GDPR болон их хэмжээний өгөгдөл нь хоорондоо нийцэхгүй биш боловч олон байгууллагын хойшлуулдаг сонголтыг шаарддаг: та том өгөгдлийн санг цуглуулах эсвэл дахин ашиглахаасаа өмнө үүнийг хийх хууль ёсны үндэслэлийг нэрлэж, боловсруулалт нь энэ зорилгоор шаардлагатай гэдгийг харуулах чадвартай байх ёстой. Практикт энэ нь Өгөгдөл Хамгаалалтын Ерөнхий Журамын 6-р зүйлийн дагуу үндэслэлийг баримтжуулах, алгоритмыг сургахад дараа нь ашиглах нь өгөгдлийг анх цуглуулсан зорилготой нийцэж байгаа эсэхийг шалгах, анхны загварыг бүтээхээс өмнө эрсдэлийг үнэлэх гэсэн үг юм. Энэхүү нийтлэлд эдгээр дүрмүүд Нидерландад томоохон хэмжээний аналитик болон хиймэл оюун ухааны сургалтад хэрхэн хамаарах, мөн Авторитар Хувь хүний эрхийн байгууллагууд хаана хязгаар тавихыг тодорхойлсон болно.
Их өгөгдлийн багцад хувийн мэдээлэл гэж юу тооцогддог вэ
GDPR нь тодорхойлогдсон эсвэл танигдах боломжтой хувь хүнтэй холбоотой мэдээлэлд хамаарна. Их өгөгдлийн хүрээнд энэ босгыг байгууллагуудын хүлээж байснаас хамаагүй олон удаа давдаг, учир нь таних чадварыг хянагч эсвэл өөр хэн нэгэн хэн нэгнийг ялгаж салгахад ашиглах боломжтой бүх хэрэгслийг ашиглан үнэлдэг. Тиймээс төхөөрөмжийн танигч, байршлын ул мөр, гүйлгээний бүртгэл эсвэл товшилтын урсгалын өгөгдлийн багц нь бараг үргэлж хувийн мэдээлэл байдаг бөгөөд ганц баганад нэр байхгүй байсан ч гэсэн.
Хоёр ойлголтыг байнга төөрөлдүүлдэг бөгөөд энэ ялгаа нь зохицуулалтыг огт хэрэглэх эсэхийг шийддэг. Тодорхойлогчдыг сольсон боловч түлхүүр нь хаа нэгтээ байсаар байгаа хуурамч нэртэй өгөгдөл нь хувийн мэдээлэл хэвээр үлдэж, GDPR-д бүрэн захирагддаг. Дахин таних боломжгүй болсон нэргүй өгөгдөл нь үүнээс гадуур байдаг. Жинхэнэ нэргүйжүүлэх хязгаар өндөр байдаг: нэгтгэх, хэшлэх эсвэл шууд танигчийг арилгах нь тодорхой этгээдэд хувь хүмүүсийг дахин танихад хангалттай хурууны хээ үлдээдэг, ялангуяа мэдээллийн багц баялаг бөгөөд урт хугацааг хамардаг.
Энэ нь чухал ач холбогдолтой, учир нь өгөгдлийн багц нь нэргүй гэсэн мэдэгдэл нь хиймэл оюун ухааны бүхэл бүтэн хөтөлбөрт ихэвчлэн ачаалал даах таамаглал болдог. Хэрэв энэ нь бүтэлгүйтвэл сургалтын ажлаас эхлээд хадгалах хуваарь хүртэлх бүх шат дамжлагыг хууль ёсны үндэслэлгүйгээр хийсэн болно. Илүү аюулгүй арга бол баримтжуулсан дахин таних шинжилгээнд өөрөөр заагаагүй бол өгөгдлийн багцыг хувийн мэдээлэл гэж үзэх, өгөгдлийн багцыг баяжуулсан эсвэл өөр эх сурвалжтай нэгтгэсэн үед уг шинжилгээг дахин хийх явдал юм. Европын Мэдээллийн Хамгаалалтын Зөвлөл мөн хиймэл оюун ухааны загварыг өөрөө нэргүй гэж үзэж болох үед авч үзсэн бөгөөд хариулт нь үүнийг таамаглах боломжгүй юм: хувийн мэдээлэл дээр сургагдсан загвар нь уг өгөгдлийг гаргаж авах боломжтой хэлбэрээр агуулж болох бөгөөд үүнийг тохиолдол бүрээр нь үнэлэх шаардлагатай.
Том өгөгдөл болон хиймэл оюун ухааны сургалтын хууль ёсны үндэслэлийг сонгох
Боловсруулалтын үйл ажиллагаа бүр 6-р зүйлд заасан зургаан үндэслэлийн аль нэгийг шаарддаг бөгөөд үндэслэлийг дараа нь сэргээн засварлахын оронд боловсруулалт эхлэхээс өмнө сонгох ёстой. Том хэмжээний аналитикийн хувьд зөвхөн гурван нь бодитой нэр дэвшигч юм.
Зөвшөөрөл бол онолын хувьд хамгийн цэвэрхэн, практикт хамгийн эмзэг зүйл юм. Үүнийг чөлөөтэй өгөх, тодорхой, мэдээлэлтэй, хоёрдмол утгагүй байх ёстой бөгөөд буцааж авахад өмнөх шигээ хялбар байх ёстой. Ерөнхий нөхцөлд багцалсан, мэдээлэл шаардлагагүй үйлчилгээний нөхцөл болгон авсан, эсвэл хувь хүн юунд тохиролцсоныг харахгүй байхаар өргөн хүрээнд оруулсан зөвшөөрөл хүчин төгөлдөр болохгүй. Зөвшөөрлийг буцааж авсан тохиолдолд аль хэдийн сургагдсан загварт юу тохиолдох вэ гэсэн асуултад техникийн хариулт хэрэгтэй.
Гэрээний гүйцэтгэлийн шаардлага нь харагдаж байгаагаас илүү нарийхан байдаг. Шалгалт нь тухайн хувь хүний бодитоор хүссэн үйлчилгээний объектив шаардлага болохоос арилжааны ашиг тус биш юм. Зөвлөмжийн системийг сайжруулахын тулд хэрэглэгчийн профайлыг гаргах нь тэдний худалдаж авсан бүтээгдэхүүнийг хүргэхэд ерөнхийдөө шаардлагагүй бөгөөд Шүүхийн шийдвэрээр энэ үндэслэлийг зан үйлийн сурталчилгаа болон хувьчлах үйл явцыг хамруулах оролдлогыг удаа дараа няцаасан.
Энэ нь хууль ёсны ашиг сонирхлыг үлдээдэг бөгөөд энэ нь хамгийн том хэмжээний боловсруулалтын үндэс суурь болдог. Энэ нь дараах дарааллаар баримтжуулсан гурван алхамыг шаарддаг: бодит бөгөөд хууль ёсны ашиг сонирхлыг тодорхойлох, боловсруулалт шаардлагатай гэдгийг харуулах, учир нь түүнд хүрэхийн тулд багагүй хөндлөнгөөс оролцох арга байхгүй, мөн ашиг сонирхлыг холбогдох хүмүүсийн эрх, боломжийн хүлээлттэй тэнцвэржүүлэх. Нидерландын үндэсний теннисний холбооны талаарх шүүхийн лавлагаанд Шударга ёсны шүүх 2024 онд цэвэр арилжааны ашиг сонирхол нь хууль ёсны ашиг сонирхол гэж тооцогдох боломжтой боловч зөвхөн зайлшгүй шаардлага болон тэнцвэржүүлэх шалгуурыг үнэхээр хангасан тохиолдолд л боломжтой гэдгийг баталсан. Тиймээс арилжааны үнэ цэнэ нь зөвшөөрөгдөх ашиг сонирхол болохоос лиценз биш юм.
Тусгай ангилал ба таамагласан шинж чанарууд
Арьс өнгө, үндэс угсаа, улс төрийн үзэл бодол, шашны итгэл үнэмшил, үйлдвэрчний эвлэлийн гишүүнчлэл, эрүүл мэнд, бэлгийн амьдрал эсвэл бэлгийн чиг баримжаа зэргийг харуулсан өгөгдөл, түүнчлэн таних тэмдэгт ашигласан генетикийн болон биометрийн өгөгдлийг 9 дүгээр зүйлд заасан нарийн үл хамаарах зүйлсийн аль нэг нь хамаарахгүй бол огт боловсруулж болохгүй. Ил тод зөвшөөрөл нь ердийн арга зам юм; бусад нь арилжааны мэдээллийн санд ховорхон багтдаг.
Том өгөгдлийн урхи нь тусгай ангиллын өгөгдлийг санаатайгаар цуглуулах шаардлагагүй байдагт оршино. Өгөгдлийн багц нь хамгаалагдсан шинж чанарыг, жишээлбэл, худалдан авалтын хэв маяг, байршлын түүх эсвэл чөлөөт текстийн талбаруудын агуулгаар дамжуулан гаргах боломжийг олгодог бол хэн ч асуултыг шууд асуугаагүй байсан ч гэсэн уг боловсруулалтад илүү хатуу дэглэм үйлчилдэг. Хамгаалагдсан шинж чанарын төлөөлөл болж ажилладаг загварын шинж чанаруудыг гомдлын дараа биш, харин хөгжүүлэлтийн явцад тодорхойлох ёстой.
Зорилгын хязгаарлалт: та загварыг сургахад өгөгдлийг дахин ашиглаж болох уу?
Та чадна, гэхдээ автоматаар биш. GDPR нь хувийн мэдээллийг тодорхой, тодорхой, хууль ёсны зорилгоор цуглуулахыг шаарддаг бөгөөд эдгээр зорилгод нийцэхгүй байдлаар цаашид боловсруулж болохгүй. Захиалга биелүүлэх, хэрэглэгчийн дэмжлэг үзүүлэх эсвэл залилангаас урьдчилан сэргийлэх зорилгоор цуглуулсан өгөгдөл дээр алгоритмыг сургах нь цаашдын боловсруулалтын үйл ажиллагаа бөгөөд зөвхөн журамд заасан нийцлийн шалгалтыг давсан тохиолдолд л хууль ёсны болно.
Энэ шалгалт нь ёс төдий зүйл биш юм. Энэ нь анхны зорилго болон шинэ зорилго хоёрын хоорондын холбоо, өгөгдлийг цуглуулсан нөхцөл байдал болон тухайн хүн үүн дээр үндэслэн юу хүлээж болох, өгөгдлийн мөн чанар болон тусгай ангилалд хамаарах эсэх, шинэ боловсруулалтын болзошгүй үр дагавар, нууц нэршил эсвэл шифрлэлт зэрэг хамгаалалтын арга хэмжээ байгаа эсэх зэргийг асуудаг. Эмнэлгийн болон санхүүгийн бүртгэлийн мэдээллийн сан нь нэрээ нууцалсан үйл ажиллагааны бүртгэлийн мэдээллийн сан нь шалгалтанд тэнцэхгүй.
Нэг товчлол байдаг бөгөөд энэ нь ердийнхөөсөө илүү нарийхан байдаг. Олон нийтийн ашиг сонирхлын үүднээс архивлах, шинжлэх ухаан, түүхийн судалгаа эсвэл статистикийн зорилгоор цаашид боловсруулалтыг судалгааны боловсруулалтын хамгаалалтыг хангасан тохиолдолд нийцтэй гэж үзнэ. Судалгаа гэж хувцасласан арилжааны загвар боловсруулах нь шаардлага хангахгүй; үл хамаарах зүйл нь бүтээгдэхүүнийг сайжруулахад бус, харин арга зүйн болон ёс зүйн стандартад нийцсэн жинхэнэ судалгаанд чиглэгддэг. Тохирлын шалгуурыг хангаагүй тохиолдолд танд шинэ хууль эрх зүйн үндэслэл, ихэнх тохиолдолд холбогдох хүмүүст шинэ мэдээлэл хэрэгтэй.
Практик үр дагавар нь зорилгын хязгаарлалтыг цуглуулах цэг дээр шийдвэрлэх ёстой. Зорилгыг утгагүй болгохуйц өргөн хүрээнд тайлбарласан нууцлалын мэдэгдэл нь дараагийн сургалтын хугацааг хэмнэхгүй, учир нь шалгалт нь тухайн хүн юу хүлээж болох, ноорог нь техникийн хувьд зөвшөөрсөн зүйлийг биш юм. Нидерландад нууцлалын бодлого бичих бидний гарын авлагад зорилгыг хэрхэн шударга, ашиглахад хялбар байдлаар тайлбарлахыг заасан болно.
Загвар бүх зүйлийг хүсч байх үед багасгах, хадгалах, нарийвчлалтай байх
Өгөгдлийг багасгах нь хувийн өгөгдлийг хангалттай, хамааралтай, шаардлагатай хэмжээгээр хязгаарлагдмал байлгахыг шаарддаг. Энэ зарчим нь илүү их өгөгдөл илүү сайн загварыг бий болгодог бөгөөд үүнийг үл тоомсорлосноор энэ зөрчлийг шийдвэрлэх боломжгүй гэсэн логиктой хөгжлийн аргатай үнэхээр зөрчилдөж байна. Үүнийг баримтжуулсан аргументаар шийдэж болно: заасан зорилгоор ямар талбарууд хэрэгтэй вэ, тэдгээргүйгээр юуг туршиж үзсэн, үлдсэн хэсгийг нь яагаад хаясан. Өгөгдлийн багц том байсан ч шинжилгээ нь хамгаалагдах боломжтой байр суурьтай гэдгийг харуулж чаддаг хянагч. Хадгалалт хямд учраас бүх зүйлийг хадгалсан хянагч тийм биш.
Хадгалах хязгаар нь цаг хугацааны явцад ижил асуултыг бий болгодог. Сургалтын өгөгдөл, онцлог шинж чанаруудын хадгалалт, загварын шалгах цэгүүд болон дүгнэлтийн бүртгэлүүд нь бүгд хадгалах үүрэгт багтдаг бөгөөд тус бүр нь зорилгодоо тохирсон өөрийн гэсэн хугацаатай байдаг. Дүгнэлтийн бүртгэлүүд нь ихэвчлэн мартагддаг бөгөөд сургалтын багцаас илүү олон хувийн мэдээллийг агуулдаг.
Энэ нөхцөлд нарийвчлал нь хамгийн ихээр орхигддог зарчим бөгөөд үүнийг алдахад амархан хууль эрх зүйн давуу талтай. Хувийн мэдээлэл нь үнэн зөв байх ёстой бөгөөд шаардлагатай бол шинэчлэгдэж байх ёстой бөгөөд хувь хүмүүс залруулах эрхтэй. Загвар нь танигдахуйц хүний тухай гаралт гаргадаг бол уг гаралт нь өөрөө хувийн мэдээлэл юм. Хэн нэгэн нь зээлийн эрсдэл багатай, залилан мэхлэгч эсвэл тохиромжгүй нэр дэвшигч гэсэн дүгнэлт нь тэдний тухай мэдээлэл бөгөөд энэ нь буруу байж болох бөгөөд үүнийг эсэргүүцэж болно. Ийм гаралтыг засах боломжгүй системийг бий болгох нь ямар ч хэмжээний баримт бичиг дараа нь засах боломжгүй нийцлийн асуудлыг үүсгэдэг.
Өгөгдөл хамгааллын нөлөөллийн үнэлгээ заавал байх ёстой үед
Хувь хүний эрх, эрх чөлөөнд өндөр эрсдэл учруулах магадлалтай тохиолдолд өгөгдөл хамгааллын нөлөөллийн үнэлгээ заавал байх ёстой бөгөөд журамд гурван тохиолдлыг дурдсан байдаг: хууль эрх зүйн болон үүнтэй төстэй чухал нөлөө бүхий шийдвэрүүд дээр үндэслэсэн профайлжуулалт зэрэг автоматжуулсан боловсруулалтад суурилсан хувийн талыг системтэй, өргөн хүрээтэй үнэлэх; тусгай ангиллын өгөгдөл эсвэл эрүүгийн ял шийтгэлийн өгөгдлийг өргөн хүрээнд боловсруулах; олон нийтэд нээлттэй талбайг өргөн хүрээнд системтэйгээр хянах. Ихэнх ноцтой том өгөгдлийн төслүүд эхний эсвэл хоёрдугаарт багтдаг.
Autoriteit Persoonsgegevens нь Нидерландад үргэлж үнэлгээ шаардлагатай боловсруулалтын үйл ажиллагааны жагсаалтыг нийтэлсэн бөгөөд үүнд томоохон хэмжээний профайлжуулалт, ажилчдын системчилсэн үнэлгээ, эрүүл мэндийн мэдээллийн платформ, камерын системийг ашиглах зэрэг чиглэлүүд багтсан болно. Энэхүү жагсаалт нь төслийн эхэнд хэлэлцэх хамгийн эхний баримт бичиг байх ёстой, учир нь энэ нь үнэлгээ шаардлагатай эсэх талаарх маргааныг арилгадаг.
Хугацааны талаарх хоёр зүйл шийдвэрлэх хүчин зүйл юм. Үнэлгээг боловсруулалт эхлэхээс өмнө хийх ёстой бөгөөд энэ нь хиймэл оюун ухааны төсөлд сургалтын өгөгдлийг цуглуулахаас өмнө гэсэн үг бөгөөд байршуулахаас өмнө биш юм. Хэрэв үнэлгээ нь таны бууруулах боломжгүй өндөр үлдэгдэл эрсдэлийг харуулсан бол үргэлжлүүлэхийн өмнө хяналтын байгууллагатай зөвлөлдөх ёстой. Энэхүү зөвлөлдөх уулзалтыг алгасах нь өөрөө зөрчил бөгөөд боловсруулалт хууль ёсны болохоос үл хамаарна.
Алгоритмын системийн ашигтай үнэлгээ нь стандарт загвараас давсан байдаг. Энэ нь загварыг ямар өгөгдлийн эх сурвалжаар тэжээж, ямар үндэслэлээр хангаж байгааг, загвар өөрөө юуг шийдэхийг зөвшөөрч, хүн юуг шийддэгийг, гаралтыг нөлөөлөлд өртсөн хүнд хэрхэн тайлбарлаж, сургалтын өгөгдлийг хамгаалагдсан бүлгүүдийн эсрэг алдаатай эсэхийг хэрхэн шалгасан, хэрэв загвар буруу байвал юу болохыг бүртгэдэг. Эдгээр нь зохицуулагчийн хамгийн түрүүнд асуудаг асуултууд юм.
Autoriteit Persoonsgegevens үүнийг хэрхэн хэрэгжүүлдэг вэ
Нидерландын хяналтын байгууллага нь GDPR-ийг Нидерландын хэрэгжүүлэх хууль болох Uitvoeringswet AVG-тэй хамт хэрэгжүүлдэг Autoriteit Persoonsgegevens юм. Түүний эрх мэдэл нь анхааруулга, зэмлэлээс эхлээд торгууль ногдуулах тушаал, боловсруулалтыг түр эсвэл бүрмөсөн хориглох, захиргааны торгууль ногдуулах хүртэл үргэлжилдэг. Журамд дээд хязгаарыг тогтоосон: доод шатны хувьд арван сая евро буюу дэлхийн нийт жилийн эргэлтийн хоёр хувь хүртэл, үндсэн зарчим, хууль ёсны үндэслэл, өгөгдлийн субьектийн эрх, олон улсын шилжүүлгийн дүрмийг зөрчсөн тохиолдолд хорин сая евро буюу дөрвөн хувь хүртэл, аль хэмжээ нь өндөр байгаагаас үл хамааран.
Нидерландын практикт хоёр хэрэгжилтийн сэдэв харагдаж байгаа бөгөөд хоёулаа их хэмжээний өгөгдөлтэй шууд холбоотой. Эхнийх нь ил тод байдал юм: сүүлийн үеийн үйл ажиллагааны нэлээд хэсэг нь ямар өгөгдлийг, ямар зорилгоор, хэр удаан ашиглаж байгааг ойлгомжтой хэлээр тайлбарлаагүй нууцлалын мэдэгдэлтэй холбоотой юм. Тодорхой бус зорилгын тайлбарыг ноороглох алдаа гэж үзэхээс бус, харин өөрөө зөрчил гэж үздэг. Хоёр дахь нь алгоритмын хяналт юм. Тус байгууллага нь алгоритмын хяналт тавих тусгай нэгжтэй бөгөөд алгоритмын эрсдэлийн талаар үечилсэн тайлан гаргадаг бөгөөд эдгээрийг мөрдөн байцаалтын сэдэв болохоос өмнө юу хүлээж байгаа талаарх мэдэгдэл болгон унших нь зүйтэй.
Хэрэгжилтийн зэрэгцээ зөрчлийн талаар мэдэгдэх үүрэгтэй. Хувийн мэдээллийн зөрчлийн талаар эрх бүхий байгууллагад хэт хойшлуулалгүйгээр, боломжтой бол мэдсэнээс хойш 72 цагийн дотор мэдэгдэх ёстой, хэрэв зөрчил нь хувь хүмүүст эрсдэл учруулах магадлал багатай бол; хувь хүмүүст эрсдэл өндөр байгаа тохиолдолд тэдэнд мөн мэдэгдэх ёстой. Хиймэл оюун ухааны орчинд үнэлгээ нь өмнөхөөсөө илүү хэцүү болсон, учир нь эвдэрсэн сургалтын багц эсвэл функцын сан нь өгөгдөл агуулсан хүн бүрт нөлөөлж, үр дагавар нь загварын гаргасан шийдвэр бүрт хамаарна. Энэ нь 2026 оны 8-р сарын 15-наас хойш хэрэгжиж байгаа бөгөөд өөрийн хамрах хүрээнд багтсан аж ахуйн нэгжүүдэд хорин дөрвөн далан хоёр цагийн мэдэгдлийн хугацааг ногдуулдаг NIS2-ийн Нидерландын хэрэгжилт болох Cyberbeveiligingswet-ийн дагуух ослын талаар мэдээлэх үүргээс тусдаа үүрэг гэдгийг анхаарна уу. NIS2 болон Нидерландын Кибер аюулгүй байдлын тухай хуулийн талаарх бидний тоймд хоёр дэглэм хэрхэн зэрэгцэн оршдогийг тайлбарласан болно.
Хиймэл оюун ухааны тухай хууль нь GDPR-ийг орлохгүй
Европын Холбооны Хиймэл Оюун Ухааны тухай хууль нь хиймэл оюун ухааны системийг бүтээгдэхүүн гэж зохицуулдаг: энэ нь тэдгээрийг эрсдэлээр нь ангилж, үйлчилгээ үзүүлэгчид болон байршуулагчдад үүрэг хүлээлгэдэг. Энэ нь хувийн мэдээллийг боловсруулах хууль эрх зүйн үндэслэлийг өгдөггүй бөгөөд үүнийг дагаж мөрдөх нь GDPR-ийг дагаж мөрдөх талаар юу ч хэлдэггүй. Хиймэл оюун ухааны систем нь хувийн мэдээллийг боловсруулдаг тохиолдолд хоёр горим хоёулаа бүрэн болон зэрэгцээ хэрэгждэг.
Төлөвлөлтөд цагийн хуваарь чухал үүрэгтэй. Хүлээн зөвшөөрөгдөхгүй практикт тавих хориг, ерөнхий зориулалттай хиймэл оюун ухааны загваруудын үүрэг, хүмүүстэй харилцдаг эсвэл синтетик контент үүсгэдэг системийн ил тод байдлын үүрэг аль хэдийн хүчин төгөлдөр болсон. Өндөр эрсдэлтэй дэглэмийг дижитал омнибус багцаар хойшлуулсан: III хавсралтад жагсаасан өндөр эрсдэлтэй системийн үүрэг одоо 2027 оны 12-р сарын 2-ноос, I хавсралтын дагуу зохицуулагдсан бүтээгдэхүүний аюулгүй байдлын бүрэлдэхүүн хэсэг болох системийн үүрэг 2028 оны 8-р сарын 2-ноос хэрэгжиж байна. Хиймэл оюун ухааны хариуцлагын удирдамжийн тусдаа саналыг татаж авсан тул хиймэл оюун ухааны системээс учирсан хохирлын хариуцлагыг гэрээ, гэмт хэргийн талаархи Нидерландын ердийн дүрмээр болон Европын бүтээгдэхүүний хариуцлагын дэглэмээр зохицуулсаар байна.
Өгөгдөлд суурилсан байгууллагын хувьд практик үр дагавар нь GDPR шинжилгээ нь өнөөдөр заавал биелүүлэх хязгаарлалт хэвээр байгаа бол хиймэл оюун ухааны тухай хууль нь арван жилийн эцэс гэхэд ижил системд ямар баримтжуулалт, туршилт, хүний хяналт шаардлагатайг тодорхойлдог явдал юм. Хоёр дасгалыг тусад нь давхардуулж хийх нь үр дүнтэй байдаг бол тэдгээрийг хамтад нь хийх нь үр дүнтэй биш юм. Европын Холбооны хиймэл оюун ухааны тухай хууль болон өндөр эрсдэлтэй хиймэл оюун ухааны системийн талаарх бидний гарын авлагад ангилал болон үүргийг нарийвчлан тодорхойлсон болно.
Бүлгийн нэхэмжлэл ба хохирол: эрсдэлийн иргэний тал
Зохицуулалтын торгууль нь цорын ганц өртөлт биш бөгөөд Нидерландад хамгийн том нь биш байж магадгүй юм. Хамтын ажиллагаатай холбоотой Wet afwikkeling massaschade in collectivee actie (WAMCA) нь хатуу засаглал, санхүүжилтийн шаардлагыг хангасан сан эсвэл холбоонд тодорхой бүлгийн өмнөөс хохирлын хамтын нэхэмжлэл гаргах боломжийг олгодог бөгөөд Нидерландад оршин суудаг хүмүүст татгалзах дэглэмийг хэрэгжүүлдэг. Өгөгдөлд суурилсан боловсруулалт нь тодорхой зорилт юм: нэг дизайны шийдвэр нь хэрэглэгч бүрт адилхан нөлөөлдөг бөгөөд энэ нь хамтын үйл ажиллагаанд шаардлагатай нэгэн төрлийн байдал юм.
GDPR нь үүнийг өөрийн талаас бататгаж байна. Энэ нь зөрчлийн улмаас материаллаг болон материаллаг бус хохирол амссан хэн бүхэнд хянагч эсвэл боловсруулагчаас нөхөн төлбөр авах эрхийг олгодог бөгөөд өгөгдөл хамгаалах чиглэлээр үйл ажиллагаа явуулдаг ашгийн бус байгууллагад өгөгдлийн субьектуудын өмнөөс зарим тохиолдолд тэдний зөвшөөрөлгүйгээр шүүх ажиллагаа явуулах боломжийг олгодог. Шүүхийн шийдвэрээр хэрэглэгчийн эрх ашгийг хамгаалах холбоо энэ үндсэн дээр үйл ажиллагаа явуулж болно гэдгийг баталгаажуулсан.
Хязгаар гэж байдаг бөгөөд энэ нь шүүгдэгчдэд ашигтай. Шүүхийн шийдвэрээр GDPR-ийг зөрчсөн нь өөрөө нөхөн төлбөр авах эрхийг бий болгодоггүй: нэхэмжлэгч нь бодит хохирол болон учир шалтгааны холбоог нотлох ёстой боловч материаллаг бус хохирол тогтоогдсоны дараа ноцтой байдлын босго хамаарахгүй. Тиймээс Нидерландын практикт хувь хүний шийдвэр гаргах нь даруухан байсан ч хэдэн зуун мянган хүний ангийн арифметик нь зургийг бүрэн өөрчилдөг. Олон нийтийн хохирлын тохиолдолд хамтын нэхэмжлэлийн талаарх бидний нийтлэлд эдгээр хэрэг хянан шийдвэрлэх ажиллагаа хэрхэн явагддагийг тайлбарласан болно.
Өгөгдөл хаа сайгүй ирэхэд хэн хянагч вэ?
Том өгөгдлийн төслүүд нэг байгууллага дотор ховорхон байрладаг. Өгөгдлийг брокер баяжуулж, үүлэн үйлчилгээ үзүүлэгч байршуулж, аналитик агентлаг цэвэрлэж, борлуулагчийн нийлүүлсэн загварт оруулдаг бөгөөд эдгээр харилцаа бүрийг зөв тодорхойлох ёстой, учир нь үүргийн хуваарилалт нь хэн ямар үүрэг хүлээх, хэн зохицуулагчийн өмнө хариуцахыг тодорхойлдог.
Хянагч нь боловсруулалтын зорилго, хэрэгслийг тодорхойлдог; боловсруулагч нь зөвхөн хянагчийн баримтжуулсан зааврын дагуу ажилладаг. Хоёр ба түүнээс дээш тал зорилго, хэрэгслийг хамтран тодорхойлсон тохиолдолд тэд хамтарсан хянагч бөгөөд мэдээлэл өгөх, хувь хүмүүсийн хүсэлтийг зохицуулах талаар тус тусын үүрэг хариуцлагыг тохиролцсон байх ёстой бөгөөд тэд ямар ч тохиолдолд аль нэгнийх нь эсрэг эрхээ эдэлж болно. Гэрээнд ашигласан шошго нь шийдвэрлэх үүрэг биш юм: чухал зүйл бол өгөгдлийг яагаад, хэрхэн боловсруулж байгааг хэн шийдэх явдал юм. Өөрийн бүтээгдэхүүнийг сайжруулахын тулд таны өгөгдлийг ашиглах эрхтэй нийлүүлэгч нь энэ хэмжээгээр гэрээнд юу гэж нэрлэсэн ч өөрийн зорилгоор хянагч болсон байна.
Нийлүүлэгчийн гэрээний хоёр заалт нь хиймэл оюун ухааны хүрээнд онцгой анхаарал хандуулах ёстой. Эхнийх нь үйлчилгээ үзүүлэгчид сургалт эсвэл үйлчилгээг сайжруулах зорилгоор хэрэглэгчийн контентыг ашиглахыг зөвшөөрдөг заалт юм; хэрэв энэ нь байгаа бол та хувийн мэдээллийг өөр хянагчид задруулж байгаа бөгөөд танд уг задруулалтын үндэслэл, мэдэгдэл хэрэгтэй. Хоёр дахь нь дэд боловсруулагчийн заалт юм, учир нь загвар үйлчилгээ үзүүлэгчид Европын эдийн засгийн бүсээс гадуурх бусад нийлүүлэгчид болон дэд бүтцээс байнга хамаардаг бөгөөд энэ нь шилжүүлгийн дүрмийг хэрэгжүүлдэг. Шаардлагатай сэдвийг хамарсан боловч өгөгдөлд юу болж байгааг тайлбарлаагүй боловсруулалтын гэрээ нь мөрдөн байцаалтад бага ашиг тустай байдаг.
Эцэст нь, хариуцлагын зарчим нь хянагчид нотлох үүрэг хүлээлгэдэг гэдгийг санаарай. Зөвхөн дуулгавартай байх нь хангалтгүй; та үүнийг системүүдтэй бодит байдлаар нь тохирсон бүртгэл, үнэлгээ, гэрээгээр нотлох чадвартай байх ёстой.
Дараагийн төсөл эхлэхээс өмнө юуг байрлуулах вэ
Том өгөгдлийн нийцлийг дизайны үе шатанд бий болгодог, учир нь зохицуулалт нь өгөгдлийг дизайн болон анхдагчаар хамгаалахыг шаарддаг: зохих техникийн болон зохион байгуулалтын арга хэмжээг боловсруулалтад нэгтгэх шаардлагатай бөгөөд зөвхөн тодорхой зорилго бүрт шаардлагатай хувийн өгөгдлийг анхдагчаар боловсруулж болно. Дахин тохируулах нь үнэтэй бөгөөд ихэвчлэн бүрэн бус байдаг.
Практикт ялгааг гаргадаг таван зүйл. Загвар бүрийн ард байгаа өгөгдлийн урсгалыг эзэмшдэг хэлтэсүүдээс илүүтэйгээр бодитоор тайлбарласан боловсруулалтын үйл ажиллагааны бүртгэлийг хөтлөх. Сургалтад хамрагдсан цаашдын боловсруулалтыг оролцуулан боловсруулалтын үйл ажиллагаа бүрийн хууль ёсны үндэслэлийг тодорхойлж, бичиж, хууль ёсны ашиг сонирхлын үнэлгээг хамт авч явах. Өгөгдлийг цуглуулахаас өмнө нөлөөллийн үнэлгээг хийж, үлдэгдэл эрсдэл өндөр хэвээр байгаа тохиолдолд хяналтын байгууллагатай зөвлөлдөх. Загвар эсвэл платформын үйлчилгээ үзүүлэгчдийг оролцуулан өгөгдөлд хүрсэн бүх нийлүүлэгчтэй өгөгдөл боловсруулах гэрээ байгуулж, тэдэнд таны өгөгдлийг өөрсдийн зорилгоор юу хийхийг зөвшөөрсөн эсэхийг шалгах; шаардлагыг өгөгдөл боловсруулах гэрээний гарын авлагад тусгасан болно . Мөн өгөгдөл хаашаа явж байгааг шалгах: Европын эдийн засгийн бүсээс гадуурх шилжүүлэгт зохицуулалтын V бүлгийн дагуу шилжүүлэх механизм, шилжүүлгийн нөлөөллийн үнэлгээ шаардлагатай бөгөөд гуравдагч орнуудын байр суурь өөрчлөгдөж болно.
Хамгийн гол нь загваруудыг бүтээдэг хүмүүс болон эрсдэлийг үнэлдэг хүмүүсийг нэг баримт бичиг дээр ажиллуулах хэрэгтэй. Журамын үндэс суурийг Өгөгдөл хамгаалах ерөнхий журмын тоймд нэгтгэн дүгнэсэн бөгөөд хувийн мэдээллийг хиймэл оюун ухааны системд оруулахад үүссэн тодорхой асуултуудыг автомат шийдвэр гаргалтаас эхлээд нөлөөлөлд өртсөн хүмүүсийн эрх хүртэл Нидерландын GDPR болон хиймэл оюун ухааны тухай бидний нийтлэлд авч үзсэн болно.
Хэдэн нийтлэг асуултууд
Хиймэл оюун ухааны загварыг сургахад ямар хууль эрх зүйн үндэслэлийг ашиглах ёстой вэ
Ихэнх арилжааны орчинд хариулт нь хууль ёсны ашиг сонирхол бөгөөд ашиг сонирхол, зайлшгүй шаардлага, тэнцвэржүүлэх дасгалыг хамарсан бичгээр хийсэн үнэлгээгээр баталгааждаг. Өгөгдөл нь мэдрэмтгий эсвэл ашиглах нь холбогдох хүмүүсийг гайхшруулах тохиолдолд зөвшөөрөл авах нь илүү тохиромжтой боловч энэ нь үнэхээр чөлөөтэй, хүчингүй болгох боломжтой байх ёстой бөгөөд энэ нь сургалтын багцын хувьд зохион байгуулахад хэцүү байдаг. Гэрээний зайлшгүй шаардлага нь загвар боловсруулалтыг бараг хэзээ ч хамардаггүй, учир нь сургалт нь үйлчлүүлэгчийн хүссэн зүйл биш юм. Та аль ч үндэслэлийг сонгосон байсан хамаагүй, боловсруулалт эхлэхээс өмнө тэмдэглэнэ үү: үндэс суурийг буцаан сонгох нь огт үндэслэлгүй гэж тооцогддог.
Хэрэв бид эхлээд өгөгдлийг нэрээ нууцалсан бол GDPR хүчинтэй хэвээр байх уу?
Зөвхөн нэрээ нууцлах нь үнэхээр ажиллаж байгаа тохиолдолд л болно. Дахин таних боломжгүй болсон үед өгөгдөл нь ашиглагдах бүх арга хэрэгсэл болон түүнтэй нэгтгэж болох бусад өгөгдлийн сангуудыг харгалзан нэрээ нууцална. Нэрийг хасах, танигчийг хэшээр солих эсвэл жижиг бүлэгт нэгтгэх нь ихэвчлэн энэ стандартад нийцэхгүй бөгөөд үр дүнд нь хуурамч нэртэй өгөгдөл үүсдэг бөгөөд энэ нь зохицуулалтад бүрэн хамаарна. Нэрээ нууцлах нь төслийг хамрах хүрээнээс гадуур гэж үзэх үндэс суурь болсон тохиолдолд уг дүгнэлтийг шалгаж, баримтжуулж, өгөгдлийн багц өөрчлөгдөх бүрт дахин авч үзэх шаардлагатай.
Хэрэглэгчийн өгөгдлийг дахин ашиглахын тулд бид судалгааны үл хамаарах зүйлд найдаж болох уу?
Ховор тохиолдолд. Шинжлэх ухаан эсвэл статистикийн зорилгоор цаашид боловсруулалтыг анхны зорилготой нийцэж байгаа гэж үздэг боловч үл хамаарах зүйл нь хүлээн зөвшөөрөгдсөн арга зүйн стандартын дагуу хийгдсэн судалгаанд чиглэгдэж, хуурамч нэршил, хандалтын хязгаарлалт зэрэг хамгаалалтын арга хэмжээ авна. Арилжааны тал өөрийн ашиг тусын тулд хийсэн бүтээгдэхүүн хөгжүүлэлт эсвэл загвар сайжруулалт нь өгөгдлийн шинжлэх ухаантай холбоотой тул судалгаа болдоггүй. Хэрэв нийцлийн шалгалтыг өөрөө хийхгүй бол танд шинэ хууль эрх зүйн үндэслэл, ихэнх тохиолдолд холбогдох хүмүүст шинэ мэдээлэл хэрэгтэй.
Загвар өмсөгчийг сургасны дараа хэн нэгэн зөвшөөрлөө буцаавал юу болох вэ
Татан авах нь ирээдүйд хүчин төгөлдөр болох бөгөөд өмнөх боловсруулалтыг хууль бус гэж үзэхгүй боловч энэ нь өгөгдлийг цаашид ашиглах боломжгүй гэсэн үг юм. Практикт энэ нь тухайн хүнийг сургалтын багцаас болон онцлог шинж чанаруудын хадгалалт, бүртгэлээс хасах, мөн загвар нь тухайн хүний өгөгдлийг тусгахаа больсон тохиолдолд дахин сургах эсвэл өөрөөр баталгаажуулах чадварыг шаарддаг. Энэ нь загвар сургалтын зөвшөөрөл нь хэцүү үндэс суурь болдог шалтгаануудын нэг бөгөөд энэ нь анхны хүсэлт ирсний дараа биш харин дизайны үе шатанд хариулах нь зүйтэй асуулт юм.
Хэрхэн Law and More тусалж чадна
Law and More Голландын болон олон улсын байгууллагуудад аналитик болон хиймэл оюун ухааны өгөгдөл хамгаалах тал дээр зөвлөгөө өгдөг: хууль ёсны үндэслэлийг сонгож, баримтжуулах, хууль ёсны ашиг сонирхлын үнэлгээ болон нөлөөллийн үнэлгээ хийх, нууцлалын мэдэгдэл боловсруулах, хяналт шалгалтад тэсвэртэй гэрээг боловсруулах, Хууль эрх зүйн байгууллагын мэдэгдэлд хариу өгөх, хувь хүмүүс эсвэл төлөөллийн сангуудын гаргасан нэхэмжлэлийг хамгаалах. Хэрэв та өгөгдөлд суурилсан төсөл төлөвлөж байгаа эсвэл зохицуулагч тантай аль хэдийн холбогдсон бол бид тантай хамт файлыг авч үзэхэд баяртай байх болно.
