Gewinne:
- Fähigkeit, zu verstehen und umzusetzen, dass es sich bei den Daten des Kindes um besondere Daten handelt und diese im Rahmen der KVKK und der Schweigepflicht anonymisiert werden müssen und einer Einwilligung der Familie bedürfen.
- Fähigkeit, Tools der künstlichen Intelligenz im Hinblick auf Datensicherheit, Speicherung und Verwendung im Modelltraining zu bewerten und das sichere auszuwählen
- Fähigkeit, ethische Grenzen wie diagnostische Autorität, Stigmatisierung, Diskriminierung und das Wohl des Kindes im Arbeitsablauf einzuhalten
Die Entwicklungsakte eines Kindes enthält die intimsten Informationen über das Kind: Entwicklungsgeschichte, familiäre Situation, Screening-Ergebnisse, Beobachtungen und manchmal auch medizinische Informationen. Wenn diese Informationen in die falschen Hände geraten oder missbraucht werden, können sie dem Kind über Jahre hinweg schaden: eine Etikette, ein Stigma, eine Diskriminierung. Daher ist der Schutz der Daten von Kindern eine der schwerwiegendsten Aufgaben des Kinderentwicklungsspezialisten; Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz vervielfacht sich diese Verantwortung, denn das Einfügen von Daten in ein Tool dauert Sekunden und kann nicht rückgängig gemacht werden. In dieser Einheit befassen wir uns mit dem rechtlichen Status von Kinderdaten, der Bewertung von Tools der künstlichen Intelligenz im Hinblick auf den Datenschutz und ethischen Grenzen.
Zunächst die Rechtsgrundlage: In der Türkei regelt das KVKK (Gesetz zum Schutz personenbezogener Daten) die Verarbeitung personenbezogener Daten. Die Gesundheits- und Entwicklungsdaten des Kindes gehören zur Kategorie der besonderen personenbezogenen Daten; Diese Kategorie unterliegt dem höchsten Schutzniveau. In Europa ist das Äquivalent die DSGVO. Im Falle eines Kindes ist die Sensibilität sogar noch größer, da das Kind keine gültige Einwilligung zu seinen eigenen Daten geben kann; Die Einwilligung (informierte ausdrückliche Einwilligung) wird vom gesetzlichen Vertreter, also der Familie, eingeholt. Bei jeder Entscheidung gilt der Grundsatz des „Wohls des Kindes“.
Anonymisierung: der grundlegendste und wirkungsvollste Schritt
Der grundlegendste und praktischste Schritt zum Schutz der Privatsphäre bei der Arbeit mit künstlicher Intelligenz ist die Anonymisierung: Entfernen aller identitätsoffenen Informationen (Vorname, Nachname, TR-ID-Nummer, Geburtsdatum, Name der Schule/Institution, Adresse, Protokoll-/Aktennummer, Familiennamen) aus den Daten und Verwendung nur der nicht identifizierten Informationen, die für Ihre Aufgabe erforderlich sind. Das Schreiben von „3 Jahre und 2 Monate altes Mädchen“ anstelle von „Elif Kaya, 3 Jahre und 2 Monate, Papatya-Kindergarten“ dient der Datenerhebung, bewahrt aber die Identität.
Ein Wort der Vorsicht: Identität kann wieder zum Vorschein kommen, wenn mehrere kleine Details zusammenkommen (dies wird als Re-Identifikation bezeichnet). Beispielsweise können Details wie „Der einzige Zwilling in Dorf X, sein Vater ist der Häuptling“ die Person identifizieren, auch wenn kein Name vorhanden ist. Daher ist es notwendig, nicht nur den Namen zu streichen, sondern auch die Details zu verallgemeinern, die ihn einzigartig machen.
Roh (kann nicht geteilt werden)
Anonym (teilbar)
Elif Kaya, TC 123..., geboren am 12.03.2022.
3 Jahre 2 Monate altes Mädchen
Papatya Kindergarten, 3-A-Klasse
Vorschuleinrichtung
Seine Mutter ist Ayşe und sein Vater ist Mukhtar.
Eltern
Aktenzeichen 2024/187
(entfernt)
Achtung: Das Hochladen der Identitätsinformationen, des vollständigen Berichts oder des Fotos des Kindes in ein öffentlich zugängliches Tool für künstliche Intelligenz stellt einen Verstoß gegen KVKK und die Privatsphäre dar und kann nicht zurückgezogen werden. Die Daten gehen an einen externen Server und einige Tools können sie für das Modelltraining verwenden. Vor dem Hochladen immer anonymisieren.
Werkzeugauswahl und Datenlebenszyklus
Nicht jedes KI-Tool bietet das gleiche Maß an Datenschutz. Fragen Sie bei der Bewertung eines Tools: Nutzt es die Effizienz beim Training des Modells? Wo werden Daten gespeichert und wie lange? Bietet es einen Datenverarbeitungsvertrag (für Unternehmenszwecke) an? Wo sind ihre Server? Unternehmens-, Vertrags- und Schulungstools, die Ihre Daten nicht nutzen, sind sicherer als öffentlich verfügbare kostenlose Tools. Geben Sie jedoch selbst im sichersten Tool keine unnötigen Anmeldeinformationen weiter – Anonymisierung ist unter allen Umständen die erste Verteidigung.
Berücksichtigen Sie den Datenlebenszyklus: Daten sammeln (validieren), verarbeiten (nach Bedarf), speichern (sicher, zeitgesteuert), teilen (nur autorisiert, anonym) und löschen (wenn fertig). Alles, was Sie in KI-Tools stecken, läuft Gefahr, aus diesem Kreislauf zu geraten.
Tipp: Setzen Sie eine strenge Regel an die Spitze Ihrer Lieblingsaufforderungen: „Ich werde in diesem Gespräch keine Informationen weitergeben, die das Kind oder die Familie identifizieren.“ Indem man dies zu einem Kontrollreflex macht, wird der häufigste Verstoß (geistesabwesendes Einfügen der ID) verhindert.
Ethische Grenzen: Diagnose, Stigmatisierung, Diskriminierung
Datenschutz ist ein technisches Problem, aber Ethik ist umfassender. Drei Grenzen sind entscheidend. Diagnosekompetenz: Spezialist für die kindliche Entwicklung führt Screening und Entwicklungsbeurteilung durch; Die endgültige Diagnose ist Aufgabe des zuständigen Arzt-/Klinikteams. Künstliche Intelligenz kennt diese Grenze nicht; Du wirst beschützen. Stigmatisierung: Ein Kind frühzeitig und dauerhaft mit einem Etikett zu versehen (in der Akte, in der Familie, in Ihrem eigenen Kopf) ist unfair gegenüber dem Kind und kann sich negativ auf seine Entwicklung auswirken. Diskriminierung und Voreingenommenheit: KI kann Voreingenommenheiten in Trainingsdaten widerspiegeln; Es kann zu verzerrten Ergebnissen hinsichtlich einer bestimmten Kultur, eines bestimmten Geschlechts oder einer bestimmten sozioökonomischen Gruppe kommen. Der Experte sollte diese bemerken und korrigieren. Über allem steht der Grundsatz des Kindeswohls: Ist jede Entscheidung zum Wohle des Kindes?
Vier kopierbare Eingabeaufforderungen
1) Anonymisierungsaufforderung:
Ich gebe dir eine SMS. Entfernen Sie alle Informationen, die die Identität des Kindes oder der Familie offenbaren könnten (Vorname, Nachname, TR-ID, Geburtsdatum, Schule/Institution, Adresse, Aktenzeichen, eindeutige Details); ersetzen durch allgemeinen Ausdruck([Mädchen], [Vorschuleinrichtung]). Verallgemeinern Sie nicht nur den Namen, sondern auch eindeutige Details, die die Person identifizieren könnten. Listen Sie auf, was Sie entfernt haben.Text: [roh]
2) Eingabeaufforderung zur Bewertung der Privatsphäre des Fahrzeugs:
Geben Sie mir eine Checkliste mit Fragen zum Datenschutz, die ich stellen sollte, um zu entscheiden, ob ich ein KI-Tool mit Daten von Kindern verwenden kann (d. h. die Daten werden für Bildung, Aufbewahrung, Vertrag, Serverstandort, Löschung verwendet). Erfinden Sie die Antworten nicht; Listen Sie einfach die Fragen auf.
3) Aufforderung zur Ethik/Grenze der Autoritätskontrolle:
Überprüfen Sie den folgenden Text ethisch: (1) Stellt/impliziert er eine Diagnose? (2) Gibt es ein stigmatisierendes Etikett? (3) Gibt es kulturelle/geschlechtsspezifische/sozioökonomische Vorurteile? Heben Sie jedes Problem hervor und schlagen Sie eine korrigierte, vorsichtige Alternative vor.Text: [Entwurf]
4) Textaufforderung zur Einverständniserklärung der Familie:
Verfassen Sie einen kurzen Benachrichtigungs-/Einwilligungstext für die Familie, der einfach erklärt, wie ich die Daten des Kindes verwenden und schützen werde. Dazu gehört: welche Daten zu welchem Zweck, wie sie geschützt werden, mit wem sie geteilt werden, Widerrufsrecht. Erbringung von Rechtsberatung; Beachten Sie, dass es sich um einen Entwurf handelt und von der Institution genehmigt werden muss.
drei Mini-Koffer
Fall 1 – Verstoß gegen das Hochladen der Identität. An einem anstrengenden Tag fügt ein Spezialist den Entwicklungsbericht eines Kindes mit vollständigem Namen und Ausweis in ein öffentliches Tool ein und sagt „Zusammenfassen“. Die Daten verließen die Einrichtung und die Einwilligung der Familie wurde nicht eingeholt. Der richtige Weg bestand darin, die Daten bei der ersten Eingabeaufforderung zu anonymisieren und nur anonyme Informationen in einem sicheren Tool zu verwenden. Dieser Verstoß ist sowohl ein rechtliches als auch ein ethisches Problem und kann nicht rückgängig gemacht werden.
Fall 2 – Neuidentifizierung. Ein Experte streicht den Namen, lässt aber die Angabe „der einzige Drilling im Dorf, sein Vater ist Imam“ stehen. Dieses Detail identifiziert das Kind auch ohne Namen. Der Experte vertieft die Anonymisierung, um einzigartige Details zu verallgemeinern: „ein Mehrlingsschwangerschaftskind, das in einer ländlichen Gegend lebt.“ Die Identität ist jetzt geschützt.
Fall 3 – Bias-Korrektur. KI erzeugt eine im Inhalt enthaltene voreingenommene Annahme über eine Familie mit niedrigem Einkommen, wie zum Beispiel „In diesen Familien ist die Beteiligung oft unzureichend.“ Dies fängt der Experte mit der 3. Eingabeaufforderung ein; hält die Aussage für unbegründet, stigmatisierend und diskriminierend und entfernt sie. Es schreibt den Inhalt in einer Sprache um, die jede Familie als gleich und respektiert ansieht.
Schwache Eingabeaufforderung / Starke Eingabeaufforderung
Schwache Eingabeaufforderung:
Ich füge hier Elifs vollständigen Bericht ein, bewerte ihn und empfehle eine Diagnose.
Problem: Identitätsinformationen werden weitergegeben (KVKK-Verstoß), Diagnose wird angefordert (Berechtigungsüberschreitung), keine Zustimmung, sicheres Fahrzeug wird nicht in Frage gestellt.
Kraftvolle Aufforderung:
Bearbeiten Sie die folgende ANONYME Entwicklungszusammenfassung (Identifikationsinformationen entfernt) für den Evaluierungsentwurf. Eine Diagnose stellen; Verwendung stigmatisierender Etiketten; Vermeiden Sie voreingenommene Annahmen. Markieren Sie [einen Experten bewerten lassen], wenn Sie sich nicht sicher sind. Zusammenfassung: [anonym]
Häufige Fehler
- Hochladen von Anmeldeinformationen: Der häufigste und schwerste Verstoß; immer anonymisieren.
- Oberflächliche Anonymisierung: Das bloße Löschen des Namens reicht nicht aus; Verallgemeinern Sie auch einzigartige Details.
- Den Datenschutz von Tools nicht in Frage stellen: Vermeiden Sie Tools, die Ihre Daten für Bildungszwecke verwenden.
- Überschreitung der diagnostischen Grenze: Beurteilung ist keine Diagnose; Die Zuständigkeit liegt beim Arzt/Team.
- Voreingenommenheit nicht erkennen: Stigmatisierende/diskriminierende Annahmen über KI beseitigen.
Zusammenfassend
Kinderdaten sind besondere personenbezogene Daten; Es erfordert den höchsten Schutz im Rahmen des KVKK und die Vertraulichkeit und Zustimmung der Familie wird eingeholt. Der stärkste Schutz bei der Arbeit mit KI ist die Anonymisierung – verallgemeinern Sie nicht nur den Namen, sondern auch eindeutige Details, die die Person identifizieren könnten. Bewerten Sie Tools für den Datenschutz; Wählen Sie die sichere Variante, bei der Ihre Daten nicht im Training verwendet werden. Behalten Sie ethische Grenzen bei (diagnostische Autorität, Stigmatisierung, Diskriminierung/Voreingenommenheit) und berücksichtigen Sie bei jeder Entscheidung das Wohl des Kindes.
Anwendungsaufgabe
Machen Sie eine nicht anonymisierte Fortschrittsnotiz (authentisch, aus Ihren eigenen Unterlagen); Ohne sie auf dem Bildschirm widerzuspiegeln, anonymisieren Sie sie manuell mithilfe der Logik der ersten Eingabeaufforderung und listen Sie alle von Ihnen extrahierten Informationen auf. Bewerten Sie mit der zweiten Eingabeaufforderung ein von Ihnen verwendetes KI-Tool im Hinblick auf den Datenschutz. Überprüfen Sie einen Entwurf mit Eingabeaufforderung 3 auf Ethik/Voreingenommenheit. Notieren Sie sich mindestens drei Korrekturen, die Sie vorgenommen haben (eine Anonymisierung, eine Ethik, eine Voreingenommenheit).
Checkliste
- [ ] Ich habe die Daten anonymisiert; Ich habe auch einzigartige Details verallgemeinert.
- [ ] Ich habe das von mir verwendete Tool im Hinblick auf den Datenschutz bewertet; Ich habe mich für die sichere Variante entschieden.
- [ ] Ich habe bei Bedarf die Zustimmung meiner Familie eingeholt.
- [ ] Ich habe die Berechtigungsgrenze für die Diagnose beibehalten; Ich habe die Unterscheidung zwischen Bewertung und Diagnose angewendet.
- [ ] Ich habe stigmatisierende Tags und diskriminierende/voreingenommene Ausdrücke entfernt.
- [ ] Ich habe bei jeder Entscheidung das Wohl des Kindes berücksichtigt.
- [ ] Ich habe den Ausweis für kein Fahrzeug hochgeladen.