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NATUVION INSIGHTS
GoodGPT im Einsatz
Motivation
Die Hauptmotivation bei GoodGPT war, eine
ChatGPT-Alternative zu entwickeln, die für alle
Mitarbeiter zugänglich ist und gleichzeitig die
Anforderungen an Compliance und Sicherheit
erfüllt. Darüber hinaus lag ein Schwerpunkt
darauf, Erfahrungen in der Konzeption, Implementierung und Einführung von GenerativeAI-Lösungen zu sammeln. Datenschutz und
-sicherheit sind mit Blick auf ChatGPT, BARD
und weitere KI-Tools viel diskutierte 吀栀emen.
Zu den Top-Risiken gehören Daten-Leaks,
Prompt Injection, Jailbreaking, Fehlinformation.1 2
Denn jede Anfrage, die User an das LLM stellen,
kann zum Training des Folgemodells verwendet
werden. Auch wenn die richtigen Einstellungen,
mithilfe des Herstellers3 getro昀昀en wurden,
kann nicht vermieden werden, dass Anfragen
außerhalb der EU-Grenzen verarbeitet werden.
Zur Verarbeitung von persönlichen Daten
sind die zur Verfügung stehenden Modelle mit
Hinblick auf die DSGVO eher nicht geeignet.4
Wie schützt man sich als Unternehmen aber
nun davor? Eine Sperrung von ChatGPT ist
wohl kaum eine realistische Option, haben viele
von uns es doch schon im täglichen Gebrauch.
Damit nicht doch versehentlich zu schützende
Daten ins Netz gelangen, ist die eigens
gehostete Version von ChatGPT ein sicherer
Weg. Für Mitarbeiter stellt das Tool eine
Vereinfachung und einen echten Boost im
Arbeitsalltag dar. Die Frage „Kann ich das
wirklich fragen“ ist nicht nötig. Denn über zu
schützende Daten müssen sich Mitarbeiter an
dieser Stelle keine Sorgen machen. GoodGPT
lernt nicht vom Input und gibt keine Daten
an OpenAI weiter, die Verarbeitung ist privat
gehostet in der EU. Eine weitere Motivation
bei GoodGPT war, dass die N吀吀 DATA DACH
als eines der führenden IT-Beratungshäuser
natürlich immer ganz nah an brandaktuellen
吀栀emen sein will. Als selbstbezeichnetes
„Versuchskaninchen“ am Markt, minimiert die
N吀吀 das Risiko für Kunden. Der Prototyp
wurde auf einer agilen und skalierbaren Microservice-Architektur aufgebaut, um schnell auf
Marktveränderungen reagieren und neue Funktionen e昀케zient implementieren zu können.
Das Experimentieren mit neuen Tools und
Continuous Learning sind Teil der BeraterDNA – Getreu dem Motto „Eat your own
dog food“.
1 https://www.techopedia.com/de/definition/prompt-injection-angriff
2 https://hiddenlayer.com/research/the-dark-side-of-large-language-models/
3 https://help.openai.com/en/articles/730893-data-controls-faq
4 https://www.handelsblatt.com/technik/it-internet/chatgpt-so-schuetzen-sie-ihre-privaten-daten-in-der-ki/29181174.html
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