출판 : 2025 년 7 월 22 일 / 업데이트 : 2025 년 7 월 22 일 – 저자 : Konrad Wolfenstein
큰 실수 : AI가 반드시 데이터 보호의 적이 될 필요가없는 이유 – 그림 : Xpert.Digital
훌륭한 화해 : 새로운 법률과 영리한 기술이 AI와 데이터 보호를 제공하는 방법
예, AI 및 데이터 보호는 – 할 수 있지만 이러한 결정적인 조건에서만 작동합니다.
인공 지능은 디지털 혁신의 원동력이지만, 데이터에 대한 당신의 만족스러운 굶주림은 근본적인 질문을 제기합니다. 획기적인 AI 도구가 함께 맞고 개인 정보 보호를 전혀 보호합니까? 언뜻보기에, 그것은 해결할 수없는 모순 인 것 같습니다. 한편으로, 혁신, 효율성 및 지능형 시스템에 대한 열망이 있습니다. 다른 한편으로, GDPR의 엄격한 규칙과 각 개인의 권리는 정보 적 자기 결정에 있습니다.
오랫동안 답은 분명해 보였습니다. AI는 데이터 보호가 줄어 듭니다. 그러나이 방정식은 점점 더 의문을 제기하고 있습니다. 새로운 EU AI Act는 GDPR 외에도 AI의 위험에 특별히 조정되는 두 번째 강력한 규제 프레임 워크를 만듭니다. 동시에, 연합 학습 또는 차등 프라이버시와 같은 기술 혁신은 민감한 원시 데이터를 밝히지 않고 처음으로 AI 모델을 훈련시킬 수 있습니다.
따라서 질문은 더 이상 AI와 데이터 보호가 일치하는지 여부가 아니라 어떻게 일치합니다. 회사와 개발자의 경우 균형을 찾는 것은 균형을 찾는 것이 핵심적인 도전이됩니다 – 높은 벌금을 피할뿐만 아니라 AI를 광범위하게 받아들이는 데 필수적인 신뢰를 창출하는 것이 좋습니다. 이 기사는 법, 기술 및 조직의 영리한 상호 작용에 의해 명백한 반대를 어떻게 조정할 수 있는지, 그리고 데이터 보호 AI의 비전이 어떻게 현실이되는지 보여줍니다.
이것은 회사의 이중 도전을 의미합니다. 전 세계 연간 회전율의 최대 7 %의 민감한 벌금을 위협 할뿐만 아니라 고객과 파트너의 신뢰도 위험에 처해 있습니다. 동시에, 엄청난 기회가 열립니다. 게임의 규칙을 알고 처음부터 데이터 보호에 대해 생각하면 합법적 인 행동을 할뿐만 아니라 결정적인 경쟁 우위를 확보 할 수 있습니다. 이 포괄적 인 가이드는 GDPR 및 AI ACT의 상호 작용이 어떻게 작동하는지, 어떤 특정한 위험이 실제로 숨어 있고 혁신과 개인 정보 보호 사이의 균형을 마스터하는 기술 및 조직 측정과 함께 설명합니다.
적합:
AI 시대에 데이터 보호는 무엇을 의미합니까?
데이터 보호라는 용어는 개인 데이터의 법적 및 기술 보호를 설명합니다. AI 시스템의 맥락에서, 그는 이중 도전이된다. 합법성, 목적 바인딩, 데이터 최소화 및 투명성과 같은 고전적인 원칙은 남아있을뿐만 아니라 동시에 데이터 흐름을 이해하는 복잡한 학습 모델을 공모한다. 혁신과 규제 사이의 긴장 영역은 선명도를 얻습니다.
AI 응용 프로그램을 규제하는 유럽 법률 기지는 무엇입니까?
초점은 일반 데이터 보호 규정 (GDPR)과 인공 지능에 대한 EU 조례 (AI Act)의 두 가지 규정에 중점을 둡니다. 둘 다 병렬로 적용되지만 중요한 점에서 겹치십시오.
AI와 관련하여 GDPR의 핵심 원칙은 무엇입니까?
GDPR은 명확하게 정의 된 법적 기준으로만 개인 데이터를 처리하고, 사전에 목적을 결정하고, 데이터 금액을 제한하고 포괄적 인 정보를 제공하기 위해 개인 데이터를 처리 할 책임이있는 모든 사람에게 의무를 부여합니다. 또한 정보, 수정, 삭제 및 자동화 된 결정에 대한 이의 제기 (Art. 22 GDPR)에 대한 엄격한 권리가 있습니다. 후자는 특히 AI 기반 점수 또는 프로파일 링 시스템에 직접 효력을 발휘합니다.
AI Act도 무엇을 가져 오는가?
AI Act는 AI 시스템을 최소, 제한, 높은 및 허용 할 수없는 위험의 4 가지 위험 클래스로 나눕니다. 고위험 시스템은 엄격한 문서화, 투명성 및 감독 의무 – 조작 행동 통제 또는 사회적 – 와 같은 용납 할 수없는 관행이 완전히 금지되어 있습니다. 첫 번째 금지령은 2025 년 2 월 이후 시행되었으며 2026 년에는 추가 투명성 의무가 비틀 거리며 위반으로 인해 전 세계 연간 회전율의 최대 7%가 벌어 질 수 있습니다.
GDPR과 AI는 어떻게 연동합니까?
GDPR은 개인 데이터가 처리 되 자마자 항상 적용 가능합니다. AI Act는 제품 별 업무와 위험 기반 접근법을 보완합니다. 하나의 동일한 시스템은 고위험 ACI 시스템 (AI ACT) 및 특히 위험한 처리 (GDPR, Art. 35) 일 수 있으며, 이는 데이터 보호 결과 평가가 필요합니다.
AI 도구가 데이터 보호 하에서 데이터 보호에서 특히 민감한 이유는 무엇입니까?
AI 모델은 많은 양의 데이터에서 학습합니다. 모델이 정확하게 더 정확해야할수록 포괄적 인 개인 데이터 레코드를 공급하려는 유혹이 더 커집니다. 위험이 발생합니다.
- 교육 데이터에는 민감한 정보가 포함될 수 있습니다.
- 알고리즘은 종종 블랙 박스로 남아 있으므로 영향을받는 사람들은 의사 결정 논리를 거의 이해할 수 없습니다.
- 자동화 된 프로세스는 데이터로부터 편견을 재현하기 때문에 차별의 위험을 구출합니다.
AI 사용의 위험은 무엇입니까?
교육 중 데이터 누출 : 부적절하게 안전한 클라우드 환경, 오픈 API 또는 암호화 부족으로 인해 민감한 항목이 나타날 수 있습니다.
투명성 부족 : 개발자조차도 항상 깊은 신경망을 이해하지는 않습니다. 이것은 예술의 정보 의무를 이행하기가 어렵습니다. – GDPR.
차별적 인 출력 : AI 기반 신청자 점수는 훈련 세트가 이미 역사적으로 왜곡 된 경우 불공정 패턴을 증가시킬 수 있습니다.
국경 간 전송 : 많은 AI 제공 업체는 제 3 국에서 모델을 호스팅합니다. Schrems II 판단에 따르면, 회사는 표준 계약 조항 및 이전 영향 평가와 같은 추가 보증을 구현해야합니다.
AI 환경에서 데이터를 보호하는 기술적 접근 방식은 무엇입니까?
가명 및 익명화 : 사전 처리 단계 직접 식별자를 제거합니다. 많은 양의 데이터로 재 식별이 가능하기 때문에 잔여 위험은 남아 있습니다.
차이 프라이버시 : 표적 노이즈를 통해 개인의 재구성없이 통계 분석이 가능합니다.
Federated Learning : 모델은 최종 장치 또는 데이터 센터의 데이터 홀더에 대해 중심적으로 훈련되며, 가중치 업데이트 만 글로벌 모델로 유입됩니다. 따라서 원시 데이터는 원산지를 떠나지 않습니다.
설명 가능한 AI (XAI) : 라임 또는 샤프와 같은 방법은 뉴런 결정에 대한 이해할 수있는 설명을 제공합니다. 그들은 정보 의무를 충족시키고 잠재적 편견을 공개하는 데 도움이됩니다.
익명화는 GDPR 의무를 우회하기에 충분합니까?
익명화가 돌이킬 수없는 경우에만 처리는 GDPR의 범위에서 떨어집니다. 실제로, 이것은 재 식별 기술이 진행되기 때문에 보장하기가 어렵습니다. 따라서 감독 당국은 추가 보안 조치 및 위험 평가를 권장합니다.
GDPR은 AI 프로젝트에 어떤 조직 측정을 처방합니까?
DSFA (Data Protection Sequence Assessment) : 처리가 체계적인 프로파일 링 또는 대규모 비디오 분석과 같은 영향을받는 사람들의 권리의 위험이 높은 경우 항상 필요합니다.
기술 및 조직 측정 (TOM) : DSK Guideline 2025에는 명확한 액세스 개념, 암호화, 로깅, 모델 버전 관리 및 정기 감사가 필요합니다.
계약 설계 : 외부 AI 도구를 구매할 때 회사는 ART에 따라 주문 처리 계약을 체결해야합니다. 28 GDPR, 3 국가 전송의 위험을 해결하고 감사 권한.
데이터 보호에 따라 AI 도구를 어떻게 선택합니까?
데이터 보호 회의의 오리엔테이션 보조금 (2024 년 5 월 현재)은 체크리스트를 제공합니다. 법적 근거를 명확히하고, 목적을 결정하고, 데이터 최소화를 보장하고, 투명성 문서를 준비하고, 우려를 운영하고, DSFA를 수행합니다. 회사는 또한이 도구가 고위험 범주의 AI 법에 속하는지 확인해야합니다. 그런 다음 추가 적합성 및 등록 의무가 적용됩니다.
PassDemone :
설계 및 기본적으로 개인 정보는 어떤 역할을합니까?
예술에 따르면. 25 GDPR, 책임있는 사람들은 처음부터 데이터 보호와 친숙한 기본 설정을 선택해야합니다. 이는 AI를 통해 경제적 인 데이터 레코드, 설명 가능한 모델, 내부 액세스 제한 및 프로젝트 시작의 소화 개념을 의미합니다. AI Act는 AI 시스템의 전체 수명주기에 걸쳐 위험과 품질 관리를 요구 함으로써이 접근법을 강화합니다.
DSFA와 AI-ACT 적합성을 어떻게 결합 할 수 있습니까?
통합 절차가 권장됩니다. 첫째, 프로젝트 팀은 AI Act에 따라 응용 프로그램을 분류합니다. 위험이 높은 범주에 속하는 경우 부록 III에 따른 위험 관리 시스템은 DSFA와 병렬로 설정됩니다. 두 분석 모두 서로에게 공급하고, 중복 작업을 피하고, 감독 당국에 일관된 문서를 제공합니다.
어떤 산업 시나리오가 문제를 보여주는가?
건강 관리 : AI 기반 진단 절차에는 매우 민감한 환자 데이터가 필요합니다. 벌금 외에도 데이터 유출은 책임 청구를 유발할 수 있습니다. 감독 당국은 2025 년 이래로 암호화가 충분하지 않은 경우 여러 제공자를 조사해 왔습니다.
금융 서비스 : 신용 점수 알고리즘은 위험이 높은 KI로 간주됩니다. 은행은 차별을 테스트하고 의사 결정 논리를 공개하며 수동 검토에 대한 고객 권리를 보장해야합니다.
인사 관리 : 신청자 프로세스 CV의 사전 선택을위한 챗봇. 시스템은 예술에 속합니다. 22 GDPR 및 결함 분류에 대한 차별 혐의를 초래할 수 있습니다.
마케팅 및 고객 서비스 : 생성 언어 모델은 답변을 작성하는 데 도움이되지만 종종 고객 데이터에 액세스합니다. 회사는 투명성 지침, 옵트 아웃 메커니즘 및 저장 기간을 설정해야합니다.
AI-ACT 위험 클래스에서 어떤 추가 업무가 발생합니까?
최소 위험 : 특별한 요구 사항은 없지만 모범 사례는 투명성 지침을 권장합니다.
위험이 제한 : 사용자는 AI와 상호 작용한다는 것을 알아야합니다. 심해는 2026 년부터 표시됩니다.
높은 위험 : 필수 위험 평가, 기술 문서, 품질 관리, 인간 감독, 책임있는 통지 기관에보고합니다.
용납 할 수없는 위험 : 개발과 헌신이 금지되어 있습니다. 위반으로 인해 최대 3 천 5 백만 유로 또는 7%의 매출이 소요될 수 있습니다.
EU 외부에서 국제적으로 적용되는 것은 무엇입니까?
미국에는 연방법의 패치 워크가 있습니다. 캘리포니아는 AI 소비자 개인 정보 보호법을 계획합니다. 중국은 때때로 GDPR과 호환되지 않는 교육 데이터에 대한 액세스가 필요합니다. 따라서 글로벌 시장이있는 회사는 이전에 영향을 미치는 평가를 수행하고 계약을 지역 요구 사항에 적응시켜야합니다.
AI가 데이터 보호를 도울 수 있습니까?
예. AI 지원 도구는 대규모 아카이브에서 개인 데이터를 식별하고 정보 프로세스를 자동화하며 데이터 유출을 나타내는 이상을 인식합니다. 그러나 이러한 응용 프로그램에는 동일한 데이터 보호 규칙이 적용됩니다.
내부 역량을 어떻게 구축합니까?
DSK는 법률 및 기술 기본 사항에 대한 교육과 데이터 보호, IT 보안 및 전문 부서의 명확한 역할을 권장합니다. AI Act는 회사가 위험을 적절하게 이해할 수 있도록 기본 AI 역량을 구축해야합니다.
데이터 보호 -Compliant AI는 어떤 경제 기회를 제공합니까?
DSFA, Tom 및 투명성을 조기에 고려하는 사람은 이후 개선 노력을 줄이고 최종 위험을 최소화하며 고객 및 감독 당국의 신뢰를 강화합니다. "프라이버시 우선권 -KI"를 개발하는 제공자는 신뢰할 수있는 기술을위한 성장하는 시장에서 자리 매김합니다.
향후 몇 년 동안 어떤 트렌드가 등장하고 있습니까?
- 2026 년까지 EU위원회의 지침에 의한 GDPR 및 AI 행동의 조화.
- 데이터 로컬을 보장하기 위해 차등 프라이버시 및 봄 기반 학습과 같은 기술의 증가.
- 2026 년 8 월부터 AI 생성 컨텐츠에 대한 바인딩 라벨링 의무.
- 의료 기기 및 자율 주행 차량에 대한 산업 별 규칙의 확장.
- AI 시스템을 목표로하는 감독 당국의 강력한 규정 준수 테스트.
AI와 데이터 보호가 함께 맞습니까?
그렇습니다. 그러나 법, 기술 및 조직의 상호 작용을 통해서만. 분명한 법적 프레임 워크 (GDPR + AI Act)가 측면에 옆에있는 차이 프라이버시 및 봄 학습과 같은 현대의 데이터 보호 방법은 설계 별 개인 정보 보호에 고정되어 있으며 개인 정보를 공개하지 않고 강력한 AI 시스템을 활성화합니다. 이러한 원칙을 내부화하는 회사는 혁신적인 힘을 보장 할뿐만 아니라 인공 지능의 미래로 사회의 신뢰를 보장합니다.
적합:
AI 변환, AI 통합 및 AI 플랫폼 산업 전문가
✔️ 우리의 비즈니스 언어는 영어 또는 독일어입니다.
✔️ 새로운 기능: 자국어로 된 통신!
콘라드 울펜슈타인
나는 귀하와 우리 팀에 개인 고문으로 봉사하게 되어 기쁘게 생각합니다.
문의 양식을 작성하여 연락하시거나 +49 89 89 674 804 (뮌헨) 로 전화해 주세요 . 내 이메일 주소는: Wolfenstein ∂ xpert.digital
나는 우리의 공동 프로젝트를 기대하고 있습니다.
