Unsere vernetzte Welt verstehen
Mythos: Bei KI-Modellen handelt es sich um Abstraktionen, die keine personenbezogenen Daten benötigen
Beim überwachten maschinellen Lernen sind die eingesetzten Modelle Abstraktionen der Trainingsdaten. Während diese Modelle strukturelle Informationen enthalten müssen, sollten sie jedoch nicht zu genau an die Trainingsdaten angepasst werden. Es wäre demnach folgerichtig, sie im Wesentlichen als anonyme Modelle zu betrachten. Allerdings hat die Forschung gezeigt, dass diese Annahme in einigen Fällen falsch ist. Daher müssen auch bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Modellen datenschutzrechtliche Überlegungen eine Rolle spielen.
Mythos
KI-Modelle sind Abstraktionen, die keine personenbezogenen Daten benötigen.
KI-Modelle sind Abstraktionen, die personenbezogene Daten beinhalten können – aber nicht müssen. Deswegen muss das Datenschutzrecht hierbei immer berücksichtigt werden.
Vortrag ansehen
Material
| Folien der Präsentation | |
| SCHLÜSSELLITERATUR Shokri, R., Stronati, M., Song, C. & Shmatikov, V. (2016). Membership Inference Attacks Against Machine Learning Models. Al-Rubaie, M. & Chang, J. M. (2019). Privacy-Preserving Machine Learning: Threats and Solutions. EEE Security & Privacy, 17(2), 49-58. Liu, B., Ding, M., Shaham, S., Rahayu, W., Farokhi, F. & Lin, Z. (2021). When Machine Learning Meets Privacy: A Survey and Outlook. ACM Computing Surveys, 54(2), 1-36. |
Über die Autorinnen
Christoph Sorge
Professor, Universität des Saarlandes (Lehrstuhl für Rechtsinformatik), Saarbrücken, Deutschland
Christoph Sorge promovierte in Informatik am Karlsruher Institut für Technologie. Anschließend arbeitete er als Forscher bei NEC Laboratories Europe, in der Network Research Division. Ab 2010 war Christoph Sorge als Juniorprofessor für Netzwerksicherheit an der Universität Paderborn tätig. Im Jahr 2014 wechselte er an die Universität des Saarlandes, wo er nun eine ordentliche Professur für Rechtsinformatik innehat. Während er in erster Linie der juristischen Fakultät angehört, ist er auch kooptierter Professor für Informatik. Er ist assoziiertes Mitglied des CISPA – Helmholtz-Zentrums für Informationssicherheit, Senior Fellow des Deutschen Forschungsinstituts für öffentliche Verwaltung und Vorstandsmitglied der Deutschen Gesellschaft für Informatik in der Justiz. Sein Forschungsgebiet ist die Schnittstelle zwischen Informatik und Recht, mit einem Schwerpunkt auf dem Datenschutz.
Dieser Beitrag spiegelt die Meinung der Autorinnen und Autoren und weder notwendigerweise noch ausschließlich die Meinung des Institutes wider. Für mehr Informationen zu den Inhalten dieser Beiträge und den assoziierten Forschungsprojekten kontaktieren Sie bitte info@hiig.de
Forschungsthemen im Fokus
Künstliche Intelligenz und Gesellschaft
HIIG Monthly Digest
Jetzt anmelden und die neuesten Blogartikel gesammelt per Newsletter erhalten.
Making Sense of the Future: Neue Denksportaufgaben für digitale Zukünfte im Unterricht
"Making Sense of the Future" ist ein Werkzeugkasten, der Zukunftsforschung und Kreativität kombiniert, um digitale Zukünfte neu zu gestalten.
Liebling, wir müssen über die Zukunft sprechen
Können Zukunftsstudien den Status quo jenseits der akademischen Welt in Frage stellen und den öffentlichen Dialog als fantasievollen Raum für kollektive Unternehmungen nutzbar machen?
Digitalisierung erkunden: Indigene Perspektiven aus Puno, Peru
Was sind indigene Perspektiven der Digitalisierung? Die Quechuas in Peru zeigen Offenheit für die Anforderungen an das Wachstum ihrer digitalen Wirtschaft.