Tekoäly ja generatiivinen tekoäly ovat yhä laajemmin käytössä liiketoiminnassa, mutta mitä tämä tarkoittaa tietosuojan kannalta?
Tekoälymallien syöttötietoihin liittyy suurin tietosuojan tarve, mutta itse tekoälymallien rakenne tekee tietojen hallinnasta haastavaa. Kun järjestelmä perustuu nimenomaan datan syöttämiseen, miten sitä voidaan rajoittaa ja suojata?
Tietosuoja perustuu läpinäkyvyyteen kaltaisiin periaatteisiin, mutta generatiiviset tekoälymallit eivät jätä selkeää kyselyjälkeä, mikä tekee läpinäkyvyydestä haastavaa. Myös tekoälyyn liittyvä puolueellisuus voi olla vaikeasti jäljitettävissä ja korjattavissa.
Miten yritykset ja organisaatiot voivat siis parantaa tekoälyn ja tietosuojan yhteensovittamista?
Datan varovainen käsittely
Tekoälymallien tehokkuus riippuu suurelta osin niiden käyttämästä datasta, mutta mitä enemmän dataa syötetään, sitä suuremmat tietosuojariskit syntyvät. Suuret tietomäärät voivat sisältää arkaluonteisia tietoja, joita ei ole tarkoitettu julkisesti jaettaviksi tai jotka voivat vuotaa ulkopuolisille. Lisäksi tekoälymallit voivat oppia ja toistaa ennakkoluuloja, mikä voi johtaa eettisiin ja oikeudellisiin ongelmiin.
Jos annat käyttäjien syöttää omia tietojaan generatiivisiin tekoälymalleihin, miten varmistat niiden suojauksen?
- Pyydätkö käyttäjiä syöttämään dataa tekoälyjärjestelmään? Varmista, että sinulla on selkeä ja läpinäkyvä toimintapolitiikka tätä varten.
- Avoin selitys: Käyttäjille on kerrottava selkeästi, miten heidän tietojaan käsitellään ja käytetään.
- Henkilötietojen hallinta: Kun henkilötietoja tallennetaan järjestelmään, varmista, ettei niitä voida enää palauttaa jälkikäteen.
- Tietojen minimointi: Kerää vain ehdottoman tarpeellinen data ja vältä turhaa tietojen käsittelyä.
- Tietojen poistaminen: Poista tarpeeton data tai mieluiten vältä sen tallentamista kokonaan. Onneksi suurin osa datankäsittelystä voidaan toteuttaa reaaliaikaisesti ilman pysyvää säilytystä.
Voit myös laatia käytännöt sille, millaista dataa malliin voi syöttää, sekä kouluttaa tekoälyn hylkäämään esimerkiksi vakiomuotoiset sähköpostiosoitteet.
💡 Vinkki: Chatbot-käytännöt voivat tarjota hyödyllisiä esimerkkejä ja arvokasta kontekstia.
Läpinäkyvyys on avain tietosuojaan, mutta tekoäly vaikeuttaa sitä
Yksi suurimmista haasteista tekoälyn ja tietosuojan yhdistämisessä on läpinäkyvyys, erityisesti kun teknologia on vielä uusi ja sitä ei kovin hyvin vielä ymmärretä.
- Generatiivisten tekoälymallien vastaukset eivät yleensä sisällä lähdeviitteitä. Tämä tekee datan alkuperän jäljittämisestä vaikeaa. Voiko tekoälyn kyselyä ylipäätään ”jäljittää”? Onko mahdollista tarjota käyttäjille ymmärrettävä selitys siitä, miten tekoäly on käyttänyt ja käsitellyt heidän tietojaan?
- Kuka on vastuussa tekoälyn puolueellisuudesta? Miten sitä voidaan hallita? Ihmisen väliintulo on avainasemassa, mutta se ei aina poista kaikkia vinoumia.
- Käyttäjän suostumus on kriittistä. Tämä on yksi asia, jonka voit tehdä oikein: vaikka monimutkaisia järjestelmiä voi olla vaikea selittää, voit silti pyytää ja dokumentoida käyttäjän suostumuksen sekä kertoa, miten tietoja käytetään.
Käyttäjän suostumus on minimivaatimus, mutta tekoälyn käyttö voi silti vaikeuttaa yrityksen omaa tietosuojan hallintaa.
AI ja personointi – anonymisointi ja salaus
Tekoäly voi personoida sisältöä, mutta on olennaista varmistaa, että tämä tapahtuu turvallisesti ja eettisesti.
- Anonymisoi tiedot aina kun mahdollista. Anonymisoitu ja salattu data mahdollistaa edelleen hyvän asiakaskokemuksen – mutta turvallisesti.
- Mitä dataa keräät? Mihin sitä käytetään ja miten sitä voidaan jäljittää? Ota haltuun oman yrityksesi dataympäristö.
- Salaa tiedot aina kun mahdollista, niin varastoinnin kuin siirronkin aikana.
Lainsäädäntö ja vaatimukset: katse tulevaisuuteen
GDPR:n ja vastuullisen tekoälyn periaatteet ovat hyvin samankaltaisia, mutta lainsäädäntö ei aina pysy teknologian kehityksen tahdissa.
Yrityksillä on vastuu toimia tietoturvallisesti, vaikka selkeitä ohjeistuksia tai lainsäädäntöä ei olisi vielä täysin valmiina. Vain koska jokin ei ole vielä lakisääteistä, ei tarkoita, ettei sitä kannattaisi tehdä.
- GDPR ja muiden tietosuojalakien soveltaminen tekoälyyn on mahdollista, mutta ohjeiden tulkinta voi vaatia lisätyötä.
- GDPR:n mukaiset tietopyynnöt voivat olla haastavia tekoälymallien kohdalla. Tekoäly ei ole perinteinen tietokanta, joten tietojen ”poistaminen” voi olla hankalaa. Siksi henkilökohtaisia tai tunnistettavia tietoja ei tulisi päästää malliin lainkaan.
- Kuten aiemmin mainittu, käyttäjän suostumus ja läpinäkyvyys ovat ensiarvoisen tärkeitä. Vahvat toimintaperiaatteet auttavat hallitsemaan odotuksia tietosuojaan ja tietojen palauttamiseen liittyen.
Tekoälyn turvallisempi käyttö
Älä anna tietosuojahaasteiden estää tekoälyn hyödyntämistä – opi käyttämään sitä turvallisesti.
- Pidä ihmisten tiedot suojassa ja kerro heille, miten ja milloin niitä käytetään. Kannusta myös käyttäjiä toimimaan turvallisesti tekoälyn kanssa.
- Differentiaalinen yksityisyys (Differential privacy) on keskeinen käsite tekoälyn ja tietosuojan kannalta. Sen avulla dataa käsitellään tilastollisesti niin, ettei yksittäisiä henkilöitä voida tunnistaa, mikä suojaa yksityisyyttä ja vähentää tietovuotojen riskiä.
- Homomorfinen salaus (Homomorphic encryption ) tarkoittaa sitä, että laskutoimitukset suoritetaan salattuun dataan ennen sen purkamista. Se toimii käytännössä ylimääräisenä salauskerroksena, joka mahdollistaa tietojen käsittelyn ilman, että niitä tarvitsee ensin paljastaa.
- Hajautettu oppiminen tai yhteistoiminnallinen oppiminen jakaa koneoppimismallin useille eri järjestelmille, mikä vähentää keskittämisen riskejä, torjuu vinoumia ja parantaa yksityisyyttä. Koska data pysyy paikallisilla laitteilla eikä siirry keskitettyyn palvelimeen, menetelmä mahdollistaa koneoppimisen ilman, että yksittäisten käyttäjien tietoja paljastetaan.
Tutustu oppaaseemme tietoturvasta, kyberturvallisuudesta ja tekoälystä, jotta voit hyödyntää tekoälyä turvallisesti.
Yhteenveto
Tekoälyn käyttöön liittyy ihanteellisia tavoitteita – ja sitten on todellisuus. Todellisuudessa monet meistä kamppailevat uuden teknologian kanssa ja yrittävät pysyä mukana kehityksessä. Harva yritys haluaa rikkoa tietosuojalakeja, mutta nopeasti muuttuva teknologinen ympäristö tekee asian haastavaksi.
- Toimintaperiaatteidesi tulisi tasapainottaa ihanteet ja todellisuus. Miten suojaat liiketoimintaasi ja asiakkaidesi tietoja? Vastuun kantaminen on avainasemassa.
- Tekoälyn hyödyntäminen ei ole vain teknologian käyttöönottoa – varmista, että tietosuojaan ja sääntelyyn liittyvät tarkastukset ovat osa prosessia.
- Muista: tietoturvallinen toimintaympäristö on mahdollinen missä tahansa ja millä tahansa työkalulla!
Kiinnostuitko tekoälystä? Tutustu blogiimme siitä, miten tekoäly mullistaa julkaisualaa, tai katso TimeAI-ratkaisumme, joista saat ideoita tekoälyn hyödyntämiseen kustannustoiminnassa.
