GDPR ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅವು ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮುಂದೂಡುವ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತವೆ: ನೀವು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಅಥವಾ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು, ಹಾಗೆ ಮಾಡಲು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಆಧಾರವನ್ನು ಹೆಸರಿಸಲು ಮತ್ತು ಆ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅಗತ್ಯ ಎಂದು ತೋರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಇದರರ್ಥ ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಆರ್ಟಿಕಲ್ 6 ರ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಆಧಾರವನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವುದು, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ನಂತರದ ಬಳಕೆಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೂಲತಃ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮೊದಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೊದಲು ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು. ಈ ಲೇಖನವು ನೆದರ್ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು AI ತರಬೇತಿಗೆ ಆ ನಿಯಮಗಳು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆಟೋರೈಟ್ ಪರ್ಸೂನ್ಸ್ಜೆಗೆವೆನ್ಸ್ ಎಲ್ಲಿ ರೇಖೆಯನ್ನು ಎಳೆಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಎಂದು ಏನು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ
ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಅಥವಾ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ನೈಸರ್ಗಿಕ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಗೆ GDPR ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಆ ಮಿತಿಯನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ದಾಟಲಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ನಿಯಂತ್ರಕ ಅಥವಾ ಬೇರೆ ಯಾರಾದರೂ ಯಾರನ್ನಾದರೂ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಎಲ್ಲಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ ಮೂಲಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಸಾಧನ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳು, ಸ್ಥಳ ಕುರುಹುಗಳು, ವಹಿವಾಟು ದಾಖಲೆಗಳು ಅಥವಾ ಕ್ಲಿಕ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಗಳ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಯಾವಾಗಲೂ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಆಗಿರುತ್ತದೆ, ಒಂದೇ ಕಾಲಂನಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಹೆಸರು ಕಾಣಿಸದಿದ್ದರೂ ಸಹ.
ಎರಡು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ನಿಯಂತ್ರಣವು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ ಕೀ ಇನ್ನೂ ಎಲ್ಲೋ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಗುಪ್ತನಾಮದ ಡೇಟಾವು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವಾಗಿಯೇ ಉಳಿದಿದೆ ಮತ್ತು GDPR ಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ. ಮರು-ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಯಾರಿಗೂ ಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾವು ಅದರ ಹೊರಗೆ ಬರುತ್ತದೆ. ನಿಜವಾದ ಅನಾಮಧೇಯೀಕರಣಕ್ಕೆ ಬಾರ್ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ: ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆ, ಹ್ಯಾಶಿಂಗ್ ಅಥವಾ ನೇರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಮರು-ಗುರುತಿಸಲು ದೃಢನಿಶ್ಚಯದ ಪಕ್ಷಕ್ಕೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಫಿಂಗರ್ಪ್ರಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಿಡುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸಮೃದ್ಧವಾಗಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದರೆ.
ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಹೇಳಿಕೆಯು ಇಡೀ AI ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನಲ್ಲಿ ಲೋಡ್-ಬೇರಿಂಗ್ ಊಹೆಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅದು ವಿಫಲವಾದರೆ, ತರಬೇತಿ ರನ್ನಿಂದ ಹಿಡಿದು ಧಾರಣ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯವರೆಗಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡೌನ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಹಂತವನ್ನು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಆಧಾರವಿಲ್ಲದೆ ನಡೆಸಲಾಗಿದೆ. ದಾಖಲಿತ ಮರು-ಗುರುತಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳದ ಹೊರತು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಪುಷ್ಟೀಕರಿಸಿದಾಗ ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಂದು ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ ಆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮರುಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಸುರಕ್ಷಿತ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದಾದಾಗ ಯುರೋಪಿಯನ್ ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಟೆಕ್ಷನ್ ಬೋರ್ಡ್ ಸಹ ಗಮನಹರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಉತ್ತರವೆಂದರೆ ಇದನ್ನು ಊಹಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ: ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯು ಇನ್ನೂ ಆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದಾದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಕರಣದಿಂದ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕೆ ನಿರ್ಣಯಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು AI ತರಬೇತಿಗೆ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಆಧಾರವನ್ನು ಆರಿಸುವುದು
ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ಆರ್ಟಿಕಲ್ 6 ರಲ್ಲಿನ ಆರು ಆಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಮೊದಲು ನೆಲವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕು, ನಂತರ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುವ ಬದಲು. ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ, ಕೇವಲ ಮೂರು ಮಾತ್ರ ವಾಸ್ತವಿಕ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳಾಗಿವೆ.
ಒಪ್ಪಿಗೆಯು ಸಿದ್ಧಾಂತದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಶುದ್ಧ ಮತ್ತು ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ದುರ್ಬಲವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅದನ್ನು ಮುಕ್ತವಾಗಿ ನೀಡಬೇಕು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿರಬೇಕು, ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತವಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ನಿಸ್ಸಂದಿಗ್ಧವಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನೀಡುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಹಿಂಪಡೆಯುವುದು ಸುಲಭವಾಗಿರಬೇಕು. ಸಾಮಾನ್ಯ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲಾದ, ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಸೇವೆಯ ಷರತ್ತಿನಂತೆ ಪಡೆದ ಅಥವಾ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಏನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆಂದು ನೋಡಲಾಗದಷ್ಟು ವಿಶಾಲವಾಗಿ ರೂಪಿಸಲಾದ ಒಪ್ಪಿಗೆಯು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಒಪ್ಪಿಗೆಯನ್ನು ಹಿಂಪಡೆದರೆ, ಈಗಾಗಲೇ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ತಾಂತ್ರಿಕ ಉತ್ತರದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಒಪ್ಪಂದದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಗತ್ಯವು ತೋರುತ್ತಿರುವುದಕ್ಕಿಂತ ಕಿರಿದಾಗಿದೆ. ಪರೀಕ್ಷೆಯು ವ್ಯಕ್ತಿಯು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಕೇಳಿದ ಸೇವೆಗೆ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಾಗಿದೆ, ವಾಣಿಜ್ಯ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯಲ್ಲ. ಶಿಫಾರಸು ಎಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅವರು ಖರೀದಿಸಿದ ಉತ್ಪನ್ನದ ವಿತರಣೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ವರ್ತನೆಯ ಜಾಹೀರಾತು ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತೀಕರಣವನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಲು ಈ ನೆಲೆಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ನ್ಯಾಯಾಲಯವು ಪದೇ ಪದೇ ತಿರಸ್ಕರಿಸಿದೆ.
ಅದು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಬಿಡುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಅವಲಂಬಿಸಬೇಕಾದ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಮೂರು ಹಂತಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ, ಆ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆ: ನಿಜವಾದ ಮತ್ತು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಅದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಕಡಿಮೆ ಒಳನುಗ್ಗುವ ಮಾರ್ಗವಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಅಗತ್ಯ ಎಂದು ತೋರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಪಟ್ಟ ಜನರ ಹಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಂಜಸ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವುದು. ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಟೆನಿಸ್ ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಡಚ್ ನ್ಯಾಯಾಲಯದ ಉಲ್ಲೇಖದಲ್ಲಿ, 2024 ರಲ್ಲಿ ನ್ಯಾಯಾಂಗ ನ್ಯಾಯಾಲಯವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಾಣಿಜ್ಯ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಯು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಯಾಗಿ ಅರ್ಹತೆ ಪಡೆಯಬಹುದು ಎಂದು ದೃಢಪಡಿಸಿತು, ಆದರೆ ಅವಶ್ಯಕತೆ ಮತ್ತು ಸಮತೋಲನ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ತೃಪ್ತಿಗೊಂಡರೆ ಮಾತ್ರ. ಆದ್ದರಿಂದ ವಾಣಿಜ್ಯ ಮೌಲ್ಯವು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಯಾಗಿದೆ, ಪರವಾನಗಿಯಲ್ಲ.
ವಿಶೇಷ ವರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯಿಸಲಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು
ಜನಾಂಗೀಯ ಅಥವಾ ಜನಾಂಗೀಯ ಮೂಲ, ರಾಜಕೀಯ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು, ಧಾರ್ಮಿಕ ನಂಬಿಕೆಗಳು, ಟ್ರೇಡ್ ಯೂನಿಯನ್ ಸದಸ್ಯತ್ವ, ಆರೋಗ್ಯ, ಲೈಂಗಿಕ ಜೀವನ ಅಥವಾ ಲೈಂಗಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ದತ್ತಾಂಶ, ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಬಳಸುವ ಜೆನೆಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ, ಆರ್ಟಿಕಲ್ 9 ರಲ್ಲಿನ ಕಿರಿದಾದ ವಿನಾಯಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸದ ಹೊರತು, ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಸ್ಪಷ್ಟ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ; ಉಳಿದವುಗಳು ವಿರಳವಾಗಿ ವಾಣಿಜ್ಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿರುವ ಬಲೆ ಏನೆಂದರೆ ವಿಶೇಷ ವರ್ಗದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ. ಒಂದು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸಂರಕ್ಷಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಅನುಮತಿಸಿದರೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಖರೀದಿ ಮಾದರಿಗಳು, ಸ್ಥಳ ಇತಿಹಾಸ ಅಥವಾ ಮುಕ್ತ-ಪಠ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ವಿಷಯಗಳ ಮೂಲಕ, ಯಾರೂ ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳದಿದ್ದರೂ ಸಹ ಕಠಿಣ ಆಡಳಿತವು ಆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂರಕ್ಷಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕೆ ಪ್ರಾಕ್ಸಿಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮಾದರಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ದೂರಿನ ನಂತರ ಅಲ್ಲ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸಬೇಕು.
ಉದ್ದೇಶದ ಮಿತಿ: ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದೇ?
ನೀವು ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅಲ್ಲ. GDPR ಪ್ರಕಾರ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಆ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತಷ್ಟು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಾರದು. ಆದೇಶ ಪೂರೈಸುವಿಕೆ, ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಅಥವಾ ವಂಚನೆ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆಗಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು ಮತ್ತಷ್ಟು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದು ನಿಯಂತ್ರಣವು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತೀರ್ಣರಾದರೆ ಮಾತ್ರ ಅದು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಆ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಔಪಚಾರಿಕವಲ್ಲ. ಇದು ಮೂಲ ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ಹೊಸದರ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಆ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಏನನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು, ಡೇಟಾದ ಸ್ವರೂಪ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ವರ್ಗಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿವೆಯೇ, ಹೊಸ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಸಂಭವನೀಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಗುಪ್ತನಾಮೀಕರಣ ಅಥವಾ ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ನಂತಹ ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮಗಳ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳುತ್ತದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಥವಾ ಹಣಕಾಸು ದಾಖಲೆಗಳ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅನಾಮಧೇಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಲಾಗ್ಗಳ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅದನ್ನು ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ಶಾರ್ಟ್ಕಟ್ ಇದೆ, ಮತ್ತು ಅದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಊಹಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಕಿರಿದಾಗಿದೆ. ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಾಗಿ, ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಅಥವಾ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ ಅಥವಾ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಆರ್ಕೈವ್ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮಗಳು ಜಾರಿಯಲ್ಲಿದ್ದರೆ. ಸಂಶೋಧನೆಯು ಅರ್ಹತೆ ಪಡೆಯದ ವಾಣಿಜ್ಯ ಮಾದರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ; ವಿನಾಯಿತಿಯು ಉತ್ಪನ್ನ ಸುಧಾರಣೆಯಲ್ಲ, ವಿಧಾನಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ಒಳಪಟ್ಟ ನಿಜವಾದ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿರಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸದಿದ್ದಲ್ಲಿ, ನಿಮಗೆ ಹೊಸ ಕಾನೂನು ಆಧಾರ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಸಂಬಂಧಪಟ್ಟ ಜನರಿಗೆ ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಣಾಮವೆಂದರೆ ಉದ್ದೇಶದ ಮಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಅರ್ಥಹೀನವಾಗುವಷ್ಟು ವಿಶಾಲವಾದ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಗೌಪ್ಯತಾ ಹೇಳಿಕೆಗಳು ನಂತರದ ತರಬೇತಿ ಓಟವನ್ನು ಉಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಏನನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ, ಕರಡು ರಚನೆಯು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಏನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅಲ್ಲ. ನೆದರ್ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಗೌಪ್ಯತಾ ನೀತಿಯನ್ನು ಬರೆಯುವ ನಮ್ಮ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಮತ್ತು ಬಳಸಬಹುದಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿವರಿಸಬೇಕೆಂದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಾದರಿಯು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಬಯಸಿದಾಗ ಕನಿಷ್ಠೀಕರಣ, ಧಾರಣ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆ
ಡೇಟಾ ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿರಬೇಕು, ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವದಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿರಬೇಕು ಎಂದು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಒತ್ತಡವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬ ತರ್ಕದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಆ ತತ್ವವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಒತ್ತಡದಲ್ಲಿದೆ. ಇದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದಾದದ್ದು ದಾಖಲಿತ ವಾದ: ಹೇಳಲಾದ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಯಾವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಅವುಗಳಿಲ್ಲದೆ ಏನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಉಳಿದವುಗಳನ್ನು ಏಕೆ ತ್ಯಜಿಸಲಾಯಿತು. ಡೇಟಾಸೆಟ್ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಬಲ್ಲ ನಿಯಂತ್ರಕ. ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಅಗ್ಗವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಇಟ್ಟುಕೊಂಡ ನಿಯಂತ್ರಕ ಹಾಗೆ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ.
ಶೇಖರಣಾ ಮಿತಿಯು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಅದೇ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಮಳಿಗೆಗಳು, ಮಾದರಿ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯ ದಾಖಲೆಗಳು ಎಲ್ಲವೂ ಧಾರಣ ಬಾಧ್ಯತೆಯೊಳಗೆ ಬರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಒಂದು ಉದ್ದೇಶಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ತನ್ನದೇ ಆದ ಅವಧಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ನಿರ್ಣಯ ದಾಖಲೆಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮರೆತುಹೋಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ.
ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ನಿಖರತೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಡೆಗಣಿಸಲ್ಪಡುವ ತತ್ವವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು ಅದನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ನಿಖರವಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಲ್ಲಿ, ನವೀಕೃತವಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಸರಿಪಡಿಸುವ ಹಕ್ಕನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ. ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದರೆ, ಆ ಔಟ್ಪುಟ್ ಸ್ವತಃ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಯಾರಾದರೂ ಕಳಪೆ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅಪಾಯ, ಸಂಭಾವ್ಯ ವಂಚಕ ಅಥವಾ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಎಂಬ ಅನುಮಾನವು ಅವರ ಬಗ್ಗೆ ಡೇಟಾ ಆಗಿದ್ದರೆ, ಅದು ತಪ್ಪಾಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಬಹುದು. ಅಂತಹ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಅನುಸರಣೆ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಯಾವುದೇ ಪ್ರಮಾಣದ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ನಂತರ ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ದತ್ತಾಂಶ ಸಂರಕ್ಷಣೆ ಪರಿಣಾಮದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕಡ್ಡಾಯವಾದಾಗ
ಒಂದು ರೀತಿಯ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಹಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವನ್ನುಂಟುಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿರುವಾಗ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಪರಿಣಾಮದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಮೂರು ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಹೆಸರಿಸುತ್ತದೆ: ಕಾನೂನು ಅಥವಾ ಅದೇ ರೀತಿಯ ಮಹತ್ವದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಂಶಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ; ವಿಶೇಷ ವರ್ಗಗಳ ದತ್ತಾಂಶ ಅಥವಾ ಕ್ರಿಮಿನಲ್ ಶಿಕ್ಷೆಯ ದತ್ತಾಂಶದ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂಸ್ಕರಣೆ; ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರದೇಶದ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಂಭೀರವಾದ ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ಯೋಜನೆಗಳು ಮೊದಲ ಅಥವಾ ಎರಡನೆಯದಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತವೆ.
ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್, ಉದ್ಯೋಗಿಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಆರೋಗ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ ವೇದಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಮೆರಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಬಳಕೆಯಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ನೆದರ್ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಯಾವಾಗಲೂ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು Autoriteit Persoonsgegevens ಪ್ರಕಟಿಸಿದೆ. ಆ ಪಟ್ಟಿಯು ಯೋಜನೆಯ ಪ್ರಾರಂಭದಲ್ಲಿ ಸಮಾಲೋಚಿಸುವ ಮೊದಲ ದಾಖಲೆಯಾಗಿರಬೇಕು, ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ ಎಂಬ ವಾದವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ.
ಸಮಯದ ಬಗ್ಗೆ ಎರಡು ಅಂಶಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ. ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಮೊದಲು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಬೇಕು, ಅಂದರೆ AI ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಜೋಡಿಸುವ ಮೊದಲು, ನಿಯೋಜನೆಯ ಮೊದಲು ಅಲ್ಲ. ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ನೀವು ತಗ್ಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಉಳಿದಿರುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ತೋರಿಸಿದರೆ, ಮುಂದುವರಿಯುವ ಮೊದಲು ನೀವು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಪ್ರಾಧಿಕಾರವನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಬೇಕು. ಆ ಸಮಾಲೋಚನೆಯನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು ಸ್ವತಃ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ, ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ.
ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಉಪಯುಕ್ತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಮೀರಿದೆ. ಇದು ಯಾವ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪೋಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಮಾದರಿಯು ತನ್ನದೇ ಆದ ಮೇಲೆ ಏನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಅನುಮತಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವನು ಏನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾನೆ, ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬಾಧಿತ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಹೇಗೆ ವಿವರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸಂರಕ್ಷಿತ ಗುಂಪುಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಯಂತ್ರಕರು ಮೊದಲು ಕೇಳುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಇವು.
Autoriteit Persoonsgegevens ಇದನ್ನು ಹೇಗೆ ಜಾರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ
ಡಚ್ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಪ್ರಾಧಿಕಾರವು ಆಟೋರೈಟ್ ಪರ್ಸೂನ್ಸ್ಜೆಗೆವೆನ್ಸ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಡಚ್ ಅನುಷ್ಠಾನ ಕಾಯ್ದೆ, ಉಯಿಟ್ವೊರಿಂಗ್ಸ್ವೆಟ್ ಎವಿಜಿ ಜೊತೆಗೆ ಜಿಡಿಪಿಆರ್ ಅನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಅಧಿಕಾರಗಳು ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಮತ್ತು ವಾಗ್ದಂಡನೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ದಂಡ ಪಾವತಿ, ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಮೇಲೆ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಅಥವಾ ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿಷೇಧ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ದಂಡಕ್ಕೆ ಒಳಪಟ್ಟ ಆದೇಶದವರೆಗೆ ಇರುತ್ತದೆ. ನಿಯಂತ್ರಣವು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ: ಕೆಳ ಹಂತಕ್ಕೆ ಹತ್ತು ಮಿಲಿಯನ್ ಯುರೋಗಳವರೆಗೆ ಅಥವಾ ಒಟ್ಟು ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ವಾರ್ಷಿಕ ವಹಿವಾಟಿನ ಎರಡು ಪ್ರತಿಶತದವರೆಗೆ, ಮತ್ತು ಮೂಲಭೂತ ತತ್ವಗಳು, ಕಾನೂನು ಆಧಾರಗಳು, ಡೇಟಾ ವಿಷಯಗಳ ಹಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳ ಮೇಲಿನ ನಿಯಮಗಳ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಾಗಿ ಇಪ್ಪತ್ತು ಮಿಲಿಯನ್ ಯುರೋಗಳವರೆಗೆ ಅಥವಾ ನಾಲ್ಕು ಪ್ರತಿಶತದವರೆಗೆ, ಯಾವುದು ಹೆಚ್ಚೋ ಅದು.
ಡಚ್ ಅಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಎರಡು ಜಾರಿ ವಿಷಯಗಳು ಗೋಚರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಎರಡೂ ನೇರವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ. ಮೊದಲನೆಯದು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ: ಇತ್ತೀಚಿನ ಕ್ರಮಗಳ ಗಣನೀಯ ಪಾಲು ಗೌಪ್ಯತಾ ಹೇಳಿಕೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ, ಅವು ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ, ಯಾವ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಮತ್ತು ಎಷ್ಟು ಸಮಯದವರೆಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥವಾಗುವ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಉದ್ದೇಶದ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಕರಡು ರಚನೆಯ ದೋಷವಾಗಿ ಅಲ್ಲ, ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ. ಪ್ರಾಧಿಕಾರವು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗಾಗಿ ಮೀಸಲಾದ ಘಟಕವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಅಪಾಯಗಳ ಕುರಿತು ಆವರ್ತಕ ವರದಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ತನಿಖೆಯ ವಿಷಯವಾಗುವ ಮೊದಲು ಅದು ಏನನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಹೇಳಿಕೆಯಾಗಿ ಓದಲು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಜಾರಿಯ ಜೊತೆಗೆ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಅಧಿಸೂಚನೆ ಕರ್ತವ್ಯವೂ ಇರುತ್ತದೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯನ್ನು ಅನಗತ್ಯ ವಿಳಂಬವಿಲ್ಲದೆ ಪ್ರಾಧಿಕಾರಕ್ಕೆ ವರದಿ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದುಬಂದ ಎಪ್ಪತ್ತೆರಡು ಗಂಟೆಗಳ ಒಳಗೆ ವರದಿ ಮಾಡಬೇಕು, ಉಲ್ಲಂಘನೆಯು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಅಪಾಯವನ್ನುಂಟುಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿಲ್ಲದ ಹೊರತು; ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಅಪಾಯ ಹೆಚ್ಚಿರುವಲ್ಲಿ, ಅವರಿಗೆ ಸಹ ತಿಳಿಸಬೇಕು. AI ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಮೊದಲಿಗಿಂತ ಕಠಿಣವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಂಡ ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ ಅಥವಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಅಂಗಡಿಯು ಅದು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಗಳು ಮಾದರಿಯು ಮಾಡಿದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೂ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಸೈಬರ್ಬೆವಿಲಿಗಿಂಗ್ಸ್ವೆಟ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಘಟನೆ ವರದಿ ಮಾಡುವ ಕರ್ತವ್ಯಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಬಾಧ್ಯತೆಯಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ, ಇದು ಆಗಸ್ಟ್ 15, 2026 ರಿಂದ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಳಗಿನ ಘಟಕಗಳ ಮೇಲೆ ಇಪ್ಪತ್ತನಾಲ್ಕು ಮತ್ತು ಎಪ್ಪತ್ತೆರಡು ಗಂಟೆಗಳ ತನ್ನದೇ ಆದ ಅಧಿಸೂಚನೆ ಗಡುವನ್ನು ವಿಧಿಸುತ್ತದೆ. NIS2 ಮತ್ತು ಡಚ್ ಸೈಬರ್ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿ ಕಾಯಿದೆಯ ನಮ್ಮ ಅವಲೋಕನವು ಎರಡು ಆಡಳಿತಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಹೇಗೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
AI ಕಾಯ್ದೆಯು GDPR ಅನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
EU ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕಾಯ್ದೆಯು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪನ್ನಗಳಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ: ಇದು ಅವುಗಳನ್ನು ಅಪಾಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಕರ ಮೇಲೆ ಕಟ್ಟುಪಾಡುಗಳನ್ನು ವಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಕಾನೂನು ಆಧಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅದರ ಅನುಸರಣೆಯು GDPR ಅನುಸರಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಏನನ್ನೂ ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ. AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ, ಎರಡೂ ಪದ್ಧತಿಗಳು ಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ.
ಯೋಜನೆಗೆ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಮುಖ್ಯ. ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಅಭ್ಯಾಸಗಳ ಮೇಲಿನ ನಿಷೇಧಗಳು, ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಜನರೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ಅಥವಾ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ವಿಷಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಕರ್ತವ್ಯಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಜಾರಿಯಲ್ಲಿವೆ. ಡಿಜಿಟಲ್ ಓಮ್ನಿಬಸ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ನಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಆಡಳಿತವನ್ನು ಮುಂದೂಡಲಾಗಿದೆ: ಅನೆಕ್ಸ್ III ರಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳು ಈಗ 2 ಡಿಸೆಂಬರ್ 2027 ರಿಂದ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅನೆಕ್ಸ್ I ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಸುರಕ್ಷತಾ ಘಟಕಗಳಾಗಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ 2 ಆಗಸ್ಟ್ 2028 ರಿಂದ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ. AI ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ನಿರ್ದೇಶನಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರಸ್ತಾವನೆಯನ್ನು ಹಿಂತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಹಾನಿಗೆ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಒಪ್ಪಂದ ಮತ್ತು ಹಿಂಸೆಯ ಮೇಲಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಡಚ್ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಯುರೋಪಿಯನ್ ಉತ್ಪನ್ನ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಆಡಳಿತದಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಣಾಮವೆಂದರೆ GDPR ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಇಂದಿಗೂ ಬದ್ಧತೆಯ ನಿರ್ಬಂಧವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ, ಆದರೆ AI ಕಾಯಿದೆಯು ದಶಕದ ಅಂತ್ಯದ ಮೊದಲು ಒಂದೇ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಯಾವ ದಾಖಲಾತಿ, ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡು ವ್ಯಾಯಾಮಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ನಕಲು ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಅವುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. EU AI ಕಾಯಿದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ನಮ್ಮ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳು ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಬಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ.
ಗುಂಪು ಹಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು ಹಾನಿಗಳು: ಅಪಾಯದ ನಾಗರಿಕ ಭಾಗ
ನಿಯಂತ್ರಕ ದಂಡಗಳು ಮಾತ್ರ ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಲ್ಲ, ಮತ್ತು ನೆದರ್ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಅವು ಅತಿ ದೊಡ್ಡದಾಗಿರಬಾರದು. ವೆಟ್ ಅಫ್ವಿಕೆಲಿಂಗ್ ಮಾಸಾಶೇಡ್ ಇನ್ ಕಲೆಕ್ಟೀವ್ ಆಕ್ಟ್ (WAMCA) ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸಿನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಪ್ರತಿಷ್ಠಾನ ಅಥವಾ ಸಂಘವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಗುಂಪಿನ ಪರವಾಗಿ ಹಾನಿಗಳಿಗೆ ಸಾಮೂಹಿಕ ಕ್ರಮವನ್ನು ತರಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ನೆದರ್ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ನೆಲೆಸಿರುವ ಜನರಿಗೆ ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ಹೊರಗುಳಿಯುವ ಆಡಳಿತವಿದೆ. ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಸ್ಪಷ್ಟ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ: ಒಂದೇ ವಿನ್ಯಾಸ ನಿರ್ಧಾರವು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಬಳಕೆದಾರರ ಮೇಲೆ ಒಂದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿಖರವಾಗಿ ಸಾಮೂಹಿಕ ಕ್ರಿಯೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಏಕರೂಪತೆಯಾಗಿದೆ.
GDPR ಇದನ್ನು ತನ್ನದೇ ಆದ ಕಡೆಯಿಂದ ಬಲಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಉಲ್ಲಂಘನೆಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ವಸ್ತು ಅಥವಾ ವಸ್ತುವಲ್ಲದ ಹಾನಿಯನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿದ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಇದು ನಿಯಂತ್ರಕ ಅಥವಾ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ನಿಂದ ಪರಿಹಾರದ ಹಕ್ಕನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿರುವ ಲಾಭರಹಿತ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಡೇಟಾ ವಿಷಯಗಳ ಪರವಾಗಿ ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ತರಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಅವರಿಂದ ಆದೇಶವಿಲ್ಲದೆ. ಗ್ರಾಹಕ-ರಕ್ಷಣಾ ಸಂಘವು ಆ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಎಂದು ನ್ಯಾಯಾಲಯವು ದೃಢಪಡಿಸಿದೆ.
ಒಂದು ಮಿತಿ ಇದೆ, ಮತ್ತು ಅದು ಪ್ರತಿವಾದಿಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. GDPR ಉಲ್ಲಂಘನೆಯು ಸ್ವತಃ ಪರಿಹಾರದ ಹಕ್ಕನ್ನು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ನ್ಯಾಯಾಲಯವು ಅಭಿಪ್ರಾಯಪಟ್ಟಿದೆ: ಹಕ್ಕುದಾರನು ನಿಜವಾದ ಹಾನಿ ಮತ್ತು ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಲಿಂಕ್ ಅನ್ನು ತೋರಿಸಬೇಕು, ಆದಾಗ್ಯೂ ಅದು ಸ್ಥಾಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ನಂತರ ವಸ್ತುವಲ್ಲದ ಹಾನಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಗಂಭೀರತೆಯ ಮಿತಿ ಅನ್ವಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ ಡಚ್ ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪ್ರಶಸ್ತಿಗಳು ಸಾಧಾರಣವಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಲಕ್ಷಾಂತರ ವರ್ಗದ ಅಂಕಗಣಿತವು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮೂಹಿಕ ಹಾನಿಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸಾಮೂಹಿಕ ಹಕ್ಕುಗಳ ಕುರಿತು ನಮ್ಮ ಲೇಖನವು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಹೇಗೆ ನಡೆಯುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲೆಡೆಯಿಂದ ಬಂದಾಗ ನಿಯಂತ್ರಕ ಯಾರು?
ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ಯೋಜನೆಗಳು ವಿರಳವಾಗಿ ಒಂದೇ ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಉಳಿಯುತ್ತವೆ. ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬ್ರೋಕರ್ನಿಂದ ಪುಷ್ಟೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಕ್ಲೌಡ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಂದ ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಏಜೆನ್ಸಿಯಿಂದ ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟಗಾರರಿಂದ ಒದಗಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಗೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರೂಪಿಸಬೇಕು, ಏಕೆಂದರೆ ಪಾತ್ರಗಳ ಹಂಚಿಕೆಯು ಯಾರು ಯಾವ ಬಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕರಿಗೆ ಯಾರು ಉತ್ತರಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಯಂತ್ರಕವು ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಉದ್ದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ; ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ನಿಯಂತ್ರಕದ ದಾಖಲಿತ ಸೂಚನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಕ್ಷಗಳು ಜಂಟಿಯಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿದರೆ, ಅವರು ಜಂಟಿ ನಿಯಂತ್ರಕರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಬೇಕು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಂದ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ, ಅವರು ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅವರಿಬ್ಬರ ವಿರುದ್ಧ ತಮ್ಮ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು. ಒಪ್ಪಂದದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ಲೇಬಲ್ ನಿರ್ಣಾಯಕವಲ್ಲ: ಡೇಟಾವನ್ನು ಏಕೆ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಯಾರು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದು ಮುಖ್ಯ. ತನ್ನದೇ ಆದ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವ ಹಕ್ಕನ್ನು ಕಾಯ್ದಿರಿಸಿದ ಪೂರೈಕೆದಾರರು, ಆ ಮಟ್ಟಿಗೆ, ಒಪ್ಪಂದವು ಅದನ್ನು ಏನೇ ಕರೆದರೂ, ತನ್ನದೇ ಆದ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಕರಾಗುತ್ತಾರೆ.
ಪೂರೈಕೆದಾರ ಒಪ್ಪಂದಗಳಲ್ಲಿನ ಎರಡು ಷರತ್ತುಗಳು AI ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷ ಗಮನಕ್ಕೆ ಅರ್ಹವಾಗಿವೆ. ಮೊದಲನೆಯದು ಪೂರೈಕೆದಾರರು ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಅಥವಾ ಸೇವಾ ಸುಧಾರಣೆಗಾಗಿ ಗ್ರಾಹಕ ವಿಷಯವನ್ನು ಬಳಸಲು ಅನುಮತಿಸುವುದು; ಅದು ಇದ್ದರೆ, ನೀವು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮತ್ತೊಂದು ನಿಯಂತ್ರಕಕ್ಕೆ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು ಆ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆಗೆ ನಿಮಗೆ ಆಧಾರ ಮತ್ತು ಸೂಚನೆ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯದು ಉಪ-ಸಂಸ್ಕಾರಕ ಷರತ್ತು, ಏಕೆಂದರೆ ಮಾದರಿ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮತ್ತಷ್ಟು ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ಮತ್ತು ಯುರೋಪಿಯನ್ ಆರ್ಥಿಕ ಪ್ರದೇಶದ ಹೊರಗಿನ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತಾರೆ, ಇದು ವರ್ಗಾವಣೆ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ತರುತ್ತದೆ. ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವಿಷಯವನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುವ ಆದರೆ ಡೇಟಾಗೆ ನಿಜವಾಗಿ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸದ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದವು ತನಿಖೆಯಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಉಪಯೋಗವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ತತ್ವವು ನಿಯಂತ್ರಕರ ಮೇಲೆ ಪುರಾವೆಯ ಹೊರೆಯನ್ನು ಹೇರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿಡಿ. ಅನುಸರಣೆ ಹೊಂದಲು ಇದು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿರುವಂತೆಯೇ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ದಾಖಲೆಗಳು, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಂದಗಳೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಅದನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಮುಂದಿನ ಯೋಜನೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಮೊದಲು ಏನು ಹಾಕಬೇಕು
ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶದ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸ ಹಂತದಲ್ಲಿಯೇ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ನಿಯಂತ್ರಣವು ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ: ಸೂಕ್ತವಾದ ತಾಂತ್ರಿಕ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿಯೇ ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಾದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಮರುಜೋಡಣೆ ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ.
ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಐದು ವಿಷಯಗಳು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯ ಹಿಂದಿನ ಡೇಟಾ ಹರಿವನ್ನು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ವಿವರಿಸುವ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಇರಿಸಿ, ಅದು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಇಲಾಖೆಗಳಿಗಿಂತ. ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಮುಂದಿನ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಪ್ರತಿ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಆಧಾರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ ಮತ್ತು ಬರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಅದರೊಂದಿಗೆ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಿ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಮೊದಲು ಪರಿಣಾಮದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಉಳಿದ ಅಪಾಯವು ಹೆಚ್ಚಿರುವಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಪ್ರಾಧಿಕಾರವನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ. ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ವೇದಿಕೆಯ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಸೇರಿದಂತೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಪರ್ಶಿಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಪೂರೈಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಇರಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಅವರ ಸ್ವಂತ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಏನು ಮಾಡಲು ಅವರಿಗೆ ಅನುಮತಿ ಇದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ; ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದಕ್ಕೆ ನಮ್ಮ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ . ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: ಯುರೋಪಿಯನ್ ಆರ್ಥಿಕ ಪ್ರದೇಶದ ಹೊರಗಿನ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳಿಗೆ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅಧ್ಯಾಯ V ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ ಮತ್ತು ವರ್ಗಾವಣೆ ಪರಿಣಾಮದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮೂರನೇ ದೇಶಗಳ ಸ್ಥಾನವು ಬದಲಾಗಬಹುದು.
ಎಲ್ಲಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಜನರು ಮತ್ತು ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಜನರು ಒಂದೇ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಂತೆ ಮಾಡಿ. ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ನಮ್ಮ ಸಾಮಾನ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅವಲೋಕನದಲ್ಲಿ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ಬಾಧಿತ ಜನರ ಹಕ್ಕುಗಳವರೆಗೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ಎತ್ತಲಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನೆದರ್ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್ನಲ್ಲಿ GDPR ಮತ್ತು AI ಕುರಿತು ನಮ್ಮ ಸಹ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ನಾವು ಯಾವ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಆಧಾರವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು?
ಹೆಚ್ಚಿನ ವಾಣಿಜ್ಯ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತರವು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಆಸಕ್ತಿಗಳಾಗಿದ್ದು, ಆಸಕ್ತಿ, ಅವಶ್ಯಕತೆ ಮತ್ತು ಸಮತೋಲನ ವ್ಯಾಯಾಮವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಲಿಖಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಬಳಕೆಯು ಸಂಬಂಧಪಟ್ಟ ಜನರನ್ನು ಆಶ್ಚರ್ಯಗೊಳಿಸಿದರೆ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಉಚಿತ ಮತ್ತು ಹಿಂತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದದ್ದಾಗಿರಬೇಕು, ಇದು ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ಗೆ ಸಂಘಟಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ. ಒಪ್ಪಂದದ ಅವಶ್ಯಕತೆಯು ಮಾದರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ತರಬೇತಿಯು ಗ್ರಾಹಕರು ಕೇಳಿದ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲ. ನೀವು ಯಾವುದೇ ಆಧಾರವನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಂಡರೂ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಮೊದಲು ಅದನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ: ಹಿಂದಿನಿಂದ ಆಧಾರವನ್ನು ಆರಿಸುವುದನ್ನು ಯಾವುದೇ ಆಧಾರವಲ್ಲ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನಾವು ಮೊದಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದರೆ GDPR ಇನ್ನೂ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ?
ಅನಾಮಧೇಯೀಕರಣವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದರೆ ಮಾತ್ರ. ಮರು-ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಯಾರಿಗೂ ಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದಾಗ ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಬಳಸಬಹುದಾದ ಎಲ್ಲಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅದರೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದಾದ ಇತರ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು, ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಹ್ಯಾಶ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಸಣ್ಣ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆ ಮಾನದಂಡಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವು ಗುಪ್ತನಾಮದ ಡೇಟಾ ಆಗಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ. ಯೋಜನೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಿಂದ ಹೊರಗಿದೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಅನಾಮಧೇಯೀಕರಣವು ಆಧಾರವಾಗಿದ್ದರೆ, ಆ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ದಾಖಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಬದಲಾದಾಗಲೆಲ್ಲಾ ಮರುಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.
ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಲು ನಾವು ಸಂಶೋಧನಾ ವಿನಾಯಿತಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಬಹುದೇ?
ವಿರಳವಾಗಿ. ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಅಥವಾ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಮೂಲ ಉದ್ದೇಶದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ವಿನಾಯಿತಿಯು ಮಾನ್ಯತೆ ಪಡೆದ ಕ್ರಮಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ನಡೆಸಲಾದ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿರಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ಗುಪ್ತನಾಮೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಂತಹ ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ. ವಾಣಿಜ್ಯ ಪಕ್ಷವು ತನ್ನದೇ ಆದ ಲಾಭಕ್ಕಾಗಿ ನಡೆಸುವ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಅಥವಾ ಮಾದರಿ ಸುಧಾರಣೆಯು ಸಂಶೋಧನೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ತನ್ನದೇ ಆದ ಅರ್ಹತೆಯ ಮೇಲೆ ಪೂರೈಸದಿದ್ದರೆ, ನಿಮಗೆ ಹೊಸ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಆಧಾರದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಸಂಬಂಧಪಟ್ಟ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ಮಾಡೆಲ್ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನಂತರ ಯಾರಾದರೂ ಒಪ್ಪಿಗೆಯನ್ನು ಹಿಂತೆಗೆದುಕೊಂಡರೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ
ಹಿಂತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯು ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಜಾರಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಕಾನೂನುಬಾಹಿರಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಇದರರ್ಥ ಡೇಟಾವನ್ನು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಆ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ನಿಂದ ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಅಂಗಡಿಗಳು ಮತ್ತು ಲಾಗ್ಗಳಿಂದ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯು ಆ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವಂತೆ ತೋರಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಮರುತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗೆ ಒಪ್ಪಿಗೆಯು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಆಧಾರವಾಗಿರುವುದಕ್ಕೆ ಇದು ಒಂದು ಕಾರಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮೊದಲ ವಿನಂತಿ ಬಂದ ನಂತರ ಬದಲಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಉತ್ತರಿಸಲು ಯೋಗ್ಯವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದೆ.
ಹೇಗೆ Law and More ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು
Law and More ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು AI ಯ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಡಚ್ ಮತ್ತು ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಲಹೆ ನೀಡುತ್ತದೆ: ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ದಾಖಲಿಸುವುದು, ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳುವುದು, ಗೌಪ್ಯತೆ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಯಿಂದ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಒಪ್ಪಂದಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು, ಆಟೋರೈಟ್ ಪರ್ಸೂನ್ಸ್ಜೆಗೆವೆನ್ಸ್ಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಪ್ರತಿಷ್ಠಾನಗಳು ತಂದ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸುವುದು. ನೀವು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಯೋಜಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ನಿಯಂತ್ರಕರು ಈಗಾಗಲೇ ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ನೋಡಲು ನಾವು ಸಂತೋಷಪಡುತ್ತೇವೆ.
