27.03.2020

Datenschutz vs. Menschenleben: Dann sterben halt 10 Mal so viele

Kommentar. In Südkorea und anderen asiatischen Ländern spielten Datennutzung und Tracking-Apps eine wichtige Rolle dabei, die Coronavirus-Pandemie schnell unter Kontrolle zu bringen. In Österreich fehlt dafür das solidarische Datenverständnis. Menschenleben sind scheinbar nicht so wichtig. Und die Wirtschaftskrise wird nebenbei noch schlimmer.
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Datenschutz vs. Menschenleben - Solidarisches Datenverständnis in Zeiten des Coronavirus
(c) Adobe Stock - kleberpicui

A1 gibt anonymisierte Mobilfunk-Geodaten an die Behörden weiter, um die Wirksamkeit der Maßnahmen in der Coronakrise zu evaluieren – ein Aufschrei besorgter Bürger folgt. Das Rote Kreuz startet eine App, mit der Nutzer aktiv einen “digitalen Handshake” machen müssen, um über Covid-19-Erkrankungen von Personen informiert zu werden, mit denen sie das getan haben (wenn diese mittels App aktiv über ihre Erkrankung informieren) – Datenschutz-Skandal! Und Bundeskanzler Sebastian Kurz meinte zuletzt, dass man Big Data-Nutzung im Kampf gegen das Coronavirus in Betracht ziehe – schrecklich!

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Eher einen schützen, als alle anderen

Eine Aussage mir gegenüber, knapp nach Beginn der strengen Coronavirus-Maßnahmen, beschreibt die Denkweise in Österreich recht gut: “X ist schon ein paar Tage in Isolation, weil er das Virus hat. Bitte vertraulich behandeln!”. Ich kenne X. X schüttelt üblicherweise täglich viele Hände. X hat das Virus in den Tagen vor seiner Diagnose vielleicht an 100 Menschen weitergegeben – vielleicht auch an niemanden. Aber eines ist bei uns selbstverständlich: X vor einer unangenehmen Situation zu schützen ist wichtiger, als all seine Kontakte der Tage davor und deren Kontakte und deren Kontakte usw. vor dem Coronavirus zu schützen. Die Menschen, die X angesteckt haben könnte, müssen es im Zweifelsfall halt selbst herausfinden. Und bis dahin stecken sie jeweils weitere Menschen an. So ist das halt in Österreich.

Datenschutz anders gedacht: Technologie schützt Privacy des Infizierten

Doch gehen wir einen Schritt zurück: Natürlich wäre es klar abzulehnen, Menschen aufgrund einer Erkrankung öffentlich “vorzuführen”. Viele (wahrscheinlich auch X – ich habe nicht direkt mit ihm geredet) sind von sich aus vernünftig und anständig genug, möglichst alle zu kontaktieren, bei denen es eine Ansteckung geben könnte. Doch dieser Schritt wäre eigentlich gar nicht notwendig. Denn genau dafür gibt es ja technologische Lösungen (wie die im nächsten Absatz beschriebenen Apps), mit denen dies anonym möglich ist. Die Technologie schützt nicht nur die anderen, sondern auch die Privacy des Infizierten – so kann man Datenschutz auch denken.

Coronavirus: Erfolgsbeispiel Südkorea

Mehrere asiatische Länder, darunter Südkorea, zeigen es vor. Neben sehr umfangreichen Tests und einer ausgesprochen disziplinierten Umsetzung von individuellen Maßnahmen durch die Bevölkerung (hier geht es um Dinge wie Händewaschen, Desinfizieren, Schutzmasken zum Schutz anderer tragen, Abstand halten), haben auch Apps einen entscheidenden Beitrag geleistet, die Coronavirus-Ausbreitung frühzeitig massiv einzudämmen. Das Land kommt ohne Lockdown aus und steht bei der Ausbreitung des Virus dennoch erheblich besser da als Österreich. Dafür informieren Covid-19-Erkrankte im Land im Sinne eines solidarischen Datenverständnisses konsequent Apps über ihre Diagnose. Diese stellen unter anderem auf Karten dar, wo sich in den vergangenen 24 Stunden Infizierte aufhielten – natürlich gänzlich anonym und unter klaren Datenschutz-Auflagen. Wer an einem dieser Hotspots war soll sich isolieren und tut das auch. Weil ein signifikanter Teil der Bevölkerung mitmacht, funktioniert es.

Die Angst vor dem Überwachungsstaat

Hierzulande erleben wir dagegen bei jedem Versuch, etwas in die Richtung zu machen, die eingangs beschriebene Datenschutz-Aufregung. Und wohlgemerkt fallen diese Versuche in Österreich deutlich vorsichtiger und anonymer (und daher auch deutlich weniger aussagekräftig bzw. effizient) aus, als in den asiatischen Ländern, von denen viele, wie Südkorea, gefestigte Demokratien sind. Hier befürchtet man indessen den Überwachungsstaat, den Orwellschen Big Brother, die Vernichtung unserer geliebten DSGVO. Nicht weil mit den Daten, die zur Bekämpfung des Coronavirus genutzt werden, tatsächlich etwas unlauteres gemacht wird, sondern weil das prinzipiell möglich wäre.

Wenn besorgte Bürger über Facebook Datenschutz fordern

Hier liegt auch ein Denkfehler jener, die jetzt mit dystopischen Vorstellungen einer Post-Corona-Diktatur auf den Plan treten: Die meisten dieser Daten werden ohnehin erfasst und genutzt. Die Mobilfunk-Geodaten werden etwa üblicherweise für Werbe-Targeting bzw. die Reichweiten-Messung von Werbung ausgewertet. Apps wie Google Maps und Facebook erfassen (mit unserer Zustimmung) weit mehr persönliche Daten von uns, als die genannten Anti-Corona-Apps. Ja, auch da gibt es immer wieder Aufregung, aber die wenigsten fordern deswegen, Facebook generell zu verbieten. Stattdessen fordern besorgte Bürger jetzt unter anderem auf Facebook, Apps zu verbieten und eine Datenweitergabe zu unterbinden, die Menschenleben retten können. Bevor jemand theoretisch nachsehen könnte, welche Runde man beim Gassi Gehen mit dem Hund gewählt hat (warum auch immer das irgend jemanden interessieren sollte), sollen halt zehn Mal so viele Menschen sterben. Dann soll die Wirtschaft halt umso härter getroffen werden, sollen halt zehn Mal so viele ihren Job verlieren.

Es braucht ein solidarisches Datenverständnis

Zu drastisch formuliert? In Südkorea breitete sich das Coronavirus bereits im Februar aus. Mit Stand heute beklagt das 50 Millionen Einwohner-Land 126 Todesopfer. Die Zahl für das 47 Millionen Einwohner-Land Spanien wächst derzeit so rasant, dass hier nur ein Verweis auf einen Echtzeit-Ticker sinnvoll ist. Der Faktor zehn zu Südkorea ist bereits deutlich überschritten. Für die Wirtschaft kann das gegenwärtig noch nicht so exakt errechnet werden, aber die Ergebnisse werden ähnlich sein. Das liegt freilich an einem Zusammenspiel mehrerer Faktoren und gewiss nicht nur am Umgang mit Daten. Doch diese erfolgreiche Kombination sollten wir auch bei uns anstreben, anstatt sie zu verhindern. Dazu braucht es ein solidarisches Datenverständnis.

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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AI Summaries

Datenschutz vs. Menschenleben: Dann sterben halt 10 Mal so viele

  • A1 gibt anonymisierte Mobilfunk-Geodaten an die Behörden weiter, um die Wirksamkeit der Maßnahmen in der Coronakrise zu evaluieren – ein Aufschrei besorgter Bürger folgt.
  • Das Rote Kreuz startet eine App, mit der Nutzer aktiv einen “digitalen Handshake” machen müssen, um über Covid-19-Erkrankungen von Personen informiert zu werden, mit denen sie das getan haben – Datenschutz-Skandal!
  • Natürlich ist es klar abzulehnen, Menschen aufgrund einer Erkrankung öffentlich “vorzuführen”.
  • Das ist überhaupt nicht notwendig, denn es gibt technologische Lösungen, mit denen anonym informiert wird.
  • Südkorea war mit Apps sehr erfolgreich in der Bekämpfung des Coronavirus.
  • Hierzulande scheint manchen Menschen aber “Datenschutz” wichtiger als Menschenleben zu sein.

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