Datenethik, Datenschutz und ihre praktische Umsetzung

Lernziele

Nachdem Sie diese Lektion abgeschlossen haben, sind Sie in der Lage, die folgenden Aufgaben auszuführen:

• Definieren und Erläutern der Bedeutung ethischer Aspekte bei der Datenerfassung und -analyse
  
• Erläutern der ethischen Probleme im Zusammenhang mit der Wahrung des Datenschutzes, der Einwilligung zur Datennutzung und der Vertraulichkeit
  
• Beschreiben der verschiedenen Möglichkeiten, Daten zu schützen, und der gesetzlichen und regulatorischen Rahmenbedingungen für den Datenschutz, einschließlich DSGVO, CCPA und anderer relevanter Gesetze und Vorschriften
  

Ethik, Daten und KI

Die Datenerfassung und -analyse sind wichtige Bestandteile von KI und maschinellem Lernen, können aber auch zu ethische Bedenken führen. Da Daten immer wertvoller und verfügbarer werden, ist es wichtig, die ethischen Aspekte ihrer Erfassung, Analyse und Verwendung zu berücksichtigen. 

Beispiele für die ethischen Probleme bei der Datenerfassung und -analyse sind:

• Verletzungen des Datenschutzes: Persönliche Informationen werden ohne Zustimmung erfasst oder analysiert oder für andere Zwecke als die verwendet, für die sie gesammelt wurden.
  
• Verstöße gegen die Datensicherheit: Hierunter versteht man den unbefugten Zugriff auf sensible Daten oder ihre Offenlegung, die zu finanziellen oder rufschädigenden Konsequenzen für Einzelpersonen oder Unternehmen führen können.
  
• Bias: Von Bias spricht man, wenn Daten, Algorithmen oder Entscheidungsprozesse systematische Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten, die zu ungerechten oder diskriminierenden Ergebnissen führen können.
  

Sicherstellen von Datenschutz, Zustimmung und Vertraulichkeit

Um diese ethischen Probleme zu vermeiden, muss sichergestellt werden, dass die Daten auf verantwortungsvolle und ethische Weise erfasst, analysiert und verwendet werden. Dazu sind Strategien erforderlich, mit denen der Datenschutz, die Zustimmung zur Datennutzung und die Vertraulichkeit sichergestellt werden. 

Die folgenden Strategien können helfen, Datenschutz und Vertraulichkeit zu unterstützen:

• Verschlüsselung: Sensible Daten werden durch Verschlüsselung geschützt, so dass nur autorisierte Benutzer darauf zugreifen können.
  
• Anonymisierung: Persönlich identifizierbare Informationen werden aus Daten entfernt, so dass diese nicht mit bestimmten Personen in Verbindung gebracht werden können.
  
• Zugriffskontrollen: Der Zugriff auf sensible Daten wird auf befugte Benutzer beschränkt, und es wird sichergestellt, dass Daten nur für den vorgesehenen Zweck verwendet werden.
  

Vermeiden von Bias und Fördern von Gerechtigkeit bei der datengestützten Entscheidungsfindung

Eine der größten Herausforderungen bei der datengestützten Entscheidungsfindung ist das Auftreten von Bias, der zu ungerechten oder diskriminierenden Ergebnissen führen kann. Bias kann in jeder Phase des Datenlebenszyklus vorkommen, von der Datenerfassung bis zur algorithmischen Entscheidungsfindung. 

Es sind verschiedene Strategien notwendig, um Bias zu vermeiden und Gerechtigkeit zu fördern:

• Mehr Vielfalt bei Datenquellen: Eine der wichtigsten Möglichkeiten zur Vermeidung von Bias besteht darin sicherzustellen, dass Daten aus vielen verschiedenen Quellen gesammelt werden. Dies kann dazu beitragen, dass die Daten repräsentativ für die Zielgruppe sind und etwaige Verzerrungen durch Bias in einer Quelle durch andere Quellen ausgeglichen werden.
  
• Verbessern der Datenqualität: Eine weitere wichtige Strategie zur Vermeidung von Bias ist die Verbesserung der Datenqualität. Dazu gehört sicherzustellen, dass die Daten genau, vollständig und repräsentativ für die Zielgruppe sind. Dies kann auch die Identifizierung und Korrektur von Fehlern oder Bias umfassen, die eventuell in den Daten enthalten sind.
  
• Durchführen von Bias-Prüfungen: Die regelmäßige Überprüfung von Daten und Algorithmen, um etwaige Verzerrungen durch Bias zu erkennen und zu beseitigen, ist ebenfalls eine wichtige Strategie zur Verhinderung von Bias. Hier können die Daten auch analysiert werden, um Muster oder Trends zu erkennen, die auf Bias hindeuten, und entsprechende Korrekturmaßnahmen zu ergreifen.
  
• Einbinden von Kennzahlen für die Gerechtigkeit: Eine weitere wichtige Strategie für mehr Gerechtigkeit ist das Einbinden von Gerechtigkeitskennzahlen in das Design von Algorithmen und Entscheidungsfindungsprozessen. Dies kann beinhalten, die Auswirkungen bestimmter Entscheidungen auf verschiedene Personengruppen zu messen und Maßnahmen zu ergreifen, um sicherzustellen, dass die Entscheidungen gerecht und objektiv sind.
  
• Verbessern der Transparenz: Das Verbessern der Transparenz ist eine weitere Schlüsselstrategie, um Bias zu bekämpfen und Gerechtigkeit zu fördern. Dies kann beinhalten, Daten und Algorithmen der Öffentlichkeit zugänglich zu machen und zu erklären, wie Entscheidungen getroffen werden. Dies kann außerdem beinhalten, Feedback von Beteiligten einzuholen und in den Entscheidungsfindungsprozess einzubeziehen.
  

Durch Umsetzen dieser Strategien können Unternehmen sicherstellen, dass ihre datengestützten Entscheidungsfindungsprozesse gerecht und nicht durch Bias verfälscht sind.

Um sicherzustellen, dass KI und maschinelles Lernen verantwortungsvoll und ethisch entwickelt und eingesetzt werden, ist es wichtig, über ethische Rahmenbedingungen und Richtlinien zu verfügen. Wir sehen uns daher nun die wichtigsten gesetzlichen Rahmenbedingungen für Daten und KI genauer an.

Gesetzliche und regulatorische Rahmenwerke für Daten und KI

Datenschutzgesetze und -vorschriften sind wichtige Bestandteile, wenn sichergestellt werden soll, dass Daten verantwortungsvoll und ethisch erfasst, analysiert und verwendet werden. 

Dies sind vier wichtige Datenschutzgesetze und -vorschriften:

• CCPA (California Consumer Privacy Act): Eine Reihe von Vorschriften für Unternehmen, die in Kalifornien tätig sind und personenbezogene Daten von Einwohnern Kaliforniens erfassen
  
• HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act): Eine Reihe von Vorschriften, die für Gesundheitseinrichtungen gelten und die Verwendung und Offenlegung geschützter Gesundheitsinformationen in den USA regeln
  
• DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung): Eine Reihe von Vorschriften, die für alle Unternehmen gelten, die personenbezogene Daten von Bürgern der Europäischen Union verarbeiten
  
• KI-Gesetz der europäischen Union (EU KI-Gesetz): Umfassende KI-Verordnungen, die Systeme mit inakzeptablem Risiko verbieten und spezifische rechtliche Anforderungen für risikoreiche Anwendungen festlegen.
  

Für die Durchsetzung dieser Gesetze und Vorschriften sind staatliche Behörden zuständig. Sie untersuchen Beschwerden und Verstöße gegen die Datensicherheit, führen Prüfungen und Inspektionen durch, verhängen Bußgelder und Strafen für die Nichteinhaltung von Vorschriften und geben Unternehmen Hilfestellung und Ratschläge für den Datenschutz und die Einhaltung der Datenschutzgesetze und -vorschriften.

Bewährte Vorgehensweisen für die Verwaltung des Datenlebenszyklus

Eine effektive Verwaltung des Datenlebenszyklus erfordert verschiedene bewährte Vorgehensweisen, mit denen sichergestellt wird, dass Daten verantwortungsvoll und ethisch erfasst, analysiert und verwendet werden. 

Dies sind einige bewährte Vorgehensweisen für die Verwaltung des Datenlebenszyklus:

• Implementieren von Data Governance-Richtlinien und -Verfahren, um sicherzustellen, dass Daten verantwortungsvoll und ethisch erfasst und verwendet werden
  
• Durchführen regelmäßiger Prüfungen und Beurteilungen, um Schwachstellen oder Sicherheitslücken im Datenlebenszyklus zu erkennen
  
• Sicherstellen, dass die Daten korrekt, vollständig und repräsentativ für die Zielgruppe sind
  
• Sicherstellen, dass die Daten sicher gespeichert werden und nur autorisierten Benutzern Zugriff gewährt wird
  
• Sicherstellen, dass die Daten nur für den vorgesehenen Zweck verwendet und nur auf verantwortungsvolle und ethische Weise weitergegeben werden
  
• Ergreifen angemessener Sicherheitsvorkehrungen zum Schutz der Daten
  
• Sicherstellen, dass Datenaufbewahrungsrichtlinien existieren und Daten sicher gelöscht werden, sobald sie nicht mehr benötigt werden
  

Durch Befolgen dieser bewährten Vorgehensweisen können Unternehmen sicherstellen, dass sie Daten verantwortungsvoll und ethisch korrekt verwalten sowie den Datenschutz und die Vertraulichkeit für Einzelpersonen und Unternehmen wahren.

KI benötigt riesige Datenmengen, um zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Es ist daher entscheidend, die Bedeutung von Daten zu verstehen, um effektive KI-Modelle zu entwickeln, die Innovationen und Erfolge vorantreiben. Wenn Einzelpersonen und Unternehmen die grundlegenden Konzepte verstehen, können sie Daten und KI effektiv nutzen, um Innovationen und Erfolges voranzutreiben und gleichzeitig eine ethische und verantwortungsvolle Nutzung sicherzustellen.

Ressourcen 

• Externe Website: Verzerrungsarten 
  
• Trailhead: Verantwortungsbewusste Entwicklung künstlicher Intelligenz