Part 1

Schutzmaßnahmen & Best Practice

Datenschutzfreundliches Prompten

Keine Eingabe von personenbezogenen Daten:
Vermeiden Sie Namen, Adressen, Geburtsdaten, Telefonnummern oder andere identifizierende Informationen in den Prompts.

Datenminimierung:
Geben Sie nur die notwendigen Informationen an und vermeiden Sie unnötige Details, die Rückschlüsse auf spezifische Personen, Gruppen oder Situationen ermöglichen könnten. Vermeiden Sie die Erwähnung externer Referenzen wie Projektnamen, spezifischer Referenznummern oder anderer spezifischer Systemdaten.

Abstraktion von Kontextinformationen:
Verwenden Sie nur den minimal notwendigen Kontext und abstrahieren Sie präzise Details, um potenzielle Identifikatoren zu minimieren. Wo immer möglich, sollten Daten anonymisiert oder pseudonymisiert werden, um die Identifizierbarkeit von Personen zu vermeiden.

Verwendung generischer Rollen, Titel oder Pseudonyme:
Statt Namen nutzen Sie allgemeine Titel oder Rollen, wie „Mitarbeiter*in“, „Kunde*Kundin“ oder „Student*in“. Dadurch bleiben Antworten allgemein und weniger persönlich. Wenn spezifische Informationen unvermeidlich sind, ersetzen Sie sie durch Pseudonyme oder Platzhalter wie „Person A“ oder „Frau X“.

Allgemeine Formulierung des Prompts:
Bitten Sie die KI am Beginn der Session, nur allgemeine Antworten zu generieren, um sicherzustellen, dass die Ausgaben keine personenbezogenen Daten enthalten (z. B. „Gib nur allgemeine Antworten ohne personenbezogene Daten“). Unter Umständen muss die Vorgabe mehrfach wiederholt werden.

Vermeiden von Standort- und Zeitangaben:
Falls möglich, keine genauen Orte oder Zeiten in den Prompts verwenden. Statt eines Datums etwa „im Sommer 2024“ oder „vor kurzem“ angeben.

Datenschutzfreundlicher Umgang mit Ausgaben

Sorgfältige Prüfung der Ausgabe:
Überprüfen Sie die Antworten auf eventuell enthaltene personenbezogene Daten, bevor Sie sie weiterverarbeiten oder teilen.

Anonymisierung und Pseudonymisierung der Ausgabe:
Falls die KI personenbezogene Daten generiert, entfernen oder pseudonymisieren Sie diese vor der Weitergabe. Löschen Sie den Chatverlauf am Ende der Session.

Profiling:
Für die Nutzung von KI-Systemen ist oft eine Registrierung erforderlich, bei der Anmeldedaten und möglicherweise Zahlungsinformationen angegeben werden müssen. Diese Daten könnten mit den Eingabedaten kombiniert und zur Erstellung von persönlichen Profilen über die User genutzt werden. Diese Profile können zum Beispiel an Werbenetzwerke weitergegeben werden.

Weitere Nutzung für eigene Zwecke:
Es besteht die Gefahr, dass eingegebene Daten von den Anbietern eingesehen und für eigene Zwecke, beispielsweise zum Training der Modelle, genutzt werden. Die Folgen davon kann sein, dass eingegebene privaten Daten bei Anfragen anderer Nutzer vom Modell ausgegeben werden.

Beim Einsatz von generativer KI und LLM in hochschulischen Prozessen ist es wichtig, diese Grundsätze zu beachten, um die Rechte der Betroffenen zu wahren und das Vertrauen in Ihre Institution zu stärken.



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