In der schnelllebigen Welt der Technologie haben Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) die Art und Weise verändert, wie wir mit Maschinen und Daten interagieren, insbesondere für den Anwendungsfall der Whistleblowing-Software. Unter diesen Fortschritten haben zwei prominente Technologien große Aufmerksamkeit erregt: KI-basierte Spracherkennung und Sprache-zu-Text, die von Modellen wie ChatGPT unterstützt wird. Während beide Technologien das Potenzial haben, verschiedene Branchen zu revolutionieren, werfen sie wichtige Fragen zum Datenschutz und zur Einhaltung von Vorschriften wie der Allgemeinen Datenschutzverordnung (DSGVO).
In diesem Artikel werden wir die Hauptunterschiede zwischen KI-basierter Spracherkennung und Sprache-zu-Text untersuchen und klären, ob ein Unternehmen eine Genehmigung der lokalen Datenschutzbehörde gemäß der DSGVO einholen muss, wenn es diese Technologien zur Verarbeitung sensibler biometrischer oder ähnlicher Daten verwendet.
KI-basierte Spracherkennungstechnologie nutzt maschinelle Lernalgorithmen, um menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren. Sie ermöglicht es Geräten, Anwendungen und Systemen, gesprochene Befehle oder Anfragen zu erkennen und darauf zu reagieren. Diese Technologie ist in virtuellen Assistenten wie Siri, Google Assistant und Alexa sowie in verschiedenen Kundendienstanwendungen zu finden.
Die Sprache-zu-Text-Technologie, die von Modellen wie ChatGPT unterstützt wird, wurde entwickelt, um gesprochene Sprache in geschriebenen Text umzuwandeln. Sie kann Audioaufnahmen, Sprachnachrichten oder beliebige gesprochene Inhalte in Textform transkribieren, so dass sie leicht durchsuchbar und zugänglich sind. Diese Technologie findet Anwendung bei Transkriptionsdiensten, Zugänglichkeitstools und Datenanalysen.
Zweck: KI-basierte Spracherkennung konzentriert sich in erster Linie darauf, Sprachbefehle zu verstehen und darauf zu reagieren, während Sprache-zu-Text darauf abzielt, gesprochene Sprache für verschiedene Zwecke in Text umzuwandeln, z. B. für Dokumentation, Analyse und Barrierefreiheit.
Anwendungsfälle: Die Spracherkennung wird häufig in Sprachassistenten und intelligenten Geräten eingesetzt, während die Sprache-zu-Text-Technologie in Transkriptionsdiensten, Callcentern für den Kundenservice und bei der Indexierung von Inhalten Anwendung findet.
Datenverarbeitung: Spracherkennungssysteme verarbeiten häufig Sprachdaten, ohne dass die eigentlichen Sprachaufnahmen aufbewahrt werden müssen. Im Gegensatz dazu speichern und verarbeiten Sprache-zu-Text-Systeme den transkribierten Text, der sensible Informationen enthalten kann.
Biometrische Daten: KI-basierte Spracherkennung kann die Erfassung und Verarbeitung biometrischer Daten, wie z.B. Stimmabdrücke, zur Benutzeridentifizierung beinhalten. Sprache-zu-Text hingegen befasst sich in der Regel mit Textdaten und speichert keine biometrischen Informationen.
Lassen Sie uns nun die entscheidende Frage der Einhaltung der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im Umgang mit diesen Technologien angehen, insbesondere in Fällen, in denen sensible biometrische Daten verarbeitet werden.
Unter der DSGVO werden biometrische Daten als eine besondere Kategorie personenbezogener Daten betrachtet und ihre Verarbeitung unterliegt strengen Regeln. Artikel 9 der DSGVO verbietet die Verarbeitung biometrischer Daten zum Zwecke der eindeutigen Identifizierung einer Person, es sei denn, bestimmte Bedingungen sind erfüllt, darunter die ausdrückliche Zustimmung der betroffenen Person oder die Verarbeitung ist aus besonderen rechtlichen Gründen erforderlich.
Ob eine Genehmigung der lokalen Datenschutzbehörden erforderlich ist, hängt weitgehend davon ab, wie diese Technologien eingesetzt werden und ob sie die Verarbeitung sensibler biometrischer Daten beinhalten.
KI-gestützte Spracherkennung: Unternehmen, die KI-basierte Spracherkennung für allgemeine Sprachbefehle oder Interaktionen nutzen, benötigen möglicherweise keine spezielle Genehmigung, wenn sie die allgemeinen Grundsätze der DSGVO einhalten, einschließlich der Einholung einer informierten Zustimmung und der Gewährleistung der Datensicherheit.
Sprache-zu-Text: Bei der Verwendung der Sprache-zu-Text-Technologie ist es wichtig zu bedenken, ob der transkribierte Text sensible biometrische Daten, wie z. B. Stimmabdrücke, enthält. Wenn der Text anonymisiert und der biometrische Aspekt nicht beibehalten wird, ist eine ausdrückliche Genehmigung möglicherweise nicht erforderlich. Wenn jedoch sensible biometrische Daten gespeichert werden, kann eine ausdrückliche Zustimmung und Genehmigung der örtlichen Datenschutzbehörde erforderlich sein.
Es ist wichtig, dass Unternehmen eine gründliche Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) durchführen, um die Risiken zu bewerten, die mit der Verarbeitung biometrischer Daten verbunden sind und um festzustellen, ob eine Genehmigung der lokalen Datenschutzbehörde erforderlich ist. DSFA´s helfen bei der Identifizierung und Minimierung von Risiken und gewährleisten die Einhaltung der DSGVO.
Whistleblowing ist ein wichtiger Mechanismus, um Fehlverhalten in Unternehmen aufzudecken und zu beseitigen, Transparenz zu fördern und die Interessen der Mitarbeiter und der Öffentlichkeit zu schützen. Um die Effektivität von Whistleblowing-Softwareverfahren zu verbessern, integrieren einige Unternehmen die Sprache-zu-Text-Technologie, wie ChatGPT, in ihre Meldemechanismen. Dieser innovative Ansatz kann die Genauigkeit und Sicherheit von Whistleblowing-Software-Prozessen verbessern und gleichzeitig die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen gewährleisten.
Hier erfahren Sie, wie Unternehmen von der Implementierung eines Sprache-zu-Text Moduls für das Hinweisgebersystem profitieren können:
Herkömmliche Whistleblowing-Mechanismen beinhalten oft schriftliche Berichte, die durch die Analyse von Handschriften oder Tippmustern die Identität des Whistleblowers offenbaren können. Durch den Einsatz von Sprache-zu-Text-Technologie können Hinweisgeber ihre Bedenken anonym durch gesprochene Worte festhalten und so das Risiko einer Identifizierung verringern.
Sprachaufnahmen können Nuancen und Emotionen einfangen, die ein geschriebener Text möglicherweise nicht richtig wiedergibt. Wenn Whistleblower frei sprechen können, geben sie möglicherweise umfassendere und genauere Informationen über das Fehlverhalten, das sie beobachtet haben.
Sprechen ist oft natürlicher und schneller als Tippen, was es Whistleblowern leichter macht, ihre Berichte einzureichen. Dies kann mehr Mitarbeiter dazu ermutigen, ihre Bedenken vorzubringen.
Die Sprache-zu-Text-Technologie kann Whistleblowing-Software für Menschen mit Behinderungen zugänglich machen, die mit den traditionellen schriftlichen Meldemethoden Probleme haben könnten.
Die Implementierung wirksamer Verschlüsselungs- und Sicherheitsmaßnahmen bei der Verwendung der Sprache-zu-Text-Technologie stellt sicher, dass die aufgezeichneten Sprachdaten geschützt sind, wodurch das Risiko von Datenschutzverletzungen verringert wird.
Da die Stimmdateien mit einer Stimmverzerrung anonymisiert werden und nicht zur Identifizierung der Person, die den Hinweis gibt, verwendet werden, kann die Datei selbst nicht als biometrisch eingestuft werden (siehe EBF Papier). Darüber hinaus müssen die Audiodateien innerhalb einer bestimmten Zeit gelöscht werden. Daher ist unserer Meinung nach die Zustimmung der Datenschutzbehörde nicht erforderlich. Die Zustimmung eines anonymen Nutzers wird eingeholt, indem kurz erklärt wird, was mit der Sprachaufnahme geschieht und wie die Datei anonymisiert und gespeichert wird. Sobald der Benutzer auf "Weiter" klickt, erklärt er sich mit der Verarbeitung einverstanden. Darüber hinaus ist die ausführliche Datenschutzerklärung für den Nutzer jederzeit einsehbar.
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DISS-CO ist ein innovatives Legal Tech Unternehmen mit starkem Fokus auf eGRC und RegTech. Entwickelt von erfahrenen Ermittlern, die Fraud und andere Verstöße in verschiedenen Branchen aufgedeckt haben.
