RAG i ochrona danych:
Co nowe wytyczne DSK oznaczają dla Twojej firmy
Konferencja Ochrony Danych (DSK) opublikowała jasne wytyczne dla systemów AI wykorzystujących Retrieval Augmented Generation (RAG). Dowiedz się, co się za tym kryje – i dlaczego KOSMO jest specjalnie zaprojektowany, aby spełnić te wymagania.
Czym jest DSK – i dlaczego jest ważna?
Konferencja Ochrony Danych (DSK) jest wspólnym organem niezależnych organów nadzorczych ds. ochrony danych federacji i 16 landów. Opracowuje wspólne stanowiska i wytyczne dotyczące ochrony danych.
Jej publikacje nie są prawnie wiążące, ale faktycznie wyznaczają kierunek: pokazują, jak organy nadzorcze oceniają technologie – a tym samym, co w kontrolach jest uznawane za zgodne z ochroną danych lub ryzykowne.
Każdy, kto obecnie wykorzystuje lub planuje systemy AI, powinien traktować zalecenia DSK jako wiarygodny kompas – szczególnie w zakresie przetwarzania danych osobowych w firmach, gminach i obszarach wrażliwych.
- Jednolite stanowisko organów nadzorczych
- Konkretne wytyczne dla systemów AI i RAG
- Wysoka praktyczna przydatność dla MŚP i administracji
Czym jest RAG – krótkie wyjaśnienie
RAG oznacza Retrieval Augmented Generation. Mówiąc prościej: model językowy AI jest połączony z inteligentnym wyszukiwaniem w Twoich własnych danych.
Zanim model wygeneruje odpowiedź, moduł wyszukiwania przeszukuje Twoje dokumenty, e-maile lub bazy wiedzy i udostępnia istotne treści. AI wykorzystuje następnie te aktualne, wewnętrzne informacje do udzielenia odpowiedzi – wraz z podaniem źródeł.
Ważne: Dokumenty nie są trwale integrowane z modelem. Pozostają w Twojej bazie danych i mogą być w każdej chwili modyfikowane lub usuwane. Takie podejście zapewnia wyraźne korzyści w zakresie ochrony danych, przejrzystości i realizacji praw osób, których dane dotyczą.
- Wyszukiwanie semantyczne zamiast słów kluczowych
- Odpowiedzi z Twoich rzeczywistych dokumentów
- Powiązane ze źródłami w sposób możliwy do prześledzenia
Jakie szanse DSK dostrzega w systemach RAG?
Wytyczne pokazują: systemy RAG mogą być ważnym elementem AI zgodnej z ochroną danych – jeśli są właściwie wdrożone. W szczególności pozytywnie podkreślane są następujące punkty:
Większa poprawność
Odpowiedzi opierają się na konkretnych dokumentach, a nie tylko na wiedzy treningowej. Błędy można naprawić poprzez aktualizację źródeł.
Przejrzystość i możliwość śledzenia
Cytowanie źródeł umożliwia prześledzenie każdej odpowiedzi – plus dla zgodności i dokumentacji.
Dane pozostają pod kontrolą
Dane osobowe pozostają w własnych systemach. RAG wykorzystuje je, bez trwałego integrowania ich z modelem.
Możliwość realizacji praw osób, których dane dotyczą
Gdy usuniesz dokument, ma to natychmiastowy wpływ na przyszłe odpowiedzi – inaczej niż w przypadku modeli ze stałym treningiem.
Realistyczne wdrożenie on-premise
Mniejsze, ukierunkowane modele plus RAG umożliwiają działanie na własnym sprzęcie – bez zależności od globalnych dostawców chmury.
Jakie ryzyka pozostają?
DSK jasno stwierdza: RAG nie jest przepustką do wszystkiego. Niektóre wyzwania pozostają i muszą być aktywnie adresowane:
- Nielegalnie wytrenowany model bazowy pozostaje problematyczny – nawet z RAG.
- Ograniczenie celu: Dane osobowe mogą być przetwarzane wyłącznie w konkretnym, wcześniej określonym celu.
- Ryzyko niepożądanych powiązań: Dane wewnętrzne mogą być powiązane z wiedzą już obecną w modelu.
- Efekt czarnej skrzynki: Dokładna wewnętrzna ścieżka decyzyjna modelu pozostaje technicznie złożona.
Właśnie dlatego potrzebne są systemy, które od samego początku są zaprojektowane z myślą o ochronie danych, kontrolowanych przepływach danych i przejrzystej architekturze.
Jak KOSMO wdraża zalecenia DSK w praktyce
KOSMO został zaprojektowany od początku tak, aby spełniał opublikowane teraz wymagania DSK dla systemów RAG.
100% kontroli nad danymi
KOSMO działa opcjonalnie całkowicie on-premise lub w certyfikowanych centrach danych w Niemczech. Brak przekazywania danych do chmur US lub państw trzecich.
Europejskie modele językowe
Wykorzystanie i wymiana modeli kompatybilnych z europejskimi wymaganiami – bez uzależnienia od własnościowych API typu czarna skrzynka.
RAG z pełną kontrolą
To Ty definiujesz, które źródła danych zostaną podłączone. Żadne dane nie są wykorzystywane do treningu modelu – zmiany działają w czasie rzeczywistym.
Cytowanie źródeł i przejrzystość
Każda odpowiedź może być prześledziona do dokumentów źródłowych – idealne dla kontroli, audytów i zapewnienia jakości.
Dostępy oparte na rolach
Precyzyjne uprawnienia: Pracownicy widzą tylko treści, do których mają uprawnienia – technicznie wymuszone przez system.
Kontrolowalne dane zewnętrzne
Wyszukiwanie w sieci i źródła zewnętrzne są opcjonalne i wyraźnie oznaczone. Standard: wewnętrzne, zweryfikowane zasoby wiedzy.
Open Source i konfigurowalny
Otwarte komponenty i przejrzysta architektura umożliwiają kontrolę techniczną i prawną – prawdziwa zaleta w porównaniu z AI zamkniętego źródła.
Idealne dla MŚP, gmin, sektora zdrowia i edukacji, dostawców energii, izb i wszystkich, którzy chcą korzystać z AI bez utraty kontroli nad swoimi danymi.
