KVKK, Datenschutz und verantwortungsvolle öffentliche Verwaltung künstlicher Intelligenz

Gewinne:

• Bei der Verarbeitung personenbezogener Daten von Bürgern in KI-Tools werden die KVKK-Grundsätze und die Datenminimierung angewendet.
• Es legt einen Governance-Rahmen für eine Organisation fest, der eine KI-Nutzungsrichtlinie, einen Prüfpfad und eine Verantwortungskette umfasst.
• Ganzheitlich wird argumentiert, dass verantwortungsvolle öffentliche KI auf menschlicher Aufsicht, Transparenz und Rechenschaftspflicht aufbaut.

In diesem Modul haben wir gesehen, wie KI ein starker Beschleuniger in der Öffentlichkeit ist: Beantwortung von Bürgerfragen, Petitionen und Korrespondenz, Gesetzgebungsforschung, Politikanalyse, Berichterstattung, datengesteuerte Entscheidungsfindung, E-Government und Transparenz. Nun kommen wir zu dem Rahmen, der alles zusammenhält: Schutz personenbezogener Daten und verantwortungsvolle Unternehmensführung. Die Öffentlichkeit verarbeitet naturgemäß die sensibelsten Daten des Bürgers: Identität, Adresse, Einkommen, Gesundheit, Vorstrafen, familiäre Situation. Die Verarbeitung dieser Daten mit KI-Tools muss vollständig den Bestimmungen des KVKK (Gesetz zum Schutz personenbezogener Daten Nr. 6698; das Gesetz zur Regelung der rechtmäßigen, begrenzten und sicheren Verarbeitung personenbezogener Daten) entsprechen. In dieser letzten Einheit werden wir das Datenschutz- und Governance-Rückgrat der öffentlichen KI-Nutzung festlegen – welche Daten an welches Tool weitergegeben werden können, welche Richtlinien gelten, wer dafür verantwortlich ist und wie eine Organisation KI sicher verwaltet. Bei dieser Einheit handelt es sich um das Dach über den vorherigen zehn Einheiten.

Grundprinzipien von KVKK in Bezug auf öffentliche KI

KVKK legt mehrere Grundprinzipien fest, die jeweils den Einsatz von KI direkt einschränken:

• Einhaltung von Gesetzen und Zweckbindung: Personenbezogene Daten werden nur für einen bestimmten, rechtmäßigen Zweck verarbeitet. Daten, die für einen Zweck (z. B. die Beantragung von Hilfe) erhoben werden, dürfen ohne Erlaubnis nicht für einen anderen Zweck (z. B. die Ausbildung eines Models) verwendet werden.
• Datenminimierung: Es werden nicht mehr Daten verarbeitet, als für den Zweck erforderlich sind. Wenn für eine Kategorieanalyse kein Name erforderlich ist, wird kein Name angegeben.
• Sicherheit: Die Daten sind vor unbefugtem Zugriff geschützt. Durch das Einfügen von Bürgerdaten in ein öffentliches KI-Tool werden diese Daten außerhalb der Organisation übertragen – es handelt sich um einen Verstoß gegen die Sicherheitsrichtlinien.
• Speicherdauer: Die Daten werden gelöscht, wenn der Zweck endet; Es wird nicht auf unbestimmte Zeit aufbewahrt.
• Informationen und Rechte: Bürger haben das Recht zu erfahren, wie ihre Daten verarbeitet werden, sie zu berichtigen, zu löschen und automatisierten Entscheidungen zu widersprechen.

Achtung: Das Hochladen der Daten eines Bürgers in ein öffentliches KI-Tool, das die Institution nicht genehmigt hat, wo die Daten gespeichert sind und wer Zugriff darauf hat, ist unklar, stellt in den meisten Fällen einen Verstoß gegen KVKK dar und führt zu Sanktionen gegen die Institution. Die Regeln werden niemals verbogen, „um die Arbeit einfacher zu machen“.

Welche Daten, zu welchem ​​Fahrzeug? Drei-Zonen-Modell

Als Faustregel gilt, dass Sie die Daten in drei Bereiche aufteilen:

1. Rot (niemals ein öffentliches Fahrzeug betreten): Ausweisnummer, Gesundheitszustand, Kriminalität, Religion, ethnische Zugehörigkeit, biometrische Daten, vollständige Adresse, alles, was die Person identifiziert. Diese werden nur in einer vertraglich vereinbarten/internen und KVKK-konformen Umgebung verarbeitet, die von der Institution genehmigt wurde.
2. Gelb (vorsichtig, durch Maskierung): Daten, die indirekt mit der Person in Verbindung gebracht werden können. Zuerst anonymisieren/aggregieren, dann verarbeiten.
3. Grün (kostenlos): Unpersönliche, öffentliche, allgemeine Informationen (Gesetzgebungstext, öffentliche Statistiken, allgemeines Verfahren). Diese können Sie ganz einfach mit KI verarbeiten.

Tipp: Bevor Sie der KI eine SMS geben, machen Sie den 5-Sekunden-Test: „Gibt es in diesem Inhalt etwas, das eine Person identifizieren könnte?“ Wenn die Antwort „Ja/Vielleicht“ lautet, maskieren Sie sich oder fahren Sie ein zugelassenes Fahrzeug. Im Zweifelsfall sollten Sie Rot in Betracht ziehen.

Corporate Governance: vom Menschen zum System

Eine verantwortungsvolle öffentliche KI kann nicht dem guten Willen einzelner Beamter überlassen werden; Es bedarf eines institutionellen Rahmens:

• Richtlinie: Die Institution muss über eine KI-Nutzungsrichtlinie verfügen: Welche Tools sind zugelassen, welche Daten können eingegeben werden, wer ist verantwortlich.
• Liste der genehmigten Tools: Das Personal sollte Tools verwenden, die die Institution evaluiert und genehmigt hat, und nicht wahllos.
• Schulung: Das Personal muss die Verifizierungsdisziplin und die Datenbereiche kennen (wie dieses Modul).
• Aufzeichnung und Prüfung: Es sollte ein Prüfpfad der mit KI getroffenen Entscheidungen geführt werden.
• Verantwortlichkeit: Jede KI-gestützte Ausgabe muss einen menschlichen Eigentümer und eine Genehmigung haben. Die Verantwortung liegt bei der Einrichtung und dem Beamten, nicht beim Fahrzeug.
• Menschenzentrierter Grundsatz: Keine endgültige Entscheidung über die Schaffung/Einschränkung von Rechten wird ohne Zustimmung des Menschen getroffen.

drei Mini-Koffer

Fall 1 – Red-Datenleck verhindert. Ein Mitarbeiter wollte gerade eine Zusammenfassung einer Liste mit gesundheitlichen Vorteilen für 1.200 Menschen in ein öffentliches Tool hochladen. Dank der von der Behörde genehmigten Fahrzeugrichtlinie und der „Red Data“-Schulung hörte es auf; Die Daten wurden in einer firmenintern genehmigten Umgebung und mit maskierten Identitätsfeldern verarbeitet. Ein möglicher KVKK-Verstoß und ein Vertrauensverlust für Zehntausende Menschen wurde verhindert.

Fall 2 – Missbrauch. Eine Einheit wollte die für die Öffentlichkeitsarbeit gesammelten Daten für einen Kommunikationsplan vor der Wahl nutzen. Der Datenschutzbeauftragte erinnerte an den Grundsatz der Zweckbindung: Es handele sich um eine Verwendung der Daten außerhalb des Zwecks, für den sie erhoben wurden, und sei rechtswidrig. Der Antrag wurde abgelehnt.

Fall 3 – Governance-Lücke geschlossen. In einer Gemeinde nutzten verschiedene Einheiten unkontrolliert unterschiedliche KI-Tools; Niemand wusste, welche Daten wohin gingen. Die Agentur führte eine KI-Nutzungsrichtlinie, eine Liste genehmigter Fahrzeuge und einen Prüfpfad ein; Innerhalb von 3 Monaten sank die nicht registrierte Fahrzeugnutzung um 90 % und es wurde ein Dateninventar erstellt.

Vier kopierbare Vorlagen

1) Klassifizierung der Datenregion (vor dem Export in das Fahrzeug):

Ihre Rolle: Datenschutzberater. Klassifizieren Sie die folgenden Inhalte, bevor Sie sie an einen KI-Agenten weitergeben: ROT (identifiziert eine Person, betritt niemals öffentliche Fahrzeuge), GELB (indirekt verbindbar, Maske), GRÜN (nicht persönlich, kostenlos). Markieren Sie nacheinander die roten/gelben Bereiche und sagen Sie ihnen, wie sie maskiert werden sollen. Zählen Sie den Verdächtigen als rot. INHALT: [Text]

2) Maskierung/Anonymisierung:

Anonymisieren Sie alle personenbezogenen Daten, bevor Sie den folgenden Text verarbeiten: Name -> [PERSON-1], ID-Nummer -> [IDENTITÄT], Adresse -> [ADRESSE], Gesundheit/Strafe -> [SENSIBEL]. Markieren Sie dieselbe Person. Anonymisierten Text separat exportieren. Schreiben Sie niemals tatsächliche Daten in die Ausgabe. TEXT: [Text]

3) KVKK-Compliance-Checkliste (für den Einsatz einer KI):

Ihre Rolle: KVKK-Compliance-Spezialist. Erstellen Sie eine Compliance-Checkliste für die folgende KI-Nutzung: (1) Ist der Zweck der Verarbeitung legitim und spezifisch, (2) Ist sie mit dem Zweck verbunden (verlagert sie sich auf einen anderen Zweck), (3) Ist sie optimiert, (4) Ist das Tool sicher/zugelassen, (5) Ist die Aufbewahrungsfrist gesichert, (6) Sind Bürgerrechte (Widerspruch, Löschung) geschützt? Markieren Sie die fehlenden Gegenstände mit einer roten Fahne. VERWENDUNG: [Rezept]

4) Unternehmens-KI-Richtlinienrahmen:

Ihre Rolle: Experte für öffentliche IT-Governance. Erstellen Sie einen Richtlinienrahmen für die KI-Nutzung für unsere Organisation: Umfang, genehmigte Tools, Datenzonen (rot/gelb/grün), verbotene Verwendungen, menschliche Genehmigungspunkte, Prüfpfad, Verantwortlichkeiten, Schulung und Benachrichtigung bei Verstößen. Füllen Sie jede Überschrift mit 1-2 Sätzen aus. INSTITUTION: [Einheit und typische Jobs]

Schwache Eingabeaufforderung / Starke Eingabeaufforderung

Schwach: „Fassen Sie diese Referenzliste zusammen.“

Stark: „Ihre Rolle ist Datenschutzberater. Klassifizieren Sie diese Liste zunächst nach Datenregion (rot/gelb/grün) und markieren Sie alle Felder, die die Person identifizieren. Maskieren Sie die rot/gelben Felder mit [PERSON]/[IDENTITÄT]/[SENSIBEL], behalten Sie dieselbe Person mit derselben Bezeichnung bei. Erstellen Sie nur eine Kategoriezusammenfassung mit anonymisierten, aggregierten Daten; schreiben Sie keine echten personenbezogenen Daten in die Ausgabe. Beachten Sie am Ende, wo dieser Prozess im Hinblick auf KVKK (Zweck, Lagerung, Fahrzeugsicherheit) Aufmerksamkeit erfordert. hinzufügen."

Der Unterschied: Die leistungsstarke Eingabeaufforderung klassifiziert, maskiert, minimiert und integriert KVKK-Prinzipien vor der Verarbeitung der Daten.

Datenbereiche und Regel

Region

Beispiel

Regel

rot

TR-ID-Nummer, Gesundheitszustand, Strafe, vollständige Adresse

Steigen Sie niemals in ein öffentliches Fahrzeug ein; genehmigte Umgebung

gelb

Alter+Nachbarschaft+Beruf, indirekte Kennung

Maskieren/aggregieren, dann verarbeiten

grün

Gesetzgebung, öffentliche Statistik, allgemeines Verfahren

freiberufliche Tätigkeit

Häufige Fehler

• Rote Daten werden in ein öffentliches Tool exportiert. Der schwerwiegendste Verstoß; ID-/Gesundheits-/Strafdaten verlassen die genehmigte Umgebung nicht.
• Missbrauch. Es verstößt gegen das Gesetz, die für einen bestimmten Zweck erhobenen Daten ohne Genehmigung für einen anderen Zweck (Modelltraining, Kommunikation) zu verwenden.
• Es werden zu viele Daten verarbeitet. Verschieben Sie keine unnötigen Felder (Name, Adresse) für diesen Zweck. Minimieren.
• Fahren ohne Genehmigung. Es ist unklar, wohin die Daten in Fahrzeugen gelangen, die die Institution nicht ausgewertet hat.
• Die Aufbewahrungsfrist wird nicht bestimmt. Die Daten sollten gelöscht werden, wenn der Zweck erfüllt ist; sollten nicht auf unbestimmte Zeit aufbewahrt werden.
• Die Verantwortung auf das Fahrzeug übertragen. Die Ausgabe ist Eigentum des Menschen und wird von ihm genehmigt; „KI hat es geschafft“ ist keine Verteidigung.

Zusammenfassend

Der Rahmen für eine verantwortungsvolle öffentliche KI ist der Schutz personenbezogener Daten und die Unternehmensführung. Die KVKK-Grundsätze – Zweckmäßigkeit, Minimierung, Sicherheit, Aufbewahrungsfrist, Bürgerrechte – schränken jeglichen Einsatz von KI ein. Teilen Sie Daten in rote/gelbe/grüne Zonen auf, geben Sie einem öffentlichen Tool niemals Rot, maskieren Sie personenbezogene Daten, verwenden Sie nur genehmigte Tools und beziehen Sie bei jeder Entscheidung einen menschlichen Eigentümer mit ein. Richtlinien auf institutioneller Ebene, Liste zugelassener Fahrzeuge, Schulungs- und Inspektionsaufzeichnungen; Die Disziplin der Verifizierung auf Personenebene. Somit dient die KI der Öffentlichkeit, indem sie die Rechte der Bürger schützt.

Anwendungsaufgabe

Wählen Sie einen tatsächlichen KI-Einsatz aus, den Sie in Ihrer Einheit vorgenommen haben (oder in Betracht ziehen). Teilen Sie den Inhalt, den Sie verarbeiten möchten, mit der Vorlage „Datenregionsklassifizierung“ in Rot/Gelb/Grün auf. Wenden Sie die Vorlage „KVKK-Compliance-Checkliste“ an und finden Sie mindestens einen fehlenden/riskanten Punkt. Abschließend entwerfen Sie mit dem „Corporate AI Policy Skeleton“ eine kurze Richtlinie, die zu Ihrer Einheit passt.

Checkliste

• [ ] Ich habe den Inhalt in rote/gelbe/grüne Zonen unterteilt; Ich habe den Verdächtigen als rot gezählt.
• [ ] Ich habe die roten Daten nicht dem öffentlichen Tool zur Verfügung gestellt; Ich habe zugelassene Medien verwendet.
• [ ] Ich habe personenbezogene Daten maskiert und unnötige Felder entfernt (Minimierung).
• [ ] Ich habe den Verarbeitungszweck, die Speicherdauer und die Fahrzeugsicherheit überprüft.
• [ ] Die Widerspruchs-/Löschungsrechte der Bürger habe ich beachtet.
• [ ] Ich habe jeder Ausgabe einen menschlichen Besitzer und eine Genehmigung zugeordnet; Ich habe einen Prüfpfad geführt.

Modulprüfung

1. Welche Frage sollten Sie als Beamter vorrangig stellen, bevor Sie einen Auftrag an AI übergeben?

• A) Was verliert der Bürger, wenn diese Ausgabe falsch ist? ✔
• B) Wie schnell kann KI diese Aufgabe erledigen?
• C) Ist dieses KI-Tool kostenlos?
• D) Wird dieser Ausgang auch von einer anderen Einheit genutzt?

Erläuterung: Die Entscheidung über die Überstellung wird auf der Grundlage des Schadens getroffen, der dem Bürger entsteht, wenn die Ausgabe falsch ist. Der Schaden lässt sich leicht übertragen, wenn das Umschreiben nur ein paar Minuten dauert; Wenn es sich um eine ungerechtfertigte Ablehnung, eine falsche Strafe oder einen Rechtsverlust handelt, erstellt die KI lediglich einen Entwurf, die Entscheidung und Überprüfung obliegt dem Beamten.

2. Wie nennt man es, wenn KI ein nicht existierendes Gesetz oder eine erfundene Gerichtsentscheidung als real darstellt?

• A) Caching
• B) Triage
• C) Anonymisierung
• D) Halluzination ✔

Erklärung: Von einer Halluzination spricht man, wenn die KI selbstbewusst Informationen produziert, die tatsächlich nicht existieren (erfundene Substanz, aufgehobene Regelung, falsche Zahl). Im Bereich der Gesetzgebung ist dies eines der gefährlichsten Risiken, da es zum Verlust von Rechten und zur Aufhebung des Verwaltungsakts führen kann.

3. Ein Beamter ist im Begriff, den Antrag auf der Grundlage eines von YZ genannten Verordnungsartikels abzulehnen. Welches ist das korrekteste Verhalten?

• A) Die KI schreibt die Ablehnung direkt, weil sie zuversichtlich erscheint
• B) Stellen Sie die gleiche Frage einem anderen KI-Fahrzeug und erhalten Sie eine Bestätigung
• C) Bestätigt den Artikel aus dem aktuellen konsolidierten Text auf Çözüm.gov.tr ✔
• D) Bittet einen Vorgesetzten mündlich um die Entscheidung

Beschreibung: Die Trainingsdaten der KI werden zu einem bestimmten Zeitpunkt eingefroren; Der angezeigte Artikel wurde möglicherweise aufgehoben oder geändert. Die Bestätigung, dass der Artikel in Kraft ist, und seine endgültige Fassung aus dem aktuellen konsolidierten Text auf Çözüm.gov.tr ​​​​vor der Entscheidung verhindert eine ungerechtfertigte Ablehnung und eine mögliche Nichtigkeitsklage.

4. Warum ist es eine Qualitätssicherung, wenn ein Bürger-Chatbot sagen kann: „Ich weiß nicht, ich verweise Sie an einen Beamten“?

• A) Verbessert Statistiken durch Erhöhung der Fluktuationsrate
• B) Verhindert Fehlinformationen, indem Informationen an Menschen delegiert werden, wenn diese unsicher sind ✔
• C) Verlängert die Gesprächszeit durch Ablenkung der Bürger
• D) Ermöglicht dem Chatbot, weniger Fragen zu erhalten

Erläuterung: In der Öffentlichkeit ist eine selbstbewusste falsche Antwort viel kostspieliger als eine ehrliche Meinung; Es führt zu Rechtsverlust und Misstrauen gegenüber der Institution. Die Fähigkeit des Chatbots, bei Unsicherheit an den Menschen zu übergeben, ist ein Sicherheitsmechanismus, der halluzinatorische Fehlinformationen verhindert.

5. Welches ist das wichtigste Risiko, das bei der „Vereinfachung“ der offiziellen Korrespondenz mit KI zu berücksichtigen ist?

• A) Der Text ist zu kurz
• B) Ändern der Schriftart
• C) Löschen einer Bedingung oder Ausnahme ✔
• D) Falsche Schreibweise des Namens des Adressaten

Erläuterung: Eine stilistische Anpassung soll den Inhalt nicht verändern. Bei der Vereinfachung lässt die KI manchmal eine Ausnahme, eine Bedingung oder eine Dauer fallen. Daher sollte der vereinfachte Text immer mit der ursprünglichen Entscheidung oder Gesetzgebung verglichen werden.

6. Name und T.R. in einem Datensatz. Wie nennt man es, wenn die Kombination „Nachbarschaft + Geburtsjahr + Art der Behinderung“ eine Person auch dann erkennen lässt, wenn die ID-Nummer gelöscht wurde?

• A) Neudefinition ✔
• B) Datenminimierung
• C) Deckungssatz
• D) Konsolidierung

Erläuterung: Bei der Reidentifizierung handelt es sich um das Auffinden einer Person durch eine Kombination indirekter Identifikatoren aus Daten, die als anonym gelten. Wenn eine seltene Kategorie bei einer einzelnen Person gefunden wird, reicht es nicht aus, den Namen zu löschen; Es sind zusätzliche Maßnahmen erforderlich, wie z. B. die Umrechnung von Alter in Bereich und die Kombination seltener Kategorien.

7. Wie nennt man es, wenn ein Inspektionsmodell ein Viertel, das in der Vergangenheit stark inspiziert wurde, als „riskant“ markiert und weitere Inspektionen dorthin schickt, was das Modell dazu bringt, dieses Viertel als riskanter einzustufen?

• A) Datenminimierung
• B) Halluzination
• C) Anonymisierung
• D) Rückkopplungsschleife ✔

Erläuterung: Bei der Rückkopplungsschleife wirkt sich die Ausgabe des Modells auf nachfolgende Trainingsdaten aus und verstärkt so die bestehende Verzerrung. Der Unterschied vergrößert sich nicht im tatsächlichen Risiko, sondern darin, wo man hinschaut. Der Weg, sich zu schützen, besteht darin, die Auswirkungen und nicht den Output zu überwachen und die gruppenbasierte Verteilung der Entscheidungen zu kontrollieren.

8. Nachdem ein Leistungsantrag komplett online gestellt wurde, sank die Zahl der Anträge im ersten Monat um 30 Prozent. Was ist die wahrscheinlichste Erklärung dafür?

• A) Die tatsächlichen Bedürfnisse der Bürger sind gesunken
• B) Bürger ohne Internet- und digitale Kompetenz wurden ausgeschlossen ✔
• C) Die Zinsen sind gesunken, weil der Beihilfebetrag gesunken ist
• D) Das System hat alle Anträge automatisch genehmigt

Beschreibung: Die digitale Kluft ist die Unfähigkeit von Bürgern ohne Internetzugang oder digitale Kompetenz, auf Dienste zuzugreifen. Die Zahl sinkt, weil die bedürftigste Gruppe, ältere Menschen und Bürger ohne Internet, keinen Antrag stellen können. Die Lösung besteht darin, alternative Kanäle zu verlassen, beispielsweise unterstützte Empfehlungspunkte.

9. Während die tatsächliche Erfolgsquote in einem Jahresbericht 63 Prozent beträgt, heißt es in der von YZ erstellten Zusammenfassung: „Die überwiegende Mehrheit der Bewerbungen war positiv.“ Was ist das richtige Verhalten?

• A) Der Ausdruck bleibt unverändert, da er positiv ist.
• B) Das Verhältnis wird gelöscht und nur der qualitative Ausdruck wird verwendet
• C) Der Ausdruck wird durch die reelle Zahl 63 Prozent ✔ ersetzt
• D) Die Zusammenfassung wird vollständig aus dem Bericht entfernt

Erläuterung: Die übertriebene positive Wahrnehmung im öffentlichen Bericht bringt das Institut bei späteren Prüfungen in eine schwierige Situation. Jede Behauptung in der Zusammenfassung sollte mit den Rohdaten verglichen und die tatsächliche Zahl (63 Prozent) sollte angegeben werden; KI-Zusammenfassungen werden ohne Prüfung nicht in den Bericht aufgenommen.

10. Was lernen wir zunächst, wenn wir bei datenbasierten Entscheidungen im öffentlichen Sektor die „Anzahl der monatlich geschlossenen Dossiers“ erhöhen, während die „Lösungsrate beim ersten Kontakt“ sinkt?

• A) Die Wahl des richtigen Indikators ist wichtiger als die Multiplikation der Zahl ✔
• B) Der Personalbestand soll erhöht werden
• C) Grafiken sollten farbig sein
• D) Der Chatbot sollte weitere Fragen beantworten

Erläuterung: Der falsche Indikator führt auch bei korrekten Daten zur falschen Entscheidung. Dateien können schnell geschlossen und wieder geöffnet werden. Durch die Wahl des richtigen Indikators und das gemeinsame Lesen der Indikatoren wird eine Prahlerei allein aufgrund einer irreführenden Zahl vermieden.

11. In einem Diagramm beginnt die vertikale Achse bei 40 statt bei Null und ein Anstieg um 2 Prozent sieht aus wie ein dramatischer Sprung. Ist das ein Beispiel für welches Problem?

• A) Halluzination
• B) Datenminimierung
• C) Digitale Kluft
• D) Irreführende Visualisierung ✔

Erläuterung: Irreführende Visualisierung verzerrt die Wahrnehmung durch Techniken wie Achsen, die nicht bei Null beginnen, unverhältnismäßige Skalierung oder ausgewählte Zeiträume. Es ist Teil einer ehrlichen visuellen Verwaltung öffentlicher Daten; Durch Ziehen der Achse auf Null soll die reale Tabelle angezeigt werden.

12. Warum ist es inakzeptabel, als Rechtfertigung für eine Verwaltungsmaßnahme zu sagen: „KI hat das geschrieben“?

• A) Weil KI-Tools zu teuer sind
• B) Verwaltungsmaßnahmen müssen begründet sein und die Verantwortung liegt beim Beamten ✔
• C) Weil KI kein Türkisch kann
• D) Weil die Bürger KI nicht mögen

Erläuterung: Das Verwaltungshandeln muss begründet und überprüfbar sein; Die Verantwortung liegt nicht bei der KI, sondern bei dem Beamten und der Institution, die die Ergebnisse nutzt, ohne sie zu überprüfen. „Die KI hat es gesagt“ ist keine Rechtfertigung und stützt das Verwaltungshandeln nicht.

13. Welche vier Prinzipien unterscheiden den Einsatz von KI im öffentlichen Sektor vom privaten Sektor und sollten zusätzlich beachtet werden?

• A) Geschwindigkeit, Billigkeit, Rentabilität, Wettbewerb
• B) Automatisierung, Skalierung, Marketing, Marke
• C) Gleichheit, Transparenz, Rechenschaftspflicht, Schutz personenbezogener Daten ✔
• D) Privatsphäre, Vertraulichkeit, Privatsphäre und Vertraulichkeit

Erläuterung: Bei Arbeiten, bei denen öffentliche Gewalt zum Einsatz kommt, wird die KI durch die Grundsätze der Gleichheit (gleiche Behandlung einer ähnlichen Situation), der Transparenz (Erklärbarkeit der Begründung der Entscheidung), der Rechenschaftspflicht (Verantwortung für jede Transaktion und jeden Prüfpfad) und des Schutzes personenbezogener Daten (KVKK) umrahmt.

14. Was sollte ein automatisiertes Preflight-System tun, wenn es sich bei einem seltenen Dokumenttyp nicht sicher ist?

• A) Den Antrag stillschweigend ablehnen
• B) Weiterleitung des Antrags zur menschlichen Prüfung ✔
• C) Den Antrag automatisch genehmigen
• D) Löschen Sie die Anwendung

Erläuterung: Eine gute Automatisierung leitet das Modell an den Beamten weiter, wenn dieser unsicher ist, anstatt es stillschweigend abzulehnen. Andernfalls geraten legitime Anwendungen ins Leere und es kommt zu Viktimisierung. Die Grundlage des Ausnahmemanagements besteht darin, die Menschen am Entscheidungspunkt zu halten.