Das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz (KI) hat die Art und Weise, wie wir Daten nutzen und verarbeiten, revolutioniert. KI-gesteuerte Systeme, z.B. maschinelles Lernen, Spracherkennung und autonome Fahrzeuge, verfügen über die Fähigkeit, riesige Datenmengen in Echtzeit zu analysieren und so wertvolle Erkenntnisse und Prognosen zu generieren. Dies ermöglicht eine effizientere Entscheidungsfindung und innovative Anwendungen in Bereichen wie Gesundheit, Verkehr und Finanzen.
Doch diese technologische Entwicklung geht Hand in Hand mit immer komplexeren Datenschutzfragen:
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Wie können wir sicherstellen, dass die Verarbeitung von Daten durch KI im Einklang mit den Datenschutzgesetzen steht?
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Welche neuen Herausforderungen ergeben sich bei der Nutzung von KI durch das totalrevidierte Datenschutzgesetz?
Die Herausforderungen
Die Vereinbarkeit von KI und Datenschutz ist keine einfache Aufgabe. Es gibt mehrere Schlüsselherausforderungen, die berücksichtigt werden müssen:
1. Bearbeitung von Personendaten
Bei der Bearbeitung von Personendaten im Kontext von KI muss sichergestellt werden, dass die Datenverarbeitung den Grundsätzen der Verhältnismässigkeit, Zweckbindung und Datenrichtigkeit entspricht und gleichzeitig die Datenschutzrechte der betroffenen Personen respektiert werden. Bei besonders schützenswerten Personendaten, z.B. Gesundheitsdaten, muss zusätzlich beachtet werden, dass die ausdrückliche Zustimmung der betroffenen Personen vorliegt. Zudem müssen Sicherheitsmassnahmen implementiert werden, um die Daten vor unbefugtem Zugriff oder Missbrauch zu schützen.
2. Transparenz
KI-Algorithmen können komplex und ihre Funktionsweise schwer verständlich sein. Dies erschwert es den Nutzern, die Verarbeitung ihrer Daten nachzuvollziehen. Transparenz ist jedoch entscheidend, um das Vertrauen der Öffentlichkeit in KI-Systeme und deren Datenbearbeitungspraktiken zu stärken. Dies umfasst Informationen über die Art der bearbeiteten Daten, die Algorithmen, die zur Datenverarbeitung verwendet werden, den Zweck der Datenverarbeitung sowie mögliche Auswirkungen auf die betroffenen Personen.
3. Speicherbegrenzung und Datensicherheit
Es gilt sicherzustellen, dass KI-Systeme historische Daten nur so lange speichern, wie notwendig, ohne die Integrität und den Schutz dieser Daten zu gefährden. Dies ist eine Herausforderung, da KI-Systeme oft auf der Bearbeitung historischer Daten basieren. Gleichzeitig müssen Verantwortliche spezielle Massnahmen ergreifen, um die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit der Daten zu gewährleisten, da KI-Systeme aufgrund ihrer Datenmengen und der Anfälligkeit für Angriffe ein erhöhtes Sicherheitsrisiko darstellen.
4. Datenübertragbarkeit
Nutzer sollten ihre Daten nahtlos zwischen verschiedenen KI-Systemen übertragen können, ohne deren Integrität oder Verfügbarkeit zu gefährden, und dies ohne unzumutbare Verzögerungen oder Kosten. Dazu muss sichergestellt werden, dass die Daten der betroffenen Person in einem strukturierten, gängigen und maschinenlesbaren Format bereitgestellt werden.
Weitere Herausforderungen betreffen Profiling Datenminimierung, die Ernennung von Datenschutzberatern, die Bekanntgabe von Personendaten ins Ausland, Informationspflichten sowie Datenschutz-Folgeabschätzungen.
Ausblick
Die Integration von Künstlicher Intelligenz in unseren Alltag hat zweifellos viele Vorteile, bringt aber auch komplexe Datenschutzfragen mit sich. Die Schweiz hat mit der Totalrevision des Datenschutzrechts einen wichtigen Schritt unternommen, um diese Fragen anzugehen.
Zukünftig werden die kontinuierliche Weiterentwicklung der Rechtsprechung, die Bewältigung technologischer Herausforderungen, die Notwendigkeit internationaler Abstimmung und die Förderung von Bildung und Sensibilisierung zu entscheidenden Eckpfeilern im Zusammenspiel von Datenschutz und KI avancieren. Eine enge Zusammenarbeit zwischen allen beteiligten Akteuren wird entscheidend sein, um die Datenschutzregelungen effektiv und gerecht zu gestalten und das Vertrauen in KI-Systeme zu stärken. Die kommenden Jahre werden zeigen, wie gut die Schweiz auf diese Herausforderungen vorbereitet ist und wie effektiv sie KI und Datenschutz miteinander in Einklang bringt.
