Ang GDPR ug ang dagkong datos dili magkasumpaki, apan kini nagpugos sa usa ka pagpili nga gilangan sa daghang mga organisasyon: sa dili pa nimo kolektahon o gamiton pag-usab ang usa ka dako nga dataset, kinahanglan nimo nga mangalan ang legal nga basehan sa pagbuhat niini ug ipakita nga ang pagproseso gikinahanglan alang niana nga katuyoan. Sa praktis kini nagpasabut sa pagdokumento sa usa ka basehan ubos sa Artikulo 6 sa General Data Protection Regulation, pagsulay kung ang ulahi nga paggamit alang sa pagbansay sa usa ka algorithm nahiuyon sa katuyoan diin ang datos orihinal nga nakolekta, ug pagtimbang-timbang sa peligro sa dili pa matukod ang unang modelo. Kini nga artikulo naglatid kung giunsa magamit ang mga lagda sa dako nga sukod nga analytics ug pagbansay sa AI sa Netherlands, ug kung diin ang Autoriteit Persoonsgegevens naglatid sa linya.
Unsay gikonsiderar nga personal nga datos sa usa ka dakong set sa datos
Ang GDPR magamit sa impormasyon nga may kalabotan sa usa ka nailhan o mailhan nga natural nga tawo. Sa konteksto sa dagkong datos, ang maong sukdanan mas kanunay nga nalabyan kaysa gilauman sa mga organisasyon, tungod kay ang pagka-ila gisusi pinaagi sa pagtumong sa tanan nga paagi nga makatarunganon nga magamit, sa controller o sa bisan kinsa, aron mailhan ang usa ka tawo. Busa, ang usa ka dataset sa mga device identifier, mga location trace, mga rekord sa transaksyon o mga clickstream halos kanunay nga personal nga datos, bisan kung walay ngalan nga makita sa usa ka kolum.
Duha ka konsepto ang kanunay nga naglibog, ug ang kalainan ang magtino kung ang regulasyon ba magamit. Ang pseudonymised data, diin ang mga identifier gipulihan na apan ang yawe anaa gihapon sa usa ka lugar, nagpabilin nga personal nga datos ug nagpabilin nga hingpit nga gipailalom sa GDPR. Ang anonymised data, diin ang pag-ila pag-usab dili na makatarunganon nga posible alang sa bisan kinsa, wala niini. Taas ang sukdanan alang sa tinuod nga anonymisation: ang aggregation, hashing o ang pagtangtang sa direktang mga identifier kasagaran magbilin ug igo nga fingerprint alang sa usa ka determinado nga partido aron mailhan pag-usab ang mga indibidwal, labi na kung ang dataset daghan ug naglangkob sa taas nga panahon.
Importante kini tungod kay ang pag-angkon nga ang usa ka dataset dili mailhan kasagaran mao ang pangagpas nga nagdala sa karga sa usa ka tibuok nga programa sa AI. Kung kini mapakyas, ang matag lakang sa ubos, gikan sa pagdagan sa pagbansay hangtod sa iskedyul sa pagpabilin, gihimo nga wala’y legal nga basehan. Ang mas luwas nga pamaagi mao ang pagtratar sa dataset isip personal nga datos gawas kung ang usa ka dokumentado nga pag-analisa sa pag-ila pag-usab nag-ingon sa lahi, ug balikan kana nga pag-analisa kung ang dataset gipayaman o gihiusa sa laing gigikanan. Gihisgutan usab sa European Data Protection Board kung kanus-a ang usa ka modelo sa AI mismo mahimong isipon nga dili mailhan, ug ang tubag niini mao nga dili kini mahunahuna: ang usa ka modelo nga gibansay sa personal nga datos mahimo gihapon nga adunay kana nga datos sa ma-extract nga porma ug kinahanglan nga susihon matag kaso.
Pagpili og legal nga basehan para sa big data ug AI training
Ang matag operasyon sa pagproseso nanginahanglan og usa sa unom ka basehan sa Artikulo 6, ug ang basehan kinahanglan nga mapili sa dili pa magsugod ang pagproseso imbes nga tukuron pag-usab pagkahuman. Alang sa dako nga sukod nga analitika, tulo ra ang realistiko nga mga kandidato.
Ang pagtugot mao ang pinakalimpyo sa teyorya ug ang pinakahuyang sa praktis. Kinahanglan kini nga gawasnon nga ihatag, espesipiko, may kasayuran ug dili malalis, ug kinahanglan nga kini dali nga bawion sama sa paghatag niini kaniadto. Ang pagtugot nga gihiusa sa kinatibuk-ang mga termino, nga nakuha isip kondisyon sa usa ka serbisyo nga wala magkinahanglan sa datos, o gi-frame nga lapad kaayo nga dili makita sa indibidwal kung unsa ang gikasabutan, dili magamit. Kung ang pagtugot bawion, kinahanglan nimo ang usa ka teknikal nga tubag sa pangutana kung unsa ang mahitabo sa usa ka modelo nga nabansay na.
Ang panginahanglan alang sa pagtuman sa usa ka kontrata mas pig-ot kay sa makita. Ang pagsulay mao ang obhetibong panginahanglan alang sa serbisyo nga gipangayo sa indibidwal, dili ang komersyal nga kapuslanan. Ang pag-profile sa usa ka kustomer aron mapaayo ang usa ka recommendation engine kasagaran dili kinahanglan alang sa paghatud sa produkto nga ilang gipalit, ug ang Korte sa Hustisya balik-balik nga nagsalikway sa mga pagsulay sa pagpalapad niini nga natad aron matabonan ang behavioral advertising ug personalization.
Nagbilin kini og lehitimong mga interes, nga mao ang sukaranan nga gisaligan sa kadaghanan sa dagkong pagproseso. Nagkinahanglan kini og tulo ka lakang, nga gidokumento sa maong han-ay: pag-ila sa usa ka tinuod ug legal nga interes, pagpakita nga ang pagproseso gikinahanglan tungod kay walay dili kaayo makabalda nga paagi aron makab-ot kini, ug pagbalanse sa interes batok sa mga katungod ug makatarunganon nga mga gilauman sa mga tawo nga hingtungdan. Sa usa ka reperensya gikan sa usa ka korte sa Netherlands bahin sa nasudnong asosasyon sa tennis, gikumpirma sa Korte sa Hustisya niadtong 2024 nga ang usa ka puro nga komersyal nga interes mahimong kwalipikado isip usa ka lehitimong interes, apan kung ang mga kinahanglanon ug mga pagsulay sa pagbalanse tinuod nga natagbaw. Busa, ang komersyal nga bili usa ka madawat nga interes, dili usa ka lisensya.
Espesyal nga mga kategorya ug gibanabana nga mga kinaiya
Ang datos nga nagpadayag sa rasa o etnikong gigikanan, mga opinyon sa politika, relihiyosong gituohan, pagkamiyembro sa unyon sa pamuo, panglawas, kinabuhi sa sekso o oryentasyong sekswal, uban sa genetic ug biometric nga datos nga gigamit alang sa pag-ila, dili gyud mahimong iproseso gawas kung adunay usa sa mga eksepsiyon sa Artikulo 9 nga magamit. Ang klaro nga pagtugot mao ang naandan nga ruta; ang uban talagsa ra mohaom sa usa ka komersyal nga dataset.
Ang lit-ag sa dagkong datos mao nga ang espesyal nga datos sa kategorya dili kinahanglan nga tinuyo nga kolektahon. Kung ang usa ka dataset nagtugot sa usa ka protektadong kinaiya nga mahibal-an, pananglitan pinaagi sa mga sumbanan sa pagpalit, kasaysayan sa lokasyon o ang mga sulud sa mga free-text field, ang mas estrikto nga rehimen magamit sa pagproseso bisan kung wala’y nangutana direkta sa pangutana. Ang mga bahin sa modelo nga nagsilbing proxy alang sa usa ka protektadong kinaiya kinahanglan nga mailhan sa panahon sa pag-develop, dili pagkahuman sa usa ka reklamo.
Limitasyon sa katuyoan: mahimo ba nimo gamiton pag-usab ang datos aron mabansay ang usa ka modelo
Mahimo nimo, apan dili awtomatiko. Gikinahanglan sa GDPR nga ang personal nga datos kolektahon alang sa espesipiko, klaro, ug lehitimo nga mga katuyoan ug dili iproseso pa sa paagi nga dili uyon sa maong mga katuyoan. Ang pagbansay sa usa ka algorithm sa datos nga nakolekta alang sa pagtuman sa order, suporta sa kustomer, o pagpugong sa pagpanglimbong usa ka dugang nga operasyon sa pagproseso, ug kini legal lamang kung kini makapasar sa pagsulay sa pagkaangay nga gilatid sa regulasyon.
Kana nga pagsulay dili usa ka pormalidad. Nangutana kini bahin sa sumpay tali sa orihinal nga katuyoan ug sa bag-o, ang konteksto diin gikolekta ang datos ug kung unsa ang makatarunganon nga mapaabut sa indibidwal base niana, ang kinaiya sa datos ug kung adunay mga espesyal nga kategorya nga nalambigit, ang posible nga mga sangputanan sa bag-ong pagproseso, ug ang paglungtad sa mga panalipod sama sa pseudonymization o encryption. Ang usa ka dataset sa mga rekord sa medikal o pinansyal mapakyas sa pagsulay diin ang usa ka dataset sa wala mailhi nga mga log sa operasyon makapasar niini.
Adunay usa ka laktod nga paagi, ug kini mas pig-ot kay sa kasagarang gihunahuna. Ang dugang nga pagproseso alang sa pag-archive alang sa interes sa publiko, alang sa siyentipiko o makasaysayanong panukiduki o alang sa mga katuyoan sa estadistika giisip nga compatible, basta adunay mga panalipod alang sa pagproseso sa panukiduki. Ang pagpalambo sa komersyal nga modelo nga gisul-ob isip panukiduki dili kwalipikado; ang eksepsiyon gitumong sa tinuod nga panukiduki nga gipailalom sa mga sumbanan sa metodolohiya ug pamatasan, dili sa pagpaayo sa produkto. Kung ang pagsulay sa pagkaangay wala makatuman, kinahanglan nimo ang usa ka bag-ong legal nga basehan ug, sa kadaghanan nga mga kaso, bag-ong impormasyon sa mga tawo nga hingtungdan.
Ang praktikal nga sangputanan mao nga ang limitasyon sa katuyoan kinahanglan nga dumalahon sa punto sa pagkolekta. Ang mga pahayag sa pribasiya nga naghulagway sa mga katuyoan sa mga termino nga igo ang gilapdon aron walay kahulugan dili makaluwas sa ulahi nga pagbansay, tungod kay ang pagsulay nagtan-aw sa kung unsa ang makatarunganon nga mapaabut sa indibidwal, dili sa kung unsa ang gitugot sa teknikal nga pag-draft. Ang among giya sa pagsulat og palisiya sa pribasiya sa Netherlands naglatid kung giunsa paghulagway ang mga katuyoan sa usa ka paagi nga matinud-anon ug magamit.
Pagminus, pagpabilin, ug katukma kung gusto sa modelo ang tanan
Ang pagminus sa datos nagkinahanglan nga ang personal nga datos igo, may kalabutan, ug limitado sa kung unsa ang gikinahanglan. Kana nga prinsipyo tinuod nga nahiuyon sa usa ka pamaagi sa pag-uswag kansang lohika mao nga ang daghang datos nagpatunghag mas maayong modelo, ug ang tensiyon dili masulbad pinaagi sa pagbaliwala niini. Ang masulbad niini mao ang usa ka dokumentado nga argumento: unsang mga field ang gikinahanglan alang sa giingon nga katuyoan, unsa ang gisulayan nga wala kini, ug ngano nga ang nahabilin gilabay. Ang usa ka controller nga makapakita nga ang pag-analisar adunay mapanalipdan nga posisyon bisan kung dako ang dataset. Ang usa ka controller nga nagtipig sa tanan tungod kay barato ang pagtipig wala.
Ang limitasyon sa pagtipig nagpatungha sa samang pangutana sa paglabay sa panahon. Ang datos sa pagbansay, mga tindahan sa feature, mga checkpoint sa modelo ug mga inference log tanan nasakop sa obligasyon sa pagtipig, ug ang matag usa nanginahanglan sa kaugalingon nga panahon nga nalambigit sa usa ka katuyoan. Ang mga inference log kanunay nga nalimtan ug kanunay nga adunay daghang personal nga datos kaysa sa training set.
Ang katukma mao ang prinsipyo nga kanunayng malimtan niining konteksto, ug kini adunay legal nga bentaha nga dali ra masipyat. Ang personal nga datos kinahanglan nga tukma ug, kung kinahanglan, ipadayon nga updated, ug ang mga indibidwal adunay katungod sa pagtul-id. Kung ang usa ka modelo nagpatunghag output bahin sa usa ka mailhan nga tawo, kana nga output mismo personal nga datos. Ang konklusyon nga ang usa ka tawo adunay ubos nga risgo sa kredito, usa ka lagmit nga mangingilad o usa ka dili angay nga kandidato mao ang datos bahin kanila, mahimo kini nga dili tukma, ug mahimo kini nga kuwestiyonon. Ang pagtukod og sistema diin ang ingon nga mga output dili matul-id nagmugna og problema sa pagsunod nga bisan unsang gidaghanon sa dokumentasyon ang matul-id pagkahuman.
Kung mandatory ang pagtimbang-timbang sa epekto sa pagpanalipod sa datos
Ang pagtimbang-timbang sa epekto sa pagpanalipod sa datos gikinahanglan kung ang usa ka klase sa pagproseso lagmit nga moresulta sa taas nga peligro sa mga katungod ug kagawasan sa mga indibidwal, ug ang regulasyon nagngalan sa tulo ka mga kaso sa partikular: sistematiko ug halapad nga pagtimbang-timbang sa personal nga mga aspeto base sa awtomatik nga pagproseso, lakip ang profiling, diin gibase ang mga desisyon nga adunay legal o parehas nga hinungdanon nga mga epekto; dako nga pagproseso sa mga espesyal nga kategorya sa datos o datos sa kriminal nga kombiksyon; ug sistematikong pagmonitor sa usa ka lugar nga ma-access sa publiko sa dako nga sukod. Kadaghanan sa mga seryoso nga proyekto sa dagkong datos nahisakop sa una o ikaduha.
Ang Autoriteit Persoonsgegevens nagpatik usab og lista sa mga operasyon sa pagproseso diin kanunay gikinahanglan ang usa ka pagtimbang-timbang sa Netherlands, nga naglangkob sa mga lugar sama sa large-scale profiling, ang sistematikong pagtimbang-timbang sa mga empleyado, mga plataporma sa datos sa panglawas ug ang paggamit sa mga sistema sa kamera. Kana nga lista kinahanglan nga mao ang unang dokumento nga konsultahon sa pagsugod sa usa ka proyekto, tungod kay kini nagtangtang sa argumento kung gikinahanglan ba ang usa ka pagtimbang-timbang.
Duha ka punto bahin sa timing ang importante. Ang assessment kinahanglan nga himuon sa dili pa magsugod ang pagproseso, nga sa usa ka AI project nagpasabot sa dili pa ma-assemble ang training data, dili sa dili pa i-deploy. Ug kung ang assessment nagpakita og taas nga residual risk nga dili nimo maminusan, kinahanglan nimo nga konsultahon ang supervisory authority sa dili pa mopadayon. Ang paglaktaw sa maong konsultasyon usa ka paglapas, bisan unsa pa ang resulta kung ang pagproseso legal ba.
Ang usa ka mapuslanong pagtimbang-timbang alang sa usa ka sistema sa algorithm labaw pa sa standard nga template. Girekord niini kung unsang mga tinubdan sa datos ang nagpakaon sa modelo ug sa unsang basehan, unsa ang gitugotan sa modelo nga magdesisyon sa iyang kaugalingon ug unsa ang desisyon sa usa ka tawo, kung giunsa gipasabut ang output sa tawo nga apektado, kung giunsa gisulayan ang datos sa pagbansay alang sa bias batok sa mga protektadong grupo, ug unsa ang mahitabo kung ang modelo sayup. Mao kana ang mga pangutana nga una nga ipangutana sa usa ka regulator.
Giunsa kini gipatuman sa Autoriteit Personsgegevens
Ang awtoridad sa pagdumala sa Netherlands mao ang Autoriteit Persoonsgegevens, nga nagpatuman sa GDPR uban sa balaod sa pagpatuman sa Netherlands, ang Uitvoeringswet AVG. Ang mga gahum niini gikan sa usa ka pasidaan ug usa ka pagbadlong hangtod sa usa ka mando nga gipailalom sa pagbayad sa multa, usa ka temporaryo o tino nga pagdili sa pagproseso ug usa ka administratibong multa. Ang regulasyon nagtakda sa mga limitasyon: hangtod sa napulo ka milyon nga euro o duha ka porsyento sa kinatibuk-ang tinuig nga turnover sa tibuok kalibutan alang sa mas ubos nga lebel, ug hangtod sa baynte milyon nga euro o upat ka porsyento alang sa mga paglapas sa mga batakang prinsipyo, ang mga legal nga basehan, ang mga katungod sa mga sakop sa datos ug ang mga lagda sa internasyonal nga pagbalhin, bisan unsang kantidad ang mas taas.
Duha ka tema sa pagpatuman ang makita sa praktis sa Dutch ug parehong direktang may kalabutan sa dagkong datos. Ang una mao ang transparency: usa ka dakong bahin sa bag-o nga aksyon ang may kalabutan sa mga pahayag sa pribasiya nga wala magpasabut sa masabtan nga pinulongan kung unsang datos ang gigamit, alang sa unsang katuyoan ug kung unsa kadugay. Ang dili klaro nga mga paghulagway sa katuyoan giisip nga usa ka paglapas sa ilang kaugalingon nga katungod, dili ingon usa ka depekto sa pag-draft. Ang ikaduha mao ang algorithmic oversight. Ang awtoridad adunay usa ka gipahinungod nga yunit alang sa pagdumala sa mga algorithm ug nagpatik sa mga pana-panahong taho sa mga risgo sa algorithmic, nga angay basahon isip usa ka pahayag kung unsa ang gilauman niini sa dili pa kini mahimong hilisgutan sa usa ka imbestigasyon.
Uban sa pagpatuman anaa ang katungdanan sa pagpahibalo sa paglapas. Ang paglapas sa personal nga datos kinahanglan nga ireport sa awtoridad nga walay paglangan ug, kung mahimo, sulod sa setenta y dos ka oras human kini mahibaw-i, gawas kung ang paglapas dili lagmit nga moresulta sa peligro sa mga indibidwal; kung taas ang peligro sa mga indibidwal, kinahanglan usab sila nga mapahibalo. Sa usa ka palibot sa AI, ang pagtimbang-timbang mas lisud kaysa kaniadto, tungod kay ang usa ka nakompromiso nga training set o feature store makaapekto sa tanan kansang datos anaa niini ug ang mga sangputanan moabot sa matag desisyon nga gihimo sa modelo. Timan-i nga kini usa ka lahi nga obligasyon gikan sa mga katungdanan sa pagreport sa insidente ubos sa Cyberbeveiligingswet, ang Dutch implementation sa NIS2, nga gigamit sukad Agosto 15, 2026 ug nagpahamtang sa kaugalingon nga mga deadline sa pagpahibalo nga baynte kwatro ug setenta y dos ka oras sa mga entidad sulod sa sakup niini. Ang among kinatibuk-ang pagtan-aw sa NIS2 ug sa Dutch Cybersecurity Act nagpatin-aw kung giunsa ang duha ka rehimen naglingkod nga magkauban.
Ang AI Act wala mopuli sa GDPR
Ang EU Artificial Intelligence Act nag-regulate sa mga sistema sa AI isip mga produkto: giklasipikar kini pinaagi sa risgo ug nagpahamtang og mga obligasyon sa mga provider ug deployer. Wala kini maghatag og legal nga basehan sa pagproseso sa personal nga datos, ug ang pagsunod niini wala magpasabot og bisan unsa mahitungod sa pagsunod sa GDPR. Kung ang usa ka sistema sa AI nagproseso sa personal nga datos, ang duha ka rehimen magamit sa hingpit ug sa samang higayon.
Ang eskedyul importante sa pagplano. Ang mga pagdili sa dili madawat nga mga pamaagi, ang mga obligasyon alang sa mga modelo sa AI sa kinatibuk-ang katuyoan ug ang mga katungdanan sa transparency alang sa mga sistema nga nakig-uban sa mga tawo o nagmugna og sintetikong sulud gipatuman na. Ang rehimen nga adunay taas nga peligro gi-postpone sa digital omnibus package: ang mga obligasyon alang sa mga sistema nga adunay taas nga peligro nga gilista sa Annex III magamit na karon sugod sa Disyembre 2, 2027, ug kadtong alang sa mga sistema nga mga sangkap sa kaluwasan sa mga gi-regulate nga produkto ubos sa Annex I sugod sa Agosto 2, 2028. Ang lahi nga sugyot alang sa usa ka AI Liability Directive gibawi na, busa ang liability alang sa kadaot nga gipahinabo sa usa ka sistema sa AI nagpadayon nga gidumala sa ordinaryong mga lagda sa Dutch sa kontrata ug tort ug sa rehimen sa liability sa produkto sa Europa.
Alang sa usa ka organisasyon nga gipadagan sa datos, ang praktikal nga sangputanan mao nga ang pag-analisar sa GDPR nagpabilin nga nagbugkos nga pagpugong karon, samtang ang AI Act ang nagtino kung unsang dokumentasyon, pagsulay ug pagdumala sa tawo ang gikinahanglan sa parehas nga sistema sa dili pa matapos ang dekada. Ang paghimo sa duha ka ehersisyo nga gilain nga nagdoble molihok; ang paghimo niini nga magkauban dili molihok. Ang among mga giya sa EU AI Act ug sa mga high-risk nga sistema sa AI naglatid sa klasipikasyon ug mga obligasyon sa detalyado.
Mga pag-angkon ug danyos sa grupo: ang sibil nga bahin sa risgo
Dili lang ang mga multa sa regulasyon ang maapektuhan, ug sa Netherlands basin dili kini ang pinakadako. Ang Wet afwikkeling massaschade in collectieve actie (WAMCA) nagtugot sa usa ka pundasyon o asosasyon nga nakakab-ot sa estrikto nga mga kinahanglanon sa pagdumala ug pondo nga magdala og kolektibong aksyon alang sa mga danyos alang sa usa ka gihubit nga grupo, nga adunay usa ka rehimen sa pag-opt-out alang sa mga tawo nga nagpuyo sa Netherlands. Ang pagproseso nga gipadagan sa datos usa ka klaro nga target: ang usa ka desisyon sa disenyo makaapekto sa matag tiggamit sa parehas nga paagi, nga mao gyud ang homogeneity nga gikinahanglan sa usa ka kolektibong aksyon.
Gipalig-on kini sa GDPR gikan sa iyang kaugalingong bahin. Gihatagan niini ang bisan kinsa nga nakaagom og materyal o dili materyal nga kadaot tungod sa usa ka paglapas og katungod sa kompensasyon gikan sa controller o processor, ug gitugotan niini ang usa ka dili-pangnegosyo nga lawas nga aktibo sa natad sa pagpanalipod sa datos nga magpasaka og mga kaso alang sa mga sakop sa datos, sa pipila ka mga kaso nga walay mandato gikan kanila. Gikumpirma sa Korte sa Hustisya nga ang usa ka asosasyon sa pagpanalipod sa konsumidor mahimong molihok base niana.
Adunay limitasyon, ug kini mapuslanon alang sa mga akusado. Ang Korte sa Hustisya mipahayag nga ang paglapas sa GDPR dili sa iyang kaugalingon maghatag ug katungod sa kompensasyon: ang nagdemanda kinahanglan magpakita sa tinuod nga kadaot ug usa ka hinungdan nga sumpay, bisan kung walay sukdanan sa kaseryoso nga magamit sa dili materyal nga kadaot kung kini mapamatud-an. Busa, ang indibidwal nga mga ganti sa praktis sa Dutch kasarangan, apan ang aritmetika sa usa ka klase sa gatusan ka libo hingpit nga nagbag-o sa hulagway. Ang among artikulo bahin sa kolektibong mga pag-angkon sa kaso sa daghang kadaot naghulagway kung giunsa pagpadagan kini nga mga proseso.
Kinsa ang tigkontrol kung ang datos gikan bisan asa
Ang mga proyekto sa dagkong datos talagsa ra magpabilin sulod sa usa ka organisasyon. Ang datos gipauswag sa usa ka broker, gi-host sa usa ka cloud provider, gilimpyohan sa usa ka analytics agency ug gipasulod sa usa ka modelo nga gihatag sa usa ka vendor, ug ang matag usa niining mga relasyon kinahanglan nga mailhan sa husto, tungod kay ang pag-apod-apod sa mga tahas ang nagtino kung kinsa ang nagdala sa unsang obligasyon ug kinsa ang motubag sa regulator.
Ang usa ka tigkontrol motino sa mga katuyoan ug paagi sa pagproseso; ang usa ka tigproseso molihok lamang base sa dokumentado nga mga instruksyon sa tigkontrol. Kung ang duha o daghan pang partido magkauban nga motino sa mga katuyoan ug paagi, sila mga hiniusa nga tigkontrol ug kinahanglan nga maglatid sa ilang tagsa-tagsa ka mga responsibilidad sa usa ka kahikayan, labi na sa paghatag og impormasyon ug sa pagdumala sa mga hangyo gikan sa mga indibidwal, kinsa sa bisan unsang paagi mahimong mogamit sa ilang mga katungod batok sa bisan hain kanila. Ang label nga gigamit sa kontrata dili mahukmanon: ang importante mao kung kinsa gyud ang modesisyon kung ngano ug giunsa pagproseso ang datos. Ang usa ka supplier nga nagreserba sa katungod sa paggamit sa imong datos aron mapaayo ang kaugalingon nga produkto, sa ingon nga sukod, nahimo nga usa ka tigkontrol alang sa kaugalingon nga mga katuyoan, bisan unsa pa ang tawag niini sa kasabutan.
Duha ka clause sa mga kontrata sa supplier ang angay hatagan og partikular nga atensyon sa konteksto sa AI. Ang una mao ang nagtugot sa provider sa paggamit sa content sa kustomer para sa training o para sa pagpaayo sa serbisyo; kon kini anaa, nagbutyag ka og personal nga data ngadto sa laing controller ug kinahanglan nimo og basehan ug pahibalo para niana nga pagbutyag. Ang ikaduha mao ang sub-processor clause, tungod kay ang mga model provider kanunay nga nagsalig sa dugang nga mga supplier ug sa imprastraktura gawas sa European Economic Area, nga nagdala sa mga lagda sa pagbalhin. Ang usa ka processing agreement nga naglangkob sa gikinahanglan nga hilisgutan apan wala maghulagway kon unsa gyud ang nahitabo sa data gamay ra ang gamit sa usa ka imbestigasyon.
Sa katapusan, hinumdomi nga ang prinsipyo sa accountability nagbutang sa palas-anon sa pagpamatuod sa controller. Dili igo ang pagsunod lang; kinahanglan nga kaya nimo kining ipakita, uban ang mga rekord, mga pagsusi, ug mga kasabutan nga mohaom sa mga sistema sa aktuwal nga pagkagama niini.
Unsay angay buhaton sa dili pa magsugod ang sunod nga proyekto
Ang pagsunod sa mga regulasyon alang sa dagkong datos gitukod sa yugto sa disenyo, tungod kay ang regulasyon nanginahanglan og proteksyon sa datos pinaagi sa disenyo ug pinaagi sa default: ang angay nga teknikal ug organisasyonal nga mga lakang kinahanglan nga i-integrate sa pagproseso mismo, ug ang personal nga datos lamang nga gikinahanglan alang sa matag piho nga katuyoan ang mahimong iproseso pinaagi sa default. Ang pag-retrofit mahal ug kasagaran dili kompleto.
Lima ka butang ang makahimo og kalainan sa praktis. Pagtipig og rekord sa mga kalihokan sa pagproseso nga aktuwal nga naghulagway sa mga agos sa datos sa luyo sa matag modelo imbes sa mga departamento nga nanag-iya niini. Desisyoni ug isulat ang legal nga basehan alang sa matag operasyon sa pagproseso, lakip ang dugang nga pagproseso nga nalambigit sa pagbansay, ug ipadayon ang pagtimbang-timbang sa lehitimong interes niini. Ipadayon ang pagtimbang-timbang sa epekto sa dili pa tipunon ang datos, ug konsultaha ang awtoridad sa pagdumala kung diin magpabilin nga taas ang nahabilin nga peligro. Paghimo og kasabutan sa pagproseso sa datos sa matag supplier nga nakiglabot sa datos, lakip ang mga tighatag sa modelo o plataporma, ug susiha kung unsa ang gitugotan nila nga buhaton sa imong datos alang sa ilang kaugalingon nga mga katuyoan; ang mga kinahanglanon gilatid sa among giya sa kasabutan sa pagproseso sa datos . Ug susiha kung asa moadto ang datos: ang mga pagbalhin sa gawas sa European Economic Area nanginahanglan usa ka mekanismo sa pagbalhin ubos sa Kapitulo V sa regulasyon ug usa ka pagtimbang-timbang sa epekto sa pagbalhin, ug ang posisyon sa indibidwal nga ikatulo nga mga nasud mahimong mausab.
Labaw sa tanan, patrabahoa ang mga tawo nga naghimo sa mga modelo ug ang mga tawo nga nag-assess sa risgo sa samang dokumento. Ang mga pundasyon sa regulasyon mismo gisumada sa among kinatibuk-ang pagtan-aw sa General Data Protection Regulation , ug ang mga espesipikong pangutana nga gipatungha sa pagbutang sa personal nga datos ngadto sa usa ka AI system, gikan sa automated decision-making hangtod sa mga katungod sa mga tawo nga apektado, gihisgutan sa among kaubang artikulo sa GDPR ug AI sa Netherlands.
Pipila ka komon nga mga pangutana
Unsang legal nga basehan ang angay natong gamiton sa pagbansay sa usa ka modelo sa AI
Sa kadaghanan sa mga komersyal nga setting, ang tubag mao ang lehitimong mga interes, nga gisuportahan sa usa ka sinulat nga pagtimbang-timbang nga naglangkob sa interes, ang panginahanglan ug ang ehersisyo sa pagbalanse. Mas maayo ang pagtugot kung ang datos sensitibo o ang paggamit niini makapakurat sa mga tawo nga hingtungdan, apan kinahanglan kini nga tinuod nga libre ug mabawi, nga lisud i-organisar alang sa usa ka training set. Ang panginahanglan alang sa usa ka kontrata hapit dili gyud makatabon sa pagpalambo sa modelo, tungod kay ang pagbansay dili mao ang gipangayo sa kustomer. Bisan unsang basehan ang imong pilion, irekord kini sa dili pa magsugod ang pagproseso: ang pagpili og basehan sa retrospektibo giisip nga wala’y basehan.
Magamit pa ba ang GDPR kung atong i-anonymize una ang datos?
Lamang kon ang anonymisation tinuod nga molihok. Ang datos dili mailhan kon ang pag-ila pag-usab dili na makatarunganon nga posible alang kang bisan kinsa, nga gikonsiderar ang tanang paagi nga lagmit gamiton ug sa ubang mga dataset nga mahimong iuban niini. Ang pagtangtang sa mga ngalan, pag-ilis sa mga identifier og mga hash o pag-ipon ngadto sa gagmay nga mga grupo kasagaran dili makaabot niana nga sumbanan, ug ang resulta mao ang pseudonymised nga datos, nga nagpabilin nga ubos sa regulasyon sa hingpit. Kon ang anonymisation mao ang basehan sa pagtratar sa usa ka proyekto nga wala sa sakup, kana nga konklusyon kinahanglan nga sulayan ug idokumento, ug balikon pag-usab bisan kanus-a mausab ang dataset.
Makasalig ba kita sa research exception aron magamit pag-usab ang datos sa kustomer?
Talagsa ra. Ang dugang nga pagproseso alang sa siyentipiko o estadistikal nga mga katuyoan giisip nga nahiuyon sa orihinal nga katuyoan, apan ang eksepsiyon gitumong sa panukiduki nga gihimo sumala sa giila nga mga sumbanan sa metodolohiya ug gipailalom sa mga panalipod sama sa pseudonymisation ug mga pagdili sa pag-access. Ang pagpalambo sa produkto o pagpaayo sa modelo nga gihimo sa usa ka komersyal nga partido alang sa kaugalingon nga kaayohan dili mahimong panukiduki tungod kay kini naglambigit sa siyensya sa datos. Kung ang pagsulay sa pagkaangay wala makab-ot sa kaugalingon nga merito, kinahanglan nimo ang usa ka bag-o nga legal nga basehan ug, sa kadaghanan nga mga kaso, bag-ong impormasyon sa mga indibidwal nga hingtungdan.
Unsay mahitabo kon ang usa ka tawo mobawi sa iyang pagtugot human mabansay ang usa ka modelo
Ang pag-atras moepekto sa umaabot ug dili kini magpasabot nga ilegal ang naunang pagproseso, apan kini nagpasabot nga ang datos dili na magamit base niana. Sa praktikal nga paagi, nagkinahanglan kini og abilidad sa pagtangtang sa indibidwal gikan sa training set ug gikan sa feature stores ug logs, ug sa pagbansay pag-usab o pagsiguro nga ang modelo dili na magpakita sa datos sa maong tawo diin kini mapakita nga nagbuhat niini. Kini usa sa mga rason nganong ang pagtugot usa ka lisod nga basehan sa pagbansay sa modelo, ug kini usa ka pangutana nga angay tubagon sa yugto sa disenyo imbes nga human sa pag-abot sa unang hangyo.
sa unsa nga paagi Law and More makatabang
Law and More nagtambag sa mga organisasyon sa Netherlands ug internasyonal sa bahin sa pagpanalipod sa datos sa analytics ug AI: pagpili ug pagdokumento sa usa ka legal nga basehan, pagpahigayon sa mga pagtimbang-timbang sa lehitimong interes ug mga pagtimbang-timbang sa epekto, paghimo og mga pahayag sa pribasiya ug pagproseso sa mga kasabutan nga makalahutay sa pagsusi, pagtubag sa Autoriteit Persoonsgegevens, ug pagdepensa sa mga pag-angkon nga gidala sa mga indibidwal o sa mga representante nga pundasyon. Kung nagplano ka og usa ka proyekto nga gipadagan sa datos o usa ka regulator ang nakigkontak na kanimo, malipayon kami nga motan-aw sa file uban kanimo.
