Wróć do wszystkich wpisówWymagania prawne dotyczące zarządzania danymi w kontekście AI
Artykuł omawia kluczowe wymagania prawne dotyczące zarządzania danymi w kontekście AI, w tym regulacje wynikające z AI Act, RODO, ochrony baz danych oraz nowych możliwości pozyskiwania danych z Aktu w sprawie danych.
Wymagania prawne dotyczące zarządzania danymi (data governance) wynikające z Aktu w sprawie sztucznej inteligencji
Akt w sprawie sztucznej inteligencji (AI Act) wprowadza szereg wymagań dotyczących zarządzania danymi, które mają na celu zapewnienie odpowiedzialnego i zgodnego z prawem wykorzystania technologii AI. Kluczowe aspekty obejmują obowiązek zapewnienia jakości danych, ich przejrzystości oraz zgodności z zasadami etyki i prawami człowieka. Organizacje muszą wdrożyć odpowiednie mechanizmy zarządzania danymi, aby spełnić te wymagania. Więcej na temat wdrożenia i utrzymania data governance można dowiedzieć się na tym kursie.
Zasady i uwarunkowania prawne wykorzystania danych osobowych i nieosobowych na potrzeby trenowania modeli AI
Wykorzystanie danych osobowych i nieosobowych w procesie trenowania modeli AI wymaga przestrzegania przepisów takich jak RODO (dla danych osobowych) oraz regulacji dotyczących danych maszynowych. Kluczowe jest zapewnienie, że dane są pozyskiwane legalnie, a ich przetwarzanie odbywa się zgodnie z obowiązującymi przepisami. Organizacje muszą również uwzględniać różnice w regulacjach w zależności od rodzaju danych.
Zasady zapewnienia zgodności danych z zasadami etyki i prawami człowieka
Jednym z najważniejszych aspektów zarządzania danymi w kontekście AI jest zapewnienie, że dane wykorzystywane do trenowania modeli są zgodne z zasadami etyki i prawami człowieka. Oznacza to unikanie uprzedzeń w danych, które mogłyby prowadzić do dyskryminacji lub naruszenia praw jednostek. Organizacje muszą wdrożyć odpowiednie procedury weryfikacji danych, aby spełnić te wymagania.
Najnowsze regulacje prawne dotyczące możliwości pozyskiwania danych z utworów chronionych w ramach prawa autorskiego (TDM)
Tekst i data mining (TDM) to technika wykorzystywana w procesie trenowania modeli AI, która często wymaga dostępu do utworów chronionych prawem autorskim. Najnowsze regulacje prawne w Unii Europejskiej, takie jak dyrektywa o prawie autorskim na jednolitym rynku cyfrowym, wprowadzają wyjątki umożliwiające TDM w określonych warunkach. Ważne jest jednak, aby organizacje upewniły się, że ich działania są zgodne z tymi regulacjami.
Zasady ochrony zbiorów danych, w tym kwestie praw do baz danych tworzonych w procesie trenowania modeli AI
Ochrona zbiorów danych jest kluczowym elementem zarządzania danymi w kontekście AI. W Unii Europejskiej bazy danych mogą być chronione na mocy dyrektywy o ochronie baz danych, co oznacza, że ich wykorzystanie wymaga odpowiednich licencji lub zgody właściciela. Organizacje muszą również zadbać o bezpieczeństwo danych, aby zapobiec ich nieautoryzowanemu wykorzystaniu.
Zasady nabywania praw i licencjonowania zbiorów danych
Nabywanie praw i licencjonowanie zbiorów danych to proces, który wymaga uwzględnienia zarówno aspektów prawnych, jak i praktycznych. Dane udostępniane na otwartych licencjach, takich jak Creative Commons, mogą być wykorzystywane w określonych warunkach, ale organizacje muszą upewnić się, że spełniają wymagania licencji. Więcej na temat praktycznych zasad zarządzania danymi można dowiedzieć się na tym kursie.
Wymagania prawne związane z projektowaniem urządzeń IoT i usług opartych na danych
Urządzenia IoT i usługi oparte na danych muszą być projektowane z uwzględnieniem wymagań prawnych dotyczących ochrony danych i prywatności. Obejmuje to m.in. zapewnienie, że dane zbierane przez urządzenia są przetwarzane zgodnie z RODO oraz innymi obowiązującymi regulacjami. Organizacje muszą również zadbać o bezpieczeństwo danych, aby zapobiec ich nieautoryzowanemu dostępowi.
Nowe możliwości pozyskiwania danych wynikające z Aktu w sprawie danych
Akt w sprawie danych (Data Act) wprowadza nowe możliwości pozyskiwania danych przez użytkowników lub podmioty działające w ich imieniu. Obejmuje to m.in. prawo do dostępu do danych generowanych przez urządzenia IoT. Organizacje muszą jednak upewnić się, że ich działania są zgodne z wymaganiami tego aktu, w tym z zasadami dotyczącymi przejrzystości i uczciwości w relacjach z użytkownikami.
Szkolenia z zarządzania danymi w kontekście AI – dostosowane do Twoich potrzeb
Jeśli chcesz zgłębić temat zarządzania danymi w kontekście sztucznej inteligencji, w tym regulacji takich jak AI Act, RODO czy ochrona baz danych, zapraszamy do skorzystania z oferty szkoleń organizowanych przez Cognity. Nasze szkolenia są dostępne zarówno w formie dedykowanej dla pracowników Twojej firmy, jak i w formie indywidualnej. Możemy zorganizować je w Twojej siedzibie lub w jednej z naszych sal szkoleniowych na terenie całej Europy. Program szkolenia jest zawsze dostosowywany do Twoich oczekiwań, aby jak najlepiej odpowiadał na potrzeby Twojej organizacji. Aby uzyskać szczegółową wycenę, skontaktuj się z nami pod numerem telefonu: +48 577 136 633 lub napisz na adres e-mail: biuro@cognity.pl. Zadbaj o rozwój swojej wiedzy i kompetencji w dynamicznie zmieniającym się świecie technologii i regulacji prawnych!
Najczęściej zadawane pytania i odpowiedzi odnośnie Wymagania prawne dotyczące zarządzania danymi w kontekście AI
AI Act wymaga, aby organizacje zapewniły jakość danych, przejrzystość ich wykorzystania oraz zgodność z etyką i prawami człowieka. W praktyce oznacza to potrzebę uporządkowania sposobu pozyskiwania, weryfikacji i używania danych w systemach AI. Firmy powinny wdrożyć mechanizmy data governance, które pomagają kontrolować źródła danych, ich poprawność oraz ryzyka związane z ich wykorzystaniem.
Tak, ale tylko wtedy, gdy ich pozyskanie i przetwarzanie odbywa się zgodnie z RODO. Samo użycie danych osobowych do trenowania modelu AI nie zwalnia organizacji z obowiązków prawnych. Trzeba zadbać o legalność źródła danych, zgodność celu przetwarzania z przepisami oraz właściwe zabezpieczenia, które ograniczają ryzyko naruszenia prywatności osób, których dane dotyczą.
Różnica polega głównie na tym, że dane osobowe podlegają rygorom RODO, a dane nieosobowe innym właściwym regulacjom. Dla organizacji oznacza to konieczność odrębnej oceny zasad użycia każdego rodzaju danych. Przy trenowaniu modeli AI trzeba sprawdzić nie tylko pochodzenie danych, ale też to, jakie przepisy mają zastosowanie do konkretnego zbioru i sposobu jego wykorzystania.
Zgodność danych z etyką i prawami człowieka wymaga ograniczania uprzedzeń i weryfikacji ryzyka dyskryminacji. Nie chodzi wyłącznie o zgodność formalną, ale także o skutki użycia danych w działaniu modelu. W praktyce pomocne są procedury, które obejmują:
- sprawdzanie źródeł i jakości danych,
- wykrywanie stronniczości w zbiorach,
- ocenę wpływu na prawa jednostek.
Tak, w określonych przypadkach możliwe jest korzystanie z utworów chronionych w ramach tekstu i data miningu, jeśli działania mieszczą się w obowiązujących regulacjach. Artykuł wskazuje, że prawo unijne przewiduje wyjątki dotyczące TDM, ale nie oznacza to pełnej dowolności. Organizacja powinna każdorazowo sprawdzić, czy sposób pozyskania i użycia danych rzeczywiście odpowiada warunkom przewidzianym przez przepisy.
Przy licencjonowaniu danych do AI trzeba przede wszystkim sprawdzić zakres uprawnień i warunki korzystania ze zbioru. Dotyczy to również danych udostępnianych na otwartych licencjach, ponieważ ich użycie zwykle nie jest całkowicie nieograniczone. Przed wdrożeniem danych do trenowania modelu warto ustalić:
- kto jest uprawniony do udzielenia licencji,
- jakie zastosowania są dozwolone,
- czy istnieją obowiązki związane z dalszym wykorzystaniem danych.
Tak, zbiory i bazy danych mogą podlegać ochronie prawnej, dlatego ich wykorzystanie nie powinno odbywać się bez sprawdzenia podstawy prawnej. Artykuł wskazuje, że w Unii Europejskiej ochrona może wynikać z przepisów dotyczących baz danych. W praktyce oznacza to potrzebę ustalenia, czy potrzebna jest licencja, zgoda właściciela lub inne uprawnienie do korzystania z danego zbioru.
Data Act otwiera nowe możliwości dostępu do danych generowanych przez urządzenia IoT dla użytkowników i podmiotów działających w ich imieniu. Dla firm oznacza to szansę na szersze wykorzystanie danych, ale także nowe obowiązki organizacyjne. Trzeba zadbać o przejrzystość zasad dostępu, uczciwe relacje z użytkownikami oraz zgodność działań z regulacjami dotyczącymi ochrony danych i bezpieczeństwa informacji.
Inne teksty z tej kategorii
Jak przygotować firmę na wejście w życie AI Act? Przewodnik dla biznesu 20 kwietnia 2025 TOGAF w Data Governance: Zastosowanie ram architektonicznych w zarządzaniu danymi 04 lipca 2025 Data Governance – co to jest i dlaczego staje się kluczowe w 2025 roku? 24 października 2025 AI Act a RODO – jak nowe przepisy łączą się z ochroną danych osobowych 30 czerwca 2025Podziel się tym tekstem
