الخطأ العظيم: لماذا لا يجب أن يكون كي بالضرورة عدو حماية البيانات

نعم ، يمكن أن تعمل الحماية من الذكاء الاصطناعى وحماية البيانات – ولكن فقط في ظل هذه الظروف الحاسمة

الذكاء الاصطناعي هو القوة الدافعة للتحول الرقمي ، لكن جوعك الذي لا يشبع للبيانات يثير سؤالًا أساسيًا: هل تتناسب أدوات الذكاء الاصطناعي الرائدة معًا وحماية خصوصيتنا على الإطلاق؟ للوهلة الأولى ، يبدو أنه تناقض غير قابل للحل. من ناحية ، هناك رغبة في الابتكار والكفاءة والأنظمة الذكية. من ناحية أخرى ، فإن القواعد الصارمة للناتج المحلي الإجمالي وحق كل فرد في تحديد الذات المعلوماتية.

لفترة طويلة ، بدا الإجابة واضحة: المزيد من الذكاء الاصطناعي يعني حماية أقل من البيانات. لكن هذه المعادلة يتم استجوابها بشكل متزايد. بالإضافة إلى الناتج المحلي الإجمالي ، ينشئ قانون الاتحاد الأوروبي الجديد منظمة العفو الدولية إطارًا تنظيميًا قويًا ثانيًا ، مصمم خصيصًا لمخاطر الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه ، تمكنت الابتكارات الفنية مثل التعلم الموحد أو الخصوصية التفاضلية من تدريب نماذج الذكاء الاصطناعى لأول مرة دون الكشف عن البيانات الخام الحساسة.

لذلك لم يعد السؤال ما إذا كان الذكاء الاصطناعى وحماية البيانات يتطابقان ، ولكن كيف. بالنسبة للشركات والمطورين ، يصبح من الصعب إيجاد توازن – ليس فقط لتجنب الغرامات العالية ، ولكن لخلق الثقة الضرورية لقبول واسع من الذكاء الاصطناعى. توضح هذه المقالة كيف يمكن التوفيق بين الأضداد الظاهرة من خلال تفاعل ذكي للقانون والتكنولوجيا والتنظيم وكيف تصبح رؤية حماية البيانات -AI حقيقة واقعة.

وهذا يعني تحديًا مزدوجًا للشركات. لا يهدد فقط الغرامات الحساسة التي تصل إلى 7 ٪ من دوران المبيعات السنوي العالمي ، ولكن أيضًا ثقة العملاء والشركاء على المحك. في الوقت نفسه ، يتم فتح فرصة هائلة: إذا كنت تعرف قواعد اللعبة والتفكير في حماية البيانات منذ البداية ("الخصوصية حسب التصميم") ، فلا يمكنك فقط التصرف المشروع ، ولكن أيضًا تأمين ميزة تنافسية حاسمة. يشرح هذا الدليل الشامل كيف يعمل تفاعل قانون الناتج المحلي الإجمالي و AI ، وهو ما يتربص مخاطر محددة في الممارسة مع التدابير التقنية والتنظيمية التي تتقن التوازن بين الابتكار والخصوصية.

مناسب ل:

• منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة كبديل استراتيجي للشركات الأوروبية

ماذا تعني حماية البيانات في عصر الذكاء الاصطناعي؟

يصف مصطلح حماية البيانات الحماية القانونية والتقنية للبيانات الشخصية. في سياق أنظمة الذكاء الاصطناعى ، يصبح تحديًا مزدوجًا: لا يبقى فقط المبادئ الكلاسيكية مثل الشرعية ، وربط الغرض ، وتقليل البيانات والشفافية ، في الوقت نفسه متوازنة في نماذج التعلم المعقدة في كثير من الأحيان لفهم تدفقات البيانات. يكتسب مجال التوتر بين الابتكار والتنظيم الحدة.

ما هي القواعد القانونية الأوروبية التي تنظم طلبات الذكاء الاصطناعي؟

ينصب التركيز على لوائمين: لائحة حماية البيانات العامة (GDPR) ومرسوم الاتحاد الأوروبي على الذكاء الاصطناعي (قانون الذكاء الاصطناعي). كلاهما ينطبق بالتوازي ، ولكن يتداخل في نقاط مهمة.

ما هي المبادئ الأساسية للناتج المحلي الإجمالي فيما يتعلق بمنظمة العفو الدولية؟

يلزم الناتج المحلي الإجمالي كل شخص مسؤول عن معالجة البيانات الشخصية فقط على أساس قانوني محدد بوضوح ، لتحديد الغرض مقدمًا ، للحد من مقدار البيانات وتوفير معلومات شاملة. بالإضافة إلى ذلك ، هناك حق صارم في المعلومات والتصحيح والحذف والاعتراض على القرارات الآلية (المادة 22 الناتج المحلي الإجمالي). هذا الأخير على وجه الخصوص يسري مباشرة مع النتيجة القائمة على الذكاء الاصطناعي أو أنظمة التنميط.

ماذا يقوم قانون الذكاء الاصطناعي أيضًا بإحضاره؟

يقسم قانون الذكاء الاصطناعي أنظمة الذكاء الاصطناعى إلى أربع فئات مخاطر: الحد الأدنى والمحدود وغير المقبول وغير المقبول. تخضع الأنظمة عالية الخطورة للوثائق الصارمة والشفافية والإشراف ، والممارسات غير المقبولة – مثل السيطرة السلوكية المتلاعب أو التسجيل الاجتماعي – محظورة تمامًا. كانت الحظر الأول ساري المفعول منذ فبراير 2025 ، وتزداد التزامات الشفافية الإضافية بحلول عام 2026. يمكن أن تؤدي الانتهاكات إلى غرامات تصل إلى 7 ٪ من معدل دورانها السنوي العالمي.

كيف يتصرف الناتج المحلي الإجمالي و AI؟

يبقى الناتج المحلي الإجمالي دائمًا قابلاً للتطبيق بمجرد معالجة البيانات الشخصية. يقوم قانون الذكاء الاصطناعي بتكملهم بواجبات خاصة بالمنتج ونهج قائم على المخاطر: يمكن أن يكون النظام نفسه ونفس نظام ACI عالي الخطورة (AI AC) ومعالجة محفوفة بالمخاطر بشكل خاص (GDPR ، المادة 35) ، والتي تتطلب تقييمًا تبعًا للبيانات.

لماذا أدوات الذكاء الاصطناعى حساسة بشكل خاص تحت حماية البيانات تحت حماية البيانات؟

نماذج الذكاء الاصطناعى تتعلم من كميات كبيرة من البيانات. كلما كان النموذج أكثر دقة ، زاد إغراء إغراء سجلات البيانات الشخصية الشاملة. تنشأ المخاطر:

1. يمكن أن تحتوي بيانات التدريب على معلومات حساسة.
2. غالبًا ما تظل الخوارزميات مربعًا أسود ، لذلك لا يمكن أن يفهم المتضررون منطق صنع القرار.
3.  العمليات الآلية تنقذ مخاطر التمييز لأنها تتكاثر التحيزات من البيانات.

ما هي مخاطر استخدام الذكاء الاصطناعي؟

تسرب البيانات أثناء التدريب: يمكن أن تكشف البيئات السحابية غير المؤمنة بشكل غير كاف أو واجهات برمجة التطبيقات المفتوحة أو عدم التشفير عن إدخالات حساسة.

عدم وجود شفافية: حتى المطورين لا يفهمون دائمًا الشبكات العصبية العميقة. هذا يجعل من الصعب الوفاء بالتزامات المعلومات من الفن. 13 – 15 الناتج المحلي الإجمالي.

المخرجات التمييزية: يمكن أن يزيد تسجيل المتقدم القائم على الذكاء الاصطناعي من الأنماط غير العادلة إذا كانت مجموعة التدريب مشوهة تاريخياً.

التحويلات عبر الحدود: يستضيف العديد من مقدمي خدمات الذكاء الاصطناعى النماذج في البلدان الثالثة. وفقًا لحكم Schrems II ، يتعين على الشركات تنفيذ ضمانات إضافية مثل شروط العقد القياسية وتقييمات تأثير النقل.

ما هي الأساليب الفنية التي تحمي البيانات في بيئة الذكاء الاصطناعي؟

الاسم المستعار وإخفاء الهوية: خطوات المعالجة المسبقة تزيل المعرفات المباشرة. يبقى المخاطر المتبقية ، لأن إعادة تحديد الهوية ممكنة مع كميات كبيرة من البيانات.

الخصوصية التفاضلية: من خلال الضوضاء المستهدفة ، أصبحت التحليلات الإحصائية ممكنة دون إعادة بناء الأفراد.

التعلم الفدرالي: يتم تدريب النماذج بشكل لاصق على الأجهزة النهائية أو حامل البيانات في مراكز البيانات ، فقط تحديثات الوزن تتدفق إلى نموذج عالمي. لذلك لا تترك البيانات الأولية مكانها الأصلي.

AI القابلة للتفسير (XAI): توفر طرق مثل الجير أو الشكل تفسيرات مفهومة لقرارات الخلايا العصبية. أنها تساعد على تلبية التزامات المعلومات والكشف عن التحيز المحتمل.

هل المجهول بما يكفي لتجاوز واجبات الناتج المحلي الإجمالي؟

فقط إذا كان عدم الكشف عن هويته لا رجعة فيه ، فهل ستنخفض المعالجة من نطاق الناتج المحلي الإجمالي. في الممارسة العملية ، من الصعب ضمان هذا لأن تقنيات إعادة تحديد هوية تقدم. لذلك ، توصي السلطات الإشرافية بتدابير أمنية إضافية وتقييم المخاطر.

ما هي التدابير التنظيمية التي يصفها الناتج المحلي الإجمالي لمشاريع الذكاء الاصطناعي؟

تقييم تسلسل حماية البيانات (DSFA): ضروري دائمًا إذا كان من المتوقع أن تكون المعالجة مخاطر عالية لحقوق المتضررين ، على سبيل المثال مع التنميط المنهجي أو تحليل الفيديو الكبير.

التدابير الفنية والتنظيمية (TOM): يتطلب المبدأ التوجيهي DSK 2025 مفاهيم واضحة وصول واضحة وتشفير وتسجيل وإصدار نموذج ومراجعات منتظمة.

تصميم العقد: عند شراء أدوات الذكاء الاصطناعي الخارجية ، يجب على الشركات أن تختتم عقود معالجة الطلبات وفقًا للفن. 28 الناتج المحلي الإجمالي ، معالجة مخاطر التحويلات في الدولة الثالثة وآمنة حقوق التدقيق.

كيف تختار أدوات الذكاء الاصطناعي وفقًا لحماية البيانات؟

تقدم المساعدات التوجيهية لمؤتمر حماية البيانات (اعتبارًا من مايو 2024) قائمة مرجعية: توضيح الأساس القانوني ، وتحديد الغرض ، وضمان تقليل البيانات ، وإعداد مستندات الشفافية ، وتشغيل المخاوف وتنفيذ DSFA. يجب على الشركات أيضًا التحقق مما إذا كانت الأداة تقع في فئة عالية الخطورة من قانون الذكاء الاصطناعي ؛ ثم تنطبق التزامات التوافق والتسجيل الإضافية.

Passdemone:

• تجمع منصة الذكاء الاصطناعى هذه بين 3 مجالات عمل حاسمة: إدارة المشتريات وتطوير الأعمال والذكاء

ما هو الدور الذي تقوم به الخصوصية عن طريق التصميم والافتراضي؟

وفقا للفن. 25 إجمالي الناتج المحلي ، يجب على المسؤولين اختيار حماية البيانات -الإعدادات الافتراضية الودية من البداية. مع الذكاء الاصطناعي ، هذا يعني: سجلات البيانات الاقتصادية ، والنماذج القابلة للتفسير ، وقيود الوصول الداخلي وإطفاء المفاهيم من بداية المشروع. يعزز قانون الذكاء الاصطناعى هذا النهج من خلال المطالبة بإدارة المخاطر وإدارة الجودة طوال دورة حياة نظام الذكاء الاصطناعي.

كيف يمكن الجمع بين DSFA و AI-ACT؟

يوصى بإجراء متكامل: أولاً ، يقوم فريق المشروع بتصنيف الطلب وفقًا لقانون الذكاء الاصطناعي. إذا وقع في الفئة عالية الخطورة ، فسيتم إعداد نظام إدارة المخاطر وفقًا للملحق الثالث بالتوازي مع DSFA. كلا التحليلين يغذي بعضهما البعض ، وتجنب العمل المكررة وتوفير وثائق متسقة للسلطات الإشرافية.

ما هي سيناريوهات الصناعة التي توضح المشكلة؟

الرعاية الصحية: تتطلب الإجراءات التشخيصية القائمة على الذكاء الاصطناعي بيانات مريض حساسة للغاية. بالإضافة إلى الغرامات ، يمكن أن يؤدي تسرب البيانات إلى أن يؤدي إلى مطالبات المسؤولية. تقوم السلطات الإشرافية بالتحقيق في العديد من مقدمي الخدمات منذ عام 2025 لعدم كفاية التشفير.

الخدمات المالية: تعتبر خوارزميات تسجيل الائتمان KI عالية الخطورة. يجب على البنوك اختبار التمييز ، والكشف عن منطق اتخاذ القرار ولضمان حقوق العميل للمراجعة اليدوية.

إدارة الموظفين: chatbots for pre -selection of Administs Process CVS. تندرج الأنظمة تحت الفن. 22 الناتج المحلي الإجمالي ويمكن أن يؤدي إلى مزاعم التمييز ضد تصنيف العيوب.

التسويق وخدمة العملاء: تساعد نماذج اللغة التوليدية في كتابة الإجابات ، ولكن في كثير من الأحيان تصل إلى بيانات العميل. يتعين على الشركات إعداد تعليمات الشفافية وآليات إلغاء الاشتراك وفترات التخزين.

ما هي الواجبات الإضافية التي تنشأ من فئات مخاطر AI-ACT؟

الحد الأدنى من المخاطر: لا توجد متطلبات خاصة ، لكن الممارسة الجيدة توصي بتعليمات الشفافية.

مخاطر محدودة: يحتاج المستخدمون إلى معرفة أنهم يتفاعلون مع الذكاء الاصطناعي. يتم تمييز Deeppakes من عام 2026.

المخاطر العالية: تقييم المخاطر الإلزامية ، الوثائق الفنية ، إدارة الجودة ، الإشراف على الإنسان ، تقرير إلى هيئات الإخطار المسؤولة.

خطر غير مقبول: التنمية والالتزام محظور. يمكن أن تكلف الانتهاكات ما يصل إلى 35 مليون يورو أو 7 ٪ مبيعات.

ما الذي ينطبق دوليا خارج الاتحاد الأوروبي؟

هناك خليط من القوانين الفيدرالية في الولايات المتحدة. تخطط كاليفورنيا قانون خصوصية المستهلك من الذكاء الاصطناعي. تتطلب الصين أحيانًا الوصول إلى بيانات التدريب ، والتي لا تتوافق مع الناتج المحلي الإجمالي. لذلك يجب على الشركات ذات الأسواق العالمية إجراء تقييمات التأثير على النقل وتكييف العقود مع المتطلبات الإقليمية.

هل يمكن لمنظمة العفو الدولية أن تساعد في حماية البيانات بنفسه؟

نعم. تحدد الأدوات المدعومة من الذكاء الاصطناعى البيانات الشخصية في الأرشيفات الكبيرة ، وأتمتة عمليات المعلومات والتعرف على الحالات الشاذة التي تشير إلى تسرب البيانات. ومع ذلك ، تخضع هذه التطبيقات لقواعد حماية البيانات نفسها.

كيف تبني الكفاءة الداخلية؟

توصي DSK بالتدريب على الأساسيات القانونية والتقنية بالإضافة إلى أدوار واضحة لحماية البيانات وأمن تكنولوجيا المعلومات والأقسام المتخصصة. يلزم قانون الذكاء الاصطناعي الشركات ببناء كفاءة أساسية من الذكاء الاصطناعي حتى تتمكن من تقدير المخاطر بشكل مناسب.

ما هي الفرص الاقتصادية التي توفرها حماية البيانات -AI؟

أي شخص يأخذ في الاعتبار DSFA و TOM والشفافية في وقت مبكر يقلل من جهود التحسين اللاحقة ، ويقلل من المخاطر النهائية ويعزز ثقة العملاء والسلطات الإشرافية. الموفرين الذين يطورون "الخصوصية الأولى-KI" يضعون أنفسهم في سوق متزايد للتقنيات الجديرة بالثقة.

ما هي الاتجاهات التي تظهر في السنوات القليلة المقبلة؟

1. تنسيق قانون الناتج المحلي الإجمالي و AI حسب إرشادات لجنة الاتحاد الأوروبي حتى عام 2026.
2. زيادة في التقنيات مثل الخصوصية التفاضلية والتعلم القائم على الربيع لضمان موقع البيانات.
3. التزامات ملزمة وضع العلامات لمحتوى AI الذي تم إنشاؤه من أغسطس 2026.
4. توسيع القواعد المحددة للصناعة ، على سبيل المثال للأجهزة الطبية والمركبات المستقلة.
5. اختبارات الامتثال الأقوى من قبل السلطات الإشرافية التي تستهدف أنظمة الذكاء الاصطناعي.

هل تتناسب AI وحماية البيانات معًا؟

نعم ، ولكن فقط من خلال تفاعل القانون والتكنولوجيا والتنظيم. أساليب حماية البيانات الحديثة مثل الخصوصية التفاضلية والتعلم المنعش ، محاطًا بإطار قانوني واضح (GDPR Plus AI ACT) وترسيخه في الخصوصية حسب التصميم ، وتمكين أنظمة AI القوية دون الكشف عن الخصوصية. الشركات التي تستوعب هذه المبادئ لا تضمن فقط قوتها المبتكرة ، ولكن أيضًا ثقة المجتمع في مستقبل الذكاء الاصطناعي.

مناسب ل:

• دمج الذكاء الاصطناعى لمنصة AI المستقلة وعلى مستوى المصدر لجميع مسائل الشركة
• عيوب منصة الذكاء الاصطناعى: عيوب أساسية ل Palantir للشركات والمؤسسات الأوروبية

☑️ لغة العمل لدينا هي الإنجليزية أو الألمانية

☑️ جديد: المراسلات بلغتك الوطنية!

كونراد ولفنشتاين

سأكون سعيدًا بخدمتك وفريقي كمستشار شخصي.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) . عنوان بريدي الإلكتروني هو: ولفنشتاين ∂ xpert.digital

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑ إنشاء أو إعادة تنظيم استراتيجية الذكاء الاصطناعي

☑️ رائدة في تطوير الأعمال