Цифрова шина ЄС та штучний інтелект: скільки спеціального законодавства може витримати європейський порядок обробки даних?

Що насправді змінить цифровий автобус ЄС

Запланований цифровий омнібус ЄС – це набагато більше, ніж просто «очищення» європейського цифрового законодавства. За риторикою спрощення та скорочення бюрократії криється глибоке втручання в фундаментальну логіку європейського порядку обробки даних. Замість того, щоб просто гармонізувати форми чи впорядкувати зобов’язання щодо звітності, Комісія втручається в основні принципи Загального регламенту про захист даних (GDPR) та інших цифрових режимів. Водночас вона намагається адаптувати правову базу для штучного інтелекту (ШІ) та економіки даних, щоб європейські та міжнародні компанії могли більш широко та легко працювати з персональними даними.

З економічної точки зору це означає стратегічний зсув: відхід від суворо орієнтованого на фундаментальні права та технологічно нейтрального регулювання до підходу, більш орієнтованого на технологічну політику, який розглядає ШІ як привілейовану галузь майбутнього. Таким чином, омнібус не лише створює ясність, але й асиметричну перевагу для певних бізнес-моделей, особливо для тих компаній, які отримують вигоду від економії на масштабі у зборі даних та навчанні великих моделей. Це реструктуризує стимули та динаміку влади на ринках даних.

В основі його лежить запропонована нова стаття 88c GDPR, що супроводжується поправками щодо конфіденційних даних, інформаційних зобов'язань, захисту даних кінцевих пристроїв та правил використання файлів cookie. Таким чином, цей збірник є політико-економічним проектом: він визначає, хто може розробляти штучний інтелект, з якими юридичними ризиками та витратами, хто має доступ до яких ресурсів даних, і чия бізнес-модель сприяє або перешкоджає регулювання. Тому дискусія про те, чи є це «необмеженою спеціальною правовою зоною» для штучного інтелекту, є не лише юридичною, а й безпосередньо стосується промислової та конкурентної політики.

Технологічний нейтралітет проти привілеїв штучного інтелекту: руйнування основного принципу GDPR

GDPR був навмисно розроблений як технологічно нейтральний. Він стосується не конкретних технологій, а скоріше обробки персональних даних, незалежно від того, чи здійснюється вона за допомогою простих алгоритмів, класичного програмного забезпечення чи дуже складних систем штучного інтелекту. Цей принцип гарантує, що подібні ризики для основних прав регулюються однаково. Омнібус поступово підриває цей принцип.

Стаття 88c має на меті чітко кваліфікувати розробку та експлуатацію систем штучного інтелекту як законний інтерес у значенні статті 6(1)(f) GDPR. Це надає контексту штучного інтелекту власний, технологічно-спеціальний режим. З економічної точки зору це означає, що певна технологія – штучний інтелект – має юридичні привілеї, навіть якщо її ризики часто вищі, ніж ризики традиційних методів обробки даних. Дотримання Закону про штучний інтелект лише частково вирішує це питання, оскільки рівні захисту не є ідентичними, а сам Закон про штучний інтелект базується на ризиках, а не на персональних даних всебічно.

Крім того, визначення ШІ є надзвичайно широким. Якщо практично будь-яку передову форму автоматизованого аналізу даних можна тлумачити як систему ШІ в розумінні Закону про ШІ, стаття 88c розширює сферу дії привілею далеко за межі класичних застосувань "GenAI" або глибокого навчання. На практиці компанії можуть оголосити майже будь-яку автоматизовану обробку даних, що інтенсивно використовує дані, ШІ, щоб скористатися більш сприятливим правовим режимом. Розмежувальна лінія між "звичайною" обробкою даних та "обробкою ШІ" розмивається, і саме ця неоднозначність є економічно привабливою: вона зменшує витрати на дотримання вимог та правову вразливість для належно позиціонованих суб'єктів.

Результатом буде фактична технологічна перевага, яка підриває нейтральну, орієнтовану на основні права структуру GDPR. Це має далекосяжні наслідки для ринкового порядку на єдиному цифровому ринку: ті, хто є «штучним інтелектом» і може достовірно підтвердити це юридично, отримають легший доступ до даних, меншу правову невизначеність і потенційно нижчі витрати на правозастосування.

Мінімізація даних під тиском: коли маса стає легітимною

Особливо критичний момент збірника стосується обробки конфіденційних даних, таких як інформація про здоров'я, політичні погляди, етнічне походження чи сексуальну орієнтацію. Ці категорії даних підпадають під сувору заборону на обробку згідно з GDPR, за винятком лише кількох вузько визначених винятків. Тепер збірник запроваджує додаткові винятки, посилаючись на навчання та експлуатацію систем штучного інтелекту як конкретні обґрунтування.

Економічно вибухонебезпечний аспект полягає не стільки у відкритті даних, скільки в основній логіці постачання: чим більш інтенсивна та масивна обробка даних, тим легше виправдати її необхідність для розробки високопродуктивних моделей штучного інтелекту. Принцип мінімізації даних – цілеспрямованого, мінімального використання даних – перевертається з ніг на голову. Надлишок даних стає виправданням, а не загрозою.

Для бізнес-моделей, що потребують багато даних, особливо для глобальних платформ з гігантськими базами користувачів, це структурна перевага. Ті, хто володіє мільярдами точок даних та технічними засобами для їх комплексного засвоєння та обробки в моделях, можуть легше використовувати наратив необхідності, ніж малі або середні підприємства з обмеженими наборами даних. Те, що продається як спрощення, сприятливе для інновацій, на практиці посилює економію масштабу та мережеві екстерналії на користь компаній, які вже домінують на ринку.

Водночас, з боку ризиків виникають колективні вразливості. Системи штучного інтелекту, навчені на широко зібраних конфіденційних даних, структурно вразливі до витоків даних, повторної ідентифікації та дискримінаційних моделей. Навіть попри те, що омнібус вимагає «відповідних технічних та організаційних заходів», ці вимоги навмисно сформульовані в широкому сенсі. Така відкритість має подвійний економічний ефект: з одного боку, вона дозволяє використовувати гнучкі, інноваційні підходи до технічного захисту даних; з іншого боку, вона перекладає ризики відповідальності та доказів на менших постачальників, які мають менше ресурсів для надійного впровадження складних концепцій захисту. Цифровий омнібус ЄС: чіткість нормативних актів чи карт-бланш для корпорацій, що займаються штучним інтелектом, які потребують даних?

Зменшення бюрократії як привід для тектонічного зсуву в режимі захисту даних – Чому «цифровий омнібус» – це набагато більше, ніж просто закон про технічне вдосконалення

Запланований «цифровий омнібус ЄС» презентується Європейською Комісією як прагматичний проект очищення: менше бюрократії, більше узгодженості, краща конкурентоспроможність на єдиному цифровому ринку. У політичній комунікації домінує наратив про «спрощення» — слово, яке майже неминуче викликає позитивні асоціації в європейській політиці. Однак насправді це не просто редакційна переробка, а глибоке втручання в фундаментальну логіку європейського захисту даних та цифрового регулювання в цілому.

Основна увага приділяється ролі штучного інтелекту та бізнес-моделей, що базуються на даних. Комплексна пропозиція по-новому об'єднує кілька правових актів, зокрема GDPR, Закон про штучний інтелект, Закон про дані та Директиву про електронну конфіденційність, зміщуючи баланс на користь широкого використання даних. Під виглядом створення правової визначеності та сприяння інноваціям окреслюється новий режим, в якому масштабна обробка даних для ШІ є привілейованою, а не обмеженою. Саме звідси починається масована критика з боку юристів із захисту даних, асоціацій споживачів та частини академічної спільноти.

Аналіз звіту Spirit Legal для Німецької федерації споживчих організацій (vzbv) проливає світло на ключовий конфлікт у європейській цифровій політиці: чи може Європа одночасно бути глобальним центром штучного інтелекту, справжнім охоронцем основних прав і захисником споживачів, чи захист даних буде мовчки принесений у жертву логіці геополітичної та промислової політики? Проект комплексного документа свідчить про те, що Брюссель готовий послабити поточне суворе тлумачення GDPR, принаймні частково, на користь режиму винятків, сприятливого для штучного інтелекту. Тому ключове питання полягає в наступному: чи є це необхідною модернізацією, чи початком «необмеженої спеціальної правової зони» для штучного інтелекту?

Стаття 88c та логіка преференційного режиму: як технологічна нейтральність стає спеціальним технологічним правом

В основі конфлікту лежить запланована нова стаття 88c GDPR. Вона має на меті чітко класифікувати розробку, навчання та експлуатацію систем штучного інтелекту як «законний інтерес» у значенні статті 6(1)(f) GDPR. На перший погляд, це звучить як просте уточнення: компанії, що займаються штучним інтелектом, повинні мати можливість покладатися на встановлену правову основу, не спотикаючись об згоду чи спеціальні положення в кожному окремому випадку. Однак, в основі правової архітектури відбувається зміна парадигми.

Досі GDPR розроблявся як технологічно нейтральний. Він не розрізняє «штучний інтелект» та інші методи обробки даних, а радше пов’язує права та обов’язки з типом даних, контекстом та ризиком для суб’єктів даних. Стаття 88c порушить цей принцип: штучному інтелекту буде надано власний привілейований доступ до персональних даних. Саме тут і знаходить своє місце застереження Гензе та Вагнера щодо «безмежної спеціальної правової зони».

Проблема посилюється надзвичайно широким визначенням ШІ в Законі про штучний інтелект. Згідно з цим Законом, практично будь-яке програмне забезпечення, яке використовує певні методи — від машинного навчання до систем на основі правил — для розпізнавання закономірностей, прогнозування або підтримки прийняття рішень, вважається системою ШІ. У поєднанні зі статтею 88c це може дозволити майже будь-яку складну обробку даних оголосити такою, що стосується ШІ. Це створює сильний стимул для компаній «маркувати» свою інфраструктуру як системи ШІ для регуляторних цілей, щоб отримати доступ до привілейованої правової бази.

Це перетворює, здавалося б, вузький, окремий випадок штучного інтелекту на шлях до систематичного послаблення вимог до захисту даних. Технологічна нейтральність GDPR, яка досі була важливим запобіжником проти спеціального законодавства для конкретних технологій, буде підірвана. Юридично, технологічна категорія, межі якої вже важко визначити на практиці, отримає структурну перевагу над іншими формами обробки даних. У середовищі, де все більше процесів алгоритмічно оптимізуються, це не що інше, як регуляторний поворотний момент для всього майбутнього капіталізму даних у Європі.

Як принцип «чим більше даних, тим більша ймовірність того, що їх дозволять» створює небезпечну структуру стимулів для великих технологічних компаній

Проект комплексного регламенту стає особливо суперечливим, оскільки він суперечить існуючій логіці мінімізації даних та обмеження цілей. GDPR базується на ідеї, що може збиратися та оброблятися лише стільки персональних даних, скільки абсолютно необхідно для конкретної мети. Цей принцип був чітко розроблений як контрмодель необмеженому збору даних та профілюванню.

Омнібусний підхід, принаймні на практиці, протиставляє цю логіку в контексті ШІ. Його обґрунтування полягає в тому, що великі набори даних мають особливу вагу для виправдання обробки, коли вони використовуються для навчання моделей ШІ. Оглядачі інтерпретують це як збочену структуру стимулів: чим ширші, різноманітніші та масивніші зібрані дані, тим легше виправдати їх використання для ШІ. Масове вилучення даних, профілювання та об'єднання різних джерел таким чином можна узаконити під виглядом оптимізації ШІ.

З економічної точки зору, ця структура систематично надає перевагу тим гравцям, які вже володіють гігантськими наборами даних і здатні агрегувати додаткові дані у великих масштабах – це, перш за все, американські платформні компанії. Чим більше користувачів, чим більше даних про взаємодію, чим більше точок підключення, тим сильніший нібито «законний інтерес» до просування цих даних у конвеєри штучного інтелекту. Малі та середні підприємства (МСП), яким бракує ні аналогічних обсягів даних, ні порівнянної інфраструктури, залишаються у невигідному становищі. Таким чином, омнібусна архітектура діє як мультиплікатор масштабування для вже домінуючих гравців.

Крім того, існує ще один критичний аспект: аргумент про те, що великі набори даних підвищують точність і справедливість систем штучного інтелекту, іноді використовується некритично як виправдання. З економічної точки зору, це правда, що продуктивність і надійність моделей часто зростають зі збільшенням обсягу даних. Однак це підвищення ефективності відбувається за рахунок збільшення інформаційної асиметрії, концентрації влади та ризику відтворення особистих і соціальних моделей. Пропозиція значною мірою ігнорує той факт, що мінімізація даних та обмеження цілей були закріплені в GDPR не випадково, а радше як відповідь саме на такий дисбаланс влади.

Чому послаблення захисту спеціальних категорій персональних даних створює системний ризик

Спеціальні категорії персональних даних, такі як дані про стан здоров'я, етнічне походження, політичні погляди, релігійні переконання чи сексуальну орієнтацію, підлягають суворій забороні на обробку згідно з GDPR, з вузько визначеними винятками. Пропозиція комплексного підходу розширює можливості використання таких даних у контексті розробки та експлуатації штучного інтелекту, запроваджуючи новий виняток. Це обґрунтовано необхідністю вичерпних даних для запобігання упередженості та дискримінації.

Однак на практиці це зводиться до нормалізації використання висококонфіденційних даних без відповідного посилення можливостей контролю, доступних для тих, кого це стосується. Особливо проблематичним є твердження, що чутливі характеристики іноді здаються «непроблемними», доки їх не можна безпосередньо простежити до окремих ідентифікованих осіб або вони переважно функціонують як статистичні змінні в навчальному наборі даних. Але навіть, здавалося б, анонімні або псевдонімізовані набори даних можуть дозволити робити висновки про групи, соціальні середовища чи меншини та посилювати дискримінаційні моделі.

З економічної точки зору, таке регулювання розширює резерв сировини для моделей штучного інтелекту, додаючи особливо цінну, оскільки глибоку, інформацію. Дані про здоров'я, політичні вподобання, психологічні профілі – всі ці дані мають величезне грошове значення в рекламному, страховому, фінансовому секторах та секторі ринку праці. Той, хто отримає доступ до таких даних у великих масштабах, може розробити значно детальніші та, отже, більш прибуткові моделі. Поєднання чутливого характеру даних та їхнього економічного потенціалу створює подвійний ризик: для індивідуальної автономії та для колективної структури демократії та соціальної згуртованості.

Особливо в контексті штучного інтелекту ризик системних упереджень є високим. Моделі, навчені на конфіденційних даних, відтворюють не лише інформацію, а й неявні ціннісні судження та стереотипи. Запропоновані «відповідні технічні та організаційні заходи», спрямовані на обмеження негативних наслідків, залишаються розпливчастими в проекті. Це створює сіру зону: з одного боку, висококонфіденційні дані відкриваються для навчання ШІ, тоді як з іншого боку, чітких, застосовних стандартів щодо запобіжних заходів та контролю бракує. У такій архітектурі найбільшу вигоду отримують ті учасники, які мають технологічну перевагу та високу толерантність до ризику.

Ерозія через чорний хід: Декларації замість стандартних текстів та послаблення правозастосування

Ще одна ключова критика з боку експертів стосується методологічного зміщення важливих захисних механізмів від юридично обов'язкового тексту закону до необов'язкових пояснювальних записок. Те, що здається технічною деталлю на рівні юридичної техніки, має величезні практичні наслідки для забезпечення виконання закону.

Ці пункти декларацій слугують переважно тлумачними вказівками; вони не є безпосередньо застосовними правовими нормами. Якщо основні гарантії, такі як процедури відмови, зобов’язання щодо надання інформації або обмеження на веб-скрапінг, закріплені переважно там, а не в чітко сформульованих статтях, це значно обмежує можливості, доступні органам захисту даних. Порушення стає складнішим для переслідування, штрафи та накази ґрунтуються на менш чітких підставах, а компанії можуть стверджувати, що це лише «тлумачні засоби».

Для масової обробки даних, пов’язаної зі штучним інтелектом, ця конструкція виступає запрошенням до розширення сфери застосування регулювання. Особливо у випадку з веб-скрапінгом загальнодоступної інформації, наприклад, із соціальних мереж, форумів чи новинних сайтів, існує значний ризик того, що ті, кого це стосується, не будуть ні поінформовані, ні матимуть реальної можливості скористатися своїми правами. Якщо центральна перешкода проти такої практики лише натякається в деклараціях, але не закріплена в самому правовому тексті, захист даних на практиці зводиться до суміші м’якого права та доброї волі корпорацій.

З економічної точки зору, це змінює структуру витрат: компанії, які агресивно збирають дані та навчають моделі штучного інтелекту, виграють від правової неоднозначності, оскільки регуляторні органи, як правило, утримуються від вжиття заходів або повинні чекати на тривалі судові рішення. Таким чином, юридичні ризики відкладаються та зменшуються; у короткостроковій перспективі це створює конкурентні переваги для особливо толерантних до ризику постачальників. У конкурентному середовищі доброчесність та дотримання вимог, як правило, караються, тоді як розширення меж виглядає корисним – класичний випадок регуляторних збочених стимулів.

Чому окремий, вузько визначений стандарт для даних навчання ШІ міг би краще збалансувати суперечливі цілі

Як альтернативу загальній легітимації, заснованій на «законних інтересах», експерти пропонують цілеспрямовану, незалежну правову основу для навчання систем штучного інтелекту. З економічної точки зору, це була б спроба вирішити конфлікт між сприянням інноваціям та захистом конфіденційності не шляхом загального послаблення захисту даних, а за допомогою конкретних, суворих умов.

Така спеціальна правова основа може містити кілька захисних бар'єрів:

По-перше, це може закріпити вимогу суворої перевірки, яка передбачає, що компанії можуть отримувати доступ до персональних даних лише в тому випадку, якщо можна довести, що еквівалентного результату неможливо досягти за допомогою анонімізованих, псевдонімізованих або синтетичних даних. Це стимулюватиме інвестиції в методи анонімізації даних, генерацію синтетичних даних та конфіденційність за принципом проектування. Напрямок інновацій зміститься від неконтрольованого збору даних до технічної креативності в управлінні мінімізацією даних.

По-друге, такий стандарт міг би вимагати мінімальних технічних стандартів для запобігання витоку даних. Моделі ШІ не повинні відтворювати або робити відновлюваною будь-яку особисту інформацію з навчальних даних у своїх вихідних даних. Це вимагає не лише простих фільтрів, а й надійних архітектурних рішень, таких як диференціальна конфіденційність, механізми контролю вихідних даних та суворі конвеєри оцінки. Економічна логіка тут була б очевидною: інвестування в архітектури моделей, які захищають персональні дані, зменшує ризики відповідальності в довгостроковій перспективі та зміцнює довіру.

По-третє, стандарт може передбачати суворе обмеження цілей для даних навчання ШІ. Дані, які були зібрані або використані для конкретної мети навчання ШІ, не можна було б легко використовувати в інших контекстах або для нових моделей. Це обмежило б поширену практику обробки зібраних наборів даних як постійного ресурсу для різних розробок. Тоді компаніям потрібно було б підтримувати чітко сегментовані пули даних та прозоро документувати шляхи використання.

Така спеціалізована правова база не є карт-бланшем, а радше кваліфікованим дозволом. Вона могла б структурувати суперечність між інноваціями у сфері штучного інтелекту та захистом основоположних прав, замість того, щоб приховувати її загальним положенням. Хоча це може бути менш «продуманим» політично, це було б значно обґрунтованішим з точки зору верховенства права, оскільки конфлікт був би відкрито кодифікований, а не прихований за шарами тлумачення.

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Вразливі групи та цифрова біографія: чому діти та молодь ризикують стати випробувальним майданчиком для капіталізму штучного інтелекту

Особливо делікатний аспект стосується захисту неповнолітніх та інших вразливих груп. Діти та молодь вже створюють величезну кількість цифрових слідів – у соціальних мережах, ігровому середовищі, на освітніх платформах та в медичних додатках. Ці дані малюють дуже детальну, часто довічну цифрову біографію. У контексті навчання та персоналізації штучного інтелекту виникає питання, якою мірою ці дані можуть бути включені в моделі без конкретної, інформованої та зворотної згоди.

Експерти виступають за отримання явної згоди батьків у випадках використання даних неповнолітніх для навчання ШІ. Крім того, вони пропонують, щоб молоді люди після досягнення повноліття мали безумовне право заборонити подальше використання своїх даних у існуючих моделях. Це означатиме, що не лише майбутня обробка даних, але й попереднє використання даних у навчених моделях повинні бути виправлені – наскільки це технічно можливо.

З економічної точки зору це незручно, але вкрай важливо. Дані неповнолітніх особливо привабливі для застосувань штучного інтелекту, оскільки вони дозволяють раннє розпізнавання образів, довгострокове профілювання та цільову рекламу протягом багатьох років (або навіть десятиліть). На споживчих, освітніх та рекламних ринках такі тривалі часові горизонти є надзвичайно цінними. Якщо ці дані використовуватимуться нерегульовано як основа для навчання, корпорації отримають перевагу в даних, яку практично неможливо подолати. Таким чином, молоде покоління стане систематичним ресурсом для довгострокової бізнес-моделі штучного інтелекту, навіть не приймаючи свідомого, обґрунтованого рішення.

Водночас існує ризик того, що помилки, упередження або невдалі періоди в цифровому житті залишаться постійно присутніми в моделях, наприклад, якщо попередня онлайн-діяльність опосередковано впливає на кар'єру, кредити чи умови страхування. Навіть якщо моделі офіційно працюють «анонімно», кореляції на груповому рівні можуть мати довгостроковий вплив на освітні та працевлаштовувані можливості певних соціальних груп. Ті, хто виростає в проблемному соціальному середовищі, статистично частіше опиняються в негативних профілях ризику. Тому відсутність надійних гарантій для неповнолітніх увічнює соціальну нерівність в алгоритмічній формі.

Політична риторика про «цифровий суверенітет для наступного покоління» залишається порожньою, враховуючи, що саме та група, яка буде піддана впливу майбутньої цифрової екосистеми, зараз потрапляє в потоки даних штучного інтелекту здебільшого без захисту. З економічної точки зору, короткострокова зручність для постачальників ШІ — необмежений доступ до цінних даних — пов’язана з довгостроковими суспільними витратами, які виходять далеко за рамки окремих порушень даних. Питання полягає в тому, чи готові демократичні суспільства зробити життєві історії своїх молодих громадян основною сировиною для індустрії ШІ.

Довіра як фактор виробництва: чому послаблення захисту даних є економічним ризиком для цифрової економіки Європи

У публічних дебатах захист даних часто зображується як перешкода для інновацій. Емпіричні дані малюють іншу картину. Репрезентативні опитування, проведені Німецькою федерацією споживчих організацій (vzbv), показують, що довіра є ключовою передумовою для використання цифрових послуг для переважної більшості споживачів. Коли 87 відсотків респондентів стверджують, що довіра є фундаментальною вимогою для використання ними цифрових послуг, стає зрозуміло: без надійної правової бази та ефективних засобів контролю життєздатний ринок для складних, обсягом даних додатків не може виникнути.

GDPR наразі відіграє подвійну роль. З одного боку, він обмежує певні бізнес-моделі в короткостроковій перспективі або змушує компанії нести додаткові витрати. З іншого боку, він діє як інституційний якорь довіри: понад 60 відсотків споживачів кажуть, що вони більш схильні довіряти компаніям, які демонстративно дотримуються європейських правил захисту даних. Ця довіра — це не розпливчасте «відчуття», а реальний економічний фактор. Вона визначає, чи готові користувачі розкривати конфіденційну інформацію, тестувати нові послуги або довіряти системам, керованим даними, у повсякденних ситуаціях, наприклад, у сфері охорони здоров’я чи фінансів.

Якщо цей опорний фактор послабиться через те, що виникне враження, що захист даних поступово розмивається, а фундаментальні принципи приносяться в жертву на користь інтересів штучного інтелекту, це матиме наслідки. У короткостроковій перспективі використання даних може бути спрощено для деяких компаній. Однак у середньостроковій перспективі скептицизм щодо всієї екосистеми зростає. Користувачі реагують уникаючою поведінкою, стратегіями ухилення, свідомим скороченням даних або вдаванням до особливо обмежувальних інструментів. Втрачену довіру важко повернути, і витрати на це вищі, ніж зусилля, необхідні для дотримання надійної, послідовної правової бази з самого початку.

Це має стратегічне значення для європейської цифрової економіки: конкурентні переваги над американськими платформами неможливо отримати переважно за рахунок величезного обсягу даних та їх агресивного збору – інші вже значно випереджають у цьому плані. Реалістичний шлях до диференціації лежить у надійності, прозорості, підзвітності та надійній інтеграції послуг, що потребують інтенсивного використання даних, у регуляторну базу, що базується на цінностях. Омнібусний підхід, який фактично сигналізує про протилежне, таким чином підриває саме ту силу, яку Європа могла б розвинути в умовах глобальної конкуренції.

Асиметричні ефекти: Чому омнібус зміцнює великі технологічні компанії та послаблює європейські малі та середні підприємства

Ключова критика полягає в тому, що заплановані заходи щодо полегшення нормативних актів структурно вигідні, перш за все, великим платформним компаніям, багатим на дані, – тим, що зазвичай називають «великими технологічними компаніями». Основна економічна логіка проста: компанії, які вже володіють величезними обсягами даних, керують глобальною інфраструктурою для збору та обробки даних і мають спеціалізовані команди з дотримання вимог, можуть стратегічно використовувати регуляторні лазівки та винятки, не стикаючись з екзистенційними ризиками. Для малих та середніх підприємств (МСП) розрахунок зовсім інший.

Визнання навчання та експлуатації ШІ як «законного інтересу» вимагає складних процесів балансування: інтереси компанії повинні бути зважені з правами та свободами тих, кого це стосується. Великі корпорації мають юридичні відділи для обґрунтування таких міркувань детальною документацією та ринкову силу для поглинання потенційних штрафів як розрахованого ризику в довгостроковій перспективі. З іншого боку, менші компанії стикаються з вибором: або обережно утримуватися від більш ризикованого, але потенційно конкурентно значущого використання даних, або заглиблюватися в сірі зони без достатньої юридичної експертизи.

Крім того, існує мережевий ефект: якщо буде спрощено використання великомасштабних даних для навчання ШІ, то, природно, найбільшу вигоду отримають ті, хто вже володіє величезними обсягами даних. Кожен додатковий пакет даних покращує їхні моделі, підвищує привабливість їхніх послуг і, в свою чергу, посилює приплив більшої кількості користувачів і даних. В результаті ринкова рівновага зміщується ще більше на користь меншої кількості глобальних платформ. Європейські постачальники, які намагаються конкурувати з менш інтенсивними, але більш конфіденційними підходами, опиняються у все більш захисній позиції.

Політично проголошена мета зміцнення європейських компаній та розширення цифрового суверенітету, таким чином, суперечить фактичному впливу цих правил. Дерегуляція, яка в першу чергу вигідна тим, хто вже перебуває на вершині, збільшує концентрацію влади, а не обмежує її. Для європейської промислової та локаційної політики це означає, що те, що продається як «полегшення», може перетворитися на структурну залежність від іноземних даних та інфраструктур штучного інтелекту. Суверенітет досягається не за допомогою слабких правил, а завдяки здатності будувати власні надійні та конкурентоспроможні альтернативи.

Як показують дебати щодо Омнібусу, європейська цифрова політика опинилася між промисловими інтересами та фундаментальними правами

Підозра, що «Цифровий омнібус» був значною мірою створений під впливом уряду США та американських технологічних компаній, вказує на геополітичний вимір дебатів. У глобальній гонці штучного інтелекту потоки даних, доступ до моделей та хмарні інфраструктури є стратегічними ресурсами. Для США, чия цифрова економіка отримує значні вигоди від використання європейських даних користувачів, більш гнучка європейська правова база має великий інтерес.

Комплексна угода, яка послаблює європейські стандарти захисту даних, опосередковано знижує бар'єри для передачі даних, співпраці у сфері навчання та інтеграції європейських даних у глобальні моделі штучного інтелекту. Навіть якщо формальні правила передачі, наприклад, у рамках трансатлантичних угод про дані, залишаються чинними, послаблення внутрішньоєвропейських гарантій зменшує політичний та регуляторний тиск на фактичне обмежувальне регулювання таких передач.

Водночас Європа надсилає неоднозначний сигнал іншим регіонам світу. GDPR часто розглядається як глобальний орієнтир; багато країн базують на ньому свої закони про захист даних. Якщо тепер стане очевидним, що сам ЄС готовий послабити ключові принципи на користь інтересів індустрії штучного інтелекту, це послабить його нормативне лідерство. Інші країни можуть зробити висновок, що суворі рамки захисту даних зрештою приносяться в жертву економічним реаліям, що призводить до руйнування глобальних стандартів захисту в цілому.

З точки зору політики влади, Європа стикається з дилемою: якщо вона дотримуватиметься суворої системи фундаментальних прав, вона ризикує отримати короткострокові конкурентні недоліки в гонці штучного інтелекту. Якщо вона поступово відмовиться від цієї суворості, вона може отримати дещо більшу гнучкість, але втратить свою ідентичність як захисника цифрового самовизначення. Цифровий омнібус, у його нинішньому задумі, намагається подолати цю дилему через амбівалентність: зовні він підтримує фундаментальні цінності, але в деталях створює лазівки та винятки, які ефективно дозволяють широке використання даних. Однак економічно це не призводить до ясності, а радше до гібридної системи, в якій невизначеність стає нормою.

Два шляхи розвитку цифрової економіки Європи та їхні середньострокові та довгострокові наслідки

Для оцінки економічного впливу цифрової шини варто окреслити два приблизні сценарії: реалізація проекту, що значною мірою відповідає поточній версії, та варіант, у якому ключові критики враховуються, а курс помітно коригується.

У першому сценарії навчання та експлуатація ШІ будуть широко визнані як законний інтерес, конфіденційні дані частіше будуть включатися до навчальних конвеєрів з розпливчастими гарантіями, а основні гарантії будуть згадуватися лише в пояснювальних записках. У короткостроковій перспективі деякі європейські компанії, особливо ті, що вже мають великі набори даних, можуть отримати вигоду, оскільки юридичні ризики будуть сприйматися як пом'якшені. Інвестори побачать нові можливості для зростання в певних сегментах, зокрема в сферах генеративних моделей, персоналізованої реклами, охорони здоров'я та фінтех-застосунків.

Однак у середньостроковій перспективі побічні ефекти, описані на початку, посилилися б: ефекти концентрації на користь глобальних платформних компаній, зниження довіри користувачів, зростання соціальних конфліктів щодо дискреційного використання даних та зростаючий тиск на політиків та регуляторів щодо ретроспективного виправлення проблемних подій. Правова невизначеність не зникне, а лише зміститься: замість окремих, чітких заборон виникнуть незліченні суперечки щодо прикордонних справ, у яких судам доведеться роками встановлювати прецеденти. Це створить для компаній ризик, відкритий для нестабільного тлумачення – нібито полегшення виявиться ілюзорним.

В альтернативному сценарії, зведений регламент все ще буде спрямований на спрощення та гармонізацію, але буде вдосконалений у ключових сферах. Стаття 88c буде зведена до вузько визначеної, конкретної правової основи для навчання ШІ, що чітко підтверджуватиме мінімізацію даних, обмеження цілей та права суб'єктів даних. Конфіденційні дані можна буде використовувати лише за чітких, суворих умов, а основні гарантії будуть закріплені в тексті регламенту, а не приховані в преамбулах. Водночас законодавець створить цільові інструменти для підтримки МСП у використанні даних відповідно до GDPR, наприклад, за допомогою стандартизованих рекомендацій, сертифікацій або архітектур технічних довідок.

У короткостроковій перспективі цей сценарій буде більш незручним для деяких бізнес-моделей; певні проекти штучного інтелекту, що потребують інтенсивного використання даних, потребуватимуть переробки або оснащення іншими архітектурами даних. Однак у довгостроковій перспективі може розвинутися більш стабільна, заснована на довірі екосистема, в якій інновації процвітатимуть не в тіні юридичних сірих зон, а радше відповідно до чітких, надійних рекомендацій. Для європейських постачальників це дасть можливість створити профіль постачальника «надійного штучного інтелекту» з перевіреними гарантіями – профіль, який користується дедалі більшим попитом як на споживчих, так і на B2B-ринках.

Чому зараз необхідні відкриті дебати щодо основного конфлікту між інноваціями та фундаментальними правами

Оскільки Цифровий омнібус зараз обговорюється в Раді ЄС та Європейському парламенті, відповідальність за внесення виправлень більше не лежить виключно на Комісії. Громадянське суспільство, групи захисту прав споживачів та захисники даних чітко дали зрозуміти, що розглядають цей проект як системну загрозу європейській моделі захисту даних. Політики стоять перед вибором: чи сприймати ці заперечення серйозно, чи ігнорувати їх під тиском лобістських інтересів.

З економічної точки зору, спокуса надсилати короткострокові сигнали полегшення компаніям велика, особливо в той час, коли ЄС критикують у глобальній гонці штучного інтелекту за надмірну громіздкість та надмірну зосередженість на регулюванні. Однак було б стратегічною помилкою жертвувати основою європейської моделі успіху в цифровій сфері через цю критику: поєднанням лібералізації ринку, захисту основних прав та нормативного лідерства. Єдиний цифровий ринок, який формально гармонізований, але демонстративно дерегульований за своєю суттю, не забезпечить ні інвестицій, ні суспільної підтримки в довгостроковій перспективі.

Натомість, потрібні чіткі політичні дебати щодо допустимих рамок використання даних у ШІ. Це включає визнання того, що інновації в секторах з інтенсивним використанням даних не можуть бути безмежними без порушення основних свобод. Це також вимагає розуміння того, що захист даних може бути не лише фактором витрат, а й конкурентною перевагою в поєднанні з обґрунтованою промисловою та інноваційною політикою. Такий підхід вимагає більше, ніж косметичних уточнень у проекті збірника; він вимагає свідомого рішення щодо європейської моделі ШІ, яка відрізняється від логіки нестримного капіталізму даних.

Цифрове майбутнє Європи визначатиметься не питанням, чи «впроваджено» штучний інтелект, а тим, як

Чому цифровий автобус у його нинішньому вигляді є більш ризикованим, ніж сміливість для суворішої та чіткішої системи даних ШІ

Цифровий омнібус ЄС – це більше, ніж просто пакет технічних спрощень. Це лакмусовий папірець того, чи готова Європа послабити власні зобов’язання щодо захисту даних на користь нібито швидшого прогресу штучного інтелекту. Заплановане пільгове ставлення до обробки даних ШІ через статтю 88c, відносне знецінення принципів мінімізації даних та обмеження цілей, послаблення захисту конфіденційних даних та перенесення важливих гарантій до преамбул – це не незначні деталі, а радше вираження фундаментального політичного рішення.

З економічної точки зору, існують вагомі докази того, що такий курс дій насамперед зміцнює тих, хто вже володіє владою, даними та інфраструктурою, водночас послаблюючи європейські малі та середні підприємства, споживачів та демократичні інституції. Довіра недооцінюється як фактор виробництва, регулювання неправильно розуміється як тягар, а реальні конкурентні переваги цифрової екосистеми, що базується на цінностях, марнуються. Таким чином, короткострокові поступки для корпорацій штучного інтелекту купуються ціною довгострокових ризиків для соціальної стабільності, конкурентного порядку та цифрового суверенітету Європи.

Альтернативна, більш амбітна стратегія не зосереджуватиметься на прискоренні розвитку штучного інтелекту будь-якою ціною, а радше на чітких, суворих і водночас сумісних з інноваціями правилах використання даних, навчальних процесів та прав окремих осіб. Вона забезпечить особливий захист неповнолітніх та інших вразливих груп, уникне сприяння великим технологічним компаніям через лазівки та розглядатиме суспільну довіру як стратегічний ресурс. Перш за все, вона визнаватиме, що в цифровій економіці фундаментальні права не є обговорюваними параметрами, а радше інфраструктурою, на якій будується кожна форма законного створення цінності.

Цифровий Омнібус у своєму нинішньому вигляді рухається у протилежному напрямку. Якщо Парламент і Рада схвалять його без змін, це стане не лише правовим, а й економічним та політичним поворотним моментом: Європа відмовиться від частини своєї ролі світового лідера відповідального управління даними на основі фундаментальних прав і наблизиться до моделі, в якій розвиток штучного інтелекту служить насамперед для легітимізації постійно зростаючого використання даних. Тому дебати навколо Омнібуса є не технічною деталлю, а вирішальною сферою, на якій буде вирішено цифровий порядок, який Європа хоче представляти у 21 столітті.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

 

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

 

 

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць