Tag: Digitalisierung

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Data Science: Privacy by Design-Strategien bei KI/ML-Systemen

Die Begrifflichkeit „Privacy by Design“ oder zu Deutsch „Datenschutz durch Technikgestaltung“ ist in der Datenschutzwelt inzwischen zwar geläufig, nicht aber unbedingt im Rahmen von Data Science. Kann eine datenschutzfreundliche Technikgestaltung beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) oder Maschinellem Lernen (MI) überhaupt gelingen? Ein Vorschlag mit dem Hoepman´schen Ansatz. Weiterlesen

Lobo und der Datenschutzschuldfetisch – Ein Kommentar

Unter dem Titel „Datenschutz als Verhinderungswaffe“ macht der Journalist Sascha Lobo in der Spiegel Netzwelt-Kolumne den Datenschutz zum Buhmann. Eine reißerische Abrechnung mit der Doppeldeutigkeit des Datenschutzrechts, die in der Twitter-Community viel Zuspruch erhält. Aber was ist wirklich dran an diesen Thesen und Prämissen? Ein Kommentar, der zur Reflexion einladen soll. Weiterlesen

Digitaler Euro: Volkswirtschaftslehre trifft auf Datenschutz

Mit dem Report vom 12. Oktober 2020 legte die Europäische Zentralbank (EZB) den Grundstein für die Einführung eines „digitalen Euros“, der allerdings bis heute auf sich warten lässt. Genau darin sehen aber viele Skeptiker den Startschuss für eine Totalüberwachung der Bürger orwellschen Ausmaßes. Was ist dran an den Befürchtungen? Wie entsteht eigentlich ein digitaler Euro? Gibt es ein Problem mit dem Datenschutz? Willkommen in: Volkswirtschaftslehre trifft auf Datenschutz. Weiterlesen

Data Science: Faire KI/ML unter der Sonne des Datenschutzes

Philosophen, Politiker, exponierte Schriftsteller und die Gerichtshöfe der Moral fordern oftmals eine sogenannte „faire“ Künstliche Intelligenz. Wenngleich ethische Überlegungen und etliche KI-Guidelines im Vordergrund der Diskussion stehen, bleibt immer noch unklar, welche Kriterien eine „faire“ künstliche Intelligenz unter der Sonne des Datenschutzes ausmachen. Weiterlesen

Data Science: Datenminimierung in Zeiten von Big Data

Data Scientists benötigen viele Daten und moderne KI/Machine Learning-Ansätze sind in der Regel datenhungrig und enorm rechenintensiv. Es gilt das Motto: Je mehr Daten zum Trainieren, desto besser und zuverlässiger der Algorithmus. Die Datenschutzgrundverordnung hingegen normiert den Grundsatz der Datenminimierung und stellt die Verarbeitung von personenbezogenen Daten unter einen generellen Erlaubnisvorbehalt. Wie passt das eigentlich zusammen und was könnte Abhilfe schaffen? Weiterlesen

Data Science: Künstliche Intelligenz (KI) & das Transparenzgebot

Die menschliche Entscheidungsfindung wird in vielen Lebensbereichen zunehmend von algorithmischen Systemen unterstützt oder zunehmend an diese ausgelagert. Die Logik dieser automatisierten Entscheidungsfindungssysteme ist häufig undurchsichtig. Die Überwindung der mangelnden Transparenz in modernen KI/ML-Systemen wird daher häufig als eine der größten Herausforderungen für viele potenzielle Anwendungsfälle angeführt. Auf diesem Gebiet wird viel geforscht, insbesondere unter dem Begriff „erklärbare KI“. Was es damit rechtlich sowie technisch auf sich hat, erfahren Sie in diesem Artikel. Weiterlesen

Homeoffice-Pflicht – Unternehmen in der Datenschutz-Krise?

Corona nervt, das ist so sicher wie das Amen in der Kirche. Seit Monaten schlägt sich auch die Arbeitswelt damit herum. Nun wird diskutiert: Soll es eine Homeoffice-Pflicht geben oder nicht? Die Befürworter vergessen: Um im Homeoffice tätig werden zu können, braucht es Datenschutz-Know-how sowie eine digitale Infrastruktur – doch beides ist Mangelware. Ein Kommentar. Weiterlesen