אוטובוס דיגיטלי של האיחוד האירופי ובינה מלאכותית: כמה חקיקה מיוחדת יכולה סדר הנתונים של אירופה לסבול? – תמונה: Xpert.Digital
בריסל מטיפה לדה-רגולציה - ופותחת את הדלת האחורית לחברות הטכנולוגיה הגדולות לגשת למשאב הנתונים של אירופה
מה באמת ישנה האוטובוס הדיגיטלי של האיחוד האירופי
האומניבוס הדיגיטלי המתוכנן של האיחוד האירופי הוא הרבה יותר מ"ניקוי" גרידא של החוק הדיגיטלי האירופי. מאחורי הרטוריקה של פישוט וצמצום בירוקרטיה מסתתרת התערבות עמוקה בהיגיון הבסיסי של סדר הנתונים האירופי. במקום פשוט להרמוניזציה של טפסים או לייעל את חובות הדיווח, הנציבות מתערבת בעקרונות הליבה של תקנת הגנת המידע הכללית (GDPR) ומשטרים דיגיטליים אחרים. במקביל, היא מנסה להתאים את המסגרת המשפטית לבינה מלאכותית (AI) ולכלכלת הנתונים כך שחברות אירופאיות ובינלאומיות יוכלו לעבוד בצורה נרחבת וקלה יותר עם נתונים אישיים.
מבחינה כלכלית, זה מסמל שינוי אסטרטגי: הרחק מרגולציה ניטרלית מבחינה טכנולוגית המכוונת אך ורק לזכויות יסוד, לכיוון גישה מונחית יותר על ידי מדיניות טכנולוגית, המתייחסת לבינה מלאכותית כאל תעשייה עתידית בעלת זכויות יתר. האומניבוס יוצר אפוא לא רק בהירות אלא גם יתרון אסימטרי עבור מודלים עסקיים מסוימים - במיוחד עבור חברות שנהנות מיתרונות גודל באיסוף נתונים ובהכשרת מודלים גדולים. זה משנה מחדש את התמריצים ואת דינמיקת הכוח בשווקי הנתונים.
בליבתה עומד סעיף 88c החדש המוצע של ה-GDPR, המלווה בתיקונים הנוגעים למידע רגיש, חובות מידע, הגנה על נתוני מכשירים קצה וכללי קובצי Cookie. הפרויקט, אם כן, הוא פרויקט פוליטי-כלכלי: הוא מגדיר מי רשאי לפתח בינה מלאכותית, באילו סיכונים משפטיים ועלויות, למי יש גישה לאילו משאבי נתונים, ומודל העסקי של מי מתאפשר או מונע על ידי רגולציה. הוויכוח בשאלה האם מדובר ב"אזור משפטי מיוחד בלתי מוגבל" עבור בינה מלאכותית אינו רק ויכוח משפטי, אלא גם רלוונטי ישירות למדיניות תעשייתית ותחרותית.
ניטרליות טכנולוגית לעומת פריבילגיה של בינה מלאכותית: שחיקה של עיקרון מרכזי ב-GDPR
ה-GDPR תוכנן במכוון להיות ניטרלי מבחינה טכנולוגית. הוא אינו מתייחס לטכנולוגיות ספציפיות, אלא לעיבוד של נתונים אישיים, בין אם זה מתבצע על ידי אלגוריתמים פשוטים, תוכנה קלאסית או מערכות בינה מלאכותית מורכבות ביותר. עיקרון זה מבטיח כי סיכונים דומים לזכויות יסוד יוסדרו באופן דומה. ה-Omnibus חותר תחת עיקרון זה בהדרגה.
סעיף 88c שואף להגדיר במפורש את הפיתוח והתפעול של מערכות בינה מלאכותית כאינטרס לגיטימי כמשמעותו בסעיף 6(1)(f) לתקנת ה-GDPR. דבר זה מעניק להקשר של בינה מלאכותית יחס מיוחד משלו, ספציפי לטכנולוגיה. מנקודת מבט כלכלית, משמעות הדבר היא שטכנולוגיה ספציפית - בינה מלאכותית - היא בעלת חסינות משפטית, למרות שסיכוניה לרוב גבוהים יותר מאלה של שיטות עיבוד נתונים קונבנציונליות. הקפדה על חוק הבינה המלאכותית פותרת בעיה זו באופן חלקי בלבד, שכן רמות ההגנה אינן זהות וחוק הבינה המלאכותית עצמו מבוסס על סיכונים, ולא מבוסס באופן מקיף על נתונים אישיים.
יתר על כן, ההגדרה של בינה מלאכותית היא רחבה ביותר. אם כמעט כל צורה מתקדמת של ניתוח נתונים אוטומטי יכולה להתפרש כמערכת בינה מלאכותית כמשמעותה בחוק הבינה המלאכותית, סעיף 88c מרחיב את היקף הזכות הרבה מעבר ליישומי "GenAI" קלאסיים או למידה עמוקה. בפועל, חברות יכולות להכריז כמעט על כל עיבוד אוטומטי עתיר נתונים כבינה מלאכותית על מנת ליהנות מיחס משפטי מועדף יותר. קו ההפרדה בין עיבוד נתונים "רגיל" ל"עיבוד בינה מלאכותית" מיטשטש, ועמימות זו עצמה אטרקטיבית כלכלית: היא מפחיתה את עלויות הציות ואת הפגיעות המשפטית עבור גורמים הממוקמים כראוי.
התוצאה תהיה יתרון טכנולוגי דה פקטו שיפגע בעיצוב הניטרלי והממוקד בזכויות יסוד של ה-GDPR. לכך השלכות מרחיקות לכת על סדר השוק בשוק הדיגיטלי היחיד: אלו שהם "בינה מלאכותית" ויכולים לאמת זאת באופן אמין מבחינה משפטית יזכו לגישה קלה יותר לנתונים, פחות אי ודאות משפטית, ועלויות אכיפה נמוכות יותר.
מזעור נתונים תחת לחץ: כאשר מסה הופכת ללגיטימיות
נקודה קריטית במיוחד באומניבוס נוגעת לטיפול בנתונים רגישים - כגון מידע על בריאות, דעות פוליטיות, מוצא אתני או נטייה מינית. קטגוריות נתונים אלו כפופות לאיסור עיבוד חמור במסגרת ה-GDPR, עם מספר חריגים בלבד המוגדרים באופן צר. האומניבוס מציג כעת חריגים נוספים על ידי ציון האימון והתפעול של מערכות בינה מלאכותית כהצדקות ספציפיות.
ההיבט הנפיץ מבחינה כלכלית אינו עצם פתיחת הנתונים, אלא דווקא היגיון האספקה הבסיסי: ככל שהעיבוד עתיר נתונים ומאסיבי יותר, כך קל יותר להצדיק אותו כהכרחי לפיתוח מודלים של בינה מלאכותית בעלי ביצועים גבוהים. עקרון מזעור הנתונים - שימוש מינימלי וממוקד בנתונים - מתהפך. שפע הנתונים הופך להצדקה, לא לאיום.
עבור מודלים עסקיים צמאי נתונים, במיוחד פלטפורמות גלובליות עם בסיסי משתמשים עצומים, זהו יתרון מבני. אלו המחזיקים במיליארדי נקודות נתונים ובאמצעים הטכניים לקלוט ולעבד אותן באופן מקיף במודלים יכולים לנצל ביתר קלות את נרטיב ההכרח מאשר עסקים קטנים או בינוניים עם מערכי נתונים מוגבלים. לכן, מה שנמכר כפישוט ידידותי לחדשנות, בפועל מחזק את יתרונות הגודל ואת ההשפעות החיצוניות של הרשת לטובת חברות שכבר שולטות בשוק.
במקביל, מתעוררות פגיעויות קולקטיביות בצד הסיכון. מערכות בינה מלאכותית שאומנו על נתונים רגישים שנאספו באופן נרחב רגישות מבחינה מבנית לדליפות נתונים, זיהוי מחדש ודפוסי אפליה. למרות שהאומניבוס דורש "אמצעים טכניים וארגוניים מתאימים", דרישות אלו מנוסחות במכוון במונחים רחבים. לפתיחות זו יש השפעה כלכלית כפולה: מצד אחד, היא מאפשרת גישות גמישות וחדשניות להגנה טכנית על נתונים; מצד שני, היא מעבירה את האחריות וסיכוני ההוכחה לספקים קטנים יותר שיש להם פחות משאבים ליישם בצורה אמינה מושגי הגנה מורכבים. אומניבוס דיגיטלי של האיחוד האירופי: בהירות רגולטורית או קארט בלאנש לתאגידי בינה מלאכותית צמאים לנתונים?
צמצום הביורוקרטיה כתירוץ לשינוי טקטוני במשטר הגנת המידע - מדוע "האומניבוס הדיגיטלי" הוא הרבה יותר מחוק ייעול טכני
הנציבות האירופית משווקת את "האומניבוס הדיגיטלי של האיחוד האירופי" המתוכנן כפרויקט ניקוי פרגמטי: פחות בירוקרטיה, יותר קוהרנטיות, תחרותיות טובה יותר בשוק הדיגיטלי היחיד. התקשורת הפוליטית נשלטת על ידי נרטיב ה"פישוט" - מילה שכמעט באופן בלתי נמנע מעוררת אסוציאציות חיוביות בפוליטיקה האירופית. אולם, במציאות, לא מדובר רק בשיפוץ עריכה, אלא בהתערבות עמוקה בהיגיון הבסיסי של הגנת המידע האירופית והרגולציה הדיגיטלית בכללותה.
המוקד הוא על תפקידה של בינה מלאכותית ומודלים עסקיים מונעי נתונים. הצעת האומניבוס מקשרת מספר חוקים - ובפרט ה-GDPR, חוק הבינה המלאכותית, חוק הנתונים והנחיית הפרטיות האלקטרונית - בדרך חדשה, ומעבירה את האיזון לטובת שימוש נרחב בנתונים. תחת מסווה של יצירת ודאות משפטית וקידום חדשנות, מתואר משטר חדש שבו עיבוד נתונים בקנה מידה גדול עבור בינה מלאכותית מקבל מועדף ולא מוגבל. כאן בדיוק מתחילה הביקורת העצומה מצד עורכי דין להגנת מידע, ארגוני צרכנים וחלקים מהקהילה האקדמית.
ניתוח הדו"ח של Spirit Legal עבור הפדרציה הגרמנית של ארגוני הצרכנים (vzbv) שופך אור על קונפליקט מרכזי במדיניות הדיגיטלית האירופית: האם אירופה יכולה להיות בו זמנית מרכז בינה מלאכותית עולמי, שומרת אמיתית של זכויות יסוד ומגנה של צרכנים - או שמא הגנת המידע תוקרב בשקט לטובת היגיון מדיניות גיאופוליטית ותעשייתית? טיוטת האומניבוס מצביעה על כך שבריסל מוכנה להקל על הפרשנות המחמירה הנוכחית של ה-GDPR, לפחות באופן חלקי, לטובת משטר חריגים ידידותי לבינה מלאכותית. השאלה המכרעת, אם כן, היא: האם מדובר במודרניזציה הכרחית או בתחילתה של "אזור משפטי מיוחד בלתי מוגבל" עבור בינה מלאכותית?
סעיף 88c והיגיון היחס המועדף: כיצד ניטרליות טכנולוגית הופכת לחוק טכנולוגי מיוחד
בלב הסכסוך עומד סעיף 88c החדש המתוכנן של ה-GDPR. הוא נועד לסווג במפורש את הפיתוח, ההכשרה והתפעול של מערכות בינה מלאכותית כ"אינטרס לגיטימי" כמשמעותו בסעיף 6(1)(f) של ה-GDPR. במבט ראשון, זה נשמע כמו הבהרה בלבד: חברות בינה מלאכותית צריכות להיות מסוגלות להסתמך על בסיס משפטי מבוסס מבלי להיתקל בהסכמה או בהוראות מיוחדות בכל מקרה ומקרה. עם זאת, מתרחש שינוי פרדיגמה בליבת הארכיטקטורה המשפטית.
עד כה, ה-GDPR תוכנן להיות ניטרלי מבחינה טכנולוגית. הוא אינו מבחינה בין "בינה מלאכותית" לבין שיטות עיבוד נתונים אחרות, אלא מקשר זכויות וחובות לסוג הנתונים, להקשר ולסיכון לבעלי הנתונים. סעיף 88c יפר את העיקרון הזה: לבינה מלאכותית תינתן גישה מועדפת משלה לנתונים אישיים. כאן בדיוק נכנסת לתמונה אזהרתם של הנסה ווגנר מפני "אזור משפטי מיוחד ללא גבולות".
הבעיה מחריפה עקב ההגדרה הרחבה ביותר של חוק הבינה המלאכותית לבינה מלאכותית. על פי החוק, כמעט כל תוכנה המשתמשת בטכניקות מסוימות - החל מלמידת מכונה ועד מערכות מבוססות כללים - כדי לזהות דפוסים, לבצע תחזיות או לתמוך בקבלת החלטות נחשבת למערכת בינה מלאכותית. בשילוב עם סעיף 88c, הדבר יכול לאפשר להכריז כמעט על כל עיבוד נתונים מתוחכם כרלוונטי לבינה מלאכותית. זה יוצר תמריץ חזק לחברות "לתייג" את התשתית שלהן כמערכות בינה מלאכותית למטרות רגולטוריות על מנת לגשת למסגרת המשפטית המועדפת.
זה הופך מקרה צר לכאורה ומיוחד של בינה מלאכותית לשער להקלה שיטתית בדרישות הגנת המידע. הנייטרליות הטכנולוגית של ה-GDPR - שעד כה שימשה כאמצעי הגנה חשוב מפני חקיקה מיוחדת לטכנולוגיות ספציפיות - תיפגע. מבחינה משפטית, קטגוריית טכנולוגיה שגבולותיה כבר קשה להגדיר בפועל תזכה ליתרון מבני על פני צורות אחרות של עיבוד נתונים. בסביבה שבה יותר ויותר תהליכים עוברים אופטימיזציה אלגוריתמית, זוהי לא פחות מנקודת מפנה רגולטורית לעתיד כולו של קפיטליזם הנתונים באירופה.
כיצד העיקרון "ככל שיותר נתונים, כך גדל הסיכוי שהם יאושרו" יוצר מבנה תמריצים מסוכן עבור חברות הטכנולוגיה הגדולות
טיוטת האומניבוס הופכת לשנויה במחלוקת במיוחד כאשר היא מתערבת בהיגיון הקיים של מזעור נתונים והגבלת מטרה. ה-GDPR מבוססת על הרעיון שמותר לאסוף ולעבד נתונים אישיים רק במידה הנחוצה לחלוטין למטרה מסוימת. עיקרון זה תוכנן במפורש כמודל נגדי לאיסוף נתונים ויצירת פרופילים בלתי מוגבלים.
גישת האומניבוס, לפחות בפועל, הופכת את ההיגיון הזה בהקשר של בינה מלאכותית. הרציונל שלה מצביע על כך שלמערכי נתונים גדולים יש משקל מיוחד בהצדקת עיבוד כאשר הם משמשים לאימון מודלים של בינה מלאכותית. הסוקרים מפרשים זאת כמבנה תמריצים מעוות: ככל שהנתונים שנאספו נרחבים, מגוונים ומאסיביים יותר, כך קל יותר להצדיק את השימוש בהם למען בינה מלאכותית. לפיכך, ניתן להכשיר גירוד המוני, יצירת פרופילים ומיזוג של מקורות מגוונים תחת מסווה של אופטימיזציה של בינה מלאכותית.
מבחינה כלכלית, מבנה זה מעדיף באופן שיטתי את השחקנים שכבר מחזיקים במערכי נתונים עצומים ומסוגלים לאסוף נתונים נוספים בקנה מידה גדול - בעיקר חברות פלטפורמה אמריקאיות. ככל שיהיו יותר משתמשים, ככל שיהיו יותר נתוני אינטראקציה, ככל שיהיו יותר נקודות חיבור, כך חזק יותר "האינטרס הלגיטימי" לכאורה בדחיפת נתונים אלה לצינורות בינה מלאכותית. עסקים קטנים ובינוניים (SMEs) שחסרים להם גם נפחי נתונים דומים וגם תשתית דומה נותרים בעמדת נחיתות. ארכיטקטורת האומניבוס משמשת אפוא כמכפיל קנה מידה עבור שחקנים דומיננטיים שכבר קיימים.
יתר על כן, ישנו היבט קריטי נוסף: הטענה שמערכי נתונים גדולים מגבירים את הדיוק וההגינות של מערכות בינה מלאכותית משמשת לעיתים ללא ביקורת כהצדקה. מנקודת מבט כלכלית, נכון שביצועיהם וחוסנם של מודלים לרוב עולים עם יותר נתונים. עם זאת, רווח יעילות זה מגיע במחיר של אסימטריה מוגברת במידע, ריכוז כוח והסיכון לשכפול דפוסים אישיים וחברתיים. ההצעה מתעלמת במידה רבה מהעובדה שמזעור נתונים והגבלת מטרה לא עוגנו ב-GDPR במקרה, אלא כתגובה בדיוק לחוסר איזון כוח כזה.
מדוע היחלשות ההגנה על קטגוריות מיוחדות של נתונים אישיים יוצרת סיכון מערכתי
קטגוריות מיוחדות של נתונים אישיים – כגון נתונים הנוגעים לבריאות, מוצא אתני, דעות פוליטיות, אמונות דתיות או נטייה מינית – כפופות לאיסור עיבוד חמור במסגרת ה-GDPR, למעט חריגים מוגדרים באופן צר. הצעת האומניבוס מרחיבה את האפשרות להשתמש בנתונים כאלה בהקשר של פיתוח ותפעול של בינה מלאכותית על ידי הכנסת חריג חדש. הדבר מוצדק על ידי הצורך בנתונים מקיפים כדי למנוע הטיה ואפליה.
אולם, בפועל, הדבר מסתכם בנורמליזציה של השימוש בנתונים רגישים ביותר, ללא חיזוק מקביל של אפשרויות הבקרה הזמינות לנפגעים. הרעיון שמאפיינים רגישים נראים לעיתים "לא בעייתיים" כל עוד לא ניתן לייחס אותם ישירות לאנשים מזוהים או לתפקד בעיקר כמשתנים סטטיסטיים במערך נתונים של אימון הוא בעייתי במיוחד. אך אפילו מערכי נתונים שנראים אנונימיים או בעלי שם פסאודווני יכולים לאפשר הסקת מסקנות לגבי קבוצות, סביבות חברתיות או מיעוטים ולחזק דפוסים מפלים.
מנקודת מבט כלכלית, רגולציה כזו מרחיבה את מאגר חומרי הגלם למודלים של בינה מלאכותית על ידי הוספת מידע בעל ערך רב, משום שהוא עמוק. נתוני בריאות, העדפות פוליטיות, פרופילים פסיכולוגיים - לכל הנתונים הללו יש רלוונטיות כספית עצומה במגזרי הפרסום, הביטוח, הפיננסים ושוק העבודה. מי שמקבל גישה לנתונים כאלה בקנה מידה גדול יכול לפתח מודלים מפורטים הרבה יותר ולכן רווחיים יותר. השילוב של אופיים הרגיש של הנתונים והפוטנציאל הכלכלי שלהם יוצר סיכון כפול: לאוטונומיה האישית ולמבנה הקולקטיבי של הדמוקרטיה והלכידות החברתית.
במיוחד בהקשר של בינה מלאכותית, הסיכון להטיות מערכתיות הוא גבוה. מודלים שאומנו על נתונים רגישים לא רק משחזרים מידע אלא גם שיפוטים ערכיים מרומזים וסטריאוטיפים. "האמצעים הטכניים והארגוניים המתאימים" המוצעים שנועדו להגביל את ההשפעות השליליות נותרים מעורפלים בטיוטה. זה יוצר אזור אפור: מצד אחד, נתונים רגישים ביותר נפתחים להכשרה בבינה מלאכותית, בעוד שמצד שני, חסרים סטנדרטים ברורים וניתנים לאכיפה לאמצעי הגנה ובקרות. בארכיטקטורה כזו, אותם גורמים בעלי עליונות טכנולוגית וסבילות סיכון גבוהה מרוויחים הכי הרבה.
שחיקה דרך הדלת האחורית: רסיטלים במקום טקסטים סטנדרטיים והחלשת האכיפה
ביקורת מרכזית נוספת מצד המומחים נוגעת למעבר המתודולוגי של מנגנוני הגנה חשובים מהטקסט המחייב מבחינה משפטית של החוק להערות ההסבר הלא מחייבות. מה שנראה כפרט טכני ברמת הטכניקה המשפטית טומן בחובו השלכות מעשיות עצומות על יכולת האכיפה של החוק.
הסעיפים משמשים בעיקר כהנחיות פרשניות; הם אינם נורמות משפטיות הניתנות לאכיפה ישירה. אם אמצעי הגנה חיוניים - כגון הליכי ביטול הסכמה, חובות מידע או הגבלות על גירוד אתרים - מעוגנים בעיקר שם, ולא בסעיפים מנוסחים בבירור, הדבר מגביל משמעותית את האפשרויות העומדות לרשות הגנת המידע. הפרות הופכות קשות יותר להעמדה לדין, קנסות וצווים מבוססים על נימוקים פחות ברורים, וחברות יכולות לטעון שמדובר בסך הכל ב"עזרי פרשנות".
עבור עיבוד נתונים המוני הקשור לבינה מלאכותית, מבנה זה משמש כהזמנה להרחבת היקף הרגולציה. במיוחד עם גרידת מידע נגיש לציבור מהאינטרנט - למשל, מרשתות חברתיות, פורומים או אתרי חדשות - קיים סיכון משמעותי שהנפגעים לא יקבלו מידע ולא תהיה להם הזדמנות מציאותית לממש את זכויותיהם. אם המחסום המרכזי כנגד פרקטיקות כאלה נרמז רק בתקצירים אך אינו מעוגן בטקסט המשפטי עצמו, הגנת המידע בפועל מצטמצמת לתערובת של חוק רך ורצון טוב של תאגידים.
מנקודת מבט כלכלית, הדבר משנה את מבנה העלויות: חברות שאוספות נתונים ומאמנות מודלים של בינה מלאכותית באופן אגרסיבי נהנות מעמימות משפטית משום שרשויות רגולטוריות נוטות להימנע מנקיטת פעולה או צריכות להמתין לפסיקות משפטיות ארוכות. לפיכך, סיכונים משפטיים נדחים ומצטמצמים; בטווח הקצר, הדבר יוצר יתרונות תחרותיים עבור ספקים בעלי סבילות גבוהה במיוחד לסיכון. בנוף התחרותי, יושרה ותאימות נוטים להיענש, בעוד שדחיפת גבולות נראית מתגמלת - מקרה קלאסי של תמריצים רגולטוריים מעוותים.
מדוע תקן נפרד ומוגדר בצמצום עבור נתוני אימון בינה מלאכותית יכול לאזן טוב יותר בין המטרות הסותרות
כחלופה ללגיטימציה גורפת המבוססת על "אינטרס לגיטימי", המומחים מציעים בסיס משפטי ממוקד ועצמאי להכשרת מערכות בינה מלאכותית. מנקודת מבט כלכלית, זהו ניסיון לפתור את הסכסוך בין קידום חדשנות להגנה על הפרטיות לא באמצעות היחלשות כללית של הגנת המידע, אלא באמצעות תנאים ספציפיים ומחמירים.
בסיס משפטי מיוחד כזה יכול להכיל מספר מחסומי הגנה:
ראשית, הדבר יכול לחוקק דרישת אימות מחמירה שתקבע כי חברות יוכלו לגשת לנתונים אישיים רק אם ניתן להוכיח כי לא ניתן להשיג תוצאה מקבילה עם נתונים אנונימיים, פסאודו-מוניים או סינתטיים. דבר זה יתמרץ השקעה בשיטות אנונימיזציה של נתונים, יצירת נתונים סינתטיים ופרטיות מעוצבת. כיוון החדשנות יעבור מאיסוף נתונים לא מבוקר לכיוון יצירתיות טכנית בניהול מזעור נתונים.
שנית, תקן כזה יכול לחייב סטנדרטים טכניים מינימליים כדי למנוע דליפת נתונים. מודלים של בינה מלאכותית אינם רשאים לשכפל או להפוך אותם לניתנים לשחזור של מידע המאפשר זיהוי אישי מנתוני האימון שלהם בפלט שלהם. זה דורש לא רק מסננים פשוטים, אלא גם החלטות ארכיטקטוניות חזקות, כגון פרטיות דיפרנציאלית, מנגנוני בקרת פלט וצנרת הערכה קפדנית. ההיגיון הכלכלי כאן יהיה ברור: השקעה בארכיטקטורות מודל המגנות על נתונים אישיים מפחיתה את סיכוני האחריות בטווח הארוך ומחזקת את האמון.
שלישית, התקן יכול לקבוע הגבלת מטרה מחמירה עבור נתוני אימון בינה מלאכותית. נתונים שנאספו או שימשו למטרת אימון בינה מלאכותית ספציפית לא יוכלו לשמש בקלות בהקשרים אחרים או עבור מודלים חדשים. דבר זה יגביל את הנוהג הנפוץ של התייחסות למערכי נתונים שנאספו כמשאב קבוע לפיתוחים שונים. לאחר מכן, חברות יצטרכו לתחזק מאגרי נתונים מפולחים בבירור ולתעד באופן שקוף נתיבי שימוש.
מסגרת משפטית ייעודית שכזו אינה חופשייה, אלא אישור מסויג. היא יכולה לבנות את המתח בין חדשנות בתחום הבינה המלאכותית לבין ההגנה על זכויות יסוד, במקום לטשטש אותו באמצעות סעיף כללי. אמנם זה עשוי להיות פחות "רזה" מבחינה פוליטית, אך זה יהיה הרבה יותר תקין מנקודת מבט של שלטון החוק, משום שהסכסוך יקודד בגלוי ולא יוסתר מאחורי שכבות של פרשנות.
מימד חדש של טרנספורמציה דיגיטלית עם 'בינה מלאכותית מנוהלת' (בינה מלאכותית) - פלטפורמה ופתרון B2B | ייעוץ אקספרט
מימד חדש של טרנספורמציה דיגיטלית עם 'בינה מלאכותית מנוהלת' (בינה מלאכותית) – פלטפורמה ופתרון B2B | ייעוץ אקספרט - תמונה: Xpert.Digital
כאן תלמדו כיצד החברה שלכם יכולה ליישם פתרונות בינה מלאכותית מותאמים אישית במהירות, בצורה מאובטחת וללא חסמי כניסה גבוהים.
פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת היא חבילה מקיפה ונטולת דאגות עבורכם לבינה מלאכותית. במקום להתמודד עם טכנולוגיה מורכבת, תשתית יקרה ותהליכי פיתוח ארוכים, אתם מקבלים פתרון מוכן לשימוש המותאם לצרכים שלכם משותף מתמחה - לעתים קרובות תוך מספר ימים.
היתרונות המרכזיים במבט חטוף:
⚡ יישום מהיר: מרעיון ליישום תפעולי תוך ימים, לא חודשים. אנו מספקים פתרונות מעשיים היוצרים ערך מיידי.
🔒 אבטחת מידע מקסימלית: המידע הרגיש שלך נשאר אצלך. אנו מבטיחים עיבוד מאובטח ותואם ללא שיתוף מידע עם צדדים שלישיים.
💸 אין סיכון פיננסי: אתם משלמים רק על תוצאות. השקעות גבוהות מראש בחומרה, תוכנה או כוח אדם מבוטלות לחלוטין.
🎯 התמקדו בעסק הליבה שלכם: התרכזו במה שאתם עושים הכי טוב. אנו מטפלים בכל היישום הטכני, התפעול והתחזוקה של פתרון הבינה המלאכותית שלכם.
📈 עתיד-מוכן וניתן להרחבה: הבינה המלאכותית שלכם גדלה איתכם. אנו מבטיחים אופטימיזציה וגמישות מתמשכת, ומתאימים את המודלים לדרישות חדשות באופן גמיש.
עוד על זה כאן:
בינה מלאכותית זקוקה להרבה חשמל, לא רק לשבבים: מדוע אנרגיה הופכת למטבע החדש של כלכלת הבינה המלאכותית העולמית
קבוצות פגיעות והביוגרפיה הדיגיטלית: מדוע ילדים ובני נוער נמצאים בסכנה להפוך לקרקע ניסויים לקפיטליזם של בינה מלאכותית
היבט רגיש במיוחד נוגע להגנה על קטינים וקבוצות פגיעות אחרות. ילדים ובני נוער כבר מייצרים כמויות עצומות של עקבות דיגיטליות - ברשתות חברתיות, בסביבות משחקים, בפלטפורמות חינוכיות ובאפליקציות בריאות. נתונים אלה מציירים ביוגרפיה דיגיטלית מפורטת ביותר, שלעתים קרובות נמשכת לכל החיים. בהקשר של אימון והתאמה אישית של בינה מלאכותית, עולה השאלה באיזו מידה ניתן לשלב נתונים אלה במודלים ללא הסכמה ספציפית, מדעת והפיכה.
המומחים ממליצים על הסכמה מפורשת של ההורים בכל פעם שיש להשתמש בנתונים של קטינים למטרות אימון בינה מלאכותית. יתר על כן, הם מציעים שלמבוגרים צעירים, עם הגעתם לגיל הבגרות, תהיה זכות בלתי מותנית לאסור שימוש נוסף בנתונים שלהם במודלים קיימים. משמעות הדבר היא שלא רק עיבוד נתונים עתידי, אלא גם השימוש הקודם בנתונים במודלים שאומנו, יהיה צורך לתקן - ככל שהדבר אפשרי מבחינה טכנית.
מנקודת מבט כלכלית, זה לא נוח אך חיוני. נתונים מקטינים אטרקטיביים במיוחד עבור יישומי בינה מלאכותית משום שהם מאפשרים זיהוי תבניות מוקדם, יצירת פרופילים לטווח ארוך ופרסום ממוקד לאורך שנים (או אפילו עשורים). בשווקי הצרכנות, החינוך והפרסום, אופקי זמן ארוכים כאלה הם בעלי ערך רב. אם נתונים אלה ישמשו ללא פיקוח כבסיס להכשרה, תאגידים ירוויחו יתרון נתונים שכמעט בלתי אפשרי להתגבר עליו. הדור הצעיר יהפוך אפוא למשאב שיטתי למודל עסקי ארוך טווח של בינה מלאכותית מבלי שקיבל החלטה מודעת ומושכלת.
במקביל, קיים סיכון ששגיאות, דעות קדומות או תקופות מצערות בחיים הדיגיטליים יישארו נוכחים באופן קבוע במודלים - לדוגמה, אם פעילויות מקוונות קודמות משפיעות בעקיפין על קריירה, הלוואות או תנאי ביטוח. גם אם המודלים פועלים באופן רשמי "אנונימי", קורלציות ברמת הקבוצה יכולות להיות בעלות השפעות ארוכות טווח על הזדמנויות ההשכלה והתעסוקה של קבוצות חברתיות מסוימות. אלו שגדלים בסביבה חברתית בעייתית נוטים סטטיסטית יותר למצוא את עצמם בפרופילי סיכון שליליים. לכן, היעדר אמצעי הגנה חזקים לקטינים מנציח אי-שוויון חברתי בצורה אלגוריתמית.
הרטוריקה הפוליטית של "ריבונות דיגיטלית לדור הבא" נותרת ריקה כאשר הקבוצה שתיחשף למערכת האקולוגית הדיגיטלית העתידית מוזנת כעת לזרמי נתונים של בינה מלאכותית, במידה רבה בלתי מוגנים. מנקודת מבט כלכלית, הנוחות לטווח קצר עבור ספקי בינה מלאכותית - גישה בלתי מוגבלת לנתונים יקרי ערך - מגיעה עם עלויות חברתיות ארוכות טווח, החורגות הרבה מעבר לדליפות נתונים אינדיבידואליות. השאלה היא האם חברות דמוקרטיות מוכנות להפוך את סיפורי חייהם של אזרחיהן הצעירים לחומר גלם עיקרי לתעשיית הבינה המלאכותית.
אמון כגורם ייצור: מדוע הגנה מוחלשת על נתונים מהווה סיכון כלכלי לכלכלה הדיגיטלית של אירופה
בדיון הציבורי, הגנת מידע מוצגת לעתים קרובות כמכשול לחדשנות. נתונים אמפיריים מציירים תמונה שונה. סקרים מייצגים שערכה הפדרציה הגרמנית של ארגוני הצרכנים (vzbv) מראים כי אמון הוא תנאי הכרחי מרכזי לשימוש בשירותים דיגיטליים עבור רוב מכריע של הצרכנים. כאשר 87 אחוז מהנשאלים מציינים כי אמון הוא דרישה בסיסית לשימושם הדיגיטלי, מתברר: ללא מסגרת משפטית אמינה ואמצעי בקרה יעילים, לא יוכל לצמוח שוק בר-קיימא ליישומים מורכבים ועתירי נתונים.
לתקנה ה-GDPR תפקיד כפול כיום. מצד אחד, היא מגבילה מודלים עסקיים מסוימים בטווח הקצר או מאלצת חברות לשאת בעלויות נוספות. מצד שני, היא משמשת כעוגן מוסדי של אמון: למעלה מ-60 אחוז מהצרכנים אומרים שהם נוטים יותר לסמוך על חברות שעומדות באופן מוכח בתקנות הגנת המידע האירופיות. אמון זה אינו "תחושה" מעורפלת, אלא גורם כלכלי אמיתי. הוא קובע האם משתמשים מוכנים לחשוף מידע רגיש, לבחון שירותים חדשים או לסמוך על מערכות מונחות נתונים במצבים יומיומיים - למשל, במגזר הבריאות או הפיננסי.
אם עוגן זה ייחלש עקב הרושם שעולה הרושם שהגנה על נתונים מדוללת בהדרגה ועקרונות יסוד מוקרבים לטובת אינטרסים של בינה מלאכותית, יהיו לכך השלכות. בטווח הקצר, השימוש בנתונים עשוי להיות קל יותר עבור חלק מהחברות. עם זאת, בטווח הבינוני גוברת הספקנות כלפי המערכת האקולוגית כולה. משתמשים מגיבים בהתנהגות הימנעות, אסטרטגיות התחמקות, צמצום נתונים מודע או על ידי פנייה לכלים מגבילים במיוחד. אמון, לאחר שאבד, קשה להחזירו - והעלויות של כך גבוהות מהמאמץ הנדרש כדי לדבוק במסגרת משפטית איתנה ועקבית מלכתחילה.
יש לכך השלכה אסטרטגית על הכלכלה הדיגיטלית האירופית: יתרונות תחרותיים על פני פלטפורמות אמריקאיות לא ניתנים להשגה בעיקר באמצעות כמות נתונים עצומה ואיסוף נתונים אגרסיבי - אחרות כבר צעד קדימה בהקשר זה. הדרך הריאליסטית לבידול טמונה באמינות, שקיפות, אחריות ושילוב אמין של שירותים עתירי נתונים במסגרת רגולטורית מבוססת ערכים. גישת האומניבוס, אשר למעשה מאותתת על ההפך, פוגעת בכך בדיוק בעוצמה שאירופה יכלה לפתח בתחרות הגלובלית.
השפעות אסימטריות: מדוע האומניבוס מחזק את חברות הטכנולוגיה הגדולות ומחליש את חברות הטכנולוגיה הקטנות והבינוניות האירופיות
ביקורת מרכזית היא שצעדי ההקלה הרגולטורית המתוכננים מועילים מבנית בעיקר לחברות פלטפורמה גדולות ועשירות בנתונים - אלו המכונות בדרך כלל "Big Tech". ההיגיון הכלכלי הבסיסי הוא פשוט: חברות שכבר מחזיקות בכמויות אדירות של נתונים, מפעילות תשתית גלובלית לאיסוף ועיבוד נתונים, ומחזיקות בצוותי תאימות ייעודיים יכולות לנצל אסטרטגית פרצות וחריגים רגולטוריים מבלי להתמודד עם סיכונים קיומיים. עבור עסקים קטנים ובינוניים (SME), החישוב שונה למדי.
הכרה באימון ותפעול של בינה מלאכותית כ"אינטרס לגיטימי" דורשת תהליכי איזון מורכבים: יש לשקול את האינטרסים של החברה מול זכויותיהם וחירויותיהם של הנפגעים. לתאגידים גדולים יש את המחלקות המשפטיות לבסס שיקולים כאלה עם תיעוד מפורט ואת כוח השוק לספוג קנסות פוטנציאליים כסיכון מחושב בטווח הארוך. חברות קטנות יותר, לעומת זאת, ניצבות בפני הבחירה בין הימנעות זהירה משימושים מסוכנים יותר בנתונים, אך בעלי פוטנציאל תחרותי רלוונטי, לבין כניסה לתחומים אפורים ללא מומחיות משפטית מספקת.
יתר על כן, קיים אפקט הרשת: אם מתאפשר שימוש בנתונים בקנה מידה גדול לצורך אימון בינה מלאכותית, באופן טבעי אלו שכבר מחזיקים בכמויות אדירות של נתונים יפיקו את התועלת הגדולה ביותר. כל חבילת נתונים נוספת משפרת את המודלים שלהם, מגבירה את האטרקטיביות של השירותים שלהם, ובתורו מגבירה את שטף המשתמשים והנתונים. כתוצאה מכך, שיווי המשקל בשוק משתנה עוד יותר לטובת פחות פלטפורמות גלובליות. ספקים אירופאים המנסים להתחרות בגישות פחות עתירות נתונים אך ידידותיות יותר לפרטיות מוצאים את עצמם בעמדה הגנתית יותר ויותר.
המטרה המוצהרת פוליטית של חיזוק חברות אירופאיות והרחבת הריבונות הדיגיטלית סותרת אפוא את ההשפעות בפועל של הרגולציות. דה-רגולציה, שמועילה בעיקר לאלו שכבר נמצאים בצמרת, מגבירה את ריכוז הכוח במקום להגביל אותו. עבור מדיניות התעשייה והמיקום האירופית, משמעות הדבר היא שמה שנמכר כ"הקלה" יכול להפוך לתלות מבנית בנתונים זרים ובתשתיות בינה מלאכותית. ריבונות אינה מושגת באמצעות כללים רופפים, אלא באמצעות היכולת לבנות חלופות אמינות ותחרותיות משלך.
כפי שמראה הדיון באומניבוס, המדיניות הדיגיטלית האירופית לכודה בין אינטרסים תעשייתיים לזכויות יסוד
החשד שהאומניבוס הדיגיטלי נוצר במידה רבה תחת השפעת ממשלת ארה"ב וחברות טכנולוגיה אמריקאיות מצביע על הממד הגיאופוליטי של הדיון. במרוץ הבינה המלאכותית העולמי, זרימת נתונים, גישה למודלים ותשתיות ענן הן משאבים אסטרטגיים. עבור ארה"ב, שכלכלתה הדיגיטלית נהנית רבות מניצול נתוני משתמשים אירופיים, מסגרת משפטית אירופאית גמישה יותר היא בעלת עניין רב.
הסכם אומניבוס המחליש את הסטנדרטים האירופיים להגנה על נתונים מוריד בעקיפין את החסמים להעברת נתונים, שיתופי פעולה בהכשרה ושילוב נתונים אירופיים במודלים גלובליים של בינה מלאכותית. גם אם כללי העברה פורמליים - למשל, במסגרת הסכמי נתונים טרנס-אטלנטיים - יישארו בתוקף, הקלה באמצעי ההגנה הפנים-אירופיים מפחיתה את הלחץ הפוליטי והרגולטורי לטפל בפועל בהעברות כאלה באופן מגביל.
במקביל, אירופה שולחת מסר אמביוולנטי לאזורים אחרים בעולם. ה-GDPR נחשב לעתים קרובות כנקודת ייחוס עולמית; מדינות רבות ביססו את חוקי הגנת המידע שלהן עליה. אם כעת יתברר שהאיחוד האירופי עצמו מוכן להקל על עקרונות מרכזיים לטובת האינטרסים של תעשיית הבינה המלאכותית, הדבר יחליש את מנהיגותו הנורמטיבית. מדינות אחרות עלולות להסיק שמסגרות הגנת מידע מחמירות מוקרבות בסופו של דבר לטובת המציאות הכלכלית - וכתוצאה מכך תקני ההגנה הגלובליים בכללותם נשחקים.
מנקודת מבט פוליטית-כוחנית, אירופה ניצבת אפוא בפני דילמה: אם היא דבקה במסגרת נוקשה של זכויות יסוד, היא מסתכנת בחסרונות תחרותיים לטווח קצר במרוץ הבינה המלאכותית. אם היא תוותר בהדרגה על הקפדה זו, היא עשויה להשיג מעט יותר גמישות, אך תאבד את זהותה כמגינה של הגדרה עצמית דיגיטלית. האומניבוס הדיגיטלי, כפי שהוא נתפס כיום, מנסה לגשר על דילמה זו באמצעות אמביוולנטיות: כלפי חוץ, הוא שומר על ערכי יסוד, אך בפרטים, הוא יוצר פרצות וחריגים המאפשרים למעשה שימוש נרחב בנתונים. מבחינה כלכלית, לעומת זאת, זה לא מוביל לבהירות, אלא למערכת היברידית שבה אי הוודאות הופכת לנורמה.
שני נתיבים לכלכלה הדיגיטלית של אירופה והשלכותיהם לטווח הבינוני והארוך
כדי להעריך את ההשפעה הכלכלית של האוטובוס הדיגיטלי, כדאי לתאר שני תרחישים גסים: יישום של העיצוב במידה רבה בהמשכיות עם הגרסה הנוכחית וגרסה שבה יטופלו ביקורות מרכזיות והמסלול מתוקן באופן ניכר.
בתרחיש הראשון, אימון ותפעול של בינה מלאכותית יוכרו באופן נרחב כאינטרס לגיטימי, נתונים רגישים ישולבו בתדירות גבוהה יותר בצינורות אימון תחת אמצעי הגנה מעורפלים, ואמצעי הגנה חיוניים יוזכרו רק בהערות ההסבר. בטווח הקצר, חלק מהחברות האירופאיות - במיוחד אלו שכבר מחזיקות במערכי נתונים נרחבים - יוכלו להפיק תועלת מכך שסיכונים משפטיים ייתפסו כמפותמים. משקיעים יראו הזדמנויות צמיחה חדשות במגזרים מסוימים, במיוחד בתחומי המודלים הגנרטיביים, פרסום מותאם אישית, שירותי בריאות ויישומי פינטק.
בטווח הבינוני, עם זאת, תופעות הלוואי שתוארו בתחילת הדרך יתגברו: השפעות ריכוזיות לטובת חברות פלטפורמות גלובליות, ירידה באמון המשתמשים, עלייה בסכסוכים חברתיים סביב שימוש בנתונים לפי שיקול דעת, ולחץ גובר על קובעי מדיניות ורגולטורים לתקן בדיעבד התפתחויות בעייתיות. אי הוודאות המשפטית לא תיעלם, אלא רק תשתנה: במקום איסורים פרטניים וברורים, יהיו אינספור סכסוכים על מקרים גבוליים, שבהם בתי המשפט יצטרכו לקבוע תקדימים במשך שנים. זה ייצור סיכון לחברות הפתוח לפרשנות הפכפכה - ההקלה לכאורה תתגלה כאשליה.
בתרחיש החלופי, התוכנית עדיין תשאף לפישוט והרמוניזציה, אך תעודן בתחומים מרכזיים. סעיף 88c יצומצם לבסיס משפטי צר וספציפי להכשרת בינה מלאכותית, ויאשרר במפורש מזעור נתונים, הגבלת מטרה וזכויות נושא הנתונים. נתונים רגישים יהיו שמישים רק בתנאים ברורים ומחמירים, ואמצעי הגנה חיוניים ייכללו בטקסט התקנה ולא יוסתרו בנקודות הגנה. במקביל, המחוקק ייצור כלים ממוקדים לתמיכה בעסקים קטנים ובינוניים בשימוש בנתונים בהתאם לתקנת ה-GDPR - לדוגמה, באמצעות הנחיות סטנדרטיות, אישורים או ארכיטקטורות ייחוס טכניות.
בטווח הקצר, תרחיש זה יהיה לא נוח יותר עבור מודלים עסקיים מסוימים; פרויקטים מסוימים של בינה מלאכותית עתירי נתונים יצטרכו לעבור עיצוב מחדש או לצייד אותם בארכיטקטורות נתונים שונות. עם זאת, בטווח הארוך, עשויה להתפתח מערכת אקולוגית יציבה יותר המבוססת על אמון, שבה חדשנות לא משגשגת בצל אזורים אפורים משפטיים, אלא לאורך קווים מנחים ברורים ואמינים. עבור ספקים אירופאים, זה יהווה הזדמנות לפתח פרופיל כספק של "בינה מלאכותית מהימנה" עם ערבויות ניתנות לאימות - פרופיל המבוקש יותר ויותר הן בשווקי הצרכנים והן בשווקי B2B.
מדוע דיון פתוח על הסכסוך המרכזי בין חדשנות לזכויות יסוד נחוץ כעת
כעת, כאשר הטיוטה "אומניבוס דיגיטלי" נידונה במועצת האיחוד האירופי ובפרלמנט האירופי, האחריות לביצוע תיקונים אינה מוטלת עוד בלעדית על הנציבות. גורמים בחברה האזרחית, קבוצות הגנת הצרכן ופעילי הגנת המידע הבהירו כי הם רואים בטיוטה איום מערכתי על מודל הגנת המידע האירופי. קובעי המדיניות ניצבים בפני הבחירה האם להתייחס ברצינות להתנגדויות אלו או לדחוק אותן לשוליים תחת לחץ מצד גורמים שתדלנים.
מבחינה כלכלית, הפיתוי גדול לשלוח אותות הקלה לטווח קצר לחברות - במיוחד בתקופה שבה האיחוד האירופי סופג ביקורת במרוץ העולמי לבינה מלאכותית על היותו מסורבל מדי וממוקד יתר על המידה ברגולציה. עם זאת, תהיה זו טעות אסטרטגית להקריב את ליבת מודל ההצלחה האירופי בתחום הדיגיטלי בגלל ביקורת זו: השילוב של ליברליזציה של השוק, הגנה על זכויות יסוד ומנהיגות נורמטיבית. שוק דיגיטלי יחיד שהוא הרמוני באופן רשמי אך נטול רגולציה באופן מוכח במהותו לא יבטיח לא השקעות ולא קבלה ציבורית בטווח הארוך.
במקום זאת, מה שנדרש הוא דיון פוליטי מפורש לגבי המסגרת המותרת לשימוש בנתונים בבינה מלאכותית. זה כולל הכרה בכך שחדשנות במגזרים עתירי נתונים אינה יכולה להיות בלתי מוגבלת מבלי לפגוע בחירויות יסוד. זה דורש גם את ההבנה שהגנה על נתונים יכולה להיות לא רק גורם עלות אלא גם יתרון תחרותי בשילוב עם מדיניות תעשייתית וחדשנות נבונה. גישה זו דורשת יותר מהבהרות קוסמטיות בטיוטת האומניבוס; היא דורשת החלטה מודעת עבור מודל בינה מלאכותית אירופאי השונה מההיגיון של קפיטליזם נתונים חסר רסן.
עתידה הדיגיטלי של אירופה לא יוכרע על ידי השאלה האם בינה מלאכותית "מתאפשרת" - אלא כיצד
מדוע האפיק הדיגיטלי בצורתו הנוכחית מסוכן יותר מאשר אומץ למסגרת נתוני בינה מלאכותית מחמירה וברורה יותר
האומניבוס הדיגיטלי של האיחוד האירופי הוא יותר מסתם חבילה של פישוטים טכניים. זהו מבחן לקמוס האם אירופה מוכנה להחליש את התחייבויותיה להגנת המידע לטובת התקדמות מהירה יותר כביכול בתחום הבינה המלאכותית. היחס המועדף המתוכנן לעיבוד נתוני בינה מלאכותית באמצעות סעיף 88c, הפיחות היחסי של עקרונות מזעור הנתונים והגבלת המטרה, היחלשות ההגנה על נתונים רגישים והעברת אמצעי הגנה חשובים לתקצירים אינם פרטים שוליים, אלא ביטויים של החלטת מדיניות בסיסית.
מבחינה כלכלית, ישנן ראיות חזקות לכך שמהלך פעולה כזה מחזק בעיקר את אלו שכבר מחזיקים בכוח, נתונים ותשתיות, תוך החלשת עסקים קטנים ובינוניים באירופה, צרכנים ומוסדות דמוקרטיים. אמון אינו מוערך כגורם ייצור, רגולציה אינה נתפסת כנטל, והיתרונות התחרותיים האמיתיים של מערכת אקולוגית דיגיטלית מבוססת ערכים מבוזבזים. לפיכך, ויתורים לטווח קצר עבור תאגידי בינה מלאכותית נקנים במחיר של סיכונים ארוכי טווח ליציבות החברתית, לסדר התחרותי ולריבונות הדיגיטלית של אירופה.
אסטרטגיה חלופית, שאפתנית יותר, לא תתמקד בהאצת הבינה המלאכותית בכל מחיר, אלא בכללים ברורים, קפדניים אך תואמי חדשנות לשימוש בנתונים, תהליכי הכשרה וזכויות הפרט. היא תספק הגנה מיוחדת לקטינים ולקבוצות פגיעות אחרות, תמנע העדפת חברות הטכנולוגיה הגדולות באמצעות פרצות, ותתייחס לאמון הציבור כאל משאב אסטרטגי. מעל לכל, היא תכיר בכך שבכלכלה דיגיטלית, זכויות יסוד אינן פרמטרים ניתנים למשא ומתן, אלא התשתית שעליה בנויה כל צורה של יצירת ערך לגיטימית.
האומניבוס הדיגיטלי, בצורתו הנוכחית, נע בכיוון ההפוך. אם הפרלמנט והמועצה יאשרו אותו ללא שינוי, זו תהיה לא רק נקודת מפנה משפטית אלא גם כלכלית ופוליטית: אירופה תוותר על חלק מתפקידה כמובילת כיוון עולמית לניהול נתונים אחראי המבוסס על זכויות יסוד - ותתקרב למודל שבו פיתוח בינה מלאכותית משמש בעיקר להכשרת ניצול נתונים הולך וגובר. לכן, הדיון סביב האומניבוס אינו פרט טכני, אלא זירה מכרעת שבה יוכרע הסדר הדיגיטלי שאירופה רוצה לייצג במאה ה-21.
השותף הגלובלי שלך לשיווק ופיתוח עסקי
☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית
☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!
Konrad Wolfenstein
אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.
אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital
אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.
☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום
☑️ יצירה או התאמה מחדש של האסטרטגיה הדיגיטלית והדיגיטציה
☑️ הרחבה ואופטימיזציה של תהליכי המכירה הבינלאומיים
Platforms פלטפורמות מסחר B2B גלובליות ודיגיטליות
Pioneeer פיתוח עסקי / שיווק / יחסי ציבור / מדד
🎯🎯🎯 תיהנו מהמומחיות הנרחבת והחד-פעמית של Xpert.Digital בחבילת שירותים מקיפה | BD, מחקר ופיתוח, XR, יחסי ציבור ואופטימיזציית נראות דיגיטלית
תהנו מהמומחיות הנרחבת והחמש-כפולה של Xpert.Digital בחבילת שירותים מקיפה | מחקר ופיתוח, XR, יחסי ציבור ואופטימיזציה של נראות דיגיטלית - תמונה: Xpert.Digital
ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.
עוד על זה כאן:
