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Harald Christ ist Geschäftsführer der Agentur Consultum und Präsidiumsmitglied des SPD-Wirtschaftsforums.

(Foto: ERGO Group)

Gastbeitrag Standortfaktor KI: Deutschland braucht die nächste Datenschutzreform

Künstliche Intelligenz ist eine Schlüsseltechnologie für die Wirtschaft. Nur: KI braucht Daten, die die DSGVO ihr nicht freigibt. Zeit, zu handeln.
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Es ist das neue Mantra in der Politik: Der deutsche und europäische Datenschutz als Gütesiegel – eine Art digitale DIN-Norm – für die Welt. Ein Standard, der Bürger schützt, dem Datenhunger der großen Tech-Giganten Einhalt gebietet und unseren Unternehmen in punkto Digitalisierung den Anschluss sichern kann. So jedenfalls die Hoffnung. Und vieles spricht dafür, dass wir grundsätzlich auf dem richtigen Weg sind.

Doch knapp ein Jahr nach Inkrafttreten der neuen Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) zeigen sich auch Nachteile und Probleme, insbesondere im Bereich künstliche Intelligenz. Dort nämlich stärken die strikten Regelungen bezüglich personenbezogener Daten die digitalen Oligopole aus dem Silicon Valley und aus China eher, als sie zu behindern.

Wer die personenbezogenen Daten wie das Klickverhalten oder Anfragen seiner Online-Kunden nutzen will, etwa um den Service oder bestimmte Produkte zu verbessern, braucht die Zustimmung der Betroffenen. Und wer nicht will, dass seine Daten verarbeitet werden, klickt in dem kleinen Pop-Up Fenster, das dann auf dem Bildschirm erscheint, einfach auf „Nein“.

So weit so gut. Und so einfach. Google braucht diese Zustimmung selbstverständlich auch. Und wer nicht will, dass Google seine Daten und Suchanfragen verarbeitet oder an nicht näher definierte „Partner“ weitergibt, klickt bei der Frage „Datenschutzbestimmungen zustimmen“ einfach auf Nein. Zumal der Inhalt dieser Google internen Regelungen Verbraucherschützern ohnehin die Haare zu Berge stehen lässt.

Nur muss der Betroffene dann eben ohne Google auskommen. Die Ablehnungshemmung aber ist für die allermeisten Nutzer bei den Oligopolisten - zu denen neben Google sicher auch Facebook mit seinen Töchtern WhatsApp und Instagram gehört - viel höher als bei einem kleinen und relativ unbekannten Unternehmen selbst aus der eigenen Region.

„Wie wird Künstliche Intelligenz unser Leben verändern?“

Künstliche Intelligenz – ohne die Deutschland, davon bin ich fest überzeugt, seine Weltmarktführerschaft in vielen Bereichen verlieren wird – braucht vor allem eines: Daten! Und an die kommen die großen Tech-Konzerne, die ohnehin Milliarden in diese Technologie investieren, nach wie vor viel leichter als beispielsweise deutsche Mittelständler oder auch Start-Ups, die gerade erst beginnen, sich mit KI auseinander zu setzen.

Problematisch ist dies vor allem in der Medizin. Dort erzielen Forschergruppen an Universitäten praktisch im Wochenrhythmus neue Rekorde, etwa bei der Genauigkeit in der Diagnose von Lungenkrankheiten oder Hautkrebs mit Hilfe tiefer neuronaler Netze. Diese maschinell lernenden Algorithmen sind oft schon viel besser als die besten menschlichen Experten.

Problemfall medizinische Daten

Nur kommen die Modelle bei den Patienten nicht zum Einsatz – weil die Forschung mit anonymisierten personenbezogenen Daten zwar erlaubt ist, nicht aber der Einsatz im Alltag. Denn dazu müsste sichergestellt sein, dass der Personenbezug nicht mehr herstellbar ist – was nach gängiger Rechtsprechung heißt: Die Original-Daten müssen vernichtet sein. Telekommunikationsunternehmen sind dazu nach einem halben Jahr gesetzlich verpflichtet – weswegen sie die anonymisierten Verbindungsdaten anschließend hemmungslos an Werbefirmen verkaufen.

In der Medizin aber verbietet sich dieses Vorgehen. Niemand könnte es verantworten, eine Krankenakte zu vernichten. Einziger Ausweg: Die Patienten müssen ihre Zustimmung zur Verwendung der Daten – samt dem Verwendungszweck - gegeben haben, was ungeheuer aufwändig und auch teuer ist. Dazu kommt, dass bei vielen Ärzten auch das Bewusstsein dafür fehlt, wie wichtig diese Daten sind.

Denn der Einsatz von KI in der Medizin könnte Tausende von Leben retten, nicht nur bei uns, sondern insbesondere in Entwicklungsländern, in denen es an Radiologen oder anderen Spezialisten mangelt. Und wo bettelarme Familien oft vor der Frage stehen, ob sie hunderte von Kilometern Fahrt in ein adäquates Krankenhaus in Kauf nehmen sollen, wenn ein Angehöriger krank wird. Eine cloudbasierte Diagnose einer mit einem mobilen Gerät aufgenommenen Röntgenaufnahme würde hier enorm helfen.

Internationale Gesundheitsorganisationen fordern übrigens längst, Gesundheitsdaten zu einem Gemeingut zu erklären. So könnten sie – natürlich anonymisiert – dazu beitragen, anderen zu helfen.

Wie bitte? Meine Röntgenbilder oder MRT-Aufnahmen sollen allen gehören? Ich soll keine Rechte mehr daran haben?

Für uns Deutsche ist dieser Gedanke schwierig. Meine Partei, die SPD, ist aber der Meinung, dass wir nach dem Tod auch an unseren Organen keine Rechte mehr haben, es sei denn wir haben einer möglichen lebensrettenden Organspende ausdrücklich widersprochen. So gesehen ist es vielleicht auch sinnvoll, sich über medizinische Daten und ihre Verwendung zum Training maschinell lernender Diagnosesysteme neue Gedanken zu machen. Insbesondere vor dem Hintergrund, dass diese Daten tausendfach Leben retten können.

Es gibt übrigens Lösungsansätze, die weniger radikal sind. So haben beispielsweise die US-Gesundheitsbehörden vor Kurzem einen Datensatz mit 100.000 Röntgenbildern veröffentlicht. Er ist frei verfügbar, kostenlos – und wird von zahlreichen Teams zur Verbesserung ihrer Algorithmen verwendet.

Digital geschwärzte Nummernschilder

Die Datenproblematik aber gibt es nicht nur in der Medizin. Eine Versicherung beispielsweise darf die Schadensbilder ihrer Kunden nicht mehr intern verarbeiten, ohne zuvor die Nummernschilder zu schwärzen. Denn auch Nummernschilder sind personenbezogene Daten. Was also liegt näher, als ein neuronales Netz zu trainieren, das Nummernschilder automatisch erkennt und unkenntlich macht. Das ist keine Hexerei, sondern ein Standard-Anwendungsfall für maschinelles Lernen.

Der Algorithmus muss nur trainiert werden – und dazu braucht es eben wieder Daten, also einige Tausend Bilder von Autos auf denen die Nummernschilder sichtbar sind. Das Training aber ist auch eine „Verarbeitung“ der Daten und folglich untersagt – es sei denn, die Versicherung hat jeden einzelnen Halter zuvor schriftlich um Erlaubnis gefragt. Das klingt paradox, vor allem weil die Anwendung letztlich ausschließlich dem Schutz personenbezogener Daten dient. Aber so ist nach Ansicht der meisten Juristen die Rechtslage.

Auch hier gilt übrigens: Für viele Konzerne und Unternehmen ist nicht der Aufwand, den eine gesetzliche Regelung mit sich bringt, das eigentliche Problem – sondern die Unsicherheit über die Auslegung. Niemand aber weiß derzeit, wie die Datenschutzgrundverordnung anzuwenden und zu sehen ist, das Gesetz wird die Gerichte sicherlich auf Jahre hinaus beschäftigen. Urteile dazu gibt es bislang jedenfalls kaum.

Insofern wäre der Zeitpunkt für einige Konkretisierungen und Nachbesserungen an der DSGVO günstig – bevor sich eine etablierte Rechtsmeinung gebildet hat. Dass eine Novelle nötig ist, zeigen die bisherigen Erfahrungen. Ich will es aber noch einmal betonen: Prinzipiell sind unsere Standards beim Datenschutz sinnvoll und richtig. Doch in einigen Bereichen steht sich unser Datenschutzgesetz selbst – oder auch anderen Zielen und Werten, die wir haben - im Weg. 

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