Das Potenzial von Open Source KI im Kontext von Datenschutz und Berufsgeheimnis

Die vorliegende Studie untersucht, wie kleine und mittlere Unternehmen (KMU), deren Mitarbeiten-de dem Berufsgeheimnis unterliegen, künstliche Intelligenz (KI) rechtskonform in ihre Arbeitspro-zesse integrieren können. Analysiert werden vier auf Open-Source-KI-Modellen basierende Lösungs-ansätze: Lokale (Laptop) Open-Source-KI-Lösung, serverbasierte Eigenlösungen, externe Hosting-Lösung (IaaS) sowie der Bezug von KI-Dienstleistungen von einer Schweizer Cloud-Anbieterin (SaaS). Zunächst wurden die einschlägigen rechtlichen Rahmenbedingungen analysiert, insbesondere das Datenschutzgesetz (DSG), das strafrechtliche Berufsgeheimnis gemäss Art. 321 StGB sowie das anwaltsrechtliche Berufsgeheimnis nach Art. 13 BGFA. Darauf aufbauend wurden exemplarische Anwendungsfälle entwickelt, anhand derer ein Open-Source-KI-Prototyp der Berner Fachhochschule (BFH) entwickelt wurde. Der Quellcode davon ist auf GitHub veröffentlicht. Die Ergebnisse zeigen, dass der Einsatz von KI-Tools bei Berufsgeheimnisträgern unter Einhaltung der rechtlichen Vorgaben grundsätzlich möglich ist. Basierend auf den dargestellten Ergebnissen hat sich insbesondere die Nutzung des BFH-KI-Prototyps entweder auf einem eigenen Server oder auf einem Server einer vertrauenswürdigen Cloud-Anbieterin (IaaS) als beste Lösung erwiesen. Dies gilt sowohl aus Kostensicht als auch aus rechtlicher Sicht, da die Informationen (Personendaten und Geheimnisse) entweder kanzleiintern bearbeitet oder verschlüsselt bei der Cloud-Anbieterin gespeichert werden. Die Studie wurde im Auftrag der ERFA-Gruppe «KI-Tool für kleine(re) Anwaltskanzleien» des Berni-schen Anwaltsverbands (BAV) durchgeführt und im Rahmen des Innovationsscheck 127.305 INNO-ICT finanziert. Während des gesamten Projektverlaufs bestand ein regelmässiger fachlicher Aus-tausch mit dieser ERFA-Gruppe, wodurch praxisrelevante Bedürfnisse und Fragestellungen direkt in die Untersuchung einfliessen konnten.