KI-Prinzipien

Diese Übersetzung dient ausschließlich Informationszwecken. Bei allfälligen Widersprüchen zwischen dieser und der englischen Version hat die englische Version Gültigkeit.

Unser Ansatz in Bezug auf KI und Machine Learning

Bei Slack sind künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) das Herzstück unserer Produkterfahrung. Unser Engagement für den Datenschutz und die Datensicherheit ist von grundlegender Bedeutung für alles, was wir tun. So stellen wir sicher, dass strenge Kontrollen zum Schutz deiner Daten erfolgen. Die nativen KI-Funktionen von Slack sind so ausgelegt, dass sie diese Verpflichtungen erfüllen. Deine Kundendaten (wie Nachrichten und Dateien) werden nie zum Trainieren von LLMs genutzt.

Die von uns konzipierten KI- und ML-Funktionen sind dazu ausgelegt, die Arbeit in Slack einfacher, intelligenter und effizienter zu gestalten. KI ist neuer in Slack, aber ML ist schon seit langem ein unerlässlicher Teil der Slack-Erfahrung. In dieser Anleitung wird erläutert, wie diese Technologien in Slack eingebaut sind und wie du sie unterscheiden kannst:

• KI bezieht sich speziell auf Funktionen generativer KI, die von Large Language Models (LLMs) unterstützt werden, wie etwa Channel-Zusammenfassungen.
• ML enthält Funktionen, die Prognosemodelle nutzen, wie etwa Emoji-Empfehlungen und Anzeigename-Vorschläge bei der Erwähnung anderer Benutzer:innen.

KI in Slack

KI-Funktionen sind in kostenpflichtigen Slack-Plänen enthalten. Administrator:innen können KI-Funktionen aktivieren oder deaktivieren. Somit haben Kund:innen die Kontrolle darüber, wie und ob KI in ihren Workspaces eingesetzt wird.

Unsere KI-Architektur wurde mit dem Ziel des Datenschutzes konzipiert.

Alle unsere KI-Funktionen werden durch Sicherheitsvorkehrungen für Slack AI geschützt, eine Reihe integrierter grundlegender Schutzmaßnahmen. Zu diesen Sicherheitsvorkehrungen gehören Inhaltsbeschränkungen, die Halluzinationen reduzieren, ausdrückliche Sicherheitshinweise, die die Eingabe von Befehlen einschränken, Kontextbearbeitung zur Verringerung des Risikos von Befehlseingaben, URL-Filterung zur Verhinderung von Phishing-Angriffen und die Überprüfung des Ausgabeformats sowie Maßnahmen seitens der Anbieter.

Die Sicherheitsvorkehrungen für Slack AI wenden außerdem automatisch Filter für sichere Inhalte (Content Safety Filters) als weitere Schutzebene für KI-Funktionen an, die auf benutzergenerierten Eingaben basieren. Diese Filter analysieren Suchanfragen in Echtzeit, um schädliche Inhalte, Injection-Versuche und Sicherheitsrisiken zu identifizieren und zu entschärfen, bevor sie KI-Systeme wie Slackbot und Suchantworten erreichen.

Unser Ansatz in Bezug auf KI basiert auf diesen drei Grundsätzen:

• Deine Daten werden niemals genutzt, um große Sprachmodelle (LLMs) zu trainieren.
  Deine Kundendaten in Slack (wie Nachrichten und Dateien) werden nie zum Trainieren von LLMs genutzt.
• Du kontrollierst, worauf KI Zugriff hat:
  Workspace- und Organisationsadministrator:innen können KI-Funktionen jederzeit aktivieren oder deaktivieren, sodass Kund:innen die volle Kontrolle darüber haben, wie KI eingesetzt wird. Slack AI funktioniert nur mit Inhalten, für die du bereits über eine Berechtigung zum Anzeigen verfügst. Antworten der KI-Suche werden zum Beispiel nur Ergebnisse enthalten, die du auch in einer standardmäßigen Suche erhalten würdest.
• Deine Daten bleiben innerhalb der vertrauenswürdigen Infrastruktur von Slack.
  Die von uns verwendeten LLMs werden innerhalb der Cloud-Umgebung von Slack bereitgestellt, sodass Modellanbieter keinen Zugriff auf deine Daten haben.

Hinweis: Administrator:innen können entscheiden, welche Mitglieder ihres Workspace oder ihrer Enterprise-Organisation Zugriff auf unsere KI-Funktionen haben sollen. Weitere Informationen findest du unter Zugriff auf KI-Funktionen in Slack verwalten.

Machine Learning in Slack

Wir verwenden auch Machine-Learning-Prognosemodelle, damit die Slack-Erfahrung noch besser wird. Wenn du ein Emoji, das du und deine Teamkolleg:innen vor Kurzem verwendet haben, im Emoji-Auswahlfeld siehst, oder einen Vorschlag zum Autovervollständigen, um die richtige Person in deinem Unternehmen mit einem mehrmals vorhandenen Namen zu finden, sind unsere ML-Modelle für die Relevanz und Genauigkeit dieser Vorschläge zuständig.

• Machine-Learning-Modelle ermöglichen es uns, hochwertige individuelle Erfahrungen zu liefern.
• Wir erstellen und trainieren Modelle so, dass sie keine Kundendaten reproduzieren können, und die Ergebnisse der Modelle können nicht mit Daten eines bzw. einer bestimmten Kund:in verknüpft werden.

Tipp: In unseren Datenschutzprinzipien findest du einen Überblick über die Prinzipien, die wir bei der Produktentwicklung von Slack und der Kundenkontrolle befolgen.

Weitere Informationen zu Modellen und Daten

Weitere Einzelheiten zu den generativen und Prognosemodellen, die wir verwenden, und wie sie unsere KI- und ML-Funktionen unterstützen, findest du unter Slack Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datennutzung. Diese Ressource bietet detaillierte Informationen für alle, die ein tieferes Verständnis unserer KI- und ML-Datenpraktiken haben möchten.