Datenschutzprinzipien: Suche, Lernen und künstliche Intelligenz

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

Wir möchten ein Produkt erstellen, das das Arbeitsleben einfacher, angenehmer und produktiver macht. Unser oberstes Leitprinzip bei der Entwicklung dieses Produkts ist die Einhaltung des Datenschutzes und der Sicherheit der Kundendaten, wie in unserer Datenschutzrichtlinie, der Sicherheitsdokumentation, SPARC sowie den Geschäftsbedingungen von Slack beschrieben.

Maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) sind hilfreiche Werkzeuge, die wir einsetzen, um unsere Produktfunktionen zu verbessern. Wir entwickeln keine generativen KI-Modelle aus Kundendaten. Für die Entwicklung von Vorhersagemodellen für Funktionen wie Emoji- und Channel-Empfehlungen analysieren unsere Systeme Kundendaten (z. B. Nachrichten, Inhalte und Dateien), die an Slack übermittelt werden, sowie sonstige Informationen (einschließlich Nutzungsinformationen) gemäß der Definition in unserer Datenschutzrichtlinie und deiner Kundenvereinbarung. Um den Datenschutz und die Sicherheit der Kundendaten in diesem Zusammenhang zu gewährleisten, haben wir einige Leitprinzipien aufgestellt:

Sämtliche Daten verbleiben in den Workspaces. Für jedes Modell, das umfassend bei allen unseren Kund:innen eingesetzt werden soll, erstellen oder trainieren wir diese Modelle nicht derart, dass sie einen Teil der Kundendaten reproduzieren können.
Wir haben technische Kontrollmechanismen eingerichtet, um den Zugriff zu verhindern. Bei der Entwicklung von KI/ML-Modellen oder der Analyse von Kundendaten können Slack-Mitarbeitende nicht auf die zugrunde liegenden Inhalte zugreifen. Dies wird mittels diverser technischer Maßnahmen verhindert. Weitere Informationen zu diesen Kontrollen, die die Vertraulichkeit und Sicherheit der Kundendaten schützen, findest du unter Sicherheit bei Slack.
Wir bieten unseren Kund:innen bei diesen Abläufen Wahlmöglichkeiten. Wenn du nicht möchtest, dass deine Kundendaten zum Trainieren der globalen Slack-Modelle verwendet werden, kannst du diese Option deaktivieren. Wenn du das tust, werden die Kundendaten in deinem Workspace nur verwendet, um das Erlebnis in deinem eigenen Workspace zu verbessern. Du kannst weiterhin alle Vorteile unserer global trainierten ML-Modelle nutzen, ohne zu den zugrunde liegenden Modellen beizutragen.

Nimm Kontakt mit uns auf, um dich abzumelden. Wenn du nicht möchtest, dass deine Kundendaten für globale Slack-Modelle verwendet werden, kannst du diese Option deaktivieren. Wenn du das tun möchtest, bitte deine Org. oder deine Workspace- oder primären Inhaber:innen darum, sich mit dem Kundenerfahrungs-Team unter feedback@slack.com in Verbindung zu setzen. Dazu wird die URL deines Workspace/deiner Org. und die Betreffzeile „Anfrage zur Abmeldung vom Slack Global Modell“ benötigt. Wir bearbeiten deine Anfrage und antworten, sobald die Abmeldung abgeschlossen ist.

Kundendaten und Sonstige Informationen

Wie Slack Kundendaten (z. B. Nachrichten, Inhalte, Dateien) und „Sonstige Informationen“ zur Aktualisierung unserer Dienste verwenden kann

Ausgehend von den oben genannten Grundsätzen findest du hier einige Beispiele für Verbesserungen und Datenschutztechniken, die unsere Produkt- und Analytik-Teams verwenden können, um Slack weiterzuentwickeln, zu aktualisieren und zu verbessern:

Channel-Empfehlungen: Wir können diese Erkenntnisse nutzen, um Benutzer:innen zu empfehlen, einem neuen Offenen Channel in ihrem Unternehmen beizutreten. Diese Vorschläge werden auf Basis von Channel-Mitgliedschaft, Aktivität und Themenüberschneidungen gemacht. Unser Modell lernt aus früheren Vorschlägen und daraus, ob ein:e Benutzer:in dem von uns empfohlenen Channel beitritt oder nicht. Wir schützen dabei die Privatsphäre, indem wir unser Modell von den Kundendaten trennen. Wir verwenden externe Modelle (die nicht auf Slack-Nachrichten trainiert wurden), um thematische Übereinstimmungen zu bewerten, und geben numerische Punktzahlen aus. Unser globales Modell gibt nur Empfehlungen ab, die auf diesen numerischen Werten und Nicht-Kundendaten basieren.
Suchergebnisse: Unsere maschinellen Lernmodelle für die Suche helfen Benutzer:innen, das zu finden, was sie suchen, indem sie die richtigen Ergebnisse für eine bestimmte Anfrage identifizieren. Wir tun dies auf der Grundlage historischer Suchergebnisse und früherer Aufträge und stellen gleichzeitig sicher, dass unser Modell weder die Suchanfrage noch das Ergebnis reproduzieren kann.
Autovervollständigung: Slack kann Vorschläge zur Vervollständigung von Suchanfragen oder anderem Text machen ‒ zum Beispiel die automatische Vervollständigung der Wortfolge „Kundensupport“, nachdem ein:e Benutzer:in die ersten Buchstaben dieser Wortfolge eingegeben hat. Diese Vorschläge sind lokal und stammen aus allgemeinen öffentlichen Nachrichtenformulierungen im Workspace des/der Benutzer:in. Unser Algorithmus, der aus potenziellen Vorschlägen auswählt, wird global auf zuvor vorgeschlagene und bereits akzeptierte Vervollständigungen trainiert. Wir gewährleisten den Schutz deiner Daten, indem wir Regeln verwenden, um die Ähnlichkeit zwischen dem eingegebenen Text und dem Vorschlag auf verschiedene Weise zu bewerten, einschließlich der ausschließlichen Verwendung der numerischen Werte und der Anzahl früherer Interaktionen im Algorithmus.
Emoji-Vorschlag: Slack bietet möglicherweise Emoji-Reaktionen auf Nachrichten anhand des Inhalts und der Stimmung der Nachricht, der bisherigen Verwendung von Emojis und der Häufigkeit der Verwendung von Emojis im Team in unterschiedlichen Situationen an. Wenn zum Beispiel häufig mit 🎉 auf positive Nachrichten in einem bestimmten Channel reagiert wird, schlagen wir vor, dass Benutzer:innen auf neue, ähnlich positive Nachrichten mit 🎉 reagieren. Dazu und um gleichzeitig die Kundendaten zu schützen, verwenden wir möglicherweise ein externes Modell (das nicht auf Slack-Nachrichten trainiert wurde), das die Stimmung der Nachricht klassifiziert. Unser Modell schlägt dann ein Emoji nur unter Berücksichtigung der Häufigkeit vor, mit der ein bestimmtes Emoji mit Nachrichten dieser Stimmung in diesem Workspace in Verbindung gebracht wurde.

Diese Art von durchdachten Personalisierungen und Verbesserungen ist nur möglich, wenn wir untersuchen und verstehen, wie unsere Benutzer:innen mit Slack umgehen.

Slack nimmt den Datenschutz sehr ernst, und unsere in unseren Kundenvereinbarungen und der Datenschutzrichtlinie beschriebenen Vertraulichkeitsverpflichtungen gelten in jedem dieser Szenarien. Die Kund:innen sind Besitzer ihrer eigenen Kundendaten. Slack aggregiert und trennt Kundendaten so, dass die Nutzung von Kundendaten durch Slack zur Aktualisierung der Dienste niemals einen unserer Kunden oder Einzelpersonen als Quelle einer dieser Verbesserungen gegenüber Dritten, mit Ausnahme der verbundenen Unternehmen oder Unterauftragsverarbeitern von Slack, identifizieren.

Generative KI

Generative KI ist eine Kategorie von KI-Systemen, die Inhalte, z. B. Text, als Antwort auf Prompts, die ein:e Benutzer:in eingibt, generieren kann. Diese KI-Kategorie umfasst große Sprachmodelle, so genannte „Large Language Models“ (LLMs). Die KI in Slack verwendet generative KI, indem sie LLMs von Drittanbietern nutzt.

Slack wird die Kundendaten nicht zum Trainieren generativer KI-Modelle verwenden, es sei denn, die:der Kund:in gibt die ausdrückliche Zustimmung dazu. KI in Slack bedient sich nutzungsbereiter LLMs, in denen die Modelle nicht durch Kundendaten aktualisiert werden und die nach einer Anfrage an sie auch keine Kundendaten in irgendeiner Form aufbewahren. KI in Slack hostet diese Modelle auf seiner eigenen AWS-Infrastruktur, die Kundendaten bleiben innerhalb der Vertrauensgrenze von Slack, und die Anbieter des LLM haben keinen Zugriff auf die Kundendaten. Wenn du über Änderungen bei den Unterauftragsverarbeitern informiert werden möchtest, melde dich bitte auf der Webseite Vertrauen und Compliance für Updates an.

KI in Slack Generative Suchantworten

Die KI in der Suchfunktion von Slack greift auf folgende Quellen zurück: Slack-Funktionen (Canvases, Huddles, Canvas-Notizen, Transkripte und Text-Snippets von Video- und Sprachnachrichten); auf Slack hochgeladene Dateien (PDFs, E-Mails, docx, pptx und Keynote); verknüpfte Dokumente von Google Drive (Docs, Slides); Sharepoint/OneDrive (Word, Powerpoint) und Dateispeicher-Partner-Apps wie Box (wenn installiert). Die:der Benutzer:in muss über die Integration mit Slack authentifiziert sein, um auf diese Dateien zugreifen zu können. In den Admin-Einstellungen kannst du alle Dateiergebnisse deaktivieren oder die Beschaffung von extern gehosteten Dateien ausschalten. Mehr Infos findest du in unserem Support-Center.