ChatGPT im Unternehmen: Chancen nutzen, Datenschutz und Informationssicherheit gewährleisten

AUF DEN PUNKT Risiken: Sprachmodelle wie ChatGPT bergen Datenschutz- und Informationssicherheitsrisiken. Verantwortlichkeit: Unternehmen müssen klare Datenschutz- und Informationssicherheitsverantwortlichkeiten festlegen. Sicherheit: Datenschutz- und informationssicherheitsfreundliche Praktiken minimieren Risiken beim Einsatz von KI.

In der heutigen digitalen Ära ist Künstliche Intelligenz (KI) mehr als nur ein Buzzword. Der Einsatz von KI-Werkzeugen revolutioniert Geschäftsprozesse, steigert die Effizienz und bietet Unternehmen jeder Größe eine Fülle von innovativen Möglichkeiten. Der Einsatz von Sprachmodellen wie ChatGPT beinhaltet hier vielversprechende Ansätze, insbesondere im Bereich der Automatisierung von Kundenanfragen und der Unterstützung interner Prozesse. Doch mit der Nutzung solcher Technologien kommen auch ernsthafte Datenschutz- sowie Informationssicherheitsfragen für Unternehmen und Organisationen auf, deren Klärung sich dieser Text widmet.

Large Language Model

Sprachmodelle wie ChatGPT gehören zur Kategorie der sog. Large Language Models (LLM). Diese Art von KI ist darauf trainiert, menschliche Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und zu generieren. Die Modelle basieren auf neuronalen Netzen, die mit großen Mengen an Textdaten trainiert wurden, die aus Büchern, Artikeln, Websites und anderen Textquellen stammen. Durch das Training auf diesen umfangreichen Datenmengen lernt das Modell, Wörter und Sätze im Kontext zu verstehen, Muster in der Sprache zu erkennen und vorherzusagen, was als nächstes in einem Text kommen könnte. Das entsprechend trainierte Modell ist dann also in der Lage, Texte zu generieren, indem es Annahmen trifft, welche Wörter oder Sätze in einem bestimmten Kontext am wahrscheinlichsten folgen. So kann es auf Fragen antworten, Dialoge führen oder Texte schreiben, die sehr menschlich wirken.

LLMs werden in vielen Bereichen eingesetzt, darunter im Kundenservice, in Chatbots, in der automatisierten Textgenerierung, bei der Übersetzung von Texten und in der Analyse von Kundenfeedback.

Trotz ihrer Leistungsfähigkeit stoßen natürlich auch LLMs auf ihre Grenzen. Da sie nur die Daten wiedergeben, mit denen sie trainiert wurden, können die Ergebnisse Vorurteile oder Falschinformationen aus den übernommenen Trainingsdaten enthalten. Es ist zudem möglich, dass die Sprachmodelle „halluzinieren“, d.h. das Modell erzeugt Inhalte, die nicht auf den Trainingsdaten basieren und keine reale Grundlage haben. Es handelt sich um frei erfundene Antworten oder Daten, die semantisch korrekt und auf den ersten Blick plausibel erscheinen, aber faktisch falsch sind. Das Modell ist schlicht und einfach auf unsichere oder unzureichende Informationen gestoßen und konnte keine genaue Antwort generieren. Es ist immer zu bedenken, dass Sprachmodelle kein Verständnis haben für die reale Welt oder die Bedeutung hinter den Daten, die sie verarbeiten. Es ist immer ratsam sich des eigenen Verstandes zur Interpretation der Ergebnisse zu bedienen.