Büyük hata 🤖🔒🧩 Ki'nin neden veri korumasının düşmanı olması gerekmiyor?

Yayınlanan: 22 Temmuz 2025 / Güncelleme: 22 Temmuz 2025 – Yazar: Konrad Wolfenstein

Büyük Hata: Neden AI'nın Veri Korumasının Düşmanı olması gerekmiyor – Resim: Xpert.digital

Büyük Uzlaşma: Yeni Yasalar ve Akıllı Teknoloji AI ve Veri Korumasını Nasıl Bir araya getirir?

Evet, yapay zeka ve veri koruması işe yarayabilir – ancak sadece bu belirleyici koşullar altında

Yapay zeka dijital dönüşümün itici gücüdür, ancak verilere olan doyumsuz açlığınız temel bir soruyu gündeme getirir: çığır açan AI araçları birbirine uyuyor mu ve gizliliğimizin korunması mı? İlk bakışta, çözülemez bir çelişki gibi görünüyor. Bir yandan inovasyon, verimlilik ve akıllı sistemler arzusu var. Öte yandan, GDPR'nin katı kuralları ve her bireyin hakkı bilgilendirici öz -belirleme üzerindedir.

Uzun bir süre cevap açık görünüyordu: daha fazla AI daha az veri koruması anlamına geliyor. Ancak bu denklem giderek daha fazla sorgulanmaktadır. GDPR'ye ek olarak, Yeni AB AI Yasası, AI risklerine özel olarak uyarlanmış ikinci bir güçlü düzenleyici çerçeve oluşturur. Aynı zamanda, federasyonlu öğrenme veya diferansiyel gizlilik gibi teknik yenilikler, hassas ham verileri açığa çıkarmadan AI modellerini ilk kez eğitmeyi sağlar.

Yani soru artık AI ve Veri Koruma eşleşip eşleşmediği değil, nasıl. Şirketler ve geliştiriciler için, sadece yüksek para cezalarından kaçınmak için değil, aynı zamanda AI'nın geniş bir kabulü için gerekli olan güven yaratmak için – bulmak merkezi bir zorluk haline gelir. Bu makale, görünür karşıtların hukuk, teknoloji ve organizasyonun akıllı bir etkileşimi ve veri koruması -uyumlu AI vizyonunun nasıl gerçeğe dönüştüğü ile nasıl uzlaştırılabileceğini göstermektedir.

Bu, şirketler için çifte bir meydan okuma anlamına gelir. Küresel yıllık cironun % 7'sine kadar hassas para cezalarını tehdit etmekle kalmaz, aynı zamanda müşterilerin ve ortakların güvenini de tehlikeye atar. Aynı zamanda, muazzam bir fırsat açılır: Oyunun kurallarını biliyorsanız ve en başından itibaren veri korumasını düşünürseniz (“Tasarımla Gizlilik”), sadece meşru davranmakla kalmaz, aynı zamanda belirleyici bir rekabet avantajı da sağlayabilirsiniz. Bu kapsamlı kılavuz, GDPR ve AI Yasası'nın etkileşiminin, hangi belirli tehlikelerin pratikte gizlendiğini ve hangi teknik ve organizasyonel önlemlerle inovasyon ve gizlilik arasındaki dengeye hakim olduğunuzu açıklar.

İçin uygun:

Avrupa şirketleri için stratejik bir alternatif olarak bağımsız AI platformları

Yapay zeka çağında veri koruması ne anlama geliyor?

Veri koruma terimi, kişisel verilerin yasal ve teknik korumasını açıklar. AI sistemleri bağlamında, çifte bir meydan okuma haline gelir: sadece yasallık, amaç bağlama, veri minimizasyonu ve şeffaflık gibi klasik ilkeler değil, aynı zamanda veri akışlarını anlamak için sıklıkla karmaşık, öğrenme modellerini suçlamaktadır. İnovasyon ve düzenleme arasındaki gerilim alanı keskinlik kazanır.

Hangi Avrupa yasal üsleri AI uygulamalarını düzenler?

Odak noktası iki düzenlemedir: Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ve AB Yapay Zeka Yönetmeliği (AI Yasası). Her ikisi de paralel olarak geçerlidir, ancak önemli noktalarda örtüşmektedir.

AI ile bağlantılı olarak GDPR'nin temel ilkeleri nelerdir?

GDPR, kişisel verileri yalnızca açıkça tanımlanmış bir yasal temelde işlemeye, amacı önceden belirlemeye, veri miktarını sınırlamaya ve kapsamlı bilgi sağlamaya zorlar. Buna ek olarak, otomatik kararlara katı bir bilgi, düzeltme, silme ve itiraz hakkı vardır (Madde 22 GDPR). Özellikle ikincisi doğrudan AI tabanlı skor veya profil oluşturma sistemleri ile yürürlüğe girer.

AI Yasası da oyuna ne getiriyor?

AI Yasası AI sistemlerini dört risk sınıfına ayırır: minimal, sınırlı, yüksek ve kabul edilemez risk. Yüksek riskli sistemler katı belgelere, şeffaflık ve denetim yükümlülüklerine tabidir, manipülatif davranışsal kontrol veya sosyal – – kabul edilemez uygulamalar tamamen yasaktır. İlk yasaklar Şubat 2025'ten bu yana yürürlüktedir ve 2026 yılına kadar daha fazla şeffaflık yükümlülüğü kademelendirilir. İhlaller, küresel yıllık cironun% 7'sine kadar para cezasına neden olabilir.

GDPR ve AI nasıl hareket eder?

GDPR, kişisel veriler işlenir işlenmez her zaman uygulanabilir. AI Yasası bunları ürüne özgü görevler ve riske dayalı bir yaklaşımla desteklemektedir: bir ve aynı sistem aynı zamanda yüksek riskli bir ACI sistemi (AI Yasası) ve özellikle riskli bir işleme (GDPR, Art. 35) olabilir.

AI araçları veri koruması altında veri koruması altında neden özellikle hassastır?

AI modelleri büyük miktarda veriden öğrenir. Model ne kadar tam olarak, kapsamlı kişisel veri kayıtlarını besleme cazibesi o kadar büyük olur. Riskler ortaya çıkıyor:

Eğitim verileri hassas bilgiler içerebilir.
Algoritmalar genellikle bir kara kutu olarak kalır, böylece etkilenenler karar verme mantığını zorlukla anlayamazlar.
Otomatik süreçler, verilerden önyargıları yeniden ürettikleri için ayrımcılık tehlikelerini kurtarır.

Yapay zeka kullanmanın tehlikeleri nelerdir?

Eğitim sırasında veri sızıntısı: yetersiz güvenli bulut ortamları, açık API'ler veya şifreleme eksikliği hassas girişleri ortaya çıkarabilir.

Şeffaflık eksikliği: Geliştiriciler bile her zaman derin sinir ağlarını anlamıyorlar. Bu, sanattan gelen bilgi yükümlülüklerini yerine getirmeyi zorlaştırır. 13 – 15 GDPR.

Ayrımcılık Çıktıları: AI tabanlı bir başvuru sahibi puanlama, eğitim seti zaten tarihsel olarak çarpıtılmışsa haksız kalıpları artırabilir.

Sınır ötesi transferler: Birçok AI sağlayıcısı üçüncü ülkelerde modellere ev sahipliği yapar. Schrems II kararına göre, şirketler standart sözleşme hükümleri ve transfer etkisi değerlendirmeleri gibi ek garantiler uygulamalıdır.

AI ortamında hangi teknik yaklaşımlar verileri korur?

Takma adlandırma ve anonimleştirme: İşleme öncesi adımlar doğrudan tanımlayıcıları kaldırın. Kalıntı risk kalır, çünkü büyük miktarda veri ile yeniden tanımlama mümkündür.

Diferansiyel Gizlilik: Hedeflenen gürültü yoluyla, bireylerin yeniden yapılandırılmadan istatistiksel analizler mümkün olur.

Federe Öğrenme: Modeller, son cihazlarda veya veri merkezlerindeki veri sahibinde dekortral olarak eğitilir, sadece ağırlık güncellemeleri küresel bir modele akar. Yani ham veriler asla menşe yerini terk etmez.

Açıklanabilir AI (XAI): Kireç veya Shap gibi yöntemler nöronal kararlar için anlaşılır açıklamalar sağlar. Bilgi yükümlülüklerini yerine getirmeye ve potansiyel önyargıyı ifşa etmeye yardımcı olurlar.

Anonimleştirme GDPR görevlerini atlamak için yeterli mi?

Sadece anonimleştirme geri döndürülemezse işlem GDPR kapsamından düşecektir. Uygulamada, bunu garanti etmek zordur çünkü yeniden tanımlama teknikleri ilerler. Bu nedenle, denetim yetkilileri ek güvenlik önlemleri ve risk değerlendirmesi önermektedir.

GDPR AI projeleri için hangi organizasyonel önlemleri reçete ediyor?

Veri Koruma Sırası Değerlendirmesi (DSFA): İşlemin, örneğin sistematik profil oluşturma veya büyük video analizi ile etkilenenlerin hakları için yüksek bir risk olması bekleniyorsa her zaman gereklidir.

Teknik ve Örgütsel Önlemler (TOM): DSK Kılavuzu 2025, net erişim kavramları, şifreleme, günlüğe kaydetme, model versiyonlama ve düzenli denetimler gerektirir.

Sözleşme Tasarımı: Harici AI araçları satın alırken, şirketler Sipariş İşleme Sözleşmelerini Sanat uyarınca sonuçlandırmalıdır. 28 GDPR, üçüncü devlet transferlerindeki adres riskleri ve güvenli denetim hakları.

Veri korumasına uygun olarak AI araçlarını nasıl seçiyorsunuz?

Veri Koruma Konferansı'nın Oryantasyon Yardımı (Mayıs 2024 itibariyle) bir kontrol listesi sunar: Yasal temeli netleştirin, amacı belirleyin, veri minimizasyonu sağlayın, şeffaflık belgelerini hazırlayın, endişeleri operasyonel hale getirin ve DSFA gerçekleştirin. Şirketler ayrıca aracın AI Yasası'nın yüksek riskli bir kategorisine girip girmediğini kontrol etmelidir; Daha sonra ek uygunluk ve kayıt yükümlülükleri geçerlidir.

PassDemone:

Bu AI platformu 3 belirleyici iş alanını birleştirir: Tedarik Yönetimi, İş Geliştirme ve İstihbarat

Tasarımla ve varsayılan olarak gizlilik ne rolü var?

Art'a göre. 25 GDPR, sorumlu olanlar en başından itibaren veri koruması dostu varsayılan ayarları seçmelidir. Yapay zeka ile şu anlama geliyor: ekonomik veri kayıtları, açıklanabilir modeller, dahili erişim kısıtlamaları ve projenin başlangıcından itibaren söndürme kavramları. AI Yasası, bir AI sisteminin tüm yaşam döngüsü boyunca risk ve kalite yönetimi talep ederek bu yaklaşımı güçlendirir.

DSFA ve AI-ACT uygunluğu nasıl birleştirilebilir?

Entegre bir prosedür önerilir: Birincisi, proje ekibi uygulamayı AI Yasası'na göre sınıflandırır. Yüksek riskli kategoriye girerse, DSFA'ya paralel olarak Ek III'e göre bir risk yönetim sistemi kurulur. Her iki analiz de birbirini besler, yinelenen işten kaçınır ve denetim makamları için tutarlı belgeler sağlar.

Hangi endüstri senaryoları sorunu gösteriyor?

Sağlık Hizmetleri: Yapay zeka tabanlı teşhis prosedürleri oldukça hassas hasta verileri gerektirir. Para cezalarına ek olarak, bir veri sızıntısı sorumluluk taleplerini tetikleyebilir. Denetleyici yetkililer, 2025 yılından bu yana yetersiz şifreleme için birkaç sağlayıcıyı araştırıyor.

Finansal Hizmetler: Kredi puanlama algoritmaları yüksek riskli KI olarak kabul edilir. Bankalar, manuel inceleme için müşteri haklarını sağlamak için ayrımcılığı test etmeli, karar verme mantıklarını ifşa etmelidir.

Personel Yönetimi: Başvuru sahiplerinin ön seçimi için chatbotlar CVS işlemi. Sistemler sanat altına düşer. 22 GDPR ve kusur sınıflandırmasına karşı ayrımcılık iddialarına neden olabilir.

Pazarlama ve Müşteri Hizmetleri: Üretken dil modelleri cevap yazmaya yardımcı olur, ancak genellikle müşteri verilerine erişir. Şirketler şeffaflık talimatları, devre dışı bırakma mekanizmaları ve depolama süreleri oluşturmalıdır.

AI-ACT risk sınıflarından hangi ek görevler ortaya çıkıyor?

Minimal risk: Özel gereksinim yok, ancak iyi uygulama şeffaflık talimatlarını önerir.

Sınırlı risk: Kullanıcıların bir AI ile etkileşime girdiklerini bilmeleri gerekir. Deeppake 2026'dan itibaren işaretlenecek.

Yüksek risk: Zorunlu risk değerlendirmesi, teknik belgeler, kalite yönetimi, insan denetimi, sorumlu bildirim organlarına rapor.

Kabul edilemez risk: Kalkınma ve bağlılık yasaklanmıştır. İhlaller 35 milyon € 'ya veya% 7'ye mal olabilir.

AB dışında uluslararası olarak ne geçerlidir?

Amerika Birleşik Devletleri'nde federal yasaların bir patchwork var. California bir AI Tüketici Gizlilik Yasası planlıyor. Çin bazen GDPR ile uyumsuz eğitim verilerine erişim gerektirir. Küresel pazarları olan şirketler bu nedenle transfer etkisi değerlendirmeleri yapmalı ve sözleşmeleri bölgesel gereksinimlere uyarlamalıdır.

AI, veri korumasının kendisine yardımcı olabilir mi?

Evet. AI destekli araçlar, büyük arşivlerde kişisel verileri belirleyin, bilgi süreçlerini otomatikleştirin ve veri sızıntılarını gösteren anomalileri tanıyın. Ancak, bu tür uygulamalar aynı veri koruma kurallarına tabidir.

İç yeterliliği nasıl oluşturuyorsunuz?

DSK, yasal ve teknik temeller konusunda eğitimin yanı sıra veri koruma, BT güvenliği ve uzman departmanları için açık roller önerir. AI Yasası, riskleri uygun şekilde takdir edebilmek için şirketleri temel bir AI yeterliliği oluşturmaya zorlar.

Veri koruması -uyumlu yapay zeka hangi ekonomik fırsatları sunuyor?

DSFA, Tom ve şeffaflığı daha sonraki iyileştirme çabalarını azaltır, nihai riski en aza indirir ve müşterilerin ve denetim otoritelerinin güvenini güçlendirir. "Gizlilik birinci-KI" geliştiren sağlayıcılar kendilerini güvenilir teknolojiler için büyüyen bir pazarda konumlandırıyor.

Önümüzdeki birkaç yıl boyunca hangi eğilimler ortaya çıkıyor?

GDPR ve AI'nın uyumlaştırılması, 2026 yılına kadar AB Komisyonu Kılavuzlarına göre hareket eder.
Veri bölgesini sağlamak için diferansiyel gizlilik ve yay tabanlı öğrenme gibi tekniklerde artış.
Ağustos 2026'dan itibaren yapay zeka oluşturulan içerik için bağlama etiketleme yükümlülükleri.
Sektöre özgü kuralların genişlemesi, örneğin tıbbi cihazlar ve otonom araçlar için.
AI sistemlerini hedefleyen denetim yetkilileri tarafından daha güçlü uyumluluk testleri.

Yapay zeka ve veri koruması birbirine uyuyor mu?

Evet, ama sadece hukuk, teknoloji ve organizasyon etkileşimi ile. Diferansiyel gizlilik ve yaylı öğrenme gibi modern veri koruma yöntemleri, açık bir yasal çerçeve (GDPR artı AI Yasası) ile kuşatılmış ve gizlilikle sabitlenmiş, gizliliği açığa çıkarmadan güçlü AI sistemlerini mümkün kılar. Bu ilkeleri içselleştiren şirketler sadece yenilikçi güçlerini sağlamakla kalmaz, aynı zamanda toplumun yapay zekanın geleceğine olan güvenini de sağlar.