Datasikkerhed - ingen problemer
Datasikkerhed ved brug af sprogmodeller (LM/GenAI) er ikke et problem – det er en udfordring der kan løses, hvis man forstår at bruge netop teknologien. Med de rette tekniske, organisatoriske og kontraktmæssige tiltag, kan enhver problemstilling benyttes i relation til de fantastiske muligheder, som teknologien tilbyder.
Vigtigt: AI/LLM kan bruge stil at udvide handlemulighederne, ikke ændre på de juridiske krav der skal efterleves. Kravene til databeskyttelse, ansvar og lovmedholdelighed ændres ikke af, at man bruger LLM’er – de øges på visse områder deriomod. Det, der er nyt er, at du som dataejer kan ændre dine data – men uden at gå på kompromis med slutmålet for din behandling.
1) Vælg den rigtige driftsmodel efter risikoniveau
Risiko styres primært af, hvor modellen kører: offentlig cloud, leverandørhostet løsning i EU-datacenter eller on-premises i dit eget lukkede netværk. Jo mere følsomt data, jo stærkere bør du favorisere private/EU-baserede eller helt ind til on-prem-løsninger, hvor data aldrig forlader din kontrol og dit lokale netværk. Valget af driftsmodel er en styring af risikoer, pas på, at det ikke bliver et ideologisk ståsted.
2) Behandl kun de data, du behøver — brug datareduktion og fragmentering
Fjern eller anonymiser personfølsomme og fortrolige elementer før modellering (pseudonymisering, redaction). Fragmentér data, så kun ikke-følsomme dele sendes til eksterne modeller; lokale modeller kan håndtere sensitive dele. Den praksis minimerer både juridisk og operationel risiko og øger fleksibiliteten: dataklassifikation og risikoniveau behøver ikke være faste størrelser gennem hele behandlingsforløbet.
3) Kontrakt, kryptering og tekniske kontroller sikrer compliance
Indgå klare databehandleraftaler (DPA), kræv logning, kryptering af data i transit og i hvile, adgangskontrol og muligheden for at fravælge leverandørens retention/træning på dine data. Vælg leverandører, der tilbyder EU-lokationer og dokumenterede sikkerhedsgarantier. Disse tiltag understøtter overholdelse af GDPR og andre regulatoriske krav.
4) Arbejd procesorienteret — governance fremfor frygt
Implementér simple governance-regler: klassifikation af data, hvornår GenAI må anvendes, godkendelsesflow for modeludrulning og løbende monitorering af output. Kombinér små lokale modeller til følsomme opgaver med større cloud-modeller til generel hjælp — det giver både sikkerhed og konkrete effektivitetsgevinster i hverdagen.
Samspil mellem lokale og eksterne modeller
Der er ikke tale om et enten-eller. De mest sikre og effektive arkitekturer bygger på samspillet mellem lokale, kontrollerede miljøer og større modeller. Lokale løsninger håndterer direkte behandling af fortrolige oplysninger; store modeller bidrager med mønstergenkendelse, sammenstilling af komplekse regelsæt og kontekstualisering, uden nødvendigvis at få adgang til de følsomme rådata. Det er en naturlig videreudvikling af principperne om lagdeling og mindst mulig adgang.
Abstraktion som risikoreducerende mekanisme
En væsentlig styrke ved LLM-teknologi er evnen til at arbejde med abstraktioner. I mange use cases er strukturen, relationerne og reglerne vigtigere end konkrete detaljer. Ved at arbejde med generaliserede eller kontekstualiserede repræsentationer kan man aktivt ændre, hvordan data klassificeres i de enkelte led af behandlingen. Det gør det muligt at inddrage store modeller, også når det samlede forløb omfatter følsomme data.
Beslutningsstøtte frem for beslutningstagning
Store modeller behøver ikke tage endelige afgørelser for at være værdifulde. Deres styrke er at sammenholde komplekse regelsæt, identificere afhængigheder og opstille betingelser og forudsætninger. Den endelige vurdering og beslutning kan foregå lokalt, hvor kontekst og ansvar er forankret. Dermed understøtter AI menneskelige beslutninger uden at flytte ansvar eller ukontrolleret dataudveksling.
Sikkerhedsperspektivet — kontrol frem for begrænsning
AI/LLM reducerer ikke kontrol — det øger den, når teknologien bruges korrekt. Organisationer får flere valgmuligheder omkring hvor data behandles, i hvilken form og med hvilket risikoniveau. Det er et modenhedsspørgsmål: de organisationer, der tænker arkitektur, processer og kontrakter ind fra starten, får både bedre sikkerhed og større gevinst af teknologien.
Afsluttende retning
Også i miljøer med personfølsomme og fortrolige data kan AI/LLM anvendes sikkert. Det kræver arkitektonisk omtanke — ikke fravalg af teknologien. Med risikobaserede valg af hosting, målrettet datahåndtering (anonymisering/fragmentering), solide kontrakter og klare interne processer kan ledere kombinere store modellernes styrke med lokale løsningers fortrolighed. Resultatet er løsninger, der både respekterer lovgivning og udnytter teknologiens fulde potentiale.