Federated Learning

Eine datenschutzfreundliche Methode zum Training von KI-Modellen?

verfasst von

Ricarda Puschky

Abstract

Ein wichtiges Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) ist das Machine-Learning, bei dem es um das Berechnen von KI-Modellen geht. Trainiert werden diese Modelle mit Hilfe von Trainingsdaten anhand von statistischen Methoden; Ziel eines solchen Trainings ist, dass die trainierten Modelle verlässliche Vorhersagen und Erkenntnisse zu neuen Daten treffen können, um daraus wirtschaftlichen Nutzen ableiten zu können. Dabei entstehen aus datenschutzrechtlicher Sicht gleich mehrere Herausforderungen, u. a., wie der Personenbezug von den zum Training der KI-Modelle verwendeten Daten rechtlich gehandhabt werden kann.

Organisationseinheit(en)

Institut für Rechtsinformatik (IRI)

Typ

Artikel

Journal

Newsdienst ZD-Aktuell

Band

12

Publikationsdatum

26.01.2022

Publikationsstatus

Veröffentlicht

Elektronische Version(en)

https://beck-online.beck.de/?vpath=bibdata%2fzeits%2fZDAKTUELL%2f2022%2fcont%2fZDAKTUELL%2e2022%2e00019%2ehtm (Zugang: Geschlossen)