25.05.2021

Wer schützt uns vor dem Datenschutz?

In seiner aktuellen Kolumne beschäftigt sich Mic Hirschbrich mit der Frage nach dem Schaden, den Datenschutz verursachen kann.
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Mic Hirschbrich über Datenschutz
brutkasten-Kolumnist Mic Hirschbrich | Hintergrund: (c) Adobe Stock / peterschreiber.media
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Machen Sie sich Sorgen um Ihre Daten? Etwa wenn es um den neuen Impfpass geht? Eine unverhältnismäßig große „Gier nach Daten“ werfen zahlreiche Medien diesem neuen Instrument vor, das uns zurück zur Normalität begleiten soll nach diesem Pandemie-Ausnahmezustand. Die Frage nach der Verhältnismäßigkeit bei Datenzugriffen des Staates ist berechtigt und wichtig. Unsere sensiblen Daten wollen beschützt werden.

Konkret wollen wir uns vor einem Schaden schützen, der entsteht, wenn jemand unsere persönlichsten Daten – für was auch immer – missbraucht. Aber wer beschützt uns eigentlich vor Schäden eines Datenmangels? Wer beschützt uns vor einem „falschen Datenschutz“, also einem,  der vielleicht unsere Daten besser schützt als unser Leben und Wohlergehen?

Wozu braucht man auch unsere Daten?

Daten sind hervorragend dafür geeignet, die Welt zu beschreiben. Sie beschreiben die Wirklichkeit heute so detailliert, wie wir uns das wünschen. Moderne Digitaltechnologie macht es möglich. Damit können wir die Realität faktisch besser einordnen, verstehen und Sachverhalte analysieren. Und noch wichtiger, wir können basierend auf diesen Daten-Mustern immer bessere Entscheidungen treffen (auch automatisiert). Wie in der letzten Kolumne beschrieben, entwickeln wir uns von der Daten- in eine Entscheidungsökonomie.

Dieses Prinzip, aus Daten zu lernen, nutzen wir in der modernen Medizin genauso wie im Finanzwesen, der Mobilität, der Bildung, in Sicherheitsfragen oder eben in staatlichen Bereichen und der Forschung. Die Frage also „wer braucht schon unsere Daten“ ist folgerichtig zu beantworten mit: Jeder, der etwas besser verstehen und darauf aufbauend besser entscheiden möchte. Fortschritt braucht eine moderne Daten-Kultur!

Forschung wirkt, aber nur mit den richtigen Daten

Bleiben wir beim Beispiel Pandemie. Wenn Komplexitätsforscher Peter Klimek versucht herauszufinden, wo künftige pandemische Risiken liegen, hat er es mit hoch-komplexen Mustern zu tun. Qualität und Verfügbarkeit guter Daten aus dem epidemiologischen Geschehen sind daher eine wichtige Basis für brauchbare Vorhersagemodelle. Die Nutzung geschieht in diesen Bereichen meist mithilfe sogenannter „pseudonomysierter Daten“. Das bedeutet, anstatt von z.B. richtigen Namen, werden irgendwelche Zahlen und Buchstaben verwendet, um die Datensätze anonym zu machen. Denn es geht nicht um Herrn Bauer und Frau Mayer als Personen, sondern um statistische Werte, deren Gewichtung und Entwicklung. Analysten und Forscher tun dies, um elementar wichtige Fragen für uns zu beantworten. Etwa, wie können wir uns als Gesellschaft wieder maximal viel Freiheit gewähren, die Schwächsten schützen oder der Wirtschaft zum Aufschwung verhelfen? Wir sind als Gesellschaft darauf angewiesen, dass die Erkenntnisse aus solchen Datenmodellen möglichst präzise und aussagekräftig sind.

Wenn wir uns also (zu Recht) die Frage stellen, welchen Schaden wir nehmen könnten, wenn wir einer Institution oder Behörde Zugriff auf bestimmte Daten erlauben, dann sollten wir uns fortan auch fragen, welchen Schaden wir nehmen, wenn wir dies nicht tun! Ja, es kann mit Risiken verbunden sein, manche Datensätze zusammenzuführen. Es kann aber auch in einem ethischen Dilemma münden, es nicht zu tun.  

Wir sind das Abwägen von Risiken eigentlich gewohnt

Wenn wir das Auto als Transportmittel unserer Wahl sehen, um von A nach B zu kommen, wägen wir etliche Fragestellungen ab. Ist das Auto sicher, hat es einen Gurt, Airbags, vielleicht einen Seitenaufprallschutz? Sicherheit ist uns wichtig. Aber die Angst vor realen Risiken verhindert nicht, dass wir sogar täglich ins Auto steigen. Wir wissen, dass etwa 40.000-mal pro Jahr ein Unfall passiert. In 400 Fällen verlieren Österreicher*innen sogar ihr Leben dabei.

Wir haben in wirklich vielen Themen des Lebens gelernt, Nutzen und Gefahr sinnstiftend gegeneinander abzuwiegen. In der Datenökonomie ist uns das noch nicht gelungen.

Datenschutz: Kritik am Regulierungsmonster EU

Bengt Holström, Professor am MIT und Wirtschaftsnobelpreisträger von 2016, bringt es in einem Ö1-Interview auf den Punkt.  Als ihm die Frage gestellt wird, ob Europa in der digitalen Ökonomie zurückfalle, antwortet er: „Europa bemerkt gar nicht, welchen positiven Wert Daten darstellen“. Sorgen bereiteten ihm die sozialen Medien. Die EU aber würde (sinnvolle, Anm.) Daten-Anwendungen stark regulieren anstatt die sozialen Netzwerke. Die kommerzielle Auswertung der Daten in Europa müsse endlich positiver gesehen werden. Europa sei auch deshalb global abgeschlagen im Digitalbereich, hinter den USA und China. Was Privacy und Datenschutz angehe, befinde sich Europa noch mental in der Zeit des Kalten Krieges.

Am Ende des Tages müssen wir zudem den Eigentumsbegriff von Daten gesellschaftlich neu bewerten. Wenn wir aus Daten nicht lernen dürfen, sondern sie beschützen wie physisches Eigentum, verhindern wir den Fortschritt.

Fazit

Smart gemachter Datenschutz ist wichtig, denn eine missbräuchliche Verwendung unserer Daten und ein daraus entstehendes Misstrauen in unsere Datenkultur hemmen unsere Entwicklung und den Glauben an unsere digitale Zukunft. Bürger*innen und Konsument*innen haben aber auch ein Anrecht auf die allerbeste Nutzenstiftung digitaler Dienste. Ansonsten werden wir das Ungleichgewicht, wer aus Daten lernen darf und tolle Anwendungen damit entwickelt und wer nicht, einfach nicht los.   

Während ich als europäischer Kolumnist im Zuge dieser Recherche das 20-ste Cookie-Fenster im Browser wegklickte, um „meine Daten zu schützen“, und unsere Behörden viel zu wenig (gute) Daten haben, um die allerbesten Entscheidungen in dieser Pandemie zu treffen, hat Google dieser Tage LaMDA gestartet. Das ist vielleicht eines der größten „Daten-Lern“-Projekte, das es je gab. Mit LaMDA bekommen wir eine Technologie, die mit Menschen über alle erdenklichen Themen kommunizieren und diskutieren kann. Vielleicht auch darüber, wie man eine Pandemie bewältigt. Das Sprach-Modell kann das, weil es mit seiner KI über all diese Themen aus unfassbar großen Datensätzen und -Korpora lernen konnte und durfte. Das ist wunderbar, denn es gibt bestimmt viele sinnvolle Anwendungsmöglichkeiten dafür. Aber wir können diese Art des „Lernens“ auch Organisationen und Institutionen ermöglichen, die sich um unsere Gesundheit, Bildung, Sicherheit und unseren Wohlstand kümmern!

Zum Autor

Mic Hirschbrich ist CEO des KI-Unternehmens Apollo.AI, beriet führende Politiker in digitalen Fragen und leitete den digitalen Think-Tank von Sebastian Kurz. Seine beruflichen Aufenthalte in Südostasien, Indien und den USA haben ihn nachhaltig geprägt und dazu gebracht, die eigene Sichtweise stets erweitern zu wollen. Im Jahr 2018 veröffentlichte Hirschbrich das Buch „Schöne Neue Welt 4.0 – Chancen und Risiken der Vierten Industriellen Revolution“, in dem er sich unter anderem mit den gesellschaftspolitischen Implikationen durch künstliche Intelligenz auseinandersetzt.

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Die Stadtwerke Klagenfurt versorgen die Region unter anderem mit Strom, Gas, Fernwärme, Wasser und verantworten den öffentlichen Personennahverkehr. © Stadtwerke Klagenfurt

Ob E-Mails, vertrauliche Kunden-Dokumente oder interne Richtlinien: Viele österreichische Unternehmen haben verstanden, dass der Einsatz von künstlicher Intelligenz unausweichlich wird, stehen allerdings vor der Herausforderung, KI sicher in die eigenen Arbeitsabläufe zu integrieren. Bei den Stadtwerken Klagenfurt entschied man sich bewusst gegen Standard-Lizenzen externer US-Hyperscaler und entwickelte stattdessen eine maßgeschneiderte Inhouse-Lösung: den „Stadtwerke GPT“, auch liebevoll „Susi-Sorglos“ genannt.

Die Vision: Ein DSGVO-konformer „Büro-Buddy“

Das Hauptziel war von Beginn an klar definiert: eine sichere Umgebung zu schaffen, in der Mitarbeiter:innen Bedenken bezüglich des Datenschutzes komplett ausräumen können. „Wir wollten unseren Mitarbeitern einen souveränen, DSGVO-konformen Chatbot anbieten, den sie komplett bedenkenlos nutzen können, wo sie personenbezogene Daten von Kunden reinkopieren und vertrauliche Dokumente hochladen können“, erklärt Peter Weratschnig, IT-Bereichsleiter der Stadtwerke Klagenfurt.

Neben der Chatbot-Funktion dient die KI als intelligenter „Büro-Buddy“. Über ein Retrieval-Augmented-Generation-System (RAG) wurden ca. 2.000 Seiten an internen Dokumenten, von Konzernrichtlinien bis hin zu IT-Anleitungen, eingebunden, um Fragen zu regulatorischen Vorgaben oder Systembedienungen direkt zu beantworten.

Der Gamechanger: Die Austria Wirtschaftsservice (aws)-Förderung

Das Projekt hat man nicht alleine umgesetzt, sondern entstand durch den Kontakt mit dem Wiener KI-Startup BReact, das 2022 von Raphael Fakhir und Nemanja Klincov gegründet wurde. Der entscheidende Impuls für die Realisierung lag in der Förderlandschaft. Denn das finanzielle Gesamtinvestment bewegte sich im fast sechsstelligen Bereich, erklärte Weratschnig im Interview.

Hier kam die IÖB-Toolbox-Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) als entscheidender Beschleuniger ins Spiel. „Ohne diese Förderung hätten wir es nicht gemacht“, betont Weratschnig rückblickend. Die Förderung reduzierte das finanzielle Risiko für die Stadtwerke entscheidend und machte den Weg frei für die gemeinsame Entwicklung mit dem Startup.

Das Förderungsprogramm aws IÖB-Toolbox richtet sich an öffentliche Beschaffer und hat den Zweck, die Planung und Umsetzung von IÖB-Challenges als innovativem Instrument der Markterkundung, juristische und/oder technische Expertise für die Erstellung von Unterlagen für eine geplante Ausschreibung (Modul Prepare), sowie die Durchführung von innovativen Beschaffungen (Modul Transfer) zu ermöglichen. Damit sollen Anreize für eine verstärkte Innovationsnachfrage durch den öffentlichen Sektor gesetzt werden, insbesondere für Vorhaben mit positiven Beiträgen in den Bereichen Nachhaltigkeit und Digitalisierung.

Europäische KI-Architektur On-Premise

Auch technisch setzten die Partner auf digitale Souveränität: Als Sprachmodell dient ein Modell des französischen KI-Unternehmens Mistral, das Mitte des Jahres auch das Linzer Startup EmmiAI kaufte. Die Datenhaltung erfolgt laut Weratschnig ausschließlich On-Premise in eigenen IT-Systemen. Lediglich die reine GPU-Rechenleistung wird bei einem italienischen Anbieter angemietet. „Sobald das Modell nachdenkt, tut es das in dieser Infrastruktur ohne persistente Datenspeicherung. Danach sind keine Datenspuren außerhalb unseres IT-Systems zu finden“, erklärt der IT-Bereichsleiter. Das Resultat ist der angestrebte „Susi Sorglos“-Bot für den internen Arbeitsalltag.

Große Begehrlichkeiten & wertvolle Erkenntnisse

Nach der schrittweisen Bereitstellung als internes Web-Service stieß das Tool auf enormes Interesse in den Fachbereichen. Neben Fachfragen zu Richtlinien entstehen bereits Ideen für eigene Teil-Wissensdatenbanken oder interaktive Schulungsassistenten.

Gleichzeitig liefert das Projekt wertvolle Erkenntnisse für künftige KI-Initiativen. „Der Benefit aus unseren Lessons Learned ist fast ebenso hoch einzustufen wie das Tool an sich“, fasst Weratschnig zusammen. Seine zentralen Ratschläge an andere Unternehmen: Von Beginn an die eigene IT-Architektur und Lieferkette der Dienstleister genau prüfen sowie die Qualität der zugrundeliegenden Analog-Dokumente gründlich analysieren.


Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienbeauftragung mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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