Ransomware-Angriffe nehmen weltweit zu und die Methoden werden immer ausgefuchster. #Ransomware #ITSicherheit #Cybersecurity
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Bildlizenz an diesem Cartoon erwerben?Hürden beim Einsatz von KI
Künstliche Intelligenz VS. Datenschutz
Von China-Autos und Datenschutz
Die gigantischen BYD-Autofrachter haben Europa erreicht.
Doch Vorsicht! Chinesische Autos sind große Datensammler und damit eine echte Herausforderung für unseren Datenschutz.
Small Language Models: Klein, aber oho!
Als KI-Sprachmodelle bieten Small Language Models (SLMs) effiziente Datenschutzlösungen, beschleunigtes Training und Energieeffizienz. Im Vergleich zu Large Language Models (LLMs) läuten sie eine neue Ära für den Einsatz in sensiblen Bereichen ein.
Innovation VS. Datenschutz
Europas strenge Datenschutzgesetze können den Einsatz von KI einschränken und somit zu einem Nachteil der Innovationsfähigkeit führen. KI benötigt große Datenmengen zum Lernen, und strenge Datenschutzgesetze könnten den Zugang zu diesen Daten erschweren.
Es besteht die Sorge, dass Europa im globalen Wettbewerb der KI-Weltmächte zurückbleibt und Innovationen verpasst, während andere Länder eine unvorstellbare Macht im Bereich KI erlangen könnten.
Es gilt, die Vorteile von Datenschutz und Innovation gleichermaßen zu berücksichtigen und ein ausgewogenes Verhältnis zwischen beiden zu finden, um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen und gleichzeitig die Privatsphäre und personenbezogenen Daten zu schützen.
Hoffen wir, dass andere auch so denken…
Betriebsgeheimnisse
…bleiben besser Betriebsgeheimnisse!
Wenn du ChatGPT mit sensiblen Daten fütterst, kannst du schnell in Schwierigkeiten geraten. Die Daten können von OpenAI verwendet, verkauft oder für eigene Produkte umgesetzt werden. Du weißt nie, wer Zugriff auf deine Daten hat oder was damit passiert.
Es ist wichtig, sicherzustellen, dass du nur relevante und notwendige Informationen teilst und ChatGPT nicht mit vertraulichen oder geschützten Daten fütterst. Sei vorsichtig und bewahre die Kontrolle über deine Daten!
Recht auf Weiterbildung
Viele Unternehmen der Industrie stehen vor der Herausforderung, über zu wenig hochwertige Trainingsdaten zu verfügen. Dies kann aus verschiedenen Gründen der Fall sein, beispielsweise aufgrund begrenzter Datenquellen innerhalb des Unternehmens oder Schwierigkeiten bei der Datensammlung aufgrund von Datenschutzbestimmungen. Die begrenzte Menge an Trainingsdaten kann die Effektivität der Künstlichen Intelligenz (KI) bei der Bewältigung komplexer Aufgaben beeinflussen.
Traditionelle KI-Programme wie ChatGPT nutzen das frei zugängliche Internet als Datenquelle, während Unternehmen auf interne Daten zurückgreifen müssen.
Doch auch Maschinen haben ein Recht auf Weiterbildung, um den ständig wachsenden Anforderungen gerecht zu werden. Eine entscheidende Komponente hierbei ist die Verfügbarkeit von hochwertigen Trainingsdaten. Die Initiative Manufacturing X kann hier helfen.
Wem gehört das Metaverse?
