Mi\u0161ljenje EDSA-e potaknula je Irska nadle\u017ena tijela za za\u0161titu podataka, koja je zatra\u017eila procjenu klju\u010dnih pitanja za\u0161tite podataka vezanih uz razvoj i uporabu modela umjetne inteligencije. EDSA, \u010dija je zada\u0107a osigurati dosljedno tuma\u010denje Op\u0107e uredbe o za\u0161titi podataka (GDPR) unutar EU, u svom mi\u0161ljenju obra\u0111uje tri klju\u010dne to\u010dke: uvjete za anonimnost AI modela; zahtjeve za zakonitu obradu osobnih podataka od strane AI modela \u2013 tijekom faza razvoja i implementacije; i posljedice nezakonite obrade podataka takvih modela.<\/p>\n
EDSA definira AI modele kao klju\u010dne komponente AI sustava koje se stvaraju kroz specifi\u010dne mehanizme obuke (takozvane '\u201eMa\u0161insko u\u010denje<\/em>\u201c") generirani su na temelju opse\u017enih skupova podataka. Ako ti skupovi podataka sadr\u017ee osobne podatke, mora se procijeniti mo\u017ee li se unato\u010d tome koristiti AI model smatrati anonimiziranim. To je osobito upitno u slu\u010daju modela koji su namijenjeni da naknadno pru\u017ee ili u\u010dine dostupnima osobne podatke kojima su bili obu\u010deni tijekom razvoja.<\/p>\n EDSA detaljno ispituje okolnosti pod kojima se AI sustav mo\u017ee smatrati anonimnim. \u010cak i ako AI model nije dizajniran za obradu ili izlaz takvih informacija, osobni podaci (npr. iz skupa podataka za obuku) mogu ostati unutar parametara obrade modela. Prema EDSA-i, stoga je odgovornost tijela za za\u0161titu podataka procijeniti mo\u017ee li se odre\u0111eni AI model doista smatrati anonimnim. Pri tome moraju uzeti u obzir zna\u010dajke podataka za obuku, kontekst u kojem se model koristi i tehnologije dostupne za izdvajanje podataka iz AI modela.<\/p>\n Svatko tko \u017eeli koristiti model umjetne inteligencije bez obveze po\u0161tivanja zahtjeva GDPR-a \u2013 kao \u0161to su obveze vo\u0111enja evidencije o obradi, obavje\u0161tavanja ispitanika ili sklapanja ugovora o obradi podataka s pru\u017eateljem modela umjetne inteligencije \u2013 stoga \u0107e morati nadle\u017enom tijelu dokazati da je kori\u0161teni AI model anoniman. U tu svrhu mora se pokazati da se iz modela ne mogu izvu\u0107i osobni podaci niti dobiti putem upita.<\/p>\n Dokumentacija i transparentnost<\/u><\/p>\n Ako se ne mo\u017ee dokazati da je anonimizacija mogu\u0107a ili ako uporaba AI modela u svakom slu\u010daju uklju\u010duje obradu osobnih podataka, voditelj obrade mora se pridr\u017eavati odredbi GDPR-a. S jedne strane, to zna\u010di da se mora dokumentirati svrha obrade, kao i priroda i opseg obra\u0111enih podataka. S druge strane, obrada mora biti transparentna i razumljiva subjektima \u010diji se podaci obra\u0111uju.<\/p>\n EDSA pridaje posebnu va\u017enost ovoj transparentnosti. S obzirom na slo\u017eenost tehnologije koja stoji iza AI modela, informacije o obradi podataka trebaju se pru\u017eiti subjektima podataka u pristupa\u010dnom, razumljivom i korisniku prilago\u0111enom formatu.<\/p>\n Pravna osnova i legitimni interes<\/u><\/p>\n Pravne osnove poput privole, izvr\u0161enja ugovora ili ispunjavanja zakonske obveze rijetko \u0107e se primjenjivati pri kori\u0161tenju AI modela. EDSA stoga detaljno ispituje uvjete koje je potrebno ispuniti da bi obrada podataka pomo\u0107u AI modela bila utemeljena na legitimnim interesima kao pravnoj osnovi. U tu svrhu EDSA postavlja trofaznu procjenu:<\/p>\n Ovdje je potrebno razlikovati pojedince \u010diji su podaci uklju\u010deni u skup podataka za razvoj i one \u010diji se podaci obra\u0111uju tijekom operativne faze. Jednako va\u017ean \u010dimbenik pri uspostavljanju ravnote\u017ee interesa jest pitanje mogu li se od ispitanika razumno o\u010dekivati da predvide na\u010din na koji \u0107e njihovim podacima pristupiti AI model (\u0161to se ne smije mije\u0161ati s ispunjavanjem zahtjeva za transparentnost prema GDPR-u).<\/p>\n Minimizacija rizika<\/u><\/p>\n Stoga se kontrolorima podataka posebno preporu\u010duje da minimiziraju rizike za ispitanike. Za tu svrhu mogu se razmotriti sigurnosne mjere poput pseudonimizacije, maskiranja osobnih podataka ili njihove zamjene la\u017enim podacima. U tom kontekstu EDSA isti\u010de kao osobito va\u017ene mjere koje subjektima podataka omogu\u0107uju jednostavno ostvarivanje svojih prava \u2013 poput odgovaraju\u0107eg razdoblja \u010dekanja izme\u0111u prikupljanja podataka i njihove naknadne uporabe, kao i mogu\u0107nosti bezuvjetnog odjavljivanja.<\/p>\n Tako\u0111er se mogu zahtijevati posebne mjere za\u0161tite za specifi\u010dne rizike povezane s modelima umjetne inteligencije \u2013 kao \u0161to je web scraping \u2013 (u slu\u010daju web scrapinga, na primjer, isklju\u010divanje odre\u0111enih izvora podataka ili uzimanje u obzir datoteka robots.txt ili ai.txt). Nadalje, tijekom operativne faze trebalo bi poduzeti mjere kako bi se pohrana ili generiranje osobnih podataka \u0161to je vi\u0161e mogu\u0107e sprije\u010dilo.<\/p>\n Na samom po\u010detku treba napomenuti da nezakonita obrada osobnih podataka tijekom faze razvoja modela umjetne inteligencije mo\u017ee imati zna\u010dajne implikacije na zakonitost naknadnih operacija obrade. U slu\u010daju nezakonite obrade podataka pomo\u0107u AI modela, nacionalne nadzorne vlasti ovla\u0161tene su provoditi istrage, izdavati naloge i nametati sankcije. Nadzorna vlast mo\u017ee nalo\u017eiti korektivne mjere, izre\u0107i nov\u010dane kazne (do 20 milijuna EUR ili 41 TP3T godi\u0161njeg prihoda grupe i globalnog godi\u0161njeg prometa) ili \u010dak nalo\u017eiti brisanje cijelog skupa podataka ili modela umjetne inteligencije.<\/p>\n Nadalje, ispitanici ne mogu samo ostvariti svoja prava na pristup, brisanje, prigovor ili ograni\u010denje obrade svojih podataka podno\u0161enjem pritu\u017ebe nadle\u017enom tijelu za za\u0161titu podataka, ve\u0107 i ostvariti ta prava pred sudovima. Ako su ispitanici pretrpjeli materijalnu ili nematerijalnu \u0161tetu kao posljedicu nezakonite obrade njihovih podataka od strane modela umjetne inteligencije, mogu tako\u0111er zatra\u017eiti naknadu \u0161tete.<\/p>\n Organizacije moraju pa\u017eljivo procijeniti ispunjavaju li njihovi AI sustavi visoke standarde europske za\u0161tite podataka. Transparentnost i dokumentacija koje se zahtijevaju u mi\u0161ljenju EDSA-e, kao i postupak procjene legitimnih interesa u tri faze, postavljaju standard. S obzirom na mogu\u0107nost te\u0161kih kazni, pa\u017eljiva primjena ovih zahtjeva je klju\u010dna. Za dodatne informacije i personalizirane savjete, molimo kontaktirajte Stefan Knotzer<\/a> i Roman Taudes<\/a> na sljede\u0107i telefonski broj 01 3912345<\/a> ili putem e-po\u0161te office@atb.law<\/a> dostupno.<\/p>\n\n\n <\/p>","protected":false},"template":"","categories":[29],"class_list":["post-6788","blog-post","type-blog-post","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-datenschutz-und-ki"],"acf":[],"post-kategorie":"29","_post-kategorie":"field_66d947537140a","post-kurzbeschreibung":"Der Europ\u00e4ische Datenschutzausschuss hat k\u00fcrzlich versucht Klarheit in die Debatte um KI und Datenschutz zu bringen. In seiner Stellungnahme vom 18. Dezember 2024 geht der EDSA drei zentralen Fragen nach:","_post-kurzbeschreibung":"field_66d949fe1efe2","post-beitragsbild":"9208","_post-beitragsbild":"field_66d94a4a1efe3","post-author_post-author-name":"Roman Taudes","_post-author_post-author-name":"field_66d94a801efe5","post-author_post-author-foto":"1855","_post-author_post-author-foto":"field_66d94aa11efe6","post-author":"","_post-author":"field_66d94ee2827ca","yoast_head":"\nProcjena anonimnosti AI modela<\/strong><\/h2>\n
Obrada osobnih podataka pomo\u0107u AI modela<\/strong><\/h2>\n
\n
Pravne posljedice kr\u0161enja GDPR-a<\/strong><\/h2>\n
Zaklju\u010dak<\/strong><\/h2>\n