Цифровой автобус ЕС и ИИ: насколько строгие законодательные нормы может допустить европейский порядок в отношении данных?

Что на самом деле изменит цифровой автобус ЕС?

Планируемый ЕС цифровой свод законов — это гораздо больше, чем просто «упорядочение» европейского цифрового права. За риторикой упрощения и сокращения бюрократии скрывается глубокое вмешательство в фундаментальную логику европейского порядка в отношении данных. Вместо того чтобы просто гармонизировать формы или упростить обязательства по отчетности, Комиссия вмешивается в основные принципы Общего регламента по защите данных (GDPR) и других цифровых режимов. В то же время она пытается адаптировать правовую базу для искусственного интеллекта (ИИ) и экономики данных таким образом, чтобы европейские и международные компании могли более широко и легко работать с персональными данными.

В экономическом плане это означает стратегический сдвиг: от строго ориентированного на фундаментальные права, технологического нейтрального регулирования к более ориентированному на технологическую политику подходу, который рассматривает ИИ как привилегированную отрасль будущего. Таким образом, этот всеобъемлющий документ не только вносит ясность, но и создает асимметричное преимущество для определенных бизнес-моделей, особенно для тех компаний, которые извлекают выгоду из эффекта масштаба в сборе данных и обучении больших моделей. Это перестраивает стимулы и динамику власти на рынках данных.

В основе всего лежит предлагаемая новая статья 88c GDPR, дополненная поправками, касающимися конфиденциальных данных, информационных обязательств, защиты данных конечных устройств и правил использования файлов cookie. Таким образом, этот всеобъемлющий документ представляет собой политико-экономический проект: он определяет, кто может разрабатывать ИИ, с какими юридическими рисками и издержками, кто имеет доступ к каким информационным ресурсам и чья бизнес-модель облегчается или затрудняется регулированием. Поэтому дискуссия о том, представляет ли это собой «неограниченную особую правовую зону» для ИИ, является не только юридической, но и непосредственно связанной с промышленной политикой и политикой в ​​области конкуренции.

Технологическая нейтральность против привилегий ИИ: размывание основополагающего принципа GDPR

GDPR был намеренно разработан как технологически нейтральный документ. Он не ссылается на конкретные технологии, а скорее на обработку персональных данных, независимо от того, осуществляется ли она с помощью простых алгоритмов, классического программного обеспечения или высокосложных систем искусственного интеллекта. Этот принцип гарантирует, что аналогичные риски для основных прав регулируются аналогичным образом. «Общий свод правил» постепенно подрывает этот принцип.

Статья 88c направлена ​​на то, чтобы четко квалифицировать разработку и эксплуатацию систем ИИ как законный интерес в соответствии со статьей 6(1)(f) GDPR. Это предоставляет контексту ИИ особый, специфический для данной технологии подход. С экономической точки зрения это означает, что конкретная технология — ИИ — обладает юридической привилегией, даже несмотря на то, что ее риски часто выше, чем риски традиционных методов обработки данных. Соблюдение Закона об ИИ лишь частично решает эту проблему, поскольку уровни защиты не идентичны, а сам Закон об ИИ основан на оценке рисков, а не на всестороннем анализе персональных данных.

Кроме того, определение ИИ чрезвычайно широкое. Если практически любая продвинутая форма автоматизированного анализа данных может быть истолкована как система ИИ в соответствии с Законом об ИИ, то статья 88c значительно расширяет сферу действия привилегии, выходя далеко за рамки классических приложений «генерированного ИИ» или глубокого обучения. На практике компании могут объявлять практически любую ресурсоемкую автоматизированную обработку данных системой ИИ, чтобы воспользоваться более благоприятным правовым режимом. Граница между «обычной» обработкой данных и «обработкой с использованием ИИ» размывается, и именно эта неопределенность экономически привлекательна: она снижает затраты на соблюдение нормативных требований и юридическую уязвимость для соответствующих субъектов.

В результате мы получим фактическое технологическое преимущество, которое подорвет нейтральную, ориентированную на фундаментальные права структуру GDPR. Это будет иметь далеко идущие последствия для рыночного порядка на едином цифровом рынке: те, кто являются «искусственным интеллектом» и могут убедительно обосновать это юридически, получат более легкий доступ к данным, меньшую правовую неопределенность и потенциально более низкие затраты на правоприменение.

Минимизация данных под давлением: когда масса становится легитимностью

Особенно важный момент в сводном регламенте касается обработки конфиденциальных данных, таких как информация о здоровье, политических взглядах, этническом происхождении или сексуальной ориентации. Обработка этих категорий данных строго запрещена в соответствии с GDPR, за исключением нескольких узко определенных случаев. В сводном регламенте теперь вводятся дополнительные исключения, в качестве конкретных обоснований приводятся обучение и эксплуатация систем искусственного интеллекта.

Экономический взрывной потенциал заключается не столько в простом открытии данных, сколько в лежащей в их основе логике предложения: чем более ресурсоемкой и масштабной является обработка данных, тем легче обосновать ее необходимость для разработки высокопроизводительных моделей ИИ. Принцип минимизации данных — целенаправленное, минимальное использование данных — переворачивается с ног на голову. Изобилие данных становится оправданием, а не угрозой.

Для бизнес-моделей, требующих больших объемов данных, особенно для глобальных платформ с гигантскими пользовательскими базами, это структурное преимущество. Те, кто обладает миллиардами точек данных и техническими средствами для их всестороннего сбора и обработки в моделях, могут легче использовать аргумент о необходимости, чем малые и средние предприятия с ограниченными наборами данных. Таким образом, то, что преподносится как упрощение, способствующее инновациям, на практике усиливает эффект масштаба и сетевые внешние эффекты в пользу компаний, уже доминирующих на рынке.

В то же время, на стороне риска возникают коллективные уязвимости. Системы ИИ, обученные на широко собираемых конфиденциальных данных, структурно подвержены утечкам данных, повторной идентификации и дискриминационным моделям поведения. Хотя в сводном регламенте требуются «соответствующие технические и организационные меры», эти требования намеренно сформулированы в широких терминах. Такая открытость имеет двойной экономический эффект: с одной стороны, она позволяет применять гибкие, инновационные подходы к технической защите данных; с другой стороны, она перекладывает ответственность и риски, связанные с доказательствами, на более мелких поставщиков, у которых меньше ресурсов для надежной реализации сложных концепций защиты. Цифровой сводный регламент ЕС: нормативная ясность или карт-бланш для корпораций, стремящихся к получению больших объемов данных в сфере ИИ?

Сокращение бюрократии как предлог для тектонического сдвига в режиме защиты данных – почему «цифровой омнибус» – это гораздо больше, чем просто закон о техническом упрощении

Планируемый «цифровой омнибус ЕС» преподносится Европейской комиссией как прагматичный проект по упрощению: меньше бюрократии, больше согласованности, повышение конкурентоспособности на едином цифровом рынке. В политической коммуникации доминирует нарратив об «упрощении» — слове, которое почти неизбежно вызывает позитивные ассоциации в европейской политике. В действительности, однако, это не просто редакционная переработка, а глубокое вмешательство в фундаментальную логику европейской защиты данных и цифрового регулирования в целом.

В центре внимания — роль искусственного интеллекта и бизнес-моделей, основанных на данных. Предложенный комплексный документ по-новому связывает несколько правовых актов — в частности, GDPR, Закон об искусственном интеллекте, Закон о защите данных и Директиву о конфиденциальности в электронных коммуникациях — смещая баланс в пользу широкого использования данных. Под предлогом создания правовой определенности и содействия инновациям, излагается новый режим, в котором крупномасштабная обработка данных для ИИ получает привилегии, а не ограничивается. Именно здесь начинается массированная критика со стороны юристов по защите данных, потребительских ассоциаций и части академического сообщества.

Анализ отчета Spirit Legal для Немецкой федерации организаций потребителей (vzbv) проливает свет на ключевой конфликт в европейской цифровой политике: может ли Европа одновременно быть глобальным центром искусственного интеллекта, истинным защитником основных прав и защитником потребителей – или же защита данных будет молчаливо принесена в жертву геополитической и промышленной логике? Предложенный проект предполагает, что Брюссель готов, по крайней мере частично, смягчить нынешнюю строгую интерпретацию GDPR в пользу благоприятного для ИИ режима исключений. Поэтому ключевой вопрос заключается в следующем: является ли это необходимой модернизацией или началом «неограниченной специальной правовой зоны» для ИИ?

Статья 88c и логика преференциального режима: как технологический нейтралитет становится особым технологическим правом

В основе конфликта лежит планируемая новая статья 88c GDPR. Она направлена ​​на то, чтобы четко классифицировать разработку, обучение и эксплуатацию систем ИИ как «законный интерес» в значении статьи 6(1)(f) GDPR. На первый взгляд, это звучит как простое уточнение: компании, занимающиеся ИИ, должны иметь возможность опираться на устоявшуюся правовую основу, не сталкиваясь с необходимостью получения согласия или специальными положениями в каждом отдельном случае. Однако в основе правовой архитектуры происходит смена парадигмы.

До настоящего времени GDPR разрабатывался как технологически нейтральный документ. Он не проводит различий между «ИИ» и другими методами обработки данных, а скорее связывает права и обязанности с типом данных, контекстом и риском для субъектов данных. Статья 88c нарушила бы этот принцип: искусственному интеллекту был бы предоставлен собственный привилегированный доступ к персональным данным. Именно здесь проявляется предостережение Хенсе и Вагнера против «безграничной специальной правовой зоны».

Проблема усугубляется чрезвычайно широким определением ИИ в Законе об ИИ. Согласно этому закону, практически любое программное обеспечение, использующее определенные методы — от машинного обучения до систем, основанных на правилах, — для распознавания закономерностей, прогнозирования или поддержки принятия решений, считается системой ИИ. В сочетании со статьей 88c это может позволить объявить ИИ-совместимой практически любую сложную обработку данных. Это создает сильный стимул для компаний «маркировать» свою инфраструктуру как системы ИИ в целях регулирования, чтобы получить доступ к привилегированной правовой базе.

Это превращает, казалось бы, узкий, частный случай ИИ в лазейку для систематического ослабления требований к защите данных. Технологическая нейтральность GDPR — до сих пор важная гарантия от принятия специального законодательства в отношении конкретных технологий — будет подорвана. С юридической точки зрения, категория технологий, границы которой и так трудно определить на практике, получит структурное преимущество перед другими формами обработки данных. В условиях, когда все больше процессов оптимизируются алгоритмически, это не что иное, как регуляторный поворотный момент для всего будущего капитализма данных в Европе.

Как принцип «чем больше данных, тем выше вероятность их публикации» создает опасную систему стимулов для крупных технологических компаний

Проект сводного регламента вызывает особые споры там, где он противоречит существующей логике минимизации данных и ограничения целей использования. GDPR основан на идее, что может собираться и обрабатываться только тот объем персональных данных, который абсолютно необходим для конкретной цели. Этот принцип был специально разработан как альтернатива неограниченному сбору и профилированию данных.

В контексте ИИ комплексный подход, по крайней мере на практике, переворачивает эту логику с ног на голову. Его обоснование предполагает, что большие наборы данных имеют особый вес при оправдании их обработки при использовании для обучения моделей ИИ. Рецензенты интерпретируют это как порочную структуру стимулов: чем обширнее, разнообразнее и массивнее собранные данные, тем легче оправдать их использование для ИИ. Таким образом, массовый сбор данных, профилирование и объединение различных источников могут быть легитимизированы под видом оптимизации ИИ.

С экономической точки зрения, такая структура систематически благоприятствует тем игрокам, которые уже обладают гигантскими массивами данных и способны агрегировать дополнительные данные в больших масштабах – в первую очередь, американским платформенным компаниям. Чем больше пользователей, чем больше данных о взаимодействии, чем больше точек подключения, тем сильнее предполагаемый «законный интерес» в передаче этих данных в конвейеры искусственного интеллекта. Малые и средние предприятия (МСП), не имеющие ни аналогичных объемов данных, ни сопоставимой инфраструктуры, остаются в невыгодном положении. Таким образом, омнибусная архитектура действует как множитель масштабирования для уже доминирующих игроков.

Кроме того, существует еще один важный аспект: аргумент о том, что большие наборы данных повышают точность и справедливость систем ИИ, иногда используется бездумно в качестве оправдания. С экономической точки зрения, действительно, производительность и надежность моделей часто повышаются с увеличением объема данных. Однако это повышение эффективности достигается ценой усиления информационной асимметрии, концентрации власти и риска воспроизведения личных и социальных моделей поведения. Предложение в значительной степени игнорирует тот факт, что минимизация данных и ограничение целей использования были включены в GDPR не случайно, а как ответ именно на такие дисбалансы власти.

Почему ослабление защиты особых категорий персональных данных создает системный риск

Особые категории персональных данных, такие как данные о здоровье, этническом происхождении, политических взглядах, религиозных убеждениях или сексуальной ориентации, подлежат строгому запрету на обработку в соответствии с GDPR, за исключением узко определенных случаев. Предложенный комплексный законопроект расширяет возможности использования таких данных в контексте разработки и эксплуатации ИИ, вводя новое исключение. Это оправдано необходимостью предоставления исчерпывающих данных для предотвращения предвзятости и дискриминации.

Однако на практике это сводится к нормализации использования крайне конфиденциальных данных без соответствующего усиления возможностей контроля, доступных затронутым лицам. Особенно проблематична концепция, согласно которой конфиденциальные характеристики иногда кажутся «беспроблемными», если их нельзя напрямую связать с конкретными идентифицируемыми лицами или они в основном функционируют как статистические переменные в обучающем наборе данных. Но даже кажущиеся анонимными или псевдонимизированные наборы данных могут позволять делать выводы о группах, социальных средах или меньшинствах и усиливать дискриминационные модели поведения.

С экономической точки зрения, такое регулирование расширяет пул исходных данных для моделей ИИ, добавляя особенно ценную, поскольку глубокую, информацию. Данные о здоровье, политические предпочтения, психологические профили — все эти данные имеют огромное финансовое значение в рекламном, страховом, финансовом и трудовом секторах. Тот, кто получит доступ к таким данным в больших масштабах, сможет разрабатывать значительно более детализированные и, следовательно, более прибыльные модели. Сочетание конфиденциального характера данных и их экономического потенциала создает двойной риск: для индивидуальной автономии и для коллективной структуры демократии и социальной сплоченности.

Особенно в контексте ИИ высок риск системных искажений. Модели, обученные на конфиденциальных данных, воспроизводят не только информацию, но и неявные оценочные суждения и стереотипы. Предложенные «соответствующие технические и организационные меры», направленные на ограничение негативных последствий, остаются расплывчатыми в проекте. Это создает серую зону: с одной стороны, для обучения ИИ открываются высококонфиденциальные данные, а с другой — отсутствуют четкие, подлежащие исполнению стандарты защиты и контроля. В такой архитектуре наибольшую выгоду получают те участники, которые обладают технологическим превосходством и высокой толерантностью к риску.

Размывание основ через черный ход: декламация текстов вместо стандартных и ослабление контроля за их исполнением

Еще одна ключевая критика со стороны экспертов касается методологического сдвига важных защитных механизмов из юридически обязательного текста закона в необязательные пояснительные записки. То, что кажется технической деталью на уровне юридической техники, имеет огромные практические последствия для обеспечения исполнения закона.

В основном, эти положения служат лишь интерпретационными указаниями; они не являются непосредственно применимыми правовыми нормами. Если основные гарантии — такие как процедуры отказа от участия, обязательства по предоставлению информации или ограничения на веб-скрейпинг — закреплены в них, а не в четко сформулированных статьях, это значительно ограничивает возможности органов по защите данных. Нарушения становится сложнее преследовать в судебном порядке, штрафы и предписания выносятся на менее ясных основаниях, а компании могут утверждать, что это всего лишь «вспомогательные средства интерпретации».

В контексте обработки больших объемов данных с использованием ИИ, подобная концепция служит приглашением к расширению сферы действия регулирования. В частности, при сборе общедоступной информации из интернета — например, из социальных сетей, форумов или новостных сайтов — существует значительный риск того, что пострадавшие не будут проинформированы и не получат реальной возможности реализовать свои права. Если центральный барьер против такой практики лишь намекается в преамбуле, но не закреплен в самом тексте закона, то защита данных на практике сводится к сочетанию «мягкого права» и доброй воли корпораций.

С экономической точки зрения, это меняет структуру затрат: компании, которые активно собирают данные и обучают модели ИИ, выигрывают от правовой неопределенности, поскольку регулирующие органы, как правило, воздерживаются от действий или вынуждены ждать длительных судебных решений. Таким образом, юридические риски откладываются и уменьшаются; в краткосрочной перспективе это создает конкурентные преимущества для поставщиков, особенно склонных к риску. В условиях конкуренции добросовестность и соблюдение нормативных требований, как правило, наказываются, в то время как расширение границ кажется выгодным — классический пример порочных стимулов со стороны регулирующих органов.

Почему отдельный, узкоспециализированный стандарт для обучающих данных ИИ мог бы лучше сбалансировать противоречащие друг другу цели

В качестве альтернативы повсеместной легитимации, основанной на «законном интересе», эксперты предлагают целенаправленную, независимую правовую основу для обучения систем искусственного интеллекта. С экономической точки зрения, это будет попыткой разрешить конфликт между содействием инновациям и защитой частной жизни не путем общего ослабления защиты данных, а посредством конкретных, строгих условий.

Подобная специальная правовая основа может содержать несколько защитных барьеров:

Во-первых, можно было бы закрепить строгое требование проверки, предусматривающее, что компании могут получать доступ к персональным данным только в том случае, если будет доказано, что аналогичный результат не может быть достигнут с помощью анонимизированных, псевдонимизированных или синтетических данных. Это стимулировало бы инвестиции в методы анонимизации данных, генерацию синтетических данных и обеспечение конфиденциальности на этапе проектирования. Направление инноваций сместилось бы от бесконтрольного сбора данных к техническому творчеству в управлении минимизацией данных.

Во-вторых, такой стандарт мог бы устанавливать минимальные технические требования для предотвращения утечки данных. Модели ИИ не должны воспроизводить или делать восстанавливаемой какую-либо информацию, позволяющую идентифицировать личность, из своих обучающих данных в своих выходных результатах. Это требует не только простых фильтров, но и надежных архитектурных решений, таких как дифференциальная конфиденциальность, механизмы контроля выходных данных и строгие конвейеры оценки. Экономическая логика здесь очевидна: инвестиции в архитектуру моделей, защищающую персональные данные, снижают риски ответственности в долгосрочной перспективе и укрепляют доверие.

В-третьих, стандарт мог бы установить строгие ограничения по назначению данных для обучения ИИ. Данные, собранные или использованные для конкретной цели обучения ИИ, не могли бы легко использоваться в других контекстах или для новых моделей. Это ограничило бы широко распространенную практику использования собранных наборов данных в качестве постоянного ресурса для различных разработок. В этом случае компаниям пришлось бы поддерживать четко сегментированные пулы данных и прозрачно документировать пути их использования.

Подобная специализированная правовая база — это не карт-бланш, а скорее условная авторизация. Она могла бы структурировать противоречие между инновациями в области ИИ и защитой основных прав, вместо того чтобы завуалировать его общим положением. Хотя это может быть менее «мягким» с политической точки зрения, с точки зрения верховенства права это было бы значительно более обоснованным, поскольку конфликт был бы открыто кодифицирован, а не скрыт за многоуровневыми интерпретациями.

Новое измерение цифровой трансформации с «Управляемым ИИ» (искусственным интеллектом) – платформа и решение B2B | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемое решение на основе ИИ — промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Уязвимые группы и цифровая биография: почему дети и молодежь рискуют стать полигоном для испытания капитализма, основанного на искусственном интеллекте

Особенно деликатный аспект касается защиты несовершеннолетних и других уязвимых групп населения. Дети и молодые люди уже оставляют огромное количество цифровых следов — в социальных сетях, в игровых средах, на образовательных платформах и в приложениях для здоровья. Эти данные создают очень подробную, зачастую пожизненную цифровую биографию. В контексте обучения и персонализации ИИ возникает вопрос о том, в какой степени эти данные могут быть включены в модели без конкретного, информированного и обратимого согласия.

Эксперты выступают за получение явного согласия родителей всякий раз, когда данные несовершеннолетних используются для обучения ИИ. Кроме того, они предлагают, чтобы молодые люди, достигнув совершеннолетия, имели безусловное право запрещать дальнейшее использование своих данных в существующих моделях. Это означало бы, что необходимо будет корректировать не только будущую обработку данных, но и предыдущее использование данных в обученных моделях – в той мере, в какой это технически возможно.

С экономической точки зрения это неудобно, но крайне важно. Данные несовершеннолетних особенно привлекательны для применения в ИИ, поскольку позволяют распознавать закономерности на ранних этапах, создавать долгосрочные профили и таргетировать рекламу на протяжении многих лет (или даже десятилетий). На потребительском, образовательном и рекламном рынках такие длительные временные горизонты чрезвычайно ценны. Если эти данные будут использоваться без регулирования в качестве основы для обучения, корпорации получат преимущество в данных, которое практически невозможно преодолеть. Таким образом, молодое поколение станет систематическим ресурсом для долгосрочной бизнес-модели ИИ, даже не приняв сознательного, обоснованного решения.

В то же время существует риск того, что ошибки, предрассудки или неудачные периоды в цифровой жизни навсегда останутся в моделях — например, если предыдущая онлайн-активность косвенно влияет на карьеру, кредиты или условия страхования. Даже если модели официально работают «анонимно», корреляции на групповом уровне могут иметь долгосрочные последствия для образовательных и трудовых возможностей определенных социальных групп. Те, кто вырос в проблемной социальной среде, статистически чаще оказываются в негативных профилях риска. Следовательно, отсутствие надежных мер защиты несовершеннолетних увековечивает социальное неравенство в алгоритмической форме.

Политическая риторика о «цифровом суверенитете для следующего поколения» остается пустой, когда та самая группа, которая будет подвержена воздействию будущей цифровой экосистемы, в настоящее время получает доступ к потокам данных ИИ практически без защиты. С экономической точки зрения, краткосрочное удобство для поставщиков ИИ — неограниченный доступ к ценным данным — сопряжено с долгосрочными социальными издержками, которые выходят далеко за рамки утечек данных отдельных лиц. Вопрос в том, готовы ли демократические общества сделать жизненные истории своих молодых граждан основным сырьем для индустрии ИИ.

Доверие как фактор производства: почему ослабление защиты данных представляет собой экономический риск для цифровой экономики Европы

В публичных дебатах защита данных часто представляется как препятствие для инноваций. Однако эмпирические данные рисуют иную картину. Репрезентативные опросы, проведенные Немецкой федерацией организаций потребителей (vzbv), показывают, что доверие является ключевым условием использования цифровых услуг для подавляющего большинства потребителей. Когда 87 процентов респондентов заявляют, что доверие является фундаментальным требованием для использования ими цифровых технологий, становится ясно: без надежной правовой базы и эффективных средств контроля жизнеспособный рынок сложных, ресурсоемких приложений не может возникнуть.

В настоящее время GDPR играет двойную роль. С одной стороны, он ограничивает определенные бизнес-модели в краткосрочной перспективе или вынуждает компании нести дополнительные расходы. С другой стороны, он выступает в качестве институционального якоря доверия: более 60 процентов потребителей говорят, что они с большей вероятностью будут доверять компаниям, которые явно соблюдают европейские правила защиты данных. Это доверие — не смутное «чувство», а реальный экономический фактор. Оно определяет, готовы ли пользователи раскрывать конфиденциальную информацию, тестировать новые услуги или доверять системам, основанным на данных, в повседневных ситуациях — например, в здравоохранении или финансовом секторе.

Если этот якорь ослабнет из-за того, что создастся впечатление постепенного ослабления защиты данных и принесения в жертву фундаментальных принципов в угоду интересам ИИ, это будет иметь последствия. В краткосрочной перспективе использование данных может стать проще для некоторых компаний. Однако в среднесрочной перспективе скептицизм по отношению ко всей экосистеме будет расти. Пользователи реагируют избегающим поведением, уклоняющимися стратегиями, сознательным сокращением данных или использованием особенно ограничительных инструментов. Доверие, однажды утраченное, трудно восстановить, и затраты на это выше, чем усилия, необходимые для соблюдения надежной и последовательной правовой базы с самого начала.

Это имеет стратегические последствия для европейской цифровой экономики: конкурентные преимущества перед американскими платформами нельзя получить в первую очередь за счет огромного объема данных и агрессивного сбора данных – другие страны уже значительно опережают США в этом отношении. Реальный путь к дифференциации лежит в доверии, прозрачности, подотчетности и надежной интеграции ресурсоемких услуг в нормативно-правовую базу, основанную на ценностях. Универсальный подход, который фактически сигнализирует об обратном, подрывает именно те преимущества, которые Европа могла бы развить в глобальной конкуренции.

Асимметричные эффекты: почему всеобщий бюджет укрепляет позиции крупных технологических компаний и ослабляет европейские малые и средние предприятия

Ключевая критика заключается в том, что планируемые меры по смягчению регулирования структурно выгодны в первую очередь крупным компаниям, работающим с большими объемами данных, — тем, кого обычно называют «большими технологическими компаниями». Экономическая логика проста: компании, которые уже обладают огромными массивами данных, управляют глобальной инфраструктурой для сбора и обработки данных и имеют специализированные команды по соблюдению нормативных требований, могут стратегически использовать лазейки и исключения в законодательстве, не сталкиваясь с экзистенциальными рисками. Для малых и средних предприятий (МСП) расчеты совершенно иные.

Признание обучения и эксплуатации ИИ в качестве «законного интереса» требует сложных процессов балансирования: интересы компании должны быть сопоставлены с правами и свободами тех, кого это затрагивает. Крупные корпорации располагают юридическими отделами, способными обосновать такие соображения подробной документацией, и рыночной властью, позволяющей рассматривать потенциальные штрафы как просчитанный риск в долгосрочной перспективе. Более мелкие компании, с другой стороны, сталкиваются с выбором: либо осторожно воздерживаться от более рискованных, но потенциально конкурентно значимых способов использования данных, либо вступать в «серые зоны» без достаточной юридической экспертизы.

Кроме того, существует сетевой эффект: если облегчить использование больших объемов данных для обучения ИИ, то, естественно, наибольшую выгоду получат те, кто уже обладает огромными массивами данных. Каждый дополнительный пакет данных улучшает их модели, повышает привлекательность их услуг и, в свою очередь, усиливает приток новых пользователей и данных. В результате рыночное равновесие смещается в пользу меньшего числа глобальных платформ. Европейские провайдеры, пытающиеся конкурировать с помощью менее ресурсоемких, но более безопасных с точки зрения конфиденциальности подходов, оказываются во все более оборонительной позиции.

Таким образом, политически декларируемая цель укрепления европейских компаний и расширения цифрового суверенитета противоречит реальным последствиям регулирования. Дерегулирование, которое в первую очередь приносит выгоду тем, кто уже находится на вершине, увеличивает концентрацию власти, а не ограничивает её. Для европейской промышленной и территориальной политики это означает, что то, что преподносится как «облегчение», может превратиться в структурную зависимость от иностранных инфраструктур данных и искусственного интеллекта. Суверенитет достигается не за счёт ослабления правил, а за счёт возможности создавать собственные надёжные и конкурентоспособные альтернативы.

Как показывает обсуждение комплексного законопроекта, европейская цифровая политика оказалась зажатой между промышленными интересами и основными правами человека

Подозрение, что «Цифровой омнибус» был создан в значительной степени под влиянием правительства США и американских технологических компаний, указывает на геополитический аспект дискуссии. В глобальной гонке за искусственный интеллект потоки данных, доступ к моделям и облачные инфраструктуры являются стратегическими ресурсами. Для США, чья цифровая экономика в значительной степени выигрывает от использования данных европейских пользователей, более гибкая европейская правовая база представляет большой интерес.

Комплексное соглашение, ослабляющее европейские стандарты защиты данных, косвенно снижает барьеры для передачи данных, сотрудничества в области обучения и интеграции европейских данных в глобальные модели ИИ. Даже если формальные правила передачи данных — например, в рамках трансатлантических соглашений о данных — останутся в силе, ослабление внутриевропейских гарантий снижает политическое и нормативное давление, вынуждающее фактически применять ограничительные меры в отношении таких передач.

В то же время Европа посылает неоднозначный сигнал другим регионам мира. GDPR часто рассматривался как глобальный эталон; многие страны основывали свои законы о защите данных на нем. Если теперь станет очевидно, что сам ЕС готов ослабить ключевые принципы в пользу интересов индустрии ИИ, это ослабит его нормативное лидерство. Другие страны могут прийти к выводу, что строгие рамки защиты данных в конечном итоге приносятся в жертву экономическим реалиям, в результате чего глобальные стандарты защиты в целом размываются.

С точки зрения политической силы, Европа сталкивается с дилеммой: если она будет придерживаться строгих рамок основных прав, то рискует получить краткосрочные конкурентные преимущества в гонке искусственного интеллекта. Если же она постепенно откажется от этой строгости, то, возможно, получит некоторую гибкость, но потеряет свою идентичность защитника цифрового самоопределения. Цифровая модель, в том виде, в котором она сейчас задумана, пытается преодолеть эту дилемму посредством двойственности: внешне она поддерживает фундаментальные ценности, но в деталях создает лазейки и исключения, которые фактически позволяют широко использовать данные. Однако в экономическом плане это не приводит к ясности, а скорее к гибридной системе, в которой неопределенность становится нормой.

Два пути развития цифровой экономики Европы и их среднесрочные и долгосрочные последствия

Для оценки экономического эффекта от внедрения цифрового автобуса целесообразно наметить два приблизительных сценария: реализация проекта в значительной степени в соответствии с текущей версией и вариант, в котором ключевые критические замечания учтены, а курс заметно скорректирован.

В первом сценарии обучение и эксплуатация ИИ будут широко признаны законным интересом, конфиденциальные данные будут чаще включаться в обучающие конвейеры с расплывчатыми гарантиями, а основные гарантии будут упоминаться только в пояснительных записках. В краткосрочной перспективе некоторые европейские компании, особенно те, которые уже имеют обширные наборы данных, могут получить выгоду, поскольку юридические риски будут восприниматься как смягченные. Инвесторы увидят новые возможности роста в определенных сегментах, в частности в областях генеративных моделей, персонализированной рекламы, здравоохранения и финансовых технологий.

Однако в среднесрочной перспективе описанные в начале побочные эффекты усилятся: эффект концентрации в пользу глобальных платформенных компаний, снижение доверия пользователей, усиление социальных конфликтов по поводу произвольного использования данных и растущее давление на политиков и регулирующие органы с целью ретроспективного исправления проблемных событий. Правовая неопределенность не исчезнет, ​​а лишь сместится: вместо отдельных, четких запретов возникнут бесчисленные споры по пограничным случаям, в которых судам придется устанавливать прецеденты в течение многих лет. Это создаст для компаний риск, допускающий неоднозначную интерпретацию – предполагаемое облегчение окажется иллюзорным.

В альтернативном сценарии комплексный регламент по-прежнему будет стремиться к упрощению и гармонизации, но будет уточнен в ключевых областях. Статья 88c будет сведена к узко определенной, конкретной правовой основе для обучения ИИ, явно подтверждающей минимизацию данных, ограничение целей использования и права субъектов данных. Конфиденциальные данные будут пригодны для использования только при четких и строгих условиях, а необходимые гарантии будут закреплены в тексте регламента, а не скрыты в преамбуле. В то же время законодатель создаст целевые инструменты для поддержки малых и средних предприятий в использовании данных в соответствии с GDPR – например, посредством стандартизированных руководств, сертификаций или технических эталонных архитектур.

В краткосрочной перспективе такой сценарий будет более неудобен для некоторых бизнес-моделей; определенные проекты в области искусственного интеллекта, требующие больших объемов данных, потребуют перепроектирования или внедрения иной архитектуры данных. Однако в долгосрочной перспективе может развиться более стабильная, основанная на доверии экосистема, в которой инновации будут процветать не в тени правовых неопределенностей, а в соответствии с четкими и надежными руководящими принципами. Для европейских поставщиков это предоставит возможность сформировать имидж поставщика «надежного ИИ» с проверяемыми гарантиями – имидж, который становится все более востребованным как на потребительском, так и на B2B-рынках.

Почему сейчас необходима открытая дискуссия о ключевом конфликте между инновациями и основными правами человека?

В связи с тем, что «Цифровой омнибус» сейчас обсуждается в Совете ЕС и Европейском парламенте, ответственность за внесение поправок больше не лежит исключительно на Комиссии. Представители гражданского общества, группы защиты прав потребителей и защитники данных ясно дали понять, что рассматривают проект как системную угрозу европейской модели защиты данных. Перед политиками стоит выбор: отнестись к этим возражениям серьезно или проигнорировать их под давлением лоббистских интересов.

С экономической точки зрения, велик соблазн подавать компаниям краткосрочные сигналы облегчения – особенно в то время, когда ЕС критикуют в глобальной гонке за ИИ за чрезмерную громоздкость и излишнюю сосредоточенность на регулировании. Однако было бы стратегической ошибкой жертвовать ядром европейской модели успеха в цифровой сфере из-за этой критики: сочетанием либерализации рынка, защиты основных прав и нормативного лидерства. Цифровой единый рынок, формально гармонизированный, но явно дерегулированный по существу, не обеспечит ни инвестиций, ни общественного признания в долгосрочной перспективе.

Вместо этого необходима открытая политическая дискуссия о допустимых рамках использования данных в ИИ. Это включает в себя признание того, что инновации в секторах, интенсивно использующих данные, не могут быть безграничными без подрыва основных свобод. Это также требует понимания того, что защита данных может быть не только фактором затрат, но и конкурентным преимуществом в сочетании с разумной промышленной и инновационной политикой. Такой подход требует большего, чем просто косметические уточнения в проекте; он требует осознанного решения о европейской модели ИИ, которая отличается от логики безудержного капитализма данных.

Цифровое будущее Европы будет определяться не вопросом о том, "включен" ли искусственный интеллект, а тем, как он будет внедрен

Почему цифровой автобус в его нынешнем виде представляет больший риск, чем смелость в создании более строгой и понятной системы обработки данных для ИИ

Цифровая сводка ЕС — это не просто пакет технических упрощений. Это лакмусовая бумажка, показывающая, готова ли Европа ослабить свои собственные обязательства по защите данных в пользу якобы более быстрого прогресса в области ИИ. Планируемое предоставление преференций обработке данных ИИ в соответствии со статьей 88c, относительная девальвация принципов минимизации данных и ограничения целей обработки, ослабление защиты конфиденциальных данных и перенос важных гарантий в преамбулу — это не мелкие детали, а скорее выражение фундаментального политического решения.

С экономической точки зрения, существуют убедительные доказательства того, что такой курс действий в первую очередь укрепляет позиции тех, кто уже обладает властью, данными и инфраструктурой, ослабляя при этом европейские малые и средние предприятия, потребителей и демократические институты. Доверие недооценивается как фактор производства, регулирование воспринимается как бремя, а реальные конкурентные преимущества основанной на ценностях цифровой экосистемы растрачиваются впустую. Таким образом, краткосрочные уступки корпорациям, занимающимся искусственным интеллектом, приобретаются ценой долгосрочных рисков для социальной стабильности, конкурентного порядка и цифрового суверенитета Европы.

Альтернативная, более амбициозная стратегия не будет фокусироваться на ускорении развития ИИ любой ценой, а скорее на четких, строгих и в то же время совместимых с инновациями правилах использования данных, процессов обучения и защиты прав личности. Она обеспечит особую защиту несовершеннолетних и других уязвимых групп, избежит предоставления преимуществ крупным технологическим компаниям за счет лазеек и будет рассматривать общественное доверие как стратегический ресурс. Прежде всего, она признает, что в цифровой экономике основные права не являются предметом переговоров, а представляют собой инфраструктуру, на которой строится любая форма законного создания ценности.

«Цифровой омнибус» в его нынешнем виде движется в противоположном направлении. Если Парламент и Совет одобрят его без изменений, это станет не только юридическим, но и экономическим и политическим поворотным моментом: Европа откажется от части своей роли глобального лидера в области ответственного управления данными, основанного на фундаментальных правах, и приблизится к модели, в которой развитие ИИ в первую очередь служит для легитимизации постоянно расширяющейся эксплуатации данных. Таким образом, дискуссия вокруг «Цифрового омнибуса» — это не техническая деталь, а важнейшая арена, на которой будет решаться вопрос о том, какой цифровой порядок Европа хочет представлять в XXI веке.

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

Konrad Wolfenstein

Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.

Воспользуйтесь преимуществами обширного пятистороннего опыта Xpert.Digital в комплексном пакете услуг | НИОКР, XR, PR и оптимизация цифровой видимости — Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц