Nutzen wir externe KI-Anbieter? Wie werden die Daten verarbeitet?
Die Funktion KI Sensemaking nutzt 2 externe Anbieter für KI-Zwecke.
Microsoft Azure (OpenAI)
Die Microsoft Azure APIs werden für die Zusammenfassung, das Stellen von Fragen und einige Auto-Tagging-Funktionen innerhalb von Sensemaking verwendet. Diese Funktionen machen von den GPT-4-Turbo Large Language Model (LLMs) APIs Gebrauch.
Die Bedingungen von Microsoft sehen unter anderem vor:
Daten nur zum Zweck der Bereitstellung und Unterstützung des Dienstes zu verarbeiten
Microsoft hostet die OpenAI-Modelle in Microsofts Azure-Umgebung und der Dienst interagiert NICHT mit den von OpenAI betriebenen Diensten (z.B. ChatGPT oder die OpenAI-API).
Microsoft verarbeitet die Daten in der vom Kunden angegebenen Region. In unserem Fall ist dies in einer unserer 4 Regionen (Europa, Großbritannien, USA und Kanada)
Zugriff auf Daten nur zum Zweck der Missbrauchsüberwachung
Weitere Informationen zum Datenschutz in Microsoft Azure finden Sie hier.
NLPCloud
Die NLPCloud APIs werden verwendet, um einige der Auto-Tagging-Funktionen innerhalb von Sensemaking zu betreiben.
NLPCloud ist ein Unternehmen mit Sitz in Frankreich. NLP Cloud ist HIPAA / GDPR / CCPA-konform und arbeitet an einer SOC 2-Zertifizierung.
NLPCloud verpflichtet sich zu:
Keine Speicherung von Daten, die an ihre API gesendet werden
Kein Verkauf oder Vermietung von Informationen an Vermarkter oder Dritte
Einhaltung strenger administrativer, technischer und physischer Verfahren zum Schutz der auf ihren Servern gespeicherten Informationen
Ihre Datenschutzbestimmungen finden Sie hier. Weitere Informationen über ihre Sicherheitsmaßnahmen finden Sie hier.
Welche Daten werden an diese Unterauftragsverarbeiter gesendet und enthalten sie personenbezogene Daten?
Beide Subverarbeiter erhalten nur Textdaten, die CitizenLab-Endnutzer*innen (Einwohner*innen) in ihrem Beitrag (Idee oder Umfrageantwort) zu einem Projekt auf der Plattform geschrieben haben. Dies geschieht, wenn ein Admin die Seite mit den Umfrageergebnissen besucht (im Falle von Umfragen) oder aktiv eine KI-Analyse startet (im Falle von Ideenfindungen).
Wir senden keine Informationen über Nutzer*innen (E-Mail, Benutzername, Bild, demografische Informationen, …) an diese Unterauftragsverarbeiter und senden somit strukturell keine personenbezogenen Daten. Manchmal kann es vorkommen, dass Nutzer*innen in ihrem Beitrag personenbezogene Daten erwähnen, die diese Daten an die Unterauftragsverarbeiter weiterleiten.
Verwenden diese Subverarbeiter die Daten, um ihre Modelle zu trainieren und zu verbessern?
Nein, beide Subverarbeiter erklären ausdrücklich, dass sie die Daten nicht zu diesem Zweck verwenden.
Wo verarbeitet Microsoft die Daten?
Microsoft ermöglicht es uns, den Bereich der Verarbeitung festzulegen. Wir arbeiten derzeit mit 4 Regionen, wobei unsere Kunden die Region nutzen, die ihnen am nächsten liegt. Die Regionen sind:
Europa (Frankreich)
Vereinigtes Königreich
USA
Kanada
Warum sind die Antworten der KI nicht in meiner Sprache?
Unsere KI-Funktion versucht, so viel wie möglich in der Sprache der Beiträge zu antworten, die sie erhält. In Ausnahmefällen, wenn es sich um gemischte Sprachen handelt, wenn es nur sehr wenige Beiträge gibt, oder wenn die KI sich irrt, generiert sie möglicherweise Antworten in der falschen Sprache. In solchen Fällen reicht es meist aus, es erneut zu versuchen.
Wie genau sind die generierten Zusammenfassungen?
Zusammenfassen bedeutet, Informationen zu verwerfen und gleichzeitig zu versuchen, die häufigsten und wichtigsten Elemente beizubehalten. Die derzeitige Technologie ist gut darin, gemeinsame Elemente zu interpretieren, aber die Entscheidung, was am wichtigsten ist, erfordert Kontext und Fachwissen und ist etwas subjektiv.
Um die richtigen Schlüsse zu ziehen, ist es wichtig, dass ein Mensch dabei ist und maximale Transparenz darüber herrscht, wie die KI ihre Schlüsse zieht.
Unsere KI-Analyse wurde von Grund auf so konzipiert, dass Sie KI verantwortungsvoll einsetzen und dem Menschen ein Höchstmaß an Transparenz und Kontrolle bieten können, während ihm die Maschine als hocheffiziente Unterstützung zur Seite steht. Zu diesem Zweck haben wir mehrere Mechanismen eingebaut:
Bevor und nachdem Sie eine KI-Zusammenfassung erstellen, finden Sie eine Angabe zur erwarteten Genauigkeit, ausgedrückt in Prozent
Die Zusammenfassung enthält Verweise auf Beiträge von Bürger*innen, die als Grundlage für die Schlussfolgerungen verwendet wurden und die mit einem einzigen Klick geöffnet werden können. Alle Beiträge , die zum Projekt beitragen, sind jederzeit leicht durchsuchbar und lesbar, so dass Sie jederzeit die rohen, direkten Beiträge zur Kontrolle und Interpretation zur Verfügung haben.
Mit der Funktion tagging können Sie die empfangenen Beiträge ganz einfach in kleinere Gruppen unterteilen, so dass Sie jede Gruppe separat zusammenfassen können. Das macht es einfacher, den Überblick zu behalten, und erhöht die Genauigkeit der Zusammenfassungen.
Die automatische Markierung hilft Ihnen, die Markierung effizienter durchzuführen. Sie haben die Wahl zwischen verschiedenen Markierungsmethoden, die mehr oder weniger Kontrolle bieten. Nutzer*innen können die Tags jederzeit überschreiben oder sich dafür entscheiden, die Tag-Kennzeichnung manuell vorzunehmen, um maximale Kontrolle zu behalten.
Unsere Software ist quelloffen und der Quellcode kann auf Github gefunden werden. Dies ermöglicht letztendlich ein tiefes Verständnis dafür, wie sich das Tool verhält und wie es seine Schlussfolgerungen zieht.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Genauigkeit der aktuellen LLMs zwar sehr beeindruckend ist, es aber keine 100%ige Genauigkeit gibt. Wir haben uns für eine menschenzentrierte Schnittstelle entschieden, bei der die Maschine Sie unterstützt, während Sie die maximale Transparenz und Kontrolle behalten.
Welche Sprachen wird das KI-Analyse-Werkzeug anbieten/unterstützen?
Alle unsere Kernsprachen (mit Ausnahme von Grönländisch)