Nu organisaties steeds meer oplossingen voor kunstmatige intelligentie gaan gebruiken om efficiëntie en innovatie te stimuleren, zijn gegevensbeveiliging en privacy een topprioriteit geworden. Zoals wordt benadrukt in de samenvatting van de whitepaper van Stanford over dataprivacy en -bescherming in het tijdperk van AI (2023), "vormen gegevens de basis van alle AI-systemen" en "zal de ontwikkeling van AI de honger van ontwikkelaars naar trainingsgegevens blijven vergroten, waardoor een nog grotere wedloop om gegevens te verwerven wordt aangewakkerd dan we in de afgelopen decennia hebben gezien". Hoewel AI enorme mogelijkheden biedt, brengt het ook unieke uitdagingen met zich mee die een fundamentele heroverweging van onze benadering van gegevensbescherming vereisen. Dit artikel onderzoekt de belangrijkste beveiligings- en privacyoverwegingen voor organisaties die AI-systemen implementeren en biedt praktische richtlijnen voor het beschermen van gevoelige gegevens gedurende de gehele AI-levenscyclus.
Zoals wordt aangegeven in hoofdstuk 2 van het witboek van Stanford, getiteld "Data Protection and Privacy: Key Concepts and Regulatory Landscape", vereist gegevensbeheer in het tijdperk van AI een aanpak die rekening houdt met onderling verbonden dimensies die verder gaan dan louter technische beveiliging. Volgens de samenvatting zijn er drie belangrijke suggesties om de privacyrisico's van de ontwikkeling en toepassing van AI te beperken:
Deze dimensies vereisen specifieke benaderingen die verder gaan dan de traditionele IT-beveiligingspraktijken.
In het witboek van Stanford staat expliciet: "Het verzamelen van grotendeels onbeperkte gegevens brengt unieke privacyrisico's met zich mee die verder reiken dan het individuele niveau - ze vormen samen maatschappelijke schade die niet kan worden aangepakt door alleen individuele gegevensrechten uit te oefenen". Dit is een van de belangrijkste opmerkingen uit de samenvatting en vraagt om een fundamentele heroverweging van onze strategieën voor gegevensbescherming.
Ik citeer rechtstreeks uit de eerste suggestie van de samenvatting van Stanford:
Implementatieaanbeveling: Implementeer een gegevensclassificatiesysteem dat automatisch gevoelige items labelt en passende controles toepast op basis van het gevoeligheidsniveau, met vooraf gedefinieerde instellingen voor niet-verzamelen.
.png)
Volgens de tweede suggestie van de samenvatting van Stanford zijn transparantie en verantwoordingsplicht in de hele gegevensketen van fundamenteel belang voor elk regelgevend systeem dat de privacy van gegevens aanpakt.
Het witboek stelt duidelijk dat het nodig is om "ons te richten op de toeleveringsketen van AI-gegevens om de privacy en gegevensbescherming te verbeteren. Het waarborgen van transparantie en verantwoording van de dataset gedurende de gehele levenscyclus moet een doel zijn van elk regelgevend systeem dat zich bezighoudt met gegevensprivacy." Dit houdt in:
Aanbeveling voor implementatie: Implementeer een data provenance systeem dat de gehele levenscyclus van data gebruikt in de training en werking van AI-systemen documenteert.
De derde suggestie van de samenvatting van Stanford stelt dat het nodig is om "de benadering van de creatie en het beheer van persoonsgegevens te veranderen". Zoals vermeld in het document, "moeten beleidsmakers de ontwikkeling van nieuwe bestuursmechanismen en technische infrastructuren (bijv. gegevensmakelaars en infrastructuren voor het autoriseren van gegevens) ondersteunen om de uitoefening van individuele rechten en voorkeuren op het gebied van gegevens te ondersteunen en te automatiseren".
Aanbeveling voor implementatie: Adopteer of draag bij aan de ontwikkeling van open standaarden voor gegevensautorisatie die interoperabiliteit tussen verschillende systemen en diensten mogelijk maken.
De AI-modellen zelf vereisen specifieke bescherming:
Implementatieaanbeveling: Zet 'beveiligingspoorten' in de ontwikkelingspijplijn die validatie van beveiliging en privacy vereisen voordat modellen in productie gaan.
AI-systemen hebben te maken met unieke aanvalsvectoren:
Aanbeveling voor implementatie: Implementeer trainingstechnieken voor tegenstanders die modellen tijdens de ontwikkeling specifiek blootstellen aan potentiële aanvalsvectoren.
Privacy- en beveiligingseisen verschillen aanzienlijk tussen sectoren:
Het implementeren van een allesomvattende aanpak van gegevensprivacy en -beveiliging bij AI vereist:
.png)
Een wereldwijde financiële instelling implementeerde een AI-gebaseerd fraudedetectiesysteem met een gelaagde aanpak:
Zoals duidelijk wordt gesteld in de samenvatting van het Stanford-witboek: "Hoewel bestaande en voorgestelde privacywetgeving, gebaseerd op wereldwijd aanvaarde Fair Information Practices (FIP's), de ontwikkeling van AI impliciet reguleert, is deze onvoldoende om de wedloop om gegevens te verwerven en de daaruit voortvloeiende individuele en systemische schade aan de privacy aan te pakken." Bovendien "biedt zelfs wetgeving die expliciete bepalingen bevat over algoritmische besluitvorming en andere vormen van AI niet de maatregelen voor gegevensbeheer die nodig zijn om de gegevens die in AI-systemen worden gebruikt op een zinvolle manier te reguleren."
In het tijdperk van AI kunnen gegevensbescherming en privacy niet langer als secundair worden beschouwd. Organisaties moeten de drie belangrijkste aanbevelingen uit het witboek opvolgen:
De implementatie van deze aanbevelingen betekent een fundamentele verandering in de manier waarop we gegevens in het AI-ecosysteem opvatten en beheren. Zoals de analyse in de whitepaper van Stanford laat zien, zijn de huidige praktijken van gegevensverzameling en -gebruik onhoudbaar en dreigen ze het vertrouwen van het publiek in kunstmatige intelligentiesystemen te ondermijnen, terwijl ze systeemkwetsbaarheden creëren die veel verder gaan dan individuen.
Het regelgevingslandschap is al aan het veranderen als reactie op deze uitdagingen, zoals blijkt uit de toenemende internationale discussies over de noodzaak om niet alleen de resultaten van AI te reguleren, maar ook de processen voor het vastleggen van gegevens die deze systemen voeden. Naleving van de regelgeving alleen is echter niet genoeg.
Organisaties die een ethische en transparante benadering van gegevensbeheer hanteren, zullen beter gepositioneerd zijn in deze nieuwe omgeving en een concurrentievoordeel behalen door het vertrouwen van de gebruiker en een grotere operationele veerkracht. De uitdaging is om een balans te vinden tussen technologische innovatie en sociale verantwoordelijkheid, in het besef dat de werkelijke duurzaamheid van AI afhangt van het vermogen om de fundamentele rechten van de mensen die ermee worden bediend te respecteren en te beschermen.
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)