De inzet van Large Language Models (LLM's) biedt enorme efficiëntievoordelen. Echter, de manier waarop deze modellen data verwerken vormt vaak een risico. Hoe zorgt u ervoor dat u profiteert van AI-kracht, zonder de privacy van uw klanten of uw bedrijfsgeheimen te schenden? Deze gids helpt u op weg.

1. Welke data deelt u wél en niet?

De gouden regel is simpel: behandel publieke AI-chatbots alsof u tegen een willekeurige voorbijganger op straat praat. Gegevens die in de cloud belanden, kunnen theoretisch worden gebruikt om het model verder te trainen, waardoor uw data bij concurrenten of hackers kan opduiken.

Nooit invoeren in publieke modellen:

PII (Persoonsgegevens): Namen, BSN's, medische gegevens of e-mailadressen van klanten.
Bedrijfsgeheimen: Onaangekondigde producten, financiële kwartaalcijfers of strategische plannen.
Veiligheidsdata: API-sleutels, ruwe wachtwoorden of interne server-architecturen.

Wel veilig: Generieke marketingteksten laten redigeren, programmeer-concepten uitleggen, of geanonimiseerde datasets (waaruit alle herleidbare factoren verwijderd zijn) laten structureren.

2. Het afwegen: Lokaal vs. Cloud

Het landschap van AI is grofweg te verdelen in twee opslag/verwerkingsmethoden. De keuze hierin bepaalt uw privacy-standaard.

Cloud (Publieke modellen)

Denk aan ChatGPT, Claude of Gemini (via de webinterface). U heeft snelle, slimme modellen tot uw beschikking, maar de dataverwerking vindt plaats op de servers van het AI-bedrijf. Makkelijk toegankelijk, maar met een hoger privacy-risico tenzij strikte Enterprise-contracten zijn afgesloten.

Lokaal (On-Premise)

Door modellen (zoals Llama 3 of Mistral) op uw eigen hardware of lokale netwerk te draaien, verlaat de data uw pand nooit. U betaalt niet per token en er is geen 'Terms of Service' die meeleest. Het vereist echter wel een geschikte computer (vaak met een stevige grafische kaart).

3. Essentiële instellingen in de Cloud

Maakt u toch gebruik van cloud-oplossingen? Pas dan direct uw instellingen aan. De meeste aanbieders bieden inmiddels de optie om uw data buiten de 'trainings-loop' te houden.

Zet chatgeschiedenis uit: In systemen zoals ChatGPT kunt u in het menu Settings > Data Controls de optie 'Chat history & training' uitschakelen.
Maak gebruik van de API: Bijna alle grote LLM-providers hebben in hun API-voorwaarden staan dat data ingezonden via de API niet wordt gebruikt voor training. Overweeg dus een frontend die via de API werkt in plaats van de consumenten-website.

4. Gratis privacy-bewuste tools op naam

Wilt u direct veiliger aan de slag? Overweeg deze specifieke en gratis te gebruiken tools die privacy vooropstellen:

Ollama: Een open-source tool waarmee u met één commando krachtige AI-modellen volledig lokaal (op uw eigen Mac, Windows of Linux machine) kunt draaien. Absolute privacy.
LM Studio: Net als Ollama, maar dan met een visuele en gebruiksvriendelijke interface. U downloadt modellen, draait ze lokaal en praat ermee zonder internetverbinding.
DuckDuckGo AI Chat: Biedt toegang tot populaire modellen, maar fungeert als een anonieme schil. DuckDuckGo garandeert dat chats niet gelogd worden en niet voor training worden ingezet.