Nicht der eingegebene Name ist das eigentliche Problem, sondern die Kombination: Beruf, Projekt, Region, ein seltenes Detail – zusammengenommen lassen sie Rückschlüsse auf eine konkrete Person oder ein konkretes Unternehmen zu. Ein Forschungsteam der FernUniversität in Hagen nennt das „semantic leakage“ und hat dazu einen bemerkenswerten Prototyp vorgelegt.
Die Idee: ein „Privacy Gateway“, das jede Anfrage prüft, bevor sie an ChatGPT, Gemini, Claude & Co. geht. Es erkennt sensible Inhalte im Zusammenhang, ersetzt oder verallgemeinert sie und gibt nur eine bereinigte Version nach außen frei. Klassische Filter, die nach Namen, Adressen oder Kreditkartennummern suchen, greifen hier zu kurz: In der Studie neutralisierte der semantische Ansatz rund 90 % der Geschäftsgeheimnisse, mustergestützte Filter unter 5 %.
Zwei Einschränkungen werden ehrlich benannt: Der Ansatz ist rechenintensiv, und kleine, lokal laufende Modelle schaffen ihn heute noch nicht zuverlässig. Noch ist das Gateway erstmal nur Forschung, kein fertiges Produkt.
Bis solche Schutzschichten verfügbar sind, hilft vor allem eines: bewusster Umgang. Vier Punkte, die das direkt umsetzen:
- Training abschalten. Bei vielen Diensten lässt sich abstellen, dass die eigenen Eingaben zum Training verwendet werden. Dies sollte man als Erstes tun. Was einmal ins Modell eingeflossen ist, lässt sich später womöglich nicht mehr vollständig entfernen.
- Vertrauliches bleibt draußen. Inhalte aus Therapie, Rechtsberatung oder über andere Personen gehören nicht in öffentliche KI-Dienste. Anders als Ärztin oder Anwalt unterliegt eine KI keiner gesetzlichen Schweigepflicht.
- Der Selbsttest. Am Ende eines längeren Chats einfach mal fragen: „Was weißt du über mich?“ Die Antwort ist oft erstaunlich treffend und zeigt, wie viel sich aus einzelnen Unterhaltungen ableiten lässt.
- Für Unternehmen: Regeln statt Verbote. Ein pauschales KI-Verbot kostet Produktivität und führt meist nur zu Schatten-IT. Sinnvoller sind klare Leitplanken, sensibilisierte Mitarbeitende und technische Schutzmaßnahmen, die verhindern, dass vertrauliche Informationen überhaupt nach außen gelangen.
Datenschutz und KI sind kein Widerspruch. Es geht darum, beides zusammenzudenken und die Möglichkeiten der Modelle zu nutzen, ohne die Kontrolle über die eigenen Daten aus der Hand zu geben.
Quelle: M. M. Grötzner & P. Tippe (2026), FernUniversität in Hagen, Proceedings on Privacy Enhancing Technologies 2026(3).