Art. 35 DSGVO Schwellwertanalyse, k-Anonymität & Risikoklassen von KI-Systemen
Beim Einsatz disruptiver Technologien (KI, Big Data Analytics) müssen rechtliche und ethische Leitplanken gewahrt bleiben.
Zwingend vorgeschrieben bei Technologien mit voraussichtlich hohem Risiko für die Rechte von Betroffenen (z.B. automatisierte Profiling-Entscheidungen, Videoüberwachung im öffentlichen Raum, Verarbeitung von Gesundheitsdaten). Ablauf: 1. Systematische Beschreibung der Verarbeitung, 2. Notwendigkeit & Verhältnismäßigkeit, 3. Risikobewertung, 4. Abhilfemaßnahmen (TOMs).
| Risikoklasse | Beispiele | Rechtliche Konsequenz |
|---|---|---|
| Unannehmbares Risiko | Social Scoring durch Staaten, biometrische Massenüberwachung | Streng verboten! |
| Hohes Risiko | KI im HR-Recruiting, Bonitätsbewertung, kritische Infrastruktur | Strenge Konformitätsbewertung, CE-Kennzeichnung, Dokumentationspflicht |
| Transparenzrisiko | Chatbots, Deepfakes, generative KI | Transparenzpflicht (Kennzeichnung als KI) |
| Minimales Risiko | Spam-Filter, KI in Videospielen | Freie Nutzung ohne Zusatzauflagen |
a) Prüfen Sie, ob für dieses Vorhaben eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA nach Art. 35 DSGVO) zwingend erforderlich ist, und begründen Sie Ihre Entscheidung. b) In welche Risikoklasse nach dem EU AI Act (KI-Verordnung) fällt biometrische Identifikation und Emotionserkennung im öffentlichen Raum? c) Was versteht man im Rahmen von Analytics unter dem Konzept 'k-Anonymität'?