Sikring av data og personvern i en AI-drevet verden

I takt med at kunstig intelligens (AI) blir stadig mer integrert i samfunnet, øker også behovet for å sikre at dataene som brukes håndteres på en ansvarlig måte. Personvern står sentralt når datasett, algoritmer og avanserte maskinlæringsmetoder påvirker alt fra kundeservice og markedsføring til offentlige tjenester. Reguleringer som General Data Protection Regulation (GDPR) stiller krav til hvordan personopplysninger lagres, behandles og beskyttes, og teknologier for AI-utvikling må derfor tilpasses disse prinsippene. Samtidig kreves bevissthet om risikoer som skjevheter i data, sikkerhetshull og feiltolkninger, slik at man kan forebygge skade og bygge tillit.

Personvernprinsipper og reguleringer: Mer enn bare formaliteter

GDPR (General Data Protection Regulation) i EU setter standarden for hvordan selskaper og organisasjoner skal behandle personopplysninger. Prinsipper som formålsbegrensning, dataminimering og åpenhet skal etterleves – også når AI-løsninger settes i drift. Dette innebærer blant annet:

• Formålsbegrensning: Data skal kun brukes til de formål som er kommunisert, og ikke uten videre repurponeres til nye analyser som personene ikke har samtykket til.
• Dataminimering: Kun de opplysningene som er nødvendige for å utføre en bestemt oppgave eller gi en tjeneste, skal samles inn.
• Rett til innsyn og sletting: Privatpersoner har krav på å få vite hvilke data som er lagret om dem, og kreve at disse slettes om ikke annet lovverk tilsier noe annet.

Flere land har innført egne lover eller retningslinjer inspirert av GDPR, og i fremtiden vil EUs foreslåtte AI Act (den europeiske forordningen for kunstig intelligens) kunne gi ytterligere reguleringer for ansvarlig bruk av AI.

Referanse: EU-kommisjonens oversikt over GDPR

Risikofaktorer i en AI-drevet hverdag

AI-modeller trenes ofte på store datasett som kan inneholde sensitive opplysninger eller gi ubevisste skjevheter. Tre sentrale utfordringer er:

1. Skjevheter i data:

Dersom treningsdataene representerer en skjevt sammensatt befolkning, vil modellen kunne diskriminere eller forutsi urettferdig. For eksempel kan et rekrutteringsverktøy som er trent på historiske ansettelsesdata favorisere én type kandidat, slik at underrepresenterte grupper systematisk havner bakpå.

For å motvirke dette må dataene kontinuerlig evalueres, justeres og balanseres. Forklarbare AI-metoder kan hjelpe utviklere og ansvarlige til å forstå hvordan modellen tar sine beslutninger, og avdekke diskriminerende mønstre.

1. Sikkerhetshull:

AI-systemer kan være sårbare for manipulasjon, for eksempel ved bruk av “adversarial attacks” der inputdata bevisst konstrueres for å lure modellen til å gi feil resultat. Noen ganger kan ondsinnede aktører også forsøke å trekke ut sensitiv informasjon fra selve modellen.

For å håndtere dette bør man innføre strenge tilgangskontroller, kryptere data både i hvile og under overføring, samt implementere robuste verktøy for deteksjon av uvanlig atferd.

Referanse: ENISA (European Union Agency for Cybersecurity)

3. Feiltolkninger og feilmarginer:

AI-modeller er probabilistiske, noe som betyr at de kan gjøre feil. En medisinsk AI-diagnose, et system for kredittvurdering eller en trafikkanalyse kan feiltolke data, og konsekvensene kan være alvorlige.

Det er derfor avgjørende å teste modellene grundig, bruke validerings- og testsett, og ha menneskelig tilsyn i viktige beslutningsprosesser.

Reduserte sårbarheter gjennom retningslinjer og tekniske tiltak

For å adressere disse utfordringene må bedrifter, myndigheter og organisasjoner samarbeide om tydelige retningslinjer, god praksis og teknologiske løsninger. Noen sentrale tiltak inkluderer:

1. Datastyring og kvalitetssikring:

Etablér rutiner for innsamling, lagring og merking av data. Ved å følge rammeverk for datastyring og personvern, sikrer man at modellen kun får tilgang til nødvendige, kvalitetssikrede datasett.

2. Anonymisering og pseudonymisering:

Personopplysninger kan anonymiseres eller pseudonymiseres før de brukes i trening av AI-modeller. Dette reduserer risikoen for at enkeltpersoner gjenkjennes i dataene.

3. Kontinuerlig modellovervåkning:

Vedvarende overvåkning av modellenes ytelse og atferd i drift er nøkkelen til å fange opp uønskede skjevheter eller plutselige kvalitetsfall. Her kan verktøy for modelladministrasjon og “drift-ML” (MLOps) være til stor hjelp.

4. Tydelig ansvar og rollefordeling:

Utpek ansvarlige for datasikkerhet, personvern og modellkvalitet. Når rollene er klare, er det enklere å håndtere avvik og gripe inn tidlig.

5. Tolkbarhet og transparens:

Forklarbare AI-metoder (XAI) kan bidra til at resultatene blir enklere å forstå, slik at feilkilder og skjevheter kan avdekkes og korrigeres. Tydelig kommunikasjon mot sluttbrukere om hvordan systemene fungerer og hvilke data som brukes, bygger tillit.

Referanse: NIST AI Risk Management Framework

Fremtidsrettet og ansvarlig innovasjon

Sikring av data og personvern i en AI-drevet verden er ikke bare et juridisk krav, men også en forutsetning for ansvarlig innovasjon og bærekraftig teknologiutvikling. De som lykkes med å ivareta disse hensynene, vil bygge tillit hos brukerne, redusere risiko for skandaler og rettslige konsekvenser, og skape løsninger som står seg i møte med stadig strengere krav.

Ved å ta personvern på alvor, investere i datasikkerhet, styrke tekniske kapabiliteter og utvikle klare retningslinjer, kan bedrifter og organisasjoner utnytte AI-teknologiens potensial på en trygg og ansvarlig måte. Slik legger man grunnlaget for en fremtid der avansert teknologi kommer både enkeltpersoner og samfunn til gode – uten å ofre individets rettigheter og personvern.