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Entwicklung & Code

LLM-Betreiber sammeln umfangreich persönlich Daten und geben diese weiter


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Laut einer Studie der Datenschutzfirma Incogni geht der französische KI-Anbieter Mistral mit Le Chat am sorgfältigsten mit den privaten Daten von Anwenderinnen und Anwendern um (9,8 Punkte). Es folgen ChatGPT von OpenAI (9,9 Punkte) und Grok von xAI (11,2 Punkte). Am schlechtesten schneidet Meta.ai mit 15,7 Punkten ab, wobei mehr Punkte eine stärkere Verletzung der Privatsphäre bedeuten.


Infografik Privatsphäre KI-Modelle

Infografik Privatsphäre KI-Modelle

Le Chat von Mistral führt im Privatsphäre-Ranking von ChatGPT und Grok. An letzter Stelle steht Meta.ai.

(Bild: incogni)

Die Herausgeber der Studie kritisieren insgesamt den mangelnden Schutz der Privatsphäre bei KI-Anwendungen: „Das Potenzial für das unautorisierte Teilen von Daten, deren Missbrauch und das Bloßstellen persönlicher Daten hat schneller zugenommen, als dass die Wächter der Privatsphäre oder Untersuchungen mithalten könnten.“ Einfache Anwender können Praktiken der KI-Firmen und die damit einhergehenden Risiken nicht einschätzen: Sie würden die Trainingsdaten benötigen und Informationen über „laufende Interaktionen“, um festzustellen, ob ihre persönlichen Daten bloßgestellt wurden.

Ein guter Teil der Incogni-Analyse befasst sich mit den Trainingsdaten und stellt lapidar fest, dass „alle Plattformen direkt oder indirekt angeben, Feedback der Anwender und öffentlich zugängliche private Daten für das Training ihrer Modelle zu verwenden.“

Ob die Betreiber auch User-Eingaben zum Training nutzen, ist oft nicht leicht festzustellen. Laut Bericht sagt nur Anthropic für seine Claude-Modelle, prinzipiell auf Daten über User-Eingaben zu verzichten. Eine Opt-out-Möglichkeit bieten ChatGPT, Copilot, Mistral und Grok. Dies gilt aber nur für die Prompts, ein Schützen der eigenen persönlichen Daten, die beispielsweise aus Social-Media-Quellen stammen, ist bei keinem der untersuchten KI-Anbieter möglich. Im Gegenteil: Incogni verweist auf Berichte, dass das Modell-Training Schranken, wie solche in robots.txt, schlichtweg ignoriert.

Als Quellen für persönliche Daten dient den KI-Betreibern jedoch nicht nur das Web, sondern auch:

  • „Security Partners“ (ChatGPT, Gemini und DeepSeek)
  • Marketing-Partner (Gemini und Meta)
  • Finanzinstitute (Copilot)
  • Nicht näher spezifizierte Datenbanken (Claude)
  • Nicht näher spezifizierte Datenbroker (Microsoft)

Nur Inflection AI gibt für Pi an, persönliche Daten nur aus „öffentlich zugänglichen Quellen“ einzubinden.

Wichtig für die Betroffenen – also fast jeden, denn über kaum jemanden finden sich keine persönlichen Daten irgendwo im Web – ist, wie transparent die KI-Betreiber sagen, was sie machen. Hier lobt der Bericht Anthropic, OpenAI, Mistral und xAI, die diese Transparenzinformationen leicht auffindbar machen und lesbar darbieten. Das Gegenteil beklagt die Studie bei Google, Meta und Microsoft, bei denen sich nicht einmal eine einheitliche Datenschutzerklärung für die KI-Produkte findet.


Infografik zu von KI-Betreibern weitergegebenen Daten

Infografik zu von KI-Betreibern weitergegebenen Daten

ChatGPT und MS Copilot geben Prompt-Daten auch an Werbepartner oder „Dritte“ weiter.

(Bild: incogni)

Auch welche Daten die KI-Firmen weitergeben, hat Incogni aus den jeweiligen Privacy Policies herausgelesen. Microsoft teilt Nutzer-Prompts beispielsweise mit „Dritten, die Online-Werbung für Microsoft ausführen oder Microsoft-Technologie dafür verwenden.“ Fast alle teilen die Prompts mit „Service-Providern“ und viele explizit mit „Strafverfolgungsbehörden“ (DeepSeek, Gemini, Grok und Meta).

Bei der Nutzung der KI-Apps ergeben sich noch persönlichere Sammelmöglichkeiten für die datenhungrigen Betreiber:

  • Präzise Standortdaten und Adressen (Gemini und Meta)
  • Telefonnummern (DeepSeek, Gemini und Pi)
  • Fotos (Grok, auch mit Dritten geteilt)
  • App-Interaktionen (Claude, Grok ebenfalls mit Dritten geteilt)

Microsoft behauptet laut Bericht, bei der Android-App keine Daten zu sammeln, bei iOS jedoch schon. Die Analysten haben sich dafür entschieden, die Firma anhand der iOS-App zu bewerten.


(who)



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Neue Data-Spezifikationen und Virtual Threads für Jakarta EE 11


Zu den Release-Highlights der jetzt offiziell veröffentlichen Java-Plattform Jakarta EE 11 zählen neben Aktualisierungen vieler Spezifikationen die Modernisierung und Umstrukturierung der Test Compatibility Kits (TCKs) die neue Jakarta Data-Spezifikation und die Unterstützung der neuesten Java LTS-Version. Diese erlaubt es Entwicklerinnen und Entwicklern, Java 21 einschließlich virtueller Threads zu nutzen.

Jakarta Data 1.0 ist eine neue API zur Vereinfachung des Datenzugriffs. Zu ihren Features zählt beispielsweise das Interface BasicRepository, mit dem sich grundlegende Operationen bei Entitys ausführen lassen. CrudRepository erleichtert CRUD-Operationen und macht dadurch Datenbankinteraktionen einfacher und weniger fehleranfällig. Mit dabei ist auch die Jakarta Data Query Language, die die Semantik von Abfragemethoden in Jakarta Data-Repositories spezifiziert.

Weitere Verbesserungen der Produktivität ergeben sich laut Ankündigung durch das Entfernen der Managed Beans. Als zentrales Komponentenmodell nutzt Jakarta EE 11 stattdessen CDI (Context and Dependency Injection). Des Weiteren wurde der Java SE SecurityManager gemäß JEP 411 als obsolet deklariert.

Für Jakarta EE 11 wird Java 17 oder höher vorausgesetzt, wobei die Eclipse Foundation Java 21 empfiehlt, für das die neue Plattform optimiert wurde. Der aktuellen Release-Version sind wie üblich mehrere Meilensteine und Vorabversionen vorausgegangen. Etliche der neuen Features hat heise schon getestet.


(who)



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Entwicklung & Code

KI macht Entwickler ersetzbar: Wer künftig gebraucht wird – und wer nicht


Dieses Thema richtet sich an zwei ganz unterschiedliche Zielgruppen: zum einen an Sie, wenn Sie Entwicklerin oder Entwickler sind, weil es darüber entscheidet, ob Sie mittel- bis langfristig Ihren Arbeitsplatz behalten. Zum anderen jedoch auch an Sie, wenn Sie Unternehmerin, Unternehmer oder eine Führungskraft sind, weil ich Ihnen in diesem Beitrag erklären werde, wie Sie Ihr Unternehmen und Ihre Teams künftig deutlich effizienter aufstellen können.


the next big thing – Golo Roden

the next big thing – Golo Roden

Golo Roden ist Gründer und CTO von the native web GmbH. Er beschäftigt sich mit der Konzeption und Entwicklung von Web- und Cloud-Anwendungen sowie -APIs, mit einem Schwerpunkt auf Event-getriebenen und Service-basierten verteilten Architekturen. Sein Leitsatz lautet, dass Softwareentwicklung kein Selbstzweck ist, sondern immer einer zugrundeliegenden Fachlichkeit folgen muss.

Empfohlener redaktioneller Inhalt

Mit Ihrer Zustimmung wird hier ein externes YouTube-Video (Google Ireland Limited) geladen.

Der perfekte neue Entwickler // deutsch

Das klingt dramatisch? Das ist es auch. Denn was sich in den letzten Monaten bei künstlicher Intelligenz entwickelt hat, wird die Softwareentwicklung wesentlich radikaler verändern, als die meisten derzeit ahnen. Bevor Sie nun denken: „Das ist doch nur der nächste Hype“, überlegen Sie bitte, wie es damals mit dem Internet war. Oder mit mobilen Apps. Oder mit der Cloud. Alle, die das damals ignoriert haben, gibt es heute praktisch nicht mehr. Diese Unternehmen haben den Anschluss verpasst. Genau dasselbe geschieht jetzt mit KI – nur in deutlich stärkerer Form.

Warum formuliere ich das so drastisch? Ganz einfach: Wir sind gerade dabei, die Art und Weise, wie wir Software entwickeln, vollständig umzubauen. Die meisten haben das bislang jedoch noch gar nicht richtig bemerkt.

Ein Beispiel: GitHub hat vor Kurzem etwas vorgestellt, das für viele Entwicklerinnen und Entwickler – ebenso wie für viele Unternehmen – ein absoluter Gamechanger ist. Sie können dort nun ein Issue nicht mehr nur einer Person zuweisen, sondern auch direkt an die GitHub-eigene KI namens Copilot. Copilot nimmt sich dann dieses Issue, arbeitet komplett eigenständig im Hintergrund und meldet sich nach 10 bis 30 Minuten mit einem fertigen Pull Request zurück. Darin befindet sich der neue Code, inklusive angepasster und erweiterter Tests, ebenso wie die aktualisierte Dokumentation. Alles sogar gelintet, formatiert und lauffähig. Einfach so.

Überlegen Sie sich das einmal: Früher hätten Sie eine solche Aufgabe vielleicht einer Junior-Entwicklerin oder einem Junior-Entwickler gegeben. Diese Person hätte dann zwei Tage daran gearbeitet, anschließend hätte es einen Review gegeben, danach Anpassungen – das Ganze wäre in mehreren Iterationen abgelaufen. Heute erledigt Copilot das innerhalb von 20 Minuten. Copilot wird dabei weder müde noch krank, Copilot möchte keinen Urlaub und so weiter.

Das ist keine Zukunftsmusik. Diese Technologie funktioniert bereits heute. Vor allem aber: Sie funktioniert erschreckend gut. Wir bei the native web haben Copilot in den vergangenen Wochen intensiv getestet und ausprobiert. Selbstverständlich liegt die KI manchmal daneben und produziert Code, der, gelinde gesagt, etwas merkwürdig ist. Mitunter versteht die KI auch noch nicht vollständig, was genau der Business Case ist. Doch das wird sich zukünftig kontinuierlich verbessern. In spätestens zwei Jahren wird diese KI-gestützte Arbeitsweise vermutlich der Standard sein. Dann stellt sich die Frage: Sind Sie darauf vorbereitet? Denn wie gesagt: Das ist kein Buzzword und kein Spielzeug. Das ist die neue Realität. Diese verändert gerade still und leise, wie Softwareentwicklung funktioniert – und zwar sehr viel radikaler, als die meisten ahnen.

Was bedeutet das nun konkret für Sie als Entwicklerin oder als Entwickler? Es ist ganz einfach: Wer lediglich Code schreibt, ohne wirklich zu verstehen, was sie oder er im Detail eigentlich macht, wer keine Weitsicht besitzt, keine Konsequenzen abschätzen kann und keine Architektur und keine Strategien entwickelt, wird durch die KI ersetzt. Und das geschieht nicht irgendwann, sondern demnächst. Der Grund liegt darin, dass es schneller, günstiger und präziser ist, die Aufgabe direkt der KI zu übergeben, statt sie erst Ihnen erklären zu müssen.

Anders gesagt: Wenn Sie sich nicht weiterentwickeln, werden Sie über kurz oder lang schlichtweg nicht mehr gebraucht. Denn das ist das eigentliche Problem: Möchten Sie wirklich in einer Rolle arbeiten, in der eine KI Entscheidungen für Sie trifft, die Sie später nicht mehr nachvollziehen können? Oder in der Sie noch nicht einmal einschätzen können, ob das generierte Ergebnis robust und langfristig tragfähig ist? Deshalb noch einmal: Wenn Sie nicht lernen, KI sinnvoll einzusetzen, wird Sie KI irgendwann ersetzen.

Übrigens: Genau darüber haben wir vor zwei Wochen bereits gesprochen. Damals ging es um einen Entwickler, der Code abgeliefert hat, den er selbst nicht verstanden hat, weil er lediglich eins zu eins übernommen hat, was ihm die KI vorgeschlagen hatte.

Für Sie als Unternehmerin oder Unternehmer bedeutet das gleichzeitig: Sie können Ihre Projekte künftig theoretisch wesentlich schneller und günstiger realisieren. Sie können Ihr Unternehmen deutlich effizienter aufstellen – und sie müssen das sogar, denn die Konkurrenz schläft nicht. Dazu ist jedoch erforderlich, dass Sie Ihre Teams richtig aufstellen, dass Sie die richtigen Personen fördern, dass Sie die Strukturen schaffen, die es ermöglichen, KI sinnvoll einzusetzen.

Genau an diesem Punkt liegt das Problem: Viele Unternehmen laufen derzeit KI nämlich lediglich als Buzzword hinterher. Weil es gerade schick klingt und weil es jeder irgendwie in seinem Pitchdeck haben möchte. Was wir immer wieder feststellen: Kaum jemand hat bislang wirklich verstanden, worauf es in diesem Zusammenhang ankommt. Kaum ein Unternehmen erkennt, welche Prozesse sie anpassen müssten, wen sie in ihren Teams weiterentwickeln sollten und welche Skills in Zukunft wirklich entscheidend sein werden. Genau das wird für viele Unternehmen über kurz oder lang extrem teuer werden.

Damit das alles für Sie möglichst eine gute Zukunft hat, benötigen Sie vor allem zwei Dinge.

Erstens: Entwicklerinnen und Entwickler müssen in der Tiefe verstehen, was sie tagtäglich machen. Unternehmen brauchen Menschen, die nicht nur Code schreiben, sondern die in der Lage sind, Architektur, Fachlichkeit und auch Konsequenzen zu durchdenken. Die dazu fähig sind, einen Vorschlag von Copilot zu überprüfen und nicht nur formal abzunicken, sondern tatsächlich zu entscheiden, ob das eine passende und adäquate Lösung ist – unter Berücksichtigung all der Aspekte, die langfristig in der Softwareentwicklung relevant sind.

Zweitens (und das ist vielleicht noch viel wichtiger) benötigen Sie die Fähigkeit, exakt mit natürlicher Sprache umzugehen: KI ist sprachgesteuert. Wer ungenau beschreibt, erhält ungenaue Ergebnisse. Wir sehen das immer wieder: Gute Prompts zu schreiben, ist eine Kunst. Viele Teams kommunizieren jedoch viel zu schwammig. Das fällt in Meetings oft nicht einmal auf, weil man dort – zumindest manchmal – merkt, dass man aneinander vorbeiredet oder gerade implizite Annahmen trifft. Wenn Sie allerdings nicht in der Lage sind, präzise zu formulieren, was Sie eigentlich haben möchten, und Sie das dann in entsprechend ungenauer Form einer KI vorgeben, dann erkennen Sie rasch: Das Ergebnis ist ebenso schwammig. Ganz gemäß dem alten Motto: Garbage in, Garbage out.

Das bedeutet: Gute Prompts erfordern präzises Denken, eine saubere Sprache und vor allem Klarheit im Kopf. Man könnte auch sagen: Prompts sind das neue Programmieren. Genau das, also gute Prompts zu formulieren, beherrschen die allermeisten jedoch nicht wirklich. Weil sie nie gelernt haben, möglichst exakt mit natürlicher Sprache umzugehen. Das betrifft den Fachbereich ebenso wie die Entwicklung. Doch das wird in Zukunft essenziell sein.


(rme)



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Microsoft wirft Windows PowerShell 2.0 über Bord


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Ein neuer Eintrag hat sich auf die Liste der abgekündigten Windows-Features gemogelt. Windows PowerShell 2.0 wird aus Windows herausfliegen. Die Erinnerung erfolgt rund acht Jahre nach der ersten Ankündigung.


Eintrag auf der "Deprecated Features"-Liste

Eintrag auf der "Deprecated Features"-Liste

Ein neuer Eintrag auf der Deprecated-Feature-Liste weist auf das nahende Ende von Windows PowerShell 2.0 hin.

(Bild: Screenshot / dmk)

Auf der von Microsoft gepflegten Liste der abgekündigten Funktionen, der „Deprecated Features List“, erklärt der Hersteller: „Abkündigungserinnerung: Windows PowerShell 2.0 ist abgekündigt und wird in einer künftigen Windows-Version entfernt. Anwendungen und Komponenten sollten zu PowerShell 5.0+ migriert werden“. Ursprünglich hat Microsoft erstmals das Ende von PowerShell 2.0 zum Release von Windows 10 Build 1709, also im Jahr 2017, verkündet.

Ursprünglich angekündigt hatte Microsoft die PowerShell 2.0 Ende 2008. Der damalige Chef-Architekt Jeffrey Snover kündigte dort die Integration in Windows 7, Windows 2008 R2 und auch Windows Server Core 2008 R2 an. Sie war für Windows XP, Vista und Server 2008 zudem als Add-on verfügbar. Nach nunmehr 17 Jahren will Microsoft die alte PowerShell-Version jetzt abräumen.

Die Entwicklung an PowerShell selbst hingegen geht munter weiter. Aktuell ist die Fassung 5.1 auf vielen Windows-Systemen, aber auch PowerShell 7 steht seit dem Jahr 2020 bereit – als Open Source. Beide Fassungen lassen sich parallel betreiben. Seit Anfang des Jahres entwickeln Microsofts Programmierer mit der Community hier an Version 7.6, die bislang als „preview.2“ verfügbar ist.

Für die Migration alter Skripte für PowerShell 2.0 auf die aktuelle Fassung des Administratorwerkzeugs stehen keine offensichtlichen Anleitungen von Microsoft bereit. Admins sollten sich jedoch langsam an die Anpassung und Tests der bisher genutzten Skripte an die neuen Versionen machen. Zumindest für den Umzug von PowerShell 5.1 zu PowerShell 7.x liefert Microsoft in einem Support-Artikel Informationen zu den Änderungen unter anderem auch in den Methoden und Funktionen.


(dmk)



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