Велика помилкова думка 🤖🔒🧩 Чому ШІ не обов'язково має бути ворогом конфіденційності даних

Опубліковано: 22 липня 2025 р. / Оновлено: 22 липня 2025 р. – Автор: Konrad Wolfenstein

Велика помилка: чому штучний інтелект не обов'язково має бути ворогом конфіденційності даних – Зображення: Xpert.Digital

Велике примирення: як нові закони та розумні технології поєднують штучний інтелект та захист даних

Так, штучний інтелект та захист даних можуть працювати, але лише за цих вирішальних умов

Штучний інтелект є рушійною силою цифрової трансформації, але його ненаситний голод до даних порушує фундаментальне питання: чи сумісні новаторські інструменти штучного інтелекту та захист нашої конфіденційності? На перший погляд, це здається непримиримою суперечністю. З одного боку, є прагнення до інновацій, ефективності та інтелектуальних систем. З іншого боку, є суворі правила GDPR та право кожної людини на інформаційне самовизначення.

Довгий час відповідь здавалася очевидною: більше ШІ означає менше захисту даних. Але це рівняння дедалі частіше ставиться під сумнів. З новим Законом ЄС про ШІ поряд із GDPR створюється друга сильна регуляторна база, спеціально адаптована до ризиків ШІ. Водночас, технологічні інновації, такі як федеративне навчання та диференційована конфіденційність, вперше дозволяють навчати моделі ШІ без розкриття конфіденційних необроблених даних.

Питання вже не в тому, чи сумісні штучний інтелект та захист даних, а в тому, як. Знаходження правильного балансу стане ключовим викликом для компаній та розробників – не лише для того, щоб уникнути значних штрафів, але й для того, щоб побудувати довіру, необхідну для широкого визнання штучного інтелекту. У цій статті показано, як ці очевидні суперечності можна узгодити за допомогою розумної взаємодії права, технологій та організації, і як бачення штучного інтелекту, що відповідає вимогам захисту даних, може стати реальністю.

Для компаній це створює подвійний виклик. Вони не лише стикаються з значними штрафами до 7% свого світового річного доходу, але й під загрозою опинився довіра клієнтів і партнерів. Водночас це пропонує величезну можливість: ті, хто розуміє правила гри та враховує захист даних з самого початку («Privacy by Design»), можуть не лише працювати відповідно до закону, але й забезпечити собі вирішальну конкурентну перевагу. Цей вичерпний посібник пояснює, як взаємодіють GDPR та Закон про штучний інтелект, які конкретні ризики ховаються на практиці та які технічні та організаційні заходи можна вжити, щоб досягти правильного балансу між інноваціями та конфіденційністю.

Підходить для цього:

Незалежні платформи AI як стратегічна альтернатива для європейських компаній

Що означає захист даних в епоху штучного інтелекту?

Термін «захист даних» стосується правового та технічного захисту персональних даних. У контексті систем штучного інтелекту це створює подвійну проблему: необхідно не лише дотримуватися класичних принципів, таких як законність, обмеження цілей, мінімізація даних та прозорість, але й часто складні моделі навчання також ускладнюють відстеження потоків даних. Це посилює напругу між інноваціями та регулюванням.

Які європейські правові рамки регулюють застосування штучного інтелекту?

В основі цього лежать два регламенти: Загальний регламент про захист даних (GDPR) та Регламент ЄС про штучний інтелект (AI Act). Обидва застосовуються паралельно, але перетинаються у важливих аспектах.

Які основні принципи GDPR у контексті штучного інтелекту?

GDPR зобов’язує кожного контролера даних обробляти персональні дані лише на чітко визначених правових підставах, заздалегідь визначати мету, обмежувати обсяг даних та надавати суб’єктам даних вичерпну інформацію. Крім того, існує суворе право на доступ, виправлення, видалення та заперечення проти автоматизованого прийняття рішень (стаття 22 GDPR). Останнє безпосередньо стосується систем оцінювання або профілювання на основі штучного інтелекту.

Які додаткові елементи пропонує Закон про штучний інтелект?

Закон про штучний інтелект класифікує системи штучного інтелекту на чотири класи ризику: мінімальний, обмежений, високий та неприйнятний ризик. Системи високого ризику підлягають суворим вимогам щодо документування, прозорості та нагляду, тоді як неприйнятні практики, такі як маніпулятивний поведінковий контроль або соціальний скоринг, повністю заборонені. Початкові заборони набули чинності в лютому 2025 року, а подальші вимоги щодо прозорості поступово впроваджувалися до 2026 року. Порушення можуть призвести до штрафів у розмірі до 7% від світового річного доходу.

Як взаємодіють GDPR та Закон про штучний інтелект?

GDPR залишається чинним щоразу, коли обробляються персональні дані. Закон про штучний інтелект доповнює його зобов'язаннями щодо конкретних продуктів та підходом, що ґрунтується на оцінці ризиків: одна й та сама система може бути як високоризиковою системою штучного інтелекту (Закон про штучний інтелект), так і особливо ризикованою діяльністю з обробки (GDPR, ст. 35), що вимагає оцінки впливу на захист даних.

Чому інструменти штучного інтелекту є особливо чутливими з точки зору захисту даних?

Моделі штучного інтелекту навчаються на великих наборах даних. Чим точнішою має бути модель, тим більша спокуса постачати їй комплексні персональні набори даних. Це створює ризики:

Дані навчання можуть містити конфіденційну інформацію.
Алгоритми часто залишаються чорною скринькою, що ускладнює для тих, хто їх стосується, розуміння логіки прийняття рішень.
Автоматизовані процеси створюють ризик дискримінації, оскільки вони відтворюють упередження з даних.

Які конкретні небезпеки виникають внаслідок використання штучного інтелекту?

Витік даних під час навчання: Недостатньо захищені хмарні середовища, відкриті API або відсутність шифрування можуть призвести до розкриття конфіденційних даних.

Відсутність прозорості: Навіть розробники не завжди повністю розуміють глибокі нейронні мережі. Це ускладнює виконання зобов'язань щодо надання інформації згідно зі статтями 13–15 GDPR.

Дискримінаційні результати: оцінювання кандидатів на основі штучного інтелекту може посилити несправедливі моделі, якщо навчальний набір вже був історично упередженим.

Транскордонні передачі: Багато постачальників штучного інтелекту розміщують моделі в третіх країнах. Після рішення у справі Schrems II компанії повинні запровадити додаткові запобіжні заходи, такі як стандартні договірні положення та оцінки впливу передачі.

Які технічні підходи захищають дані в середовищі штучного інтелекту?

Псевдонімізація та анонімізація: етапи попередньої обробки видаляють прямі ідентифікатори. Залишковий ризик залишається, оскільки повторна ідентифікація можлива з великими наборами даних.

Диференціальна конфіденційність: Цільовий шум дозволяє проводити статистичний аналіз без можливості ідентифікації осіб.

Федеративне навчання: Моделі навчаються децентралізовано на кінцевих пристроях або в центрах обробки даних власників даних; лише оновлення ваг передаються в глобальну модель. Це гарантує, що необроблені дані ніколи не залишають свою точку походження.

Пояснювальний штучний інтелект (XAI): такі методи, як LIME або SHAP, надають зрозумілі пояснення для прийняття рішень нейронною системою. Вони допомагають виконувати інформаційні зобов'язання та виявляти потенційні упередження.

Чи достатньо лише анонімізації для обходу зобов'язань GDPR?

Тільки якщо анонімізація є незворотною, обробка не підпадає під дію GDPR. На практиці це важко гарантувати, оскільки методи повторної ідентифікації постійно розвиваються. Тому наглядові органи рекомендують додаткові заходи безпеки та оцінку ризиків.

Які організаційні заходи GDPR передбачає для проектів зі штучного інтелекту?

Оцінка впливу на захист даних (DPIA): завжди потрібна, якщо обробка може становити високий ризик для прав суб'єктів даних, наприклад, у випадку систематичного профілювання або масштабного аналізу відео.

Технічні та організаційні заходи (TOM): Керівні принципи DSK 2025 вимагають чітких концепцій доступу, шифрування, реєстрації, версій моделі та регулярних аудитів.

Розробка контракту: Під час придбання зовнішніх інструментів штучного інтелекту компанії повинні укладати угоди про обробку даних відповідно до ст. 28 GDPR, враховувати ризики передачі даних до третіх країн та забезпечувати права на аудит.

Як ви обираєте інструменти штучного інтелекту, що відповідають правилам захисту даних?

У керівному документі Конференції із захисту даних (станом на травень 2024 року) наведено контрольний список: уточнення правової основи, визначення мети, забезпечення мінімізації даних, підготовка документів прозорості, впровадження прав суб'єктів даних та проведення Оцінки впливу на захист даних (DPIA). Компанії також повинні перевірити, чи належить інструмент до категорії високого ризику Закону про штучний інтелект; якщо так, застосовуються додаткові зобов'язання щодо дотримання вимог та реєстрації.

Пов'язано з цим:

Ця платформа штучного інтелекту поєднує 3 ключові бізнес-сфери: управління закупівлями, розвиток бізнесу та аналітику

Яку роль відіграють принципи конфіденційності за проектом та за замовчуванням?

Згідно зі статтею 25 GDPR, контролери даних повинні з самого початку вибирати налаштування за замовчуванням, що сприяють захисту даних. У контексті штучного інтелекту це означає: мінімальні набори даних, моделі, що пояснюються, обмеження внутрішнього доступу та концепції видалення з самого початку проекту. Закон про штучний інтелект підкріплює цей підхід, вимагаючи управління ризиками та якістю протягом усього життєвого циклу системи штучного інтелекту.

Як можна поєднати дотримання DSFA та Закону про штучний інтелект?

Рекомендується комплексний підхід: спочатку команда проекту класифікує застосунок відповідно до Закону про штучний інтелект. Якщо він потрапляє до категорії високого ризику, система управління ризиками створюється паралельно з Оцінкою впливу на захист даних (DPIA) відповідно до Додатку III. Обидва аналізи доповнюють один одного, уникають дублювання зусиль та забезпечують узгоджену документацію для наглядових органів.

Які галузеві сценарії ілюструють проблему?

Охорона здоров'я: Діагностичні процедури, що підтримуються штучним інтелектом, вимагають висококонфіденційних даних пацієнтів. Витік даних може призвести до позовів про відповідальність, окрім штрафів. Регуляторні органи розслідують діяльність кількох постачальників послуг з 2025 року через недостатнє шифрування.

Фінансові послуги: Алгоритми оцінки кредитоспроможності вважаються високоризикованим штучним інтелектом. Банки повинні перевіряти наявність дискримінації, розкривати логіку прийняття рішень та гарантувати права клієнтів на ручну перевірку.

Управління людськими ресурсами: Чат-боти, що використовуються для попереднього відбору кандидатів, обробляють резюме. Ці системи підпадають під дію статті 22 GDPR і можуть призвести до звинувачень у дискримінації, якщо їх неправильно класифікувати.

Маркетинг та обслуговування клієнтів: Моделі генеративної мови допомагають у написанні відповідей, але часто мають доступ до даних клієнтів. Компанії повинні впроваджувати повідомлення про прозорість, механізми відмови та періоди зберігання даних.

Які додаткові зобов'язання виникають із класів ризиків Закону про штучний інтелект?

Мінімальний ризик: немає спеціальних вимог, але належна практика рекомендує дотримуватися правил прозорості.

Обмежений ризик: Користувачі повинні усвідомлювати, що вони взаємодіють зі штучним інтелектом. Діпфейки мають бути позначені з 2026 року.

Високий ризик: обов'язкова оцінка ризиків, технічна документація, управління якістю, людський нагляд, повідомлення відповідних органів нотифікації.

Неприйнятний ризик: Розробка та використання заборонені. Порушення можуть призвести до штрафів у розмірі до 35 мільйонів євро або 7% від доходу.

Які міжнародні правила діють за межами ЄС?

У США існує різноманітне федеральне законодавство. Каліфорнія планує прийняти Закон про конфіденційність споживачів, що ґрунтується на штучному інтелекті. Китай іноді вимагає доступу до навчальних даних, що несумісне з GDPR. Тому компанії з глобальними ринками повинні проводити оцінки впливу передачі даних та адаптувати контракти до регіональних правил.

Чи може сам ШІ допомогти із захистом даних?

Так. Інструменти на базі штучного інтелекту ідентифікують персональні дані у великих архівах, автоматизують процеси пошуку інформації та виявляють аномалії, що вказують на витік даних. Однак такі програми підпадають під дію тих самих правил захисту даних.

Як ви формуєте внутрішню експертизу?

DSK рекомендує проводити навчання з юридичних та технічних основ, а також чітко розподіляти ролі між відділами захисту даних, ІТ-безпеки та спеціалізованими відділами. Закон про штучний інтелект зобов'язує компанії розвивати фундаментальні знання у сфері штучного інтелекту для адекватної оцінки ризиків.

Які економічні можливості пропонує штучний інтелект, що відповідає вимогам захисту даних?

Компанії, які враховують Оцінки впливу на захист даних (DPIA), Технічні та організаційні заходи (TOM) та прозорість на ранній стадії, зменшують потребу в подальших коригувальних діях, мінімізують ризик штрафів та зміцнюють довіру як клієнтів, так і регуляторів. Постачальники, що розробляють «штучний інтелект, що враховує конфіденційність», позиціонують себе на зростаючому ринку надійних технологій.

Які тенденції визначаються на наступні кілька років?

Гармонізація GDPR та Закону про штучний інтелект через керівні принципи Європейської комісії до 2026 року.
Збільшення використання таких методів, як диференціальна конфіденційність та федеративне навчання, для забезпечення локальності даних.
Обов’язкові вимоги до маркування контенту, створеного штучним інтелектом, з серпня 2026 року.
Розширення галузевих правил, наприклад, для медичних виробів та автономних транспортних засобів.
Суворіші перевірки на відповідність з боку регуляторних органів, які спеціально проводять аудит систем штучного інтелекту.

Чи можуть штучний інтелект та захист даних існувати разом?

Так, але лише завдяки поєднанню права, технологій та організації. Сучасні методи захисту даних, такі як диференційована конфіденційність та федеративне навчання, що підтримуються чіткою правовою базою (GDPR плюс Закон про штучний інтелект) та базуються на принципі конфіденційності за принципом проектування, дозволяють створювати високопродуктивні системи штучного інтелекту без шкоди для конфіденційності. Компанії, які впроваджують ці принципи, не лише забезпечують свою інноваційну силу, але й довіру громадськості до майбутнього штучного інтелекту.