Riktlinjer för integritetsskydd i AI och stora språkmodeller (LLM)

Europeiska dataskyddsstyrelsens expertpool har skapat en omfattande och praktisk vägledning för att identifiera, bedöma och hantera integritetsrisker vid utveckling och användning av stora språkmodeller (LLM). Rapporten innehåller konkreta exempel för riskhantering, med fokus på hela AI-livscykeln – från datainsamling till modellträning och användning. Vägledningen är särskilt användbar för organisationer som vill säkerställa att deras AI-system är förenliga med GDPR och AI-förordningen.

Integritetsrisker genom hela AI-livscykeln

Rapporten betonar vikten av att integrera integritetsskydd i hela AI-livscykeln och att vidta proaktiva åtgärder för att skydda individers personuppgifter. Integritetsrisker kan uppstå i alla faser av AI-livscykeln – från datainsamling och träning till distribution och användning. Det är därför viktigt att kartlägga dataflöden och förstå var personuppgifter behandlas.

Det är också avgörande att definiera vilken tjänstemodell som används – utvecklar man en egen LLM eller bygger den på en tredjepartsmodell? Valet påverkar både riskexponering och ansvarsfördelning enligt GDPR och AI-förordningen.

Identifierade integritetsrisker

Rapporten belyser flera vanliga integritetsrisker i LLM-system, inklusive:

• Personuppgifter i träningsdata: Många LLM:er tränas på data insamlade via webbsökning, vilket kan inkludera personuppgifter utan individens vetskap.
• Hallucinationer och felaktig information: Modeller kan generera felaktiga eller missvisande uppgifter om individer, vilket kan leda till skada.
• Svårigheter att utöva rättigheter: På grund av hur LLM:er lagrar information kan det vara svårt att korrigera eller radera personuppgifter, vilket försvårar efterlevnaden av GDPR.

Föreslagna åtgärder

För att minska dessa risker rekommenderar rapporten flera åtgärder:

• Integrera integritetsskydd i designen: Använd tekniker som pseudonymisering och dataminimering redan vid modellens utformning.
• Begränsa datainsamling: Undvik att samla in känsliga data och uteslut vissa datakällor, som offentliga sociala medieprofiler.
• Använd tekniska skyddsåtgärder: Implementera filter för att förhindra att modellen genererar eller återger personuppgifter.
• Genomför riskbedömningar: Använd metoder som hotmodellering och ramverk för att bedöma sannolikheten och allvaret av risker.
   

Rapporten i sin helhet finns att läsa här (på engelska).

Förklaringar

Large Language Models, LLM (stora språkmodeller) är avancerade AI-system som tränas på mycket stora mängder textdata för att förstå, generera och bearbeta mänskligt språk. De använder djupinlärningstekniker, särskilt neurala nätverk som transformerarkitektur, för att kunna svara på frågor, sammanfatta texter, skriva innehåll och delta i konversationer.

LLM:er används i många applikationer – från chattbotar och sökmotorer till översättningstjänster och innehållsgenerering – och spelar en central roll i utvecklingen av dagens AI-system.