7. April 2025
Die Entwicklung und Nutzung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen gehören zu den meistdiskutierten Themen des vergangenen Jahrzehnts. Die Technologien haben sich als effizient erwiesen bei der Identifizierung von Trends und Mustern, der Automatisierung, der kontinuierlichen Verbesserung, der Fähigkeit zur Datenverarbeitung und anderen Anwendungen. Wir waren Zeugen ihrer rapiden Fortschritte im 21. Jahrhundert, die transformative Veränderungen in der Technologiebranche und der gesamten Welt bewirkt haben.
Allerdings sind gut funktionierende KI- und Machine-Learning-Modelle abhängig von hochwertigen Daten, was auch die Relevanz der Daten für das Projekt einschließt. Wenn KI-Innovation und maschinelle Lernmodelle nicht auf hochwertigen Daten basieren, kann dies zu ungenauen Analysen und unzuverlässigen Entscheidungen führen. Daher spielt die Datenqualität eine entscheidende Rolle bei der Schulung von KI- und Machine-Learning-Modellen.
Was ist Datenqualität und warum ist sie wichtig
Datenqualität wird am häufigsten anhand der Kriterien Konsistenz, Genauigkeit, Gültigkeit, Integrität und Vollständigkeit gemessen. Diese Kriterien sind jedoch nicht absolut: Die Daten sollten zur Planung und zum Zweck des Projekts passen. Ein Datensatz mit hoher Vollständigkeit kann für Projekt A von hoher Qualität sein, aber für Projekt B, das sich auf einen größeren Maßstab konzentriert, nicht vollständig genug.
Hochwertige Daten können die Datendiagnostik verbessern und den Entscheidungsprozess mit mehr Informationen beschleunigen. Für Unternehmen bedeutet dies eine Steigerung der Einnahmen [1] . Daten von geringer Qualität, die sich üblicherweise in unvollständigen, inkonsistenten und fehlenden Werten widerspiegeln, können zu einer „drastische Verschlechterung der Vorhersage“ [2]und Verzerrungen führen. Neben ungenauen Ergebnissen kann Letzteres auch zu Diskriminierung von Frauen, ethnischen Minderheiten, älteren Menschen usw. führen. Zum Beispiel kann ein Spracherkennungssystem, wenn nur eine geringe Anzahl weiblicher Stimmen im Trainingsdatensatz enthalten ist, eine fragwürdige Leistung aufweisen, wenn es von Frauen verwendet wird [3] . Das Problem der Datenqualität kann potenziell das Endergebnis von KI- und Machine-Learning-Modellen beeinflussen.
Datenqualität unter der DSGVO
Die DSGVO verlangt von Unternehmen, dass sie korrekte und vollständige personenbezogene Daten haben. Das Vorhandensein genauer und vollständiger personenbezogener Daten garantiert jedoch keine DSGVO-Konformität. Die Verarbeitung personenbezogener Daten unterliegt ebenfalls strengen Vorschriften gemäß der DSGVO. Um DSGVO-konform zu sein, sind viele Unternehmen nicht in der Lage, personenbezogene Daten zu verarbeiten, obwohl die in ihrem Besitz befindlichen Daten bedeutende Trainingsdaten für KI- und Machine-Learning-Modelle sein könnten. Es gibt viele Möglichkeiten zur Verarbeitung personenbezogener Informationen , sodass Unternehmen nicht gegen Datenschutzbestimmungen verstoßen. Bei der Ausführung werden jedoch wertvolle Informationen ersetzt oder blockiert, um Datenlecks zu verhindern. Die inkonsistenten und ungenauen Daten behindern die Effektivität von KI-Innovation und Machine-Learning-Training.
Wie man Datenanalyse ermöglicht und gleichzeitig die DSGVO einhält
Der frustrierende Zielkonflikt zwischen Datenanalyse und Datenschutz kann durch Anonymisierung vermieden werden, oder genauer gesagt – durch KI-generierte synthetische Daten. Die Technologie erzeugt eine synthetische Überlagerung der Originaldaten, schützt persönliche Informationen und erhält die Datenqualität für maschinelles Lernen.
Im Bereich der intelligenten Bild- und Videoanalyse ist brighter AI’s Deep Natural Anonymization die weltweit fortschrittlichste automatische Redaktionssoftware mit modernsten Funktionen zur Anonymisierung von Gesichtern und Nummernschildern. Sie garantiert die Qualität des Bildes und Videos, behält die Hauptmerkmale des Datensubjekts bei und ist DSGVO-konform für KI-Innovation und Machine-Learning-Training. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie wir bei brighter AI Daten anonymisieren und jede Identität in der Öffentlichkeit schützen, sehen Sie sich die nachstehenden Fallstudien an oder kontaktieren Sie uns hier.
[1] Ghasemaghaei & Galic; „Kann Big Data die Entscheidungsqualität von Unternehmen verbessern? Die Rolle der Datenqualität und Datendiagnostik“; 2019
[2] Gudivada, et al.; „Überlegungen zur Datenqualität für Big Data und maschinelles Lernen: Über die Datenbereinigung und -transformation hinaus“; 2017
[3] EU-Agentur für Grundrechte; Datenqualität und künstliche Intelligenz – Minderung von Verzerrungen und Fehlern zum Schutz der Grundrechte; 2019
