Digitální sběrnice EU a umělá inteligence: Kolik zvláštní legislativy může evropský datový řád tolerovat?

Co by digitální autobus EU skutečně změnil

Plánovaný digitální omnibus EU je mnohem víc než pouhé „vyčištění“ evropského digitálního práva. Za rétorikou zjednodušování a snižování byrokracie se skrývá hluboký zásah do základní logiky evropského řádu dat. Místo pouhé harmonizace formulářů nebo zefektivnění povinností v oblasti podávání zpráv Komise manipuluje se základními zásadami obecného nařízení o ochraně osobních údajů (GDPR) a dalších digitálních režimů. Zároveň se snaží přizpůsobit právní rámec pro umělou inteligenci (AI) a datovou ekonomiku tak, aby evropské a mezinárodní společnosti mohly s osobními údaji pracovat ve větším rozsahu a snadněji.

Z ekonomického hlediska to znamená strategický posun: od striktně na základní práva orientované a technologicky neutrální regulace k přístupu zaměřenému více na technologickou politiku, který s umělou inteligencí zachází jako s privilegovaným odvětvím budoucnosti. Omnibus tak nejen vytváří jasnost, ale také asymetrickou výhodu pro určité obchodní modely – zejména ty společnosti, které těží z úspor z rozsahu při sběru dat a trénování velkých modelů. To restrukturalizuje pobídky a mocenskou dynamiku na trzích s daty.

Jeho jádrem je navrhovaný nový článek 88c GDPR, doprovázený pozměňovacími návrhy týkajícími se citlivých údajů, informačních povinností, ochrany údajů na koncových zařízeních a pravidel pro soubory cookie. Omnibus je tedy politicko-ekonomickým projektem: definuje, kdo může vyvíjet umělou inteligenci, za jaká právní rizika a náklady, kdo má přístup ke kterým datovým zdrojům a čí obchodní model je regulací usnadněn nebo ztížen. Debata o tom, zda se tím pro umělou inteligenci vytváří „neohraničená zvláštní právní zóna“, proto není pouze právní otázkou, ale přímo souvisí s průmyslovou a soutěžní politikou.

Technologická neutralita versus privilegium umělé inteligence: Narušování základního principu GDPR

GDPR bylo záměrně navrženo jako technologicky neutrální. Nevztahuje se na konkrétní technologie, ale spíše na zpracování osobních údajů, bez ohledu na to, zda je prováděno pomocí jednoduchých algoritmů, klasického softwaru nebo vysoce složitých systémů umělé inteligence. Tato zásada zajišťuje, že podobná rizika pro základní práva jsou regulována podobným způsobem. Omnibus tuto zásadu postupně podkopává.

Článek 88c si klade za cíl výslovně kvalifikovat vývoj a provoz systémů umělé inteligence jako oprávněný zájem ve smyslu článku 6(1)(f) GDPR. To kontextu umělé inteligence přiznává vlastní, technologicky specifické zvláštní zacházení. Z ekonomického hlediska to znamená, že specifická technologie – umělá inteligence – je právně privilegovaná, i když její rizika jsou často vyšší než rizika konvenčních metod zpracování dat. Dodržování zákona o umělé inteligenci tento problém řeší pouze částečně, protože úrovně ochrany nejsou totožné a samotný zákon o umělé inteligenci je založen na riziku, nikoli komplexně na osobních údajích.

Definice umělé inteligence je navíc extrémně široká. Pokud lze prakticky jakoukoli pokročilou formu automatizované analýzy dat interpretovat jako systém umělé inteligence ve smyslu zákona o umělé inteligenci (AI Act), článek 88c rozšiřuje rozsah této výsady daleko za hranice klasických aplikací „GenAI“ neboli hlubokého učení. V praxi by společnosti mohly prohlásit téměř jakékoli datově náročné automatizované zpracování za umělou inteligenci, aby mohly těžit z příznivějšího právního zacházení. Hranice mezi „běžným“ zpracováním dat a „zpracováním umělou inteligencí“ se stírá a právě tato nejednoznačnost je ekonomicky atraktivní: snižuje náklady na dodržování předpisů a právní zranitelnost pro vhodně postavené aktéry.

Výsledkem by byla faktická technologická výhoda, která by podkopávala neutrální, na základní práva orientovanou koncepci GDPR. To má dalekosáhlé důsledky pro tržní řád v rámci jednotného digitálního trhu: ti, kteří jsou „umělou inteligencí“ a mohou to věrohodně právně doložit, by získali snazší přístup k údajům, menší právní nejistotu a potenciálně nižší náklady na vymáhání práva.

Minimalizace dat pod tlakem: Když se masovost stává legitimitou

Obzvláště kritickým bodem omnibusu je nakládání s citlivými údaji – jako jsou informace o zdraví, politických názorech, etnickém původu nebo sexuální orientaci. Tyto kategorie údajů podléhají přísnému zákazu zpracování podle GDPR, s pouze několika úzce definovanými výjimkami. Omnibus nyní zavádí další výjimky s uvedením školení a provozu systémů umělé inteligence jako konkrétního odůvodnění.

Ekonomicky explozivní aspekt nespočívá ani tak v pouhém zpřístupnění dat, jako spíše v základní logice dodávek: čím je zpracování datově náročnější a masivnější, tím snadněji je ospravedlnitelné jeho nezbytnost pro vývoj vysoce výkonných modelů umělé inteligence. Princip minimalizace dat – cíleného, ​​minimálního využití dat – se obrací naruby. Množství dat se stává ospravedlněním, nikoli hrozbou.

Pro datově náročné obchodní modely, zejména pro globální platformy s gigantickými uživatelskými základnami, je to strukturální výhoda. Ti, kteří disponují miliardami datových bodů a technickými prostředky k jejich komplexní absorpci a zpracování v modelech, mohou snáze využít narativ nutnosti než malé nebo střední podniky s omezenými datovými soubory. To, co se prodává jako zjednodušení příznivé pro inovace, tedy v praxi posiluje úspory z rozsahu a síťové externality ve prospěch společností, které již na trhu dominují.

Zároveň se na straně rizik objevují kolektivní zranitelnosti. Systémy umělé inteligence trénované na široce shromažďovaných citlivých datech jsou strukturálně náchylné k únikům dat, opětovné identifikaci a diskriminačním vzorcům. Přestože omnibus vyžaduje „vhodná technická a organizační opatření“, jsou tyto požadavky záměrně formulovány obecně. Tato otevřenost má dvojí ekonomický efekt: Na jedné straně umožňuje flexibilní a inovativní přístupy k technické ochraně dat; na druhé straně přesouvá odpovědnost a důkazní rizika na menší poskytovatele, kteří mají méně zdrojů k důvěryhodné implementaci komplexních konceptů ochrany. Digitální EU Omnibus: Regulatorní jasnost, nebo carte blanche pro datově hladové korporace zabývající se umělou inteligencí?

Snížení byrokracie jako záminka pro tektonický posun v režimu ochrany údajů – Proč je „digitální omnibus“ mnohem víc než jen technický zefektivňující zákon

Plánovaný „digitální omnibus EU“ je Evropskou komisí prezentován jako pragmatický projekt očisty: méně byrokracie, více soudržnosti, lepší konkurenceschopnost na jednotném digitálním trhu. Politické komunikaci dominuje narativ „zjednodušení“ – slovo, které v evropské politice téměř nevyhnutelně evokuje pozitivní asociace. Ve skutečnosti se však nejedná pouze o redakční revizi, ale o hluboký zásah do základní logiky evropské ochrany údajů a digitální regulace jako celku.

Důraz je kladen na roli umělé inteligence a obchodních modelů založených na datech. Souhrnný návrh propojuje několik právních aktů – zejména GDPR, zákon o umělé inteligenci, zákon o osobních údajích a směrnici o soukromí a elektronických komunikacích – a posouvá rovnováhu ve prospěch rozsáhlého využívání dat. Pod rouškou vytváření právní jistoty a usnadňování inovací je nastíněn nový režim, v němž je rozsáhlé zpracování dat pro umělou inteligenci spíše privilegováno než omezeno. Právě zde začíná masivní kritika ze strany právníků na ochranu osobních údajů, spotřebitelských sdružení a části akademické obce.

Analýza zprávy společnosti Spirit Legal pro Německou federaci spotřebitelských organizací (vzbv) osvětluje klíčový konflikt v evropské digitální politice: Může být Evropa zároveň globálním centrem umělé inteligence, skutečným ochráncem základních práv a ochráncem spotřebitelů – nebo bude ochrana údajů tiše obětována logice geopolitické a průmyslové politiky? Souhrnný návrh naznačuje, že Brusel je připraven alespoň částečně uvolnit současný striktní výklad GDPR ve prospěch režimu výjimek přátelského k umělé inteligenci. Zásadní otázkou proto je: Je to nezbytná modernizace, nebo začátek „neomezené zvláštní právní zóny“ pro umělou inteligenci?

Článek 88c a logika preferenčního zacházení: Jak se technologická neutralita stává zvláštním technologickým právem

Jádrem konfliktu je plánovaný nový článek 88c GDPR. Jeho cílem je výslovně klasifikovat vývoj, školení a provoz systémů umělé inteligence jako „oprávněný zájem“ ve smyslu článku 6(1)(f) GDPR. Na první pohled to zní jako pouhé upřesnění: společnosti zabývající se umělou inteligencí by měly mít možnost spoléhat se na zavedený právní základ, aniž by musely v každém jednotlivém případě narážet na souhlas nebo zvláštní ustanovení. V jádru právní architektury však dochází k paradigmatickému posunu.

Doposud bylo GDPR navrženo jako technologicky neutrální. Nerozlišuje mezi „AI“ a jinými metodami zpracování dat, ale spíše propojuje práva a povinnosti s typem dat, kontextem a rizikem pro subjekty údajů. Článek 88c by tuto zásadu porušil: Umělé inteligenci by byl udělen vlastní privilegovaný přístup k osobním údajům. Právě zde přichází na řadu varování Henseho a Wagnera před „bezmeznou zvláštní právní zónou“.

Problém zhoršuje extrémně široká definice umělé inteligence v zákoně o umělé inteligenci. Podle tohoto zákona je prakticky jakýkoli software, který využívá určité techniky – od strojového učení až po systémy založené na pravidlech – k rozpoznávání vzorců, vytváření predikcí nebo podpoře rozhodování, považován za systém umělé inteligence. V kombinaci s článkem 88c by to mohlo umožnit prohlášení téměř jakéhokoli sofistikovaného zpracování dat za relevantní pro umělou inteligenci. To vytváří silnou motivaci pro společnosti, aby pro regulační účely „označovaly“ svou infrastrukturu jako systémy umělé inteligence, aby získaly přístup k privilegovanému právnímu rámci.

Tím se zdánlivě úzký, speciální případ umělé inteligence proměňuje v bránu k systematickému uvolnění požadavků na ochranu osobních údajů. Technologická neutralita GDPR – dosud důležitá záruka proti zvláštní legislativě pro specifické technologie – by byla ohrožena. Z právního hlediska by technologická kategorie, jejíž hranice je v praxi již tak obtížné definovat, získala strukturální výhodu oproti jiným formám zpracování dat. V prostředí, kde je stále více procesů algoritmicky optimalizováno, se nejedná o regulační zlom pro celou budoucnost datového kapitalismu v Evropě.

Jak princip „čím více dat, tím větší je pravděpodobnost, že budou povolena“ vytváří nebezpečnou motivační strukturu pro velké technologické firmy

Návrh omnibusu se stává obzvláště kontroverzním v tom, že narušuje stávající logiku minimalizace dat a omezení účelu. GDPR je založeno na myšlence, že smí být shromažďováno a zpracováváno pouze tolik osobních údajů, kolik je nezbytně nutné pro konkrétní účel. Tato zásada byla výslovně navržena jako protiklad neomezeného shromažďování dat a profilování.

Omnibusový přístup, alespoň v praxi, tuto logiku v kontextu umělé inteligence obrací. Jeho odůvodnění naznačuje, že velké datové sady mají zvláštní váhu při ospravedlňování zpracování, pokud se používají k trénování modelů umělé inteligence. Recenzenti to interpretují jako zvrácenou strukturu pobídek: čím rozsáhlejší, rozmanitější a masivnější jsou shromážděná data, tím snazší je ospravedlnit jejich použití pro umělou inteligenci. Hromadné scrapingování, profilování a slučování různých zdrojů by tak mohlo být legitimizováno pod rouškou optimalizace umělé inteligence.

Z ekonomického hlediska tato struktura systematicky zvýhodňuje ty hráče, kteří již disponují gigantickými datovými sadami a jsou schopni agregovat další data ve velkém měřítku – primárně platformní společnosti se sídlem v USA. Čím více uživatelů, tím více interakčních dat, čím více spojovacích bodů, tím silnější je údajný „legitimní zájem“ na protlačování těchto dat do AI kanálů. Malé a střední podniky (MSP), které postrádají jak podobné objemy dat, tak srovnatelnou infrastrukturu, zůstávají v nevýhodě. Omnibusová architektura tak funguje jako multiplikátor škálování pro již tak dominantní hráče.

Kromě toho existuje ještě jeden kritický aspekt: ​​Argument, že velké datové sady zvyšují přesnost a spravedlnost systémů umělé inteligence, se někdy používá jako ospravedlnění nekriticky. Z ekonomického hlediska je pravda, že výkon a robustnost modelů se s větším množstvím dat často zvyšují. Toto zvýšení efektivity však přichází za cenu větší informační asymetrie, koncentrace moci a rizika reprodukce osobních a sociálních vzorců. Návrh do značné míry ignoruje skutečnost, že minimalizace dat a omezení účelu nebyly v GDPR zakotveny náhodou, ale spíše jako reakce právě na takovou mocenskou nerovnováhu.

Proč oslabení ochrany zvláštních kategorií osobních údajů vytváří systémové riziko

Zvláštní kategorie osobních údajů – jako jsou údaje týkající se zdraví, etnického původu, politických názorů, náboženského vyznání nebo sexuální orientace – podléhají přísnému zákazu zpracování podle GDPR s úzce vymezenými výjimkami. Souhrnný návrh rozšiřuje možnost použití těchto údajů v kontextu vývoje a provozu umělé inteligence zavedením nové výjimky. To je odůvodněno potřebou komplexních údajů, aby se zabránilo zaujatosti a diskriminaci.

V praxi se však jedná o normalizaci používání vysoce citlivých dat bez odpovídajícího posílení kontrolních možností dostupných dotčeným osobám. Obzvláště problematický je koncept, že citlivé charakteristiky se někdy jeví jako „neproblematické“, pokud je nelze přímo vysledovat k jednotlivým identifikovatelným osobám nebo pokud primárně fungují jako statistické proměnné v trénovací datové sadě. I zdánlivě anonymní nebo pseudonymizované datové sady však mohou umožnit vyvozování závěrů o skupinách, sociálním prostředí nebo menšinách a posilovat diskriminační vzorce.

Z ekonomického hlediska taková regulace rozšiřuje zásobárnu surovin pro modely umělé inteligence tím, že přidává obzvláště cenné, protože mají hloubkové rozměry, informace. Zdravotní údaje, politické preference, psychologické profily – všechna tato data mají obrovský finanční význam v reklamním, pojišťovacím, finančním a pracovním sektoru. Kdokoli získá přístup k těmto datům ve velkém měřítku, může vyvíjet výrazně podrobnější a tudíž ziskovější modely. Kombinace citlivé povahy dat a jejich ekonomického potenciálu vytváří dvojí riziko: pro individuální autonomii a pro kolektivní strukturu demokracie a sociální soudržnosti.

Zejména v kontextu umělé inteligence je riziko systémových zkreslení vysoké. Modely trénované na citlivých datech nejen reprodukují informace, ale také implicitní hodnotové úsudky a stereotypy. Navrhovaná „vhodná technická a organizační opatření“ určená k omezení negativních dopadů zůstávají v návrhu vágní. To vytváří šedou zónu: Na jedné straně jsou vysoce citlivá data otevřena pro trénování umělé inteligence, zatímco na druhé straně chybí jasné a vymahatelné standardy pro ochranná opatření a kontroly. V takové architektuře nejvíce profitují aktéři s technologickou převahou a vysokou tolerancí k riziku.

Eroze zadními vrátky: Body odůvodnění místo standardních textů a oslabení vymáhání

Další klíčová kritika expertů se týká metodologického přesunu důležitých ochranných mechanismů z právně závazného textu zákona do nezávazných vysvětlivek. To, co se na úrovni právní techniky jeví jako technický detail, má obrovské praktické důsledky pro vymahatelnost práva.

Tyto body odůvodnění slouží především jako interpretační pokyny; nejedná se o přímo vymahatelné právní normy. Pokud jsou základní ochranná opatření – jako jsou postupy pro odhlášení, informační povinnosti nebo omezení scrapingu webu – zakotvena primárně v nich, a nikoli v jasně formulovaných článcích, výrazně to omezuje možnosti orgánů pro ochranu osobních údajů. Porušení se stávají obtížněji stíhatelnými, pokuty a příkazy jsou založeny na méně jasných důvodech a společnosti mohou argumentovat, že se jedná pouze o „interpretační pomůcky“.

V případě hromadného zpracování dat souvisejícího s umělou inteligencí funguje tento konstrukt jako výzva k rozšíření rozsahu regulace. Zejména u webového scrapingu veřejně dostupných informací – například ze sociálních sítí, fór nebo zpravodajských webů – existuje značné riziko, že dotčené osoby nebudou ani informovány, ani nebudou mít realistickou možnost uplatnit svá práva. Pokud je ústřední překážka proti takovým praktikám pouze naznačena v bodech odůvodnění, ale není zakotvena v samotném právním textu, ochrana údajů se v praxi redukuje na směs měkkého práva a dobré vůle korporací.

Z ekonomického hlediska se tím mění struktura nákladů: Společnosti, které agresivně shromažďují data a trénují modely umělé inteligence, těží z právní nejednoznačnosti, protože regulační orgány se obvykle zdržují jakýchkoli kroků nebo musí čekat na zdlouhavá soudní rozhodnutí. Právní rizika jsou tak odložena a snížena; v krátkodobém horizontu to vytváří konkurenční výhody pro poskytovatele, kteří jsou obzvláště tolerantní k riziku. V konkurenčním prostředí bývá integrita a dodržování předpisů penalizováno, zatímco posouvání hranic se jeví jako obohacující – klasický případ zvrácených regulačních pobídek.

Proč by samostatný, úzce definovaný standard pro trénovací data umělé inteligence mohl lépe vyvážit protichůdné cíle

Jako alternativu k všeobecné legitimizaci založené na „oprávněném zájmu“ navrhují experti cílený, nezávislý právní základ pro školení systémů umělé inteligence. Z ekonomického hlediska by se jednalo o pokus o vyřešení konfliktu mezi podporou inovací a ochranou soukromí nikoli obecným oslabením ochrany údajů, ale specifickými, přísnými podmínkami.

Takový zvláštní právní základ by mohl obsahovat několik ochranných bariér:

Zaprvé by mohl zavést požadavek přísného ověřování, který by stanovil, že společnosti mohou přistupovat k osobním údajům pouze tehdy, pokud lze prokázat, že ekvivalentního výsledku nelze dosáhnout s anonymizovanými, pseudonymizovanými nebo syntetickými daty. To by motivovalo k investicím do metod anonymizace dat, generování syntetických dat a ochrany soukromí již od návrhu. Směr inovací by se posunul od nekontrolovaného sběru dat směrem k technické kreativitě v řízení minimalizace dat.

Za druhé, takový standard by mohl nařizovat minimální technické standardy, které by zabránily úniku dat. Modely umělé inteligence nesmí ve svých výstupech reprodukovat ani rekonstruovat žádné osobně identifikovatelné informace z trénovacích dat. To vyžaduje nejen jednoduché filtry, ale i robustní architektonická rozhodnutí, jako je diferenciální soukromí, mechanismy kontroly výstupů a přísné vyhodnocovací procesy. Ekonomická logika by zde byla jasná: investice do architektur modelů, které chrání osobní údaje, snižuje dlouhodobá rizika odpovědnosti a posiluje důvěru.

Za třetí, norma by mohla stanovit přísné omezení účelu pro data pro školení umělé inteligence. Data, která byla shromážděna nebo použita pro konkrétní účel školení umělé inteligence, by nemohla být snadno použita v jiných kontextech nebo pro nové modely. To by omezilo rozšířenou praxi zacházení se shromážděnými datovými sadami jako s trvalým zdrojem pro různé vývoje. Společnosti by pak musely udržovat jasně segmentované datové fondy a transparentně dokumentovat cesty použití.

Takový specializovaný právní rámec není volnou rukou, ale spíše kvalifikovaným povolením. Mohl by strukturovat napětí mezi inovacemi v oblasti umělé inteligence a ochranou základních práv, místo aby ho zakrýval obecnou klauzulí. I když by to mohlo být politicky méně „štíhlé“, z hlediska právního státu by to bylo podstatně spolehlivější, protože by konflikt byl otevřeně kodifikován a nebyl by skryt za vrstvami interpretace.

Nový rozměr digitální transformace s „řízenou AI“ (umělou inteligencí) – platforma a řešení B2B | Xpert Consulting - Obrázek: Xpert.Digital

Zde se dozvíte, jak může vaše společnost rychle, bezpečně a bez vysokých vstupních bariér implementovat řešení umělé inteligence na míru.

Spravovaná platforma umělé inteligence (AI) je vaším komplexním a bezstarostným balíčkem pro umělou inteligenci. Místo řešení složitých technologií, drahé infrastruktury a zdlouhavých vývojových procesů získáte od specializovaného partnera řešení na klíč šité na míru vašim potřebám – často během několika dnů.

Klíčové výhody na první pohled:

⚡ Rychlá implementace: Od nápadu k provozní aplikaci během dnů, nikoli měsíců. Dodáváme praktická řešení, která vytvářejí okamžitou hodnotu.

🔒 Maximální zabezpečení dat: Vaše citlivá data zůstávají u vás. Garantujeme bezpečné a kompatibilní zpracování bez sdílení dat s třetími stranami.

💸 Žádné finanční riziko: Platíte pouze za výsledky. Vysoké počáteční investice do hardwaru, softwaru nebo personálu jsou zcela eliminovány.

🎯 Zaměřte se na své hlavní podnikání: Soustřeďte se na to, co děláte nejlépe. My se postaráme o kompletní technickou implementaci, provoz a údržbu vašeho řešení s umělou inteligencí.

📈 Připraveno na budoucnost a škálovatelné: Vaše umělá inteligence roste s vámi. Zajišťujeme průběžnou optimalizaci a škálovatelnost a flexibilně přizpůsobujeme modely novým požadavkům.

Více o tom zde:

• Řešení spravované umělé inteligence – Průmyslové služby umělé inteligence: Klíč ke konkurenceschopnosti v odvětví služeb, průmyslu a strojírenství

Zranitelné skupiny a digitální biografie: Proč jsou děti a mladí lidé v nebezpečí, že se stanou testovacím polem pro kapitalismus umělé inteligence

Obzvláště citlivým aspektem je ochrana nezletilých a dalších zranitelných skupin. Děti a mladí lidé již nyní vytvářejí obrovské množství digitálních stop – na sociálních sítích, v herním prostředí, na vzdělávacích platformách a ve zdravotnických aplikacích. Tato data vykreslují velmi podrobnou, často celoživotní digitální biografii. V kontextu školení a personalizace umělé inteligence vyvstává otázka, do jaké míry lze tato data začlenit do modelů bez specifického, informovaného a reverzibilního souhlasu.

Odborníci se zasazují o výslovný souhlas rodičů, kdykoli mají být data nezletilých použita pro účely trénování umělé inteligence. Dále navrhují, aby mladí dospělí po dosažení plnoletosti měli bezpodmínečné právo zakázat další používání svých dat ve stávajících modelech. To by znamenalo, že by muselo být opraveno nejen budoucí zpracování dat, ale i předchozí použití dat ve vyškolených modelech – v maximálním rozsahu, který je technicky možný.

Z ekonomického hlediska je to nepraktické, ale zásadní. Data od nezletilých jsou pro aplikace umělé inteligence obzvláště atraktivní, protože umožňují včasné rozpoznávání vzorců, dlouhodobé profilování a cílenou reklamu v průběhu let (nebo dokonce desetiletí). Na spotřebitelském, vzdělávacím a reklamním trhu jsou takové dlouhé časové horizonty nesmírně cenné. Pokud budou tato data neregulovaně používána jako základ pro školení, korporace získají datovou výhodu, kterou je prakticky nemožné překonat. Mladší generace by se tak stala systematickým zdrojem pro dlouhodobý obchodní model umělé inteligence, aniž by kdy učinila vědomé a informované rozhodnutí.

Zároveň existuje riziko, že chyby, předsudky nebo nešťastná období v digitálním životě zůstanou v modelech trvale přítomny – například pokud předchozí online aktivity nepřímo ovlivňují kariéru, půjčky nebo pojistné podmínky. I když modely oficiálně fungují „anonymně“, korelace na úrovni skupin mohou mít dlouhodobé dopady na vzdělávací a pracovní příležitosti určitých sociálních skupin. Ti, kteří vyrůstají v problematickém sociálním prostředí, se statisticky s větší pravděpodobností ocitnou v negativních rizikových profilech. Nedostatek robustních záruk pro nezletilé proto algoritmicky udržuje sociální nerovnost.

Politická rétorika o „digitální suverenitě pro příští generaci“ zůstává prázdná, když právě ta skupina, která bude vystavena budoucímu digitálnímu ekosystému, je v současné době do značné míry nechráněna a vstupuje do datových toků umělé inteligence. Z ekonomického hlediska s sebou krátkodobé pohodlí pro poskytovatele umělé inteligence – neomezený přístup k cenným datům – nese dlouhodobé společenské náklady, které daleko přesahují individuální úniky dat. Otázkou je, zda jsou demokratické společnosti připraveny učinit z životních příběhů svých mladých občanů primární surovinu pro průmysl umělé inteligence.

Důvěra jako výrobní faktor: Proč je oslabená ochrana údajů ekonomickým rizikem pro evropskou digitální ekonomiku

Ve veřejné debatě je ochrana údajů často vykreslována jako překážka inovací. Empirická data však vykreslují jiný obraz. Reprezentativní průzkumy provedené Německou federací spotřebitelských organizací (vzbv) ukazují, že důvěra je pro drtivou většinu spotřebitelů klíčovým předpokladem pro používání digitálních služeb. Když 87 procent respondentů uvádí, že důvěra je základním požadavkem pro jejich digitální používání, je jasné: bez důvěryhodného právního rámce a účinných kontrolních prostředků nemůže vzniknout životaschopný trh pro komplexní aplikace náročné na data.

GDPR v současnosti hraje dvojí roli. Na jedné straně krátkodobě omezuje určité obchodní modely nebo nutí společnosti vynakládat dodatečné náklady. Na druhé straně funguje jako institucionální kotva důvěry: Více než 60 procent spotřebitelů uvádí, že s větší pravděpodobností důvěřují společnostem, které prokazatelně dodržují evropské předpisy o ochraně osobních údajů. Tato důvěra není vágní „pocit“, ale skutečný ekonomický faktor. Určuje, zda jsou uživatelé ochotni zveřejňovat citlivé informace, testovat nové služby nebo důvěřovat systémům založeným na datech v každodenních situacích – například ve zdravotnictví nebo finančním sektoru.

Pokud se tato kotva oslabí, protože vzniká dojem, že ochrana dat je postupně oslabována a základní principy obětovány ve prospěch zájmů umělé inteligence, bude to mít důsledky. V krátkodobém horizontu může být využívání dat pro některé společnosti usnadněno. Ve střednědobém horizontu však roste skepticismus vůči celému ekosystému. Uživatelé reagují vyhýbavým chováním, úhybnými strategiemi, vědomým snižováním dat nebo uchylováním se k obzvláště omezujícím nástrojům. Důvěra, jakmile je jednou ztracena, se těžko znovu získává – a náklady na to jsou vyšší než úsilí potřebné k dodržování robustního a konzistentního právního rámce od samého začátku.

To má strategické důsledky pro evropskou digitální ekonomiku: konkurenční výhody oproti americkým platformám nelze získat primárně pouhým objemem dat a agresivním sběrem dat – ostatní jsou v tomto ohledu již daleko napřed. Realistická cesta k diferenciaci spočívá v důvěryhodnosti, transparentnosti, odpovědnosti a věrohodné integraci datově náročných služeb do regulačního rámce založeného na hodnotách. Omnibusový přístup, který ve skutečnosti signalizuje opak, tak podkopává právě tu sílu, kterou by Evropa mohla v globální konkurenci vybudovat.

Asymetrické účinky: Proč omnibus posiluje velké technologické firmy a oslabuje evropské malé a střední podniky

Klíčovou kritikou je, že plánovaná úlevná regulační opatření strukturálně prospívají především velkým platformním společnostem s bohatými daty – těm, které se běžně označují jako „velké technologické firmy“. Základní ekonomická logika je jednoduchá: společnosti, které již disponují obrovským množstvím dat, provozují globální infrastrukturu pro sběr a zpracování dat a udržují specializované týmy pro dodržování předpisů, mohou strategicky využívat regulační mezery a výjimky, aniž by čelily existenčním rizikům. Pro malé a střední podniky (MSP) je výpočet zcela jiný.

Uznání školení a provozu umělé inteligence jako „oprávněného zájmu“ vyžaduje složité procesy vyvažování: zájmy společnosti musí být zváženy s právy a svobodami dotčených osob. Velké korporace mají právní oddělení, která dokáží takové úvahy podložit podrobnou dokumentací, a tržní sílu, která jim umožňuje absorbovat potenciální pokuty jako vypočítané riziko v dlouhodobém horizontu. Menší společnosti na druhou stranu čelí volbě, zda se opatrně zdrží rizikovějšího, ale potenciálně konkurenčně relevantního, použití dat, nebo se bez dostatečných právních znalostí pustí do šedých zón.

Dále existuje síťový efekt: Pokud se usnadní rozsáhlé využívání dat pro školení umělé inteligence, největší prospěch z toho přirozeně získají ti, kteří již obrovské množství dat vlastní. Každý další datový balíček vylepšuje jejich modely, zvyšuje atraktivitu jejich služeb a následně zesiluje příliv dalších uživatelů a dat. V důsledku toho se tržní rovnováha dále posouvá ve prospěch menšího počtu globálních platforem. Evropští poskytovatelé, kteří se snaží konkurovat méně datově náročnými, ale více šetrnými k soukromí přístupy, se ocitají ve stále defenzivnější pozici.

Politicky komunikovaný cíl posílení evropských společností a rozšíření digitální suverenity tak odporuje skutečným dopadům regulací. Deregulace, která primárně prospívá těm, kteří jsou již na vrcholu, zvyšuje koncentraci moci, místo aby ji omezovala. Pro evropskou průmyslovou a lokalizační politiku to znamená, že to, co se prodává jako „úleva“, se může proměnit ve strukturální závislost na zahraničních datech a infrastrukturách umělé inteligence. Suverenity se nedosahuje laxními pravidly, ale schopností budovat si vlastní důvěryhodné a konkurenceschopné alternativy.

Jak ukazuje debata o Omnibusu, evropská digitální politika se ocitá mezi průmyslovými zájmy a základními právy

Podezření, že Digitální omnibus byl z velké části vytvořen pod vlivem americké vlády a amerických technologických společností, poukazuje na geopolitický rozměr debaty. V globálním závodě o umělou inteligenci jsou datové toky, přístup k modelům a cloudové infrastruktury strategickými zdroji. Pro USA, jejichž digitální ekonomika výrazně těží z využívání evropských uživatelských dat, je flexibilnější evropský právní rámec velmi zajímavý.

Souhrnná dohoda, která oslabuje evropské standardy ochrany údajů, nepřímo snižuje překážky bránící přenosu dat, spolupráci v oblasti vzdělávání a integraci evropských dat do globálních modelů umělé inteligence. I když formální pravidla pro přenos dat – například v rámci transatlantických dohod o datech – zůstanou v platnosti, uvolnění vnitroevropských záruk snižuje politický a regulační tlak na to, aby se s takovými přenosy skutečně zacházelo restriktivně.

Zároveň Evropa vysílá ambivalentní signál ostatním regionům světa. GDPR bylo často považováno za globální měřítko; mnoho zemí na něm založilo své zákony na ochranu osobních údajů. Pokud se nyní ukáže, že samotná EU je připravena uvolnit klíčové principy ve prospěch zájmů odvětví umělé inteligence, oslabí to její normativní vedení. Ostatní země by mohly dojít k závěru, že přísné rámce ochrany osobních údajů jsou nakonec obětovány ekonomické realitě – s důsledkem toho, že globální standardy ochrany jako celek erodují.

Z mocensko-politického hlediska tak Evropa čelí dilematu: Pokud se bude držet striktního rámce základních práv, riskuje krátkodobé konkurenční nevýhody v závodě umělé inteligence. Pokud tuto striktnost postupně opustí, může sice získat poněkud větší flexibilitu, ale ztratí svou identitu ochránce digitálního sebeurčení. Digitální omnibus, jak je v současnosti koncipován, se pokouší toto dilema překlenout ambivalencí: Navenek zastává základní hodnoty, ale v detailech vytváří mezery a výjimky, které efektivně umožňují široké využívání dat. Ekonomicky to však nevede k jasnosti, ale spíše k hybridnímu systému, v němž se nejistota stává normou.

Dvě cesty pro evropskou digitální ekonomiku a jejich střednědobé až dlouhodobé důsledky

Pro posouzení ekonomického dopadu digitální sběrnice je vhodné nastínit dva hrubé scénáře: implementaci návrhu do značné míry v návaznosti na současnou verzi a variantu, ve které jsou řešeny klíčové kritiky a kurz je znatelně opraven.

V prvním scénáři by školení a provoz umělé inteligence byly široce uznávány jako oprávněný zájem, citlivá data by byla častěji začleňována do školicích procesů za vágních ochranných opatření a základní ochranná opatření by byla zmíněna pouze ve vysvětlivkách. V krátkodobém horizontu by z toho mohly profitovat některé evropské společnosti – zejména ty s již rozsáhlými datovými sadami –, protože právní rizika by byla vnímána jako zmírněná. Investoři by viděli nové růstové příležitosti v určitých segmentech, zejména v oblastech generativních modelů, personalizované reklamy, zdravotnictví a FinTech aplikací.

Ve střednědobém horizontu by se však vedlejší účinky popsané na začátku zesílily: koncentrační efekty ve prospěch globálních platformových společností, klesající důvěra uživatelů, rostoucí sociální konflikty ohledně diskrečního používání dat a rostoucí tlak na tvůrce politik a regulační orgány, aby zpětně napravili problematický vývoj. Právní nejistota by nezmizela, ale pouze se posunula: místo individuálních, jasných zákazů by existovalo nespočet sporů o hraniční případy, v nichž by soudy musely roky vytvářet precedenty. To by pro společnosti vytvořilo riziko, které je otevřené nestálému výkladu – údajná úleva by se ukázala jako iluzorní.

V alternativním scénáři by souhrnný soubor předpisů stále usiloval o zjednodušení a harmonizaci, ale byl by v klíčových oblastech zpřesněn. Článek 88c by byl zredukován na úzce definovaný, specifický právní základ pro školení v oblasti umělé inteligence, který by výslovně potvrdil minimalizaci dat, omezení účelu a práva subjektů údajů. Citlivé údaje by byly použitelné pouze za jasných a přísných podmínek a základní ochranná opatření by byla zakotvena v textu nařízení, a nikoli skryta v bodech odůvodnění. Zákonodárce by zároveň vytvořil cílené nástroje na podporu malých a středních podniků při používání dat v souladu s GDPR – například prostřednictvím standardizovaných pokynů, certifikací nebo technických referenčních architektur.

V krátkodobém horizontu by byl tento scénář pro některé obchodní modely méně vhodný; určité datově náročné projekty umělé inteligence by musely být přepracovány nebo vybaveny odlišnými datovými architekturami. V dlouhodobém horizontu by se však mohl vyvinout stabilnější ekosystém založený na důvěře, v němž inovace nebudou vzkvétat ve stínu právních šedých zón, ale spíše podle jasných a spolehlivých pokynů. Pro evropské poskytovatele by to představovalo příležitost vybudovat si profil poskytovatele „důvěryhodné umělé inteligence“ s ověřitelnými zárukami – profil, který je stále více žádaný jak na spotřebitelských, tak na trzích B2B.

Proč je nyní nezbytná otevřená debata o klíčovém konfliktu mezi inovacemi a základními právy

Vzhledem k tomu, že se o digitálním omnibusu nyní diskutuje v Radě EU a Evropském parlamentu, odpovědnost za provedení oprav již nespočívá pouze na Komisi. Aktéři občanské společnosti, skupiny na ochranu spotřebitelů a zastánci ochrany osobních údajů dali jasně najevo, že návrh zákona vnímají jako systémovou hrozbu pro evropský model ochrany osobních údajů. Tvůrci politik čelí volbě, zda tyto námitky brát vážně, nebo je pod tlakem lobbistických zájmů marginalizovat.

Z ekonomického hlediska je velké pokušení vyslat firmám krátkodobé signály úlevy – zejména v době, kdy je EU v globálním závodě v oblasti umělé inteligence kritizována za svou přílišnou těžkopádnost a přehnané zaměření na regulaci. Bylo by však strategickou chybou obětovat kvůli této kritice jádro evropského modelu úspěchu v digitální sféře: kombinaci liberalizace trhu, ochrany základních práv a normativního vedení. Jednotný digitální trh, který je formálně harmonizovaný, ale prokazatelně deregulovaný v podstatě, by z dlouhodobého hlediska nezajistil ani investice, ani přijetí veřejností.

Místo toho je zapotřebí explicitní politická debata o přípustném rámci pro využívání dat v umělé inteligenci. To zahrnuje uznání, že inovace v odvětvích náročných na data nemohou být neomezené, aniž by došlo k narušení základních svobod. Vyžaduje to také pochopení, že ochrana údajů může být nejen nákladovým faktorem, ale také konkurenční výhodou v kombinaci s rozumnou průmyslovou a inovační politikou. Tento přístup vyžaduje více než jen kosmetická vyjasnění v souhrnném návrhu; vyžaduje vědomé rozhodnutí o evropském modelu umělé inteligence, který se liší od logiky nespoutaného datového kapitalismu.

Digitální budoucnost Evropy nebude rozhodnuta otázkou, zda je umělá inteligence „aktivní“ – ale jak

Proč je digitální autobus v jeho současné podobě riskantnější než mít odvahu pro přísnější a jasnější rámec dat pro umělou inteligenci

Digitální omnibus EU je víc než jen balíček technických zjednodušení. Je lakmusovým papírkem toho, zda je Evropa připravena oslabit své vlastní závazky v oblasti ochrany osobních údajů ve prospěch údajně rychlejšího pokroku v oblasti umělé inteligence. Plánované preferenční zacházení se zpracováním údajů v oblasti umělé inteligence prostřednictvím článku 88c, relativní devalvace zásad minimalizace údajů a omezení účelu, oslabení ochrany citlivých údajů a přesun důležitých záruk do bodů odůvodnění nejsou drobnými detaily, ale spíše vyjádřením zásadního politického rozhodnutí.

Z ekonomického hlediska existují silné důkazy o tom, že takový postup posiluje především ty, kteří již disponují mocí, daty a infrastrukturou, a zároveň oslabuje evropské malé a střední podniky, spotřebitele a demokratické instituce. Důvěra je podceňována jako výrobní faktor, regulace je špatně chápána jako zátěž a skutečné konkurenční výhody digitálního ekosystému založeného na hodnotách jsou promarněny. Krátkodobé ústupky pro korporace zabývající se umělou inteligencí jsou tak kupovány za cenu dlouhodobých rizik pro sociální stabilitu, konkurenční řád a digitální suverenitu Evropy.

Alternativní, ambicióznější strategie by se nezaměřovala na urychlení umělé inteligence za každou cenu, ale spíše na jasná, přísná a přitom s inovacemi kompatibilní pravidla pro používání dat, školicí procesy a práva jednotlivců. Poskytovala by zvláštní ochranu nezletilým a dalším zranitelným skupinám, vyhýbala by se zvýhodňování velkých technologických firem prostřednictvím mezer v zákonech a s veřejnou důvěrou by zacházela jako se strategickým zdrojem. Především by uznávala, že v digitalizované ekonomice nejsou základní práva vyjednatelnými parametry, ale spíše infrastrukturou, na které je postavena každá forma legitimní tvorby hodnoty.

Digitální omnibus se ve své současné podobě ubírá opačným směrem. Pokud jej Parlament a Rada schválí beze změny, znamenalo by to nejen právní, ale i ekonomický a politický zlom: Evropa by se vzdala části své role globálního lídra v oblasti odpovědné správy dat založené na základních právech – a přiblížila by se k modelu, v němž rozvoj umělé inteligence slouží primárně k legitimizaci stále se rozšiřujícího využívání dat. Debata kolem omnibusu proto není technickým detailem, ale klíčovou oblastí, v níž se rozhodne o digitálním řádu, který chce Evropa v 21. století reprezentovat.

☑️ Naším obchodním jazykem je angličtina nebo němčina

☑️ NOVINKA: Korespondence ve vašem národním jazyce!

Konrad Wolfenstein

Rád vám a mému týmu posloužím jako osobní poradce.

Kontaktovat mě můžete vyplněním kontaktního formuláře nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) . Moje e-mailová adresa je: wolfenstein ∂ xpert.digital

Těším se na náš společný projekt.

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑️ Vytvoření nebo přeladění digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální obchodní platformy B2B

☑️ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Veletrhy

Využijte rozsáhlé pětinásobné odborné znalosti společnosti Xpert.Digital v komplexním balíčku služeb | Výzkum a vývoj, XR, PR a optimalizace digitální viditelnosti - Obrázek: Xpert.Digital

Xpert.Digital má hluboké znalosti z různých odvětví. To nám umožňuje vyvíjet strategie šité na míru, které jsou přesně přizpůsobeny požadavkům a výzvám vašeho konkrétního segmentu trhu. Neustálou analýzou tržních trendů a sledováním vývoje v oboru můžeme jednat s prozíravostí a nabízet inovativní řešení. Kombinací zkušeností a znalostí vytváříme přidanou hodnotu a poskytujeme našim zákazníkům rozhodující konkurenční výhodu.

Více o tom zde:

• Využijte 5x odborných znalostí Xpert.Digital v jednom balíčku – již od 500 EUR měsíčně