Digitális EU-busz és mesterséges intelligencia: Mennyi különleges jogszabályt tolerál Európa adatvédelmi rendje?

Mit változtatna meg valójában a digitális EU-busz?

A tervezett uniós digitális omnibusz sokkal több, mint az európai digitális jog puszta „megtisztítása”. Az egyszerűsítés és a bürokráciacsökkentés retorikája mögött mélyreható beavatkozás húzódik meg az európai adatvédelmi rendelet alapvető logikájába. Ahelyett, hogy egyszerűen harmonizálná a nyomtatványokat vagy korszerűsítené a jelentéstételi kötelezettségeket, a Bizottság az általános adatvédelmi rendelet (GDPR) és más digitális rendszerek alapelveivel babrál. Ugyanakkor megpróbálja kiigazítani a mesterséges intelligencia (MI) és az adatgazdaság jogi keretét, hogy az európai és nemzetközi vállalatok szélesebb körben és könnyebben dolgozhassanak a személyes adatokkal.

Gazdasági szempontból ez stratégiai elmozdulást jelent: eltávolodva a szigorúan alapvető jogokon alapuló, technológiasemleges szabályozástól egy olyan, inkább technológiapolitikán alapuló megközelítés felé, amely a mesterséges intelligenciát kiváltságos jövőbeli iparágként kezeli. Az omnibus így nemcsak egyértelműséget teremt, hanem aszimmetrikus előnyt is bizonyos üzleti modellek számára – különösen azoknak a vállalatoknak, amelyek kihasználják a méretgazdaságosságot az adatgyűjtés és a nagy modellek betanítása terén. Ez átalakítja az ösztönzőket és a hatalmi dinamikát az adatpiacokon.

Ennek középpontjában a GDPR javasolt új 88c. cikke áll, amelyet az érzékeny adatokra, a tájékoztatási kötelezettségekre, a végberendezések adatvédelmére és a sütikre vonatkozó szabályokra vonatkozó módosítások szegélyeznek. Az salátarendelet tehát egy politikai-gazdasági projekt: meghatározza, hogy ki fejleszthet mesterséges intelligenciát, milyen jogi kockázatokkal és költségekkel, ki férhet hozzá mely adatforrásokhoz, és kinek az üzleti modelljét segíti vagy akadályozza a szabályozás. Az a vita, hogy ez „határtalan különleges jogi övezetet” jelent-e a mesterséges intelligencia számára, ezért nemcsak jogi vita, hanem közvetlenül az ipar- és versenypolitikára is vonatkozik.

Technológiai semlegesség kontra MI-privilégium: A GDPR egyik alapelvének erodálódása

A GDPR-t szándékosan technológiasemlegesnek tervezték. Nem konkrét technológiákra vonatkozik, hanem a személyes adatok kezelésére, függetlenül attól, hogy azt egyszerű algoritmusok, klasszikus szoftverek vagy rendkívül összetett mesterséges intelligenciarendszerek végzik-e. Ez az elv biztosítja, hogy az alapvető jogokat fenyegető hasonló kockázatokat hasonlóképpen szabályozzák. Az Omnibus fokozatosan aláássa ezt az elvet.

A 88c. cikk célja, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek fejlesztését és üzemeltetését kifejezetten jogos érdeknek minősítse a GDPR 6. cikke (1) bekezdésének f) pontja értelmében. Ez a mesterséges intelligencia kontextusának saját, technológia-specifikus különleges bánásmódot biztosít. Gazdasági szempontból ez azt jelenti, hogy egy adott technológia – a mesterséges intelligencia – jogilag kiemelt védelmet élvez, annak ellenére, hogy kockázatai gyakran magasabbak, mint a hagyományos adatfeldolgozási módszereké. A mesterséges intelligencia törvény betartása csak részben oldja meg ezt a problémát, mivel a védelmi szintek nem azonosak, és maga a mesterséges intelligencia törvény kockázatalapú, nem pedig átfogóan személyes adatokon alapul.

Továbbá a mesterséges intelligencia definíciója rendkívül tág. Ha gyakorlatilag bármilyen fejlett automatizált adatelemzési forma értelmezhető a mesterséges intelligencia törvény értelmében vett mesterséges intelligencia rendszerként, a 88c. cikk messze túlmutat a klasszikus „GenAI” vagy mélytanulási alkalmazásokon. A gyakorlatban a vállalatok szinte bármilyen adatintenzív, automatizált feldolgozást mesterséges intelligenciának nyilváníthatnának, hogy kedvezőbb jogi bánásmódban részesüljenek. A „normál” adatfeldolgozás és a „mesterséges intelligencia alapú feldolgozás” közötti határvonal elmosódik, és ez a kétértelműség gazdaságilag vonzó: csökkenti a megfelelési költségeket és a jogi kiszolgáltatottságot a megfelelően pozicionált szereplők számára.

Az eredmény egy olyan de facto technológiai előny lenne, amely aláásná a GDPR semleges, alapvető jogokra orientált felépítését. Ennek messzemenő következményei vannak a digitális egységes piac piaci rendjére nézve: azok, akik „mesterséges intelligencia” tagjai, és ezt jogilag hitelesen alá tudják támasztani, könnyebben hozzáférhetnének az adatokhoz, kevesebb jogbizonytalansághoz és potenciálisan alacsonyabb végrehajtási költségekhez jutnának.

Adatminimalizálás nyomás alatt: Amikor a tömeg legitimitást nyer

Az omnibusz egyik különösen kritikus pontja az érzékeny adatok – például az egészségügyi, politikai véleményekre, etnikai származásra vagy szexuális irányultságra vonatkozó információk – kezelése. Ezekre az adatkategóriákra a GDPR szigorú feldolgozási tilalma vonatkozik, csupán néhány szűken meghatározott kivétellel. Az omnibusz most további kivételeket vezet be, a mesterséges intelligenciarendszerek betanítását és működtetését konkrét indoklásként említve.

A gazdaságilag robbanásveszélyes aspektus nem annyira az adatok puszta megnyitása, hanem inkább az alapul szolgáló kínálati logika: minél adatintenzívebb és tömegesebb a feldolgozás, annál könnyebb igazolni, mint a nagy teljesítményű mesterséges intelligencia modellek fejlesztéséhez szükséges szükségességet. Az adatminimalizálás elve – a célzott, minimális adatfelhasználás – a feje tetejére áll. Az adatbőség igazolássá, nem pedig fenyegetéssé válik.

Az adatéhes üzleti modellek, különösen a hatalmas felhasználói bázissal rendelkező globális platformok számára ez strukturális előnyt jelent. Azok, akik milliárdnyi adatponttal és a modellekben való átfogó befogadáshoz és feldolgozáshoz szükséges technikai eszközökkel rendelkeznek, könnyebben kihasználhatják a szükségszerűség narratíváját, mint a korlátozott adatkészletekkel rendelkező kis- vagy középvállalkozások. Amit tehát innovációbarát egyszerűsítésként árulnak, a gyakorlatban a méretgazdaságosságot és a hálózati externáliákat erősíti a piacon már amúgy is domináns vállalatok javára.

Ugyanakkor kollektív sebezhetőségek merülnek fel a kockázati oldalon. A széles körben gyűjtött érzékeny adatokon betanított MI-rendszerek strukturálisan sebezhetőek az adatszivárgásokkal, az újraazonosítással és a diszkriminatív mintákkal szemben. Annak ellenére, hogy az omnibusz „megfelelő technikai és szervezési intézkedéseket” ír elő, ezeket a követelményeket szándékosan tág értelemben fogalmazzák meg. Ennek a nyitottságnak kettős gazdasági hatása van: Egyrészt rugalmas, innovatív megközelítéseket tesz lehetővé a technikai adatvédelem terén; másrészt a felelősségi és bizonyítási kockázatokat a kisebb szolgáltatókra hárítja, akik kevesebb erőforrással rendelkeznek az összetett védelmi koncepciók hiteles megvalósításához. Digitális EU Omnibusz: Szabályozási egyértelműség vagy szabad kezet kapnak az adatéhes MI-vállalatok?

A bürokrácia csökkentése, mint ürügy az adatvédelmi rendszer tektonikus megváltoztatására – Miért sokkal több a „digitális omnibusz”, mint egy technikai egyszerűsítési törvény?

Az Európai Bizottság a tervezett „digitális EU omnibuszt” pragmatikus rendbetételre szánt projektként reklámozza: kevesebb bürokrácia, nagyobb koherencia, jobb versenyképesség a digitális egységes piacon. A politikai kommunikációt az „egyszerűsítés” narratívája uralja – egy olyan szó, amely szinte elkerülhetetlenül pozitív asszociációkat kelt az európai politikában. A valóságban azonban ez nem pusztán szerkesztői átalakítás, hanem mélyreható beavatkozás az európai adatvédelem és a digitális szabályozás egészének alapvető logikájába.

A hangsúly a mesterséges intelligencia és az adatvezérelt üzleti modellek szerepén van. Az omnibus javaslat új módon kapcsol össze több jogszabályt – különösen a GDPR-t, a mesterséges intelligencia törvényt, az adatvédelmi törvényt és az elektronikus hírközlési adatvédelmi irányelvet –, az egyensúlyt a kiterjedt adatfelhasználás javára eltolva. A jogbiztonság megteremtése és az innováció elősegítése ürügyén egy új rendszer vázol fel, amelyben a mesterséges intelligencia céljából történő nagymértékű adatfeldolgozás privilégiumot élvez, nem pedig korlátozást. Pontosan itt kezdődik az adatvédelmi jogászok, a fogyasztóvédelmi szervezetek és az akadémiai közösség egyes részeinek hatalmas kritikája.

A Spirit Legal Német Fogyasztóvédelmi Szervezetek Szövetsége (vzbv) számára készített jelentésének elemzése rávilágít az európai digitális politika egyik alapvető konfliktusára: Lehet-e Európa egyszerre globális MI-központ, az alapvető jogok valódi őre és a fogyasztók védelmezője – vagy az adatvédelmet csendben feláldozzák a geopolitikai és iparpolitikai logika javára? Az összefoglaló tervezet azt sugallja, hogy Brüsszel kész legalább részben enyhíteni a GDPR jelenlegi szigorú értelmezésén egy MI-barát kivételrendszer javára. A kulcsfontosságú kérdés tehát az, hogy ez egy szükséges modernizáció, vagy egy „határtalan különleges jogi zóna” kezdete a mesterséges intelligencia számára?

88c. cikk és a preferenciális elbánás logikája: Hogyan válik a technológiai semlegességből különleges technológiai jog

A konfliktus középpontjában a GDPR tervezett új 88c. cikke áll. Célja, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek fejlesztését, betanítását és üzemeltetését kifejezetten „jogos érdeknek” minősítse a GDPR 6. cikke (1) bekezdésének f) pontja értelmében. Első pillantásra ez pusztán egy pontosításnak hangzik: a mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalatoknak képesnek kell lenniük arra, hogy megalapozott jogalapra támaszkodhassanak anélkül, hogy minden egyes esetben beleegyezésen vagy különleges rendelkezéseken kellene botladozniuk. A jogi architektúra középpontjában azonban paradigmaváltás zajlik.

Eddig a GDPR-t technológiasemlegesnek tervezték. Nem tesz különbséget a „mesterséges intelligencia” és más adatfeldolgozási módszerek között, hanem a jogokat és kötelezettségeket az adattípushoz, a kontextushoz és az érintettekre leselkedő kockázatokhoz köti. A 88c. cikk szakítana ezzel az elvvel: a mesterséges intelligencia saját, privilegizált hozzáférést kapna a személyes adatokhoz. Pontosan itt jön képbe Hense és Wagner figyelmeztetése a „határtalan különleges jogi zónával” szemben.

A problémát súlyosbítja a mesterséges intelligencia törvény rendkívül tág meghatározása a mesterséges intelligenciáról. A törvény értelmében gyakorlatilag minden olyan szoftvert MI-rendszernek tekintenek, amely bizonyos technikákat – a gépi tanulástól a szabályalapú rendszerekig – használ minták felismerésére, előrejelzések készítésére vagy döntéshozatal támogatására. A 88c. cikkel együtt ez lehetővé tehetné, hogy szinte bármilyen kifinomult adatfeldolgozást MI-relevánsnak nyilvánítsanak. Ez erős ösztönzőt teremt a vállalatok számára, hogy szabályozási célokra MI-rendszerként „címkézzék” infrastruktúrájukat, hogy hozzáférhessenek a privilegizált jogi keretrendszerhez.

Ez a mesterséges intelligencia egy látszólag szűk, speciális esetét az adatvédelmi követelmények szisztematikus enyhítésének kapujává alakítja. A GDPR technológiai semlegessége – amely eddig fontos védelmet nyújtott az egyes technológiákra vonatkozó külön jogszabályokkal szemben – aláásódna. Jogi szempontból egy olyan technológiai kategória, amelynek határait a gyakorlatban már most is nehéz meghatározni, strukturális előnyre tenne szert az adatfeldolgozás más formáival szemben. Egy olyan környezetben, ahol egyre több folyamatot algoritmikusan optimalizálnak, ez nem más, mint szabályozási fordulópont az európai adatkapitalizmus teljes jövője szempontjából.

Hogyan teremt veszélyes ösztönző struktúrát a „minél több adat, annál valószínűbb, hogy engedélyezik” elv a nagy technológiák számára?

Az salátatervezet különösen ott válik ellentmondásossá, ahol ütközik az adatminimalizálás és a célhoz kötöttség meglévő logikájával. A GDPR azon az elképzelésen alapul, hogy csak annyi személyes adat gyűjthető és dolgozható fel, amennyi egy adott célhoz feltétlenül szükséges. Ezt az elvet kifejezetten a korlátlan adatgyűjtés és profilalkotás ellenmodelljeként dolgozták ki.

Az omnibusz megközelítés, legalábbis a gyakorlatban, megfordítja ezt a logikát a mesterséges intelligencia kontextusában. Indoklása azt sugallja, hogy a nagy adathalmazok különös súllyal bírnak a feldolgozás igazolásában, amikor MI-modellek betanítására használják őket. A tesztelők ezt egy perverz ösztönzőrendszerként értelmezik: minél kiterjedtebb, változatosabb és tömegesebb a gyűjtött adat, annál könnyebb igazolni a mesterséges intelligencia általi felhasználását. A tömeges adatgyűjtés, profilalkotás és a különböző források összevonása így legitimálható a MI-optimalizálás álcája alatt.

Gazdasági szempontból ez a struktúra szisztematikusan azokat a szereplőket részesíti előnyben, akik már rendelkeznek hatalmas adathalmazokkal, és képesek további adatokat nagymértékben aggregálni – elsősorban az amerikai platformvállalatokat. Minél több felhasználó, minél több interakciós adat, minél több kapcsolódási pont, annál erősebb az állítólagos „jogos érdek” ezen adatok mesterséges intelligencia alapú folyamatokba való betáplálásában. A kis- és középvállalkozások (kkv-k), amelyek nem rendelkeznek hasonló adatmennyiséggel és összehasonlítható infrastruktúrával, továbbra is hátrányban vannak. Az omnibusz architektúra így méretezési szorzóként működik a már domináns szereplők számára.

Továbbá van egy másik kritikus szempont is: Azt az érvet, hogy a nagy adathalmazok növelik a mesterséges intelligenciarendszerek pontosságát és méltányosságát, néha kritikátlanul használják indoklásként. Gazdasági szempontból igaz, hogy a modellek teljesítménye és robusztussága gyakran növekszik a több adattal. Ez a hatékonyságnövekedés azonban a fokozott információs aszimmetria, a hatalomkoncentráció és a személyes és társadalmi minták reprodukálásának kockázata árán jön létre. A javaslat nagyrészt figyelmen kívül hagyja azt a tényt, hogy az adatminimalizálás és a célhoz kötöttség nem véletlenül került a GDPR-ba, hanem éppen az ilyen hatalmi egyensúlyhiányokra adott válaszként.

Miért teremt rendszerszintű kockázatot a személyes adatok különleges kategóriáinak védelmének gyengítése?

A személyes adatok különleges kategóriái – mint például az egészségügyi, etnikai származási, politikai véleményre, vallási meggyőződésre vagy szexuális irányultságra vonatkozó adatok – szigorú adatkezelési tilalom alá esnek a GDPR értelmében, szűken meghatározott kivételektől eltekintve. Az salátatervezet egy új kivétel bevezetésével bővíti az ilyen adatok felhasználásának lehetőségét a mesterséges intelligencia fejlesztése és üzemeltetése során. Ezt az elfogultság és a diszkrimináció megelőzése érdekében az átfogó adatok szükségessége indokolja.

A gyakorlatban azonban ez a fokozottan érzékeny adatok felhasználásának normalizálását jelenti anélkül, hogy az érintettek rendelkezésére álló ellenőrzési lehetőségek ennek megfelelően megerősödnének. Különösen problematikus az a konstrukció, miszerint az érzékeny jellemzők néha „problémamentesnek” tűnnek, amennyiben nem vezethetők vissza közvetlenül azonosítható személyekre, vagy elsősorban statisztikai változóként funkcionálnak egy betanító adatkészletben. De még a látszólag anonim vagy álnevesített adatkészletek is lehetővé tehetik a csoportokra, társadalmi környezetre vagy kisebbségekre vonatkozó következtetések levonását, és megerősíthetik a diszkriminatív mintákat.

Gazdasági szempontból egy ilyen szabályozás bővíti a mesterséges intelligencia modelljeinek alapanyagkészletét azáltal, hogy különösen értékes, mivel mélyreható információkat ad hozzá. Egészségügyi adatok, politikai preferenciák, pszichológiai profilok – mindezen adatoknak óriási pénzügyi relevanciája van a reklám-, a biztosítási, a pénzügyi és a munkaerőpiaci szektorban. Aki nagymértékben hozzáfér ezekhez az adatokhoz, az lényegesen részletesebb és ezáltal jövedelmezőbb modelleket fejleszthet ki. Az adatok érzékeny jellegének és gazdasági potenciáljának kombinációja kettős kockázatot jelent: az egyéni autonómia, valamint a demokrácia és a társadalmi kohézió kollektív struktúrája számára.

Különösen a mesterséges intelligencia kontextusában magas a rendszerszintű torzítások kockázata. Az érzékeny adatokon betanított modellek nemcsak információkat reprodukálnak, hanem implicit értékítéleteket és sztereotípiákat is. A negatív hatások korlátozására irányuló javasolt „megfelelő technikai és szervezési intézkedések” továbbra sem egyértelműek a tervezetben. Ez egy szürke zónát hoz létre: Egyrészt a rendkívül érzékeny adatok megnyílnak a mesterséges intelligencia betanítása számára, másrészt hiányoznak a biztosítékokra és az ellenőrzésekre vonatkozó egyértelmű, érvényesíthető szabványok. Egy ilyen architektúrában azok a szereplők profitálnak a legtöbbet, akik technológiai fölénnyel és magas kockázattűréssel rendelkeznek.

Erózió a hátsó ajtón keresztül: preambulumbekezdések szabványos szövegek helyett és a végrehajtás gyengülése

A szakértők egy másik fontos kritikája a fontos védelmi mechanizmusok módszertani eltolódására vonatkozik a törvény jogilag kötelező érvényű szövegéből a nem kötelező érvényű magyarázó jegyzetekbe. Ami a jogi technika szintjén technikai részletnek tűnik, annak hatalmas gyakorlati következményei vannak a törvény végrehajthatóságára nézve.

A preambulumbekezdések elsősorban értelmezési útmutatóként szolgálnak; nem közvetlenül érvényesíthető jogi normák. Ha az alapvető biztosítékok – mint például a kijelentkezési eljárások, a tájékoztatási kötelezettségek vagy a webes adatgyűjtés korlátozásai – elsősorban ott szerepelnek, ahelyett, hogy egyértelműen megfogalmazott cikkekben lennének rögzítve, az jelentősen korlátozza az adatvédelmi hatóságok rendelkezésére álló lehetőségeket. A jogsértések üldözése nehezebbé válik, a bírságok és a határozatok kevésbé egyértelmű indokokon alapulnak, és a vállalatok azzal érvelhetnek, hogy ezek csupán „értelmezési segédletek”.

A mesterséges intelligenciával kapcsolatos tömeges adatfeldolgozás esetében ez a konstrukció a szabályozás hatályának kiterjesztésére hív fel. Különösen a nyilvánosan hozzáférhető információk – például közösségi hálózatokról, fórumokról vagy híroldalakról – webes scrapingje esetén jelentős a kockázata annak, hogy az érintettek nem kapnak tájékoztatást, és reális lehetőségük sem lesz jogaik gyakorlására. Ha az ilyen gyakorlatok elleni központi akadályra csak a preambulumbekezdések utalnak, de magában a jogi szövegben nem szerepel, akkor a gyakorlatban az adatvédelem a „soft law” és a vállalatok jóakaratának keverékére redukálódik.

Gazdasági szempontból ez megváltoztatja a költségstruktúrát: Azok a vállalatok, amelyek agresszíven gyűjtenek adatokat és képeznek mesterséges intelligencia modelleket, jogi bizonytalanságból profitálnak, mivel a szabályozó hatóságok általában tartózkodnak a beavatkozástól, vagy hosszadalmas bírósági ítéletekre kell várniuk. A jogi kockázatok így elhalasztódnak és csökkennek; rövid távon ez versenyelőnyt teremt a különösen kockázattűrő szolgáltatók számára. A versenyhelyzetben az integritás és a megfelelés általában büntetendő, míg a határok feszegetése kifizetődőnek tűnik – a szabályozási perverz ösztönzők klasszikus esete.

Miért lehetne jobban egyensúlyban tartani az egymásnak ellentmondó célokat egy különálló, szűken meghatározott szabvány az AI betanítási adataira vonatkozóan?

A „jogos érdeken” alapuló általános legitimáció alternatívájaként a szakértők egy célzott, független jogalapot javasolnak a mesterséges intelligencia-rendszerek betanításához. Gazdasági szempontból ez az innováció előmozdítása és a magánélet védelme közötti konfliktus feloldására tett kísérlet lenne, nem az adatvédelem általános gyengítésével, hanem konkrét, szigorú feltételekkel.

Egy ilyen különleges jogalap számos védőkorlátot tartalmazhat:

Először is, szigorú ellenőrzési követelményt írhatna elő, amely előírná, hogy a vállalatok csak akkor férhetnek hozzá a személyes adatokhoz, ha bizonyítható, hogy anonimizált, álnéven kezelt vagy szintetikus adatokkal nem érhető el azonos eredmény. Ez ösztönözné az adatanonimizálási módszerekbe, a szintetikus adatgenerálásba és a beépített adatvédelembe való beruházásokat. Az innováció iránya az ellenőrizetlen adatgyűjtéstől a technikai kreativitás felé tolódna el az adatminimalizálás kezelésében.

Másodszor, egy ilyen szabvány előírhatná a minimális technikai szabványokat az adatszivárgás megakadályozása érdekében. A mesterséges intelligencia modellek nem reprodukálhatnak vagy tehetnek rekonstruálhatóvá semmilyen személyazonosításra alkalmas információt a betanítási adataikból a kimeneteikben. Ehhez nemcsak egyszerű szűrőkre van szükség, hanem robusztus architektúrás döntésekre is, mint például a differenciális adatvédelem, a kimeneti vezérlő mechanizmusok és a szigorú értékelési folyamatok. A gazdasági logika itt egyértelmű: a személyes adatokat védő modellarchitektúrákba való befektetés hosszú távon csökkenti a felelősségi kockázatokat és erősíti a bizalmat.

Harmadszor, a szabvány szigorú célhoz kötöttséget írhatna elő a mesterséges intelligencia betanítási adataira vonatkozóan. Az egy adott mesterséges intelligencia betanítási célra gyűjtött vagy felhasznált adatok nem lennének könnyen felhasználhatók más kontextusokban vagy új modellekhez. Ez korlátozná azt a széles körben elterjedt gyakorlatot, hogy a gyűjtött adatkészleteket állandó erőforrásként kezeljék a különféle fejlesztésekhez. A vállalatoknak ezután egyértelműen szegmentált adatkészleteket kellene fenntartaniuk, és átláthatóan dokumentálniuk kellene a felhasználási útvonalakat.

Egy ilyen specializált jogi keretrendszer nem carte blanche, hanem inkább minősített felhatalmazás. Strukturálhatná a mesterséges intelligencia innovációja és az alapvető jogok védelme közötti feszültséget, ahelyett, hogy egy általános záradékkal elfedné azt. Bár ez politikailag kevésbé lenne „szilárd”, jogállamisági szempontból lényegesen megalapozottabb lenne, mivel a konfliktus nyíltan kodifikálva lenne, és nem rejtőzik el az értelmezések rétegei mögé.

Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.

Egy menedzselt MI platform egy átfogó, gondtalan csomag a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kulcsrakész megoldást – gyakran néhány napon belül.

A legfontosabb előnyök áttekintése:

⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a gyakorlati alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal értéket teremtenek.

🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.

💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.

🎯 Koncentráljon a fő üzleti tevékenységére: Koncentráljon arra, amiben a legjobb. Mi kezeljük AI-megoldásának teljes technikai megvalósítását, üzemeltetését és karbantartását.

📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Biztosítjuk a folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.

Bővebben itt:

• A menedzselt mesterséges intelligencia megoldás - Ipari mesterséges intelligencia szolgáltatások: A versenyképesség kulcsa a szolgáltatások, az ipar és a gépészet szektorában

Sérülékeny csoportok és a digitális életrajz: Miért vannak kitéve annak a veszélynek, hogy a gyermekek és a fiatalok a mesterséges intelligencia kapitalizmusának kísérleti terepévé válnak?

Különösen érzékeny szempont a kiskorúak és más kiszolgáltatott csoportok védelme. A gyermekek és a fiatalok már most is hatalmas mennyiségű digitális nyomot hagynak maguk után – a közösségi médiában, játékkörnyezetekben, oktatási platformokon és egészségügyi alkalmazásokban. Ezek az adatok egy rendkívül részletes, gyakran egész életen át tartó digitális életrajzot rajzolnak ki. A mesterséges intelligencia képzésének és személyre szabásának kontextusában felmerül a kérdés, hogy ezek az adatok milyen mértékben építhetők be a modellekbe konkrét, tájékozott és visszafordítható hozzájárulás nélkül.

A szakértők a kifejezett szülői beleegyezést szorgalmazzák, amikor kiskorúak adatait mesterséges intelligencia betanítási célokra használják fel. Továbbá azt javasolják, hogy a nagykorúvá váló fiatal felnőtteknek feltétel nélküli joguk legyen megtiltani adataik további felhasználását a meglévő modellekben. Ez azt jelentené, hogy nemcsak a jövőbeli adatfeldolgozást, hanem a betanított modellekben lévő adatok korábbi felhasználását is korrigálni kellene – amennyire ez technikailag lehetséges.

Gazdasági szempontból ez kényelmetlen, de kulcsfontosságú. A kiskorúaktól származó adatok különösen vonzóak a mesterséges intelligencia alkalmazásai számára, mivel lehetővé teszik a korai mintázatfelismerést, a hosszú távú profilalkotást és a célzott hirdetéseket éveken (vagy akár évtizedeken) keresztül. A fogyasztói, oktatási és reklámpiacokon az ilyen hosszú időhorizontok rendkívül értékesek. Ha ezeket az adatokat szabályozatlanul, képzési alapként használják, a vállalatok olyan adatelőnyre tesznek szert, amelyet gyakorlatilag lehetetlen leküzdeni. A fiatalabb generáció így egy hosszú távú mesterséges intelligencia üzleti modell szisztematikus erőforrásává válna anélkül, hogy valaha is tudatos, megalapozott döntést hozott volna.

Ugyanakkor fennáll annak a veszélye, hogy a digitális életben előforduló hibák, előítéletek vagy szerencsétlen időszakok tartósan jelen maradnak a modellekben – például, ha a korábbi online tevékenységek közvetve befolyásolják a karriert, a hiteleket vagy a biztosítási feltételeket. Még ha a modellek hivatalosan „anonim módon” is működnek, a csoportszintű korrelációk hosszú távú hatással lehetnek bizonyos társadalmi csoportok oktatási és foglalkoztatási lehetőségeire. Azok, akik problémás társadalmi környezetben nőnek fel, statisztikailag nagyobb valószínűséggel találják magukat negatív kockázati profilba. Ezért a kiskorúak számára nyújtott szilárd védelem hiánya algoritmikus formában állandósítja a társadalmi egyenlőtlenséget.

A „digitális szuverenitás a következő generáció számára” politikai retorikája üres marad, amikor éppen az a csoport, amelyik ki lesz téve a jövő digitális ökoszisztémájának, jelenleg nagyrészt védtelenül kapja meg a mesterséges intelligencia adatfolyamait. Gazdasági szempontból a mesterséges intelligencia szolgáltatóinak rövid távú kényelme – az értékes adatokhoz való korlátlan hozzáférés – hosszú távú társadalmi költségekkel jár, amelyek messze túlmutatnak az egyéni adatvédelmi incidenseken. A kérdés az, hogy a demokratikus társadalmak felkészültek-e arra, hogy fiatal polgáraik élettörténeteit a mesterséges intelligenciaipar elsődleges nyersanyagává tegyék.

A bizalom mint termelési tényező: Miért jelent gazdasági kockázatot a gyengült adatvédelem az európai digitális gazdaság számára?

A nyilvános vitákban az adatvédelmet gyakran az innováció akadályaként ábrázolják. Az empirikus adatok más képet festenek. A Német Fogyasztóvédelmi Szervezetek Szövetsége (vzbv) által végzett reprezentatív felmérések azt mutatják, hogy a bizalom a fogyasztók túlnyomó többsége számára a digitális szolgáltatások használatának kulcsfontosságú előfeltétele. Amikor a válaszadók 87 százaléka kijelentette, hogy a bizalom alapvető követelmény a digitális használatukhoz, egyértelművé válik: hiteles jogi keretrendszer és hatékony ellenőrzési eszközök nélkül nem alakulhat ki életképes piac az összetett, adatintenzív alkalmazások számára.

A GDPR jelenleg kettős szerepet játszik. Egyrészt rövid távon korlátoz bizonyos üzleti modelleket, vagy többletköltségek viselésére kényszeríti a vállalatokat. Másrészt intézményi bizalomhorgonyként működik: a fogyasztók több mint 60 százaléka azt mondja, hogy nagyobb valószínűséggel bízik meg azokban a vállalatokban, amelyek bizonyíthatóan megfelelnek az európai adatvédelmi előírásoknak. Ez a bizalom nem egy homályos „érzés”, hanem valós gazdasági tényező. Meghatározza, hogy a felhasználók hajlandóak-e bizalmas információkat nyilvánosságra hozni, új szolgáltatásokat tesztelni, vagy megbíznak-e az adatvezérelt rendszerekben a mindennapi helyzetekben – például az egészségügyben vagy a pénzügyi szektorban.

Ha ez a horgony meggyengül, mert az a benyomás alakul ki, hogy az adatvédelmet fokozatosan felhígítják, és az alapelveket feláldozzák a mesterséges intelligencia érdekei javára, annak következményei lesznek. Rövid távon egyes vállalatok számára könnyebbé válhat az adatfelhasználás. Középtávon azonban a teljes ökoszisztémával szembeni szkepticizmus növekszik. A felhasználók elkerülő viselkedéssel, kitérő stratégiákkal, tudatos adatcsökkentéssel vagy különösen korlátozó eszközökhöz folyamodnak. Az elveszett bizalmat nehéz visszaszerezni – és ennek költségei magasabbak, mint a kezdetektől fogva egy szilárd, következetes jogi keretrendszer betartásához szükséges erőfeszítés.

Ennek stratégiai következményei vannak az európai digitális gazdaságra nézve: az amerikai platformokkal szembeni versenyelőny nem elsősorban a puszta adatmennyiség és az agresszív adatgyűjtés révén szerezhető meg – mások már messze előrébb járnak ebben a tekintetben. A differenciálódás reális útja a megbízhatóságban, az átláthatóságban, az elszámoltathatóságban és az adatintenzív szolgáltatások értékalapú szabályozási keretrendszerbe való hiteles integrálásában rejlik. Az omnibus megközelítés, amely gyakorlatilag az ellenkezőjét jelzi, éppen azt az erőt ássa alá, amelyet Európa a globális versenyben fejleszthetett volna ki.

Aszimmetrikus hatások: Miért erősíti az omnibus a nagy technológiákat és gyengíti az európai kkv-kat

Egy fő kritika, hogy a tervezett szabályozási enyhítő intézkedések strukturálisan elsősorban a nagy, adatgazdag platformvállalatoknak kedveznek – amelyeket általában „Big Tech”-ként emlegetnek. Az alapul szolgáló gazdasági logika egyszerű: azok a vállalatok, amelyek már hatalmas mennyiségű adattal rendelkeznek, globális adatgyűjtési és -feldolgozási infrastruktúrát működtetnek, és specializált megfelelőségi csapatokat tartanak fenn, stratégiailag kihasználhatják a szabályozási kiskapukat és kivételeket anélkül, hogy egzisztenciális kockázatokkal néznének szembe. A kis- és középvállalkozások (kkv-k) esetében a számítás egészen más.

A mesterséges intelligencia képzésének és működtetésének „jogos érdekként” való elismerése összetett egyensúlyozási folyamatokat igényel: a vállalat érdekeit mérlegelni kell az érintettek jogaival és szabadságaival szemben. A nagyvállalatok rendelkeznek a jogi osztályokkal, hogy ezeket a megfontolásokat részletes dokumentációval támasszák alá, és a piaci erővel, hogy hosszú távon kalkulált kockázatként elnyeljék a potenciális bírságokat. A kisebb vállalatok ezzel szemben azzal a választással szembesülnek, hogy vagy óvatosan tartózkodnak a kockázatosabb, de potenciálisan verseny szempontjából releváns adatfelhasználásoktól, vagy megfelelő jogi szakértelem nélkül merészkednek be a szürke zónákba.

Továbbá ott van a hálózati hatás: Ha lehetővé válik a nagymértékű adatfelhasználás a mesterséges intelligencia betanításához, természetesen azok profitálnak a legnagyobb mértékben, akik már most is hatalmas mennyiségű adattal rendelkeznek. Minden további adatcsomag javítja a modelljeiket, növeli szolgáltatásaik vonzerejét, és ezáltal felerősíti a felhasználók és az adatok beáramlását. Ennek eredményeként a piaci egyensúly tovább tolódik a kevesebb globális platform javára. Azok az európai szolgáltatók, amelyek kevésbé adatintenzív, de az adatvédelmet jobban szolgáló megközelítésekkel próbálnak versenyezni, egyre inkább védekező pozícióba kerülnek.

Az európai vállalatok megerősítésének és a digitális szuverenitás kiterjesztésének politikailag kommunikált célja tehát ellentmond a szabályozás tényleges hatásainak. Az elsősorban a csúcson lévőket előnyös dereguláció a hatalom koncentrációját növeli, ahelyett, hogy korlátozná azt. Az európai ipar- és helymeghatározási politika számára ez azt jelenti, hogy a „megkönnyebbülésként” eladott dolgok strukturális függőséggé válhatnak a külföldi adatoktól és mesterséges intelligencia infrastruktúráktól. A szuverenitást nem laza szabályokkal, hanem a saját, megbízható és versenyképes alternatívák kiépítésének képességével lehet elérni.

Ahogy az Omnibus-vita is mutatja, az európai digitális politika az ipari érdekek és az alapvető jogok közé szorult

Az a gyanú, hogy a Digital Omnibus nagyrészt az amerikai kormány és az amerikai technológiai vállalatok befolyása alatt jött létre, a vita geopolitikai dimenziójára utal. A globális MI-versenyben az adatfolyamok, a modellekhez való hozzáférés és a felhőalapú infrastruktúrák stratégiai erőforrások. Az Egyesült Államok számára, amelynek digitális gazdasága nagyban profitál az európai felhasználói adatok kiaknázásából, nagy érdeklődésre tart számot egy rugalmasabb európai jogi keretrendszer.

Egy olyan salátamegállapodás, amely gyengíti az európai adatvédelmi szabványokat, közvetve csökkenti az adatátvitel, a képzési együttműködések és az európai adatok globális MI-modellekbe való integrálásának akadályait. Még ha a hivatalos adatátviteli szabályok – például a transzatlanti adatmegállapodások keretében – továbbra is érvényben maradnak, az Európán belüli biztosítékok enyhítése csökkenti a politikai és szabályozási nyomást, hogy az ilyen adatátviteleket ténylegesen korlátozó módon kezeljék.

Európa ugyanakkor ambivalens jelzést küld a világ más régióinak. A GDPR-t gyakran tekintették globális mércének; számos ország erre alapozta adatvédelmi törvényeit. Ha most nyilvánvalóvá válik, hogy maga az EU is hajlandó enyhíteni a kulcsfontosságú elveket a mesterséges intelligencia iparág érdekei javára, az gyengíti normatív vezető szerepét. Más országok arra a következtetésre juthatnak, hogy a szigorú adatvédelmi keretrendszereket végső soron feláldozzák a gazdasági realitások javára – aminek következtében a globális védelmi szabványok egésze erodálódik.

Hatalmi-politikai szempontból Európa tehát egy dilemmával szembesül: Ha ragaszkodik az alapvető jogok szigorú keretrendszeréhez, rövid távú versenyhátrányba kerülhet a mesterséges intelligencia versenyében. Ha fokozatosan felhagy ezzel a szigorúsággal, némileg nagyobb rugalmasságra tehet szert, de elveszíti identitását a digitális önrendelkezés védelmezőjeként. A Digitális Omnibusz jelenlegi felfogásában ambivalenciával próbálja áthidalni ezt a dilemmát: Kívülről alapvető értékeket vall, de részleteiben kiskapukat és kivételeket hoz létre, amelyek gyakorlatilag lehetővé teszik az adatok széles körű felhasználását. Gazdaságilag azonban ez nem egyértelműséghez vezet, hanem egy hibrid rendszerhez, amelyben a bizonytalanság normává válik.

Két út Európa digitális gazdasága számára és azok közép- és hosszú távú következményei

A digitális busz gazdasági hatásának felméréséhez érdemes két vázlatos forgatókönyvet felvázolni: egy olyan változatot, amely nagyrészt a jelenlegi verzióval folytonosan valósul meg, és egy olyan változatot, amelyben a főbb kritikákat figyelembe veszik, és a pálya észrevehetően korrigálódik.

Az első forgatókönyv szerint a mesterséges intelligencia képzése és működtetése széles körben jogos érdekként lenne elismerve, az érzékeny adatokat gyakrabban építenék be a képzési folyamatokba homályos biztosítékok mellett, és az alapvető biztosítékokat csak a magyarázó megjegyzésekben említenék. Rövid távon egyes európai vállalatok – különösen azok, amelyek már kiterjedt adatkészletekkel rendelkeznek – profitálhatnának belőle, mivel a jogi kockázatokat csökkentettnek tekintenék. A befektetők új növekedési lehetőségeket látnának bizonyos szegmensekben, különösen a generatív modellek, a személyre szabott hirdetések, az egészségügy és a FinTech alkalmazások területén.

Középtávon azonban a kezdetben leírt mellékhatások felerősödnének: a koncentrációs hatások a globális platformvállalatoknak kedveznének, csökkenne a felhasználói bizalom, fokozódnának a diszkrecionális adatfelhasználás miatti társadalmi konfliktusok, és egyre nagyobb nyomás nehezedne a politikai döntéshozókra és a szabályozókra, hogy visszamenőlegesen korrigálják a problémás fejleményeket. A jogi bizonytalanság nem tűnne el, csupán áthelyeződik: az egyedi, egyértelmű tilalmak helyett számtalan vita alakulna ki a határesetekről, amelyekben a bíróságoknak évekig kellene precedenseket teremteniük. Ez a vállalatok számára egy olyan kockázatot teremtene, amely ingatag értelmezésekre adhat okot – a feltételezett mentesség illuzórikusnak bizonyulna.

Az alternatív forgatókönyvben az salátarendelet továbbra is az egyszerűsítést és a harmonizációt célozná, de a kulcsfontosságú területeken finomítanák. A 88c. cikk a mesterséges intelligencia képzésének szűken meghatározott, konkrét jogalapjává redukálódna, amely kifejezetten megerősítené az adatminimalizálást, a célhoz kötöttséget és az érintettek jogait. Az érzékeny adatok csak egyértelmű, szigorú feltételek mellett lennének felhasználhatók, és az alapvető biztosítékok a rendelet szövegében szerepelnének, ahelyett, hogy a preambulumbekezdésekben rejtenék el őket. Ugyanakkor a jogalkotó célzott eszközöket hozna létre a kkv-k támogatására az adatok GDPR-ral összhangban történő felhasználásában – például szabványosított iránymutatások, tanúsítványok vagy műszaki referencia-architektúrák révén.

Rövid távon ez a forgatókönyv egyes üzleti modellek számára kényelmetlenebb lenne; bizonyos adatintenzív MI-projekteket újra kellene tervezni, vagy más adatarchitektúrákkal kellene felszerelni. Hosszú távon azonban egy stabilabb, bizalomalapú ökoszisztéma alakulhatna ki, amelyben az innováció nem a jogi szürkezónák árnyékában, hanem világos, megbízható irányelvek mentén virágozna. Az európai szolgáltatók számára ez lehetőséget kínálna arra, hogy ellenőrizhető garanciákkal rendelkező „megbízható MI” szolgáltatóként alakítsanak ki profilt – egy olyan profilt, amelyre egyre nagyobb a kereslet mind a fogyasztói, mind a B2B piacokon.

Miért van szükség nyílt vitára az innováció és az alapvető jogok közötti alapvető konfliktusról?

Mivel a digitális omnibuszról jelenleg az Európai Tanács és az Európai Parlament is vitázik, a korrekciók felelőssége már nem kizárólag a Bizottságé. A civil társadalmi szereplők, a fogyasztóvédelmi csoportok és az adatvédelmi aktivisták világossá tették, hogy a tervezetet az európai adatvédelmi modellre leselkedő rendszerszintű fenyegetésnek tekintik. A döntéshozóknak választaniuk kell, hogy komolyan veszik-e ezeket az ellenvetéseket, vagy a lobbizás nyomása alatt háttérbe szorítják őket.

Gazdasági szempontból nagy a kísértés, hogy rövid távú segélyjelzéseket küldjünk a vállalatoknak – különösen egy olyan időszakban, amikor az EU-t a globális mesterséges intelligencia versenyben a túlzott nehézkessége és a szabályozásra való túlzott összpontosítása miatt bírálják. Stratégiai hiba lenne azonban feláldozni az európai digitális sikermodell magját e kritika miatt: a piaci liberalizáció, az alapvető jogok védelme és a normatív vezetés kombinációját. Egy formálisan harmonizált, de tartalmilag kimutathatóan deregulált digitális egységes piac hosszú távon sem beruházásokat, sem társadalmi elfogadottságot nem biztosítana.

Ehelyett explicit politikai vitára van szükség az adatok mesterséges intelligenciában történő felhasználásának megengedett keretrendszeréről. Ez magában foglalja annak felismerését, hogy az adatintenzív ágazatokban az innováció nem lehet korlátlan az alapvető szabadságok csorbítása nélkül. Azt is meg kell érteni, hogy az adatvédelem nemcsak költségtényező lehet, hanem versenyelőnyt is jelenthet, ha azt megalapozott ipar- és innovációs politikákkal kombináljuk. Ez a megközelítés többet igényel, mint kozmetikai pontosításokat az omnibus tervezetben; tudatos döntést igényel egy olyan európai MI-modell mellett, amely eltér a féktelen adatkapitalizmus logikájától.

Európa digitális jövőjét nem az fogja eldönteni, hogy a mesterséges intelligencia „képes”-e – hanem az, hogy hogyan

Miért kockázatosabb a digitális busz jelenlegi formájában, mint a bátorság egy szigorúbb, világosabb mesterséges intelligencia adatkeretrendszerhez

Az EU digitális omnibusz-rendelete több, mint pusztán technikai egyszerűsítések csomagja. Lakmuszpapír-papírként szolgál arra vonatkozóan, hogy Európa felkészült-e saját adatvédelmi kötelezettségvállalásainak gyengítésére a mesterséges intelligencia állítólagos gyorsabb fejlődése érdekében. A mesterséges intelligencia adatfeldolgozásának tervezett preferenciális kezelése a 88c. cikk révén, az adatminimalizálás és a célhoz kötöttség elveinek relatív leértékelése, az érzékeny adatok védelmének gyengítése, valamint a fontos biztosítékok preambulumbekezdésekbe való áthelyezése nem apró részletek, hanem egy alapvető politikai döntés kifejeződései.

Gazdasági szempontból erős bizonyítékok vannak arra, hogy egy ilyen lépés elsősorban azokat erősíti, akik már rendelkeznek hatalommal, adatokkal és infrastruktúrával, miközben gyengíti az európai kkv-kat, fogyasztókat és demokratikus intézményeket. A bizalmat, mint termelési tényezőt alábecsülik, a szabályozást teherként félreértelmezik, és az értékalapú digitális ökoszisztéma valódi versenyelőnyei elpazarolódnak. A mesterséges intelligencia vállalatainak nyújtott rövid távú engedményeket így a társadalmi stabilitást, a versenyrendet és Európa digitális szuverenitását fenyegető hosszú távú kockázatok árán vásárolják meg.

Egy alternatív, ambiciózusabb stratégia nem a mesterséges intelligencia mindenáron történő felgyorsítására összpontosítana, hanem egyértelmű, szigorú, mégis az innovációval kompatibilis szabályokra az adatfelhasználás, a képzési folyamatok és az egyének jogai tekintetében. Különleges védelmet nyújtana a kiskorúak és más kiszolgáltatott csoportok számára, elkerülné a Big Tech kiskapuk révén történő előnyben részesítését, és a közbizalmat stratégiai erőforrásként kezelné. Mindenekelőtt elismerné, hogy a digitalizált gazdaságban az alapvető jogok nem alku tárgyát képező paraméterek, hanem az az infrastruktúra, amelyre minden legitim értékteremtés épül.

A digitális omnibusz jelenlegi formájában az ellenkező irányba halad. Ha a Parlament és a Tanács változatlanul hagyja jóvá, az nemcsak jogi, hanem gazdasági és politikai fordulópontot is jelentene: Európa lemondana a felelős, alapvető jogokon alapuló adatkezelés globális úttörő szerepének egy részéről – és közelebb kerülne egy olyan modellhez, amelyben a mesterséges intelligencia fejlesztése elsősorban az egyre bővülő adatfelhasználás legitimálását szolgálja. Az omnibusz körüli vita tehát nem technikai részletkérdés, hanem egy kulcsfontosságú színtér, amelyben eldől, hogy milyen digitális rendet kíván Európa képviselni a 21. században.

☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német

☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!

 

Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.

Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nagyon várom a közös projektünket.

 

 

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő üzletfejlesztés / Marketing / PR / Szakkiállítások

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.

Bővebben itt:

• Használja ki az Xpert.Digital ötszörös szakértelmét egy csomagban – mindössze 500 €/hó áron