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027 Machine Unlearning: Warum KIs (fast) nichts vergessen können

027 Machine Unlearning: Warum KIs (fast) nichts vergessen können

KI AffAIrs vor 4 Monaten
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23:15
Folgennummer: L027

Machine Unlearning: Warum KIs (fast) nichts vergessen
können

Kann man eine einzelne Erdbeere aus einem fertig gemixten
Smoothie zurückgewinnen? Genau vor diesem Problem steht
die Tech-Welt aktuell beim Thema „Machine Unlearning“
(Maschinelles Verlernen).

Die DSGVO (Artikel 17) sichert uns ein klares „Recht auf
Vergessenwerden“ zu. Doch während sich Daten aus klassischen
Datenbanken auf Knopfdruck löschen lassen, ist das in den
neuronalen Netzen von Großen Sprachmodellen (LLMs) nahezu
unmöglich. Das Wissen ist dort nicht an einem Ort gespeichert,
sondern über Milliarden von Parametern unsichtbar verschränkt.

In dieser Deep-Dive-Episode von K I-Affairs
decken wir auf, warum das Löschen von KI-Trainingsdaten die
Forschung aktuell an ihre absoluten Grenzen bringt und warum das
„Verlernen“ ein massives Sicherheitsrisiko für die Industrie
darstellt.

Das erfährst du in dieser Episode:

Das Unlearning-Trilemma: Warum wir uns
aktuell zwischen Datenschutz, Modell-Qualität und bezahlbaren
Rechenkosten entscheiden müssen – und warum das komplette
Neutrainieren („Exact Unlearning“) für Konzerne keine
Dauerlösung ist.

Fake Compliance & MLaaS-Betrug: Wie
Modellanbieter das Vergessen von Nutzerdaten durch
oberflächliche Filter nur simulieren („Schein-Verlernen“) und
warum wir dringend kryptografische Beweise wie Zero-Knowledge
Proofs (ZKPs) für echte Audits brauchen.

Die Fairness-Falle (Ripple Effect Trap):
Warum das gut gemeinte Löschen von Daten das empfindliche
Gleichgewicht eines Modells zerstören und unbeabsichtigt neue
Diskriminierungen (Biases) gegenüber Minderheiten auslösen
kann.

Hackerangriffe durch Löschanträge: Ein
exklusiver Blick auf das Adversarial Machine Unlearning. Wir
erklären, wie böswillige Akteure scheinbar harmlose
Lösch-APIs als Waffe nutzen, um durch „Over-Unlearning“ oder
versteckte Tarn-Daten (Camouflaged Poisoning) KI-Modelle
massiv zu sabotieren.

Gefahr für Unternehmen (Schrems-II-Moment):
Warum die Diskrepanz zwischen starrer Gesetzgebung und
technischer Machbarkeit zum nächsten großen rechtlichen
Stolperstein für die europäische KI-Wirtschaft werden könnte.

Für wen ist diese Folge? Diese Folge ist ein
absolutes Muss für Data Protection Officers (DPOs),
Datenschutz-Anwälte, ML-Engineers, KI-Produktmanager und alle
Tech-Enthusiasten, die verstehen wollen, wie die Zukunft der
KI-Regulierung und Datensicherheit aussieht.

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Weiterführende Links & Ressourcen:

https://kiaffairs.blogspot.com/

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#RechtAufVergessenwerden #LLM #MachineLearning #AIFairness
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(Hinweis: Diese Podcast-Folge wurde mit
Unterstützung und Strukturierung durch Google's NotebookLM
erstellt.)

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