AI a ochrana osobních údajů

Když malá nebo střední firma začne používat nástroje založené na umělé inteligenci, jako jsou velké jazykové modely typu ChatGPT, otevírá si nové možnosti automatizace, analýzy textů nebo zákaznické komunikace. Zároveň však musí být připravena na reálná rizika spojená s ochranou osobních údajů. Každý text, který do systému vložíte, se může stát součástí jeho interní reprezentace, a i když se zdá, že model generuje pouze nové odpovědi, může neúmyslně reprodukovat části dříve zpracovaných informací. To je problém především v okamžiku, kdy systém pracuje s citlivými daty zaměstnanců, klientů nebo obchodních partnerů.

Proces zpracování dat v LLM je čtyřfázový. Vstupní text se převádí na tokeny, malé jednotky, které model chápe, a následně do číselné reprezentace. Model analyzuje vzory v obrovských množstvích textových dat, která mohou obsahovat osobní údaje získané z veřejných nebo interních zdrojů. Nakonec generuje odpověď, která se tváří jako originální, ale může obsahovat části citlivých informací. Právě tento mechanismus vytváří reálné riziko úniku dat a je hlavním důvodem, proč musí firma při zavádění AI přistoupit k ochraně osobních údajů cíleně.

Mezi největší hrozby patří zapamatování dat a jejich neúmyslná reprodukce. Uživatelé ne vždy vědí, co systém obsahuje, a technicky není možné vymazat konkrétní údaje z již natrénovaného modelu. Útočníci mohou prostřednictvím speciálních technik vyvolat únik informací, což je obzvlášť citlivé při práci s interními nebo zdravotními daty. Reálně se to může projevit například v personálních procesech, kde AI analyzuje životopisy, nebo ve zdravotnictví, kde modely zpracovávají záznamy pacientů bez dostatečné ochrany.

Firmy mohou tato rizika aktivně minimalizovat několika opatřeními. Je nezbytné zmapovat, jaké osobní údaje vstupují do systému, a omezit je na nezbytné minimum. Citlivé informace je vhodné anonymizovat nebo pseudonymizovat, čímž se snižuje riziko identifikace jednotlivců. Pokud je to technicky možné, je vhodné využít federované učení nebo lokální zpracování, kdy se model učí přímo na zařízeních firmy či uživatelů, aniž by se data odesílala na centrální servery. Pokročilé techniky jako differential privacy zajistí, že jednotlivé osobní údaje nemohou být z výsledků analýzy odhaleny, přičemž model zůstává plně funkční.

Nezanedbatelná je také organizační stránka. Je nutné definovat jasná interní pravidla pro používání AI, zajistit školení zaměstnanců a pravidelně kontrolovat, zda systémy pracují v souladu s GDPR. Právní zajištění je nezbytné, zejména formou smluv o zpracování dat s poskytovateli AI, definováním právního základu pro zpracování a mechanismy pro výkon práv dotčených osob.

Praktické příklady rizik potvrzují, že nejde o hypotetickou hrozbu. V roce 2023 zaměstnanci Samsungu při řešení technických problémů neúmyslně sdíleli interní kód s AI systémem, což umožnilo odhalení citlivých informací. Podobně zdravotnické organizace, které analyzují záznamy pacientů pomocí AI bez přiměřené ochrany, riskují porušení lékařského tajemství a GDPR. Personální oddělení, která používají AI pro analýzu životopisů, mohou neúmyslně vystavit osobní údaje uchazečů dalšímu zpracování.

Pro malé a střední firmy není dodržování GDPR při používání AI jen formalitou. Správně nastavené procesy, anonymizace dat, lokální trénink modelu a školení zaměstnanců umožňují využít potenciál AI bezpečně a zákonně. Investice do ochrany soukromí je zároveň konkurenční výhodou, která buduje důvěru klientů, zvyšuje reputaci firmy a minimalizuje riziko regulatorních postihů.