prozesse zu integrieren.

Für weiterführende Informationen und eine detaillierte Analyse können Sie das vollständige Diskussionspapier des HmbBfDI hier einsehen.