ನೆದರ್‌ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ GDPR ಮತ್ತು AI: ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳು.

ನೆದರ್‌ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ GDPR ಮತ್ತು AI ಒಂದು ಹಂತದಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬರುತ್ತವೆ: ಒಂದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿದ ತಕ್ಷಣ, ಸಾಮಾನ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಯಾವುದೇ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಯಾರು ನಿರ್ಮಿಸಿದರೂ ಸಹ. ಅಂದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಆಧಾರ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ತರ್ಕದ ಬಗ್ಗೆ ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸುವ ಜನರಿಗೆ ಮಾಹಿತಿ, ಯಂತ್ರವು ಮಾತ್ರ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಹಕ್ಕು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಮೊದಲು ದಾಖಲಿತ ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ. Autoriteit Persoonsgegevens ಆ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು EU AI ಕಾಯಿದೆಯು ಯಾವುದನ್ನೂ ಬದಲಾಯಿಸದೆ ಅವುಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಉತ್ಪನ್ನ-ಸುರಕ್ಷತಾ ಪದರವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಲೇಖನವು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಭಾಗವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ: ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮೂಲಕ ಹರಿಯುವಾಗ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಮೊದಲು ಜೋಡಿಸುವುದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಮರ್ಥಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಒಂದು ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಿದಾಗ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು GDPR ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಕುರಿತು ನಮ್ಮ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು GDPR ವ್ಯಾಪ್ತಿಗೆ ಬಂದಾಗ

ನಿಯಂತ್ರಣವು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ-ತಟಸ್ಥವಾಗಿದೆ. ಇದು ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷವೇ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಯೇ ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯೇ ಎಂದು ಕೇಳುವುದಿಲ್ಲ; ಇದು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಕೇಳುತ್ತದೆ. AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಮೂರು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ಆ ಮಿತಿಯನ್ನು ದಾಟಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ತನ್ನದೇ ಆದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಮೊದಲನೆಯದು ತರಬೇತಿ. ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಜನರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಜೋಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಬಳಸುವುದು ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಒಂದು ಮಾದರಿಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಏನನ್ನೂ ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಎರಡನೆಯದು ಅನುಮಾನ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್, ಪ್ರಶ್ನೆ ಅಥವಾ ಇನ್‌ಪುಟ್ ದಾಖಲೆಯು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಏನನ್ನಾದರೂ ಹೇಳುವ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಕೂಡ ಹಾಗೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ. ಮೂರನೆಯದು ಲಾಗಿಂಗ್. ಅನುಮಾನ ದಾಖಲೆಗಳು, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್‌ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲಿ ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಮರೆತುಬಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಿಂದ ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪು ಕಲ್ಪನೆ. ಅದು ಅಲ್ಲ. ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದಾದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಮತ್ತು ಅದು ಹಾಗೆ ಆಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದು ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಗೆ ನಿರ್ಣಯಿಸಬೇಕಾದ ವಾಸ್ತವದ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದೆ. ಯುರೋಪಿಯನ್ ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಟೆಕ್ಷನ್ ಬೋರ್ಡ್ 2024 ರ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ AI ಮಾದರಿಗಳ ಕುರಿತು ತನ್ನ ಅಭಿಪ್ರಾಯದಲ್ಲಿ ಆ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಬಂದಿತು ಮತ್ತು ವಾಣಿಜ್ಯಿಕವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾದ ಅಂಶವನ್ನು ಸೇರಿಸಿತು: ಕಾನೂನುಬಾಹಿರವಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದಾಗ, ಕಾನೂನುಬಾಹಿರತೆಯು ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಕಾನೂನುಬದ್ಧತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮಾದರಿಯು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ. ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನಿನ ಪರಿಚಯ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ನಿಯಂತ್ರಣದ ನಮ್ಮ ಅವಲೋಕನದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಯಾರು ಜವಾಬ್ದಾರರು, ಮತ್ತು ಯಾವ ಭಾಗಕ್ಕೆ

ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಲ್ಲ. ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಉದ್ದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಪಕ್ಷವು ನಿಯಂತ್ರಕವಾಗಿದೆ; ದಾಖಲಿತ ಸೂಚನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಪಕ್ಷವು ಸಂಸ್ಕಾರಕವಾಗಿದೆ. AI ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ ಈ ಪಾತ್ರಗಳು ಹಂತದಿಂದ ಹಂತಕ್ಕೆ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ: ಮಾದರಿಯ ಮಾರಾಟಗಾರ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತನ್ನದೇ ಆದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಕ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಸಂಸ್ಕಾರಕ, ಮತ್ತು ಎರಡೂ ಪಕ್ಷಗಳು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಒಂದು ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿದಾಗ ಅವರು ಜಂಟಿ ನಿಯಂತ್ರಕರು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶದ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ದಾಖಲಿಸಬೇಕು. ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಕ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕಾರಕದ ಪಾತ್ರಗಳ ಕುರಿತು ನಮ್ಮ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ ಒಪ್ಪಂದದ ಭಾಗದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳನ್ನು ಎರಡು ಷರತ್ತುಗಳು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ. ಪೂರೈಕೆದಾರರು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಗ್ರಾಹಕರ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಅನುಮತಿಸಿದರೆ, ಅದು ಆ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಅದಕ್ಕೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ಅದು ಯುರೋಪಿಯನ್ ಆರ್ಥಿಕ ಪ್ರದೇಶದ ಹೊರಗಿನ ಉಪ-ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು ಅಥವಾ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದ್ದರೆ, ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅಧ್ಯಾಯ V ರಲ್ಲಿನ ವರ್ಗಾವಣೆ ನಿಯಮಗಳು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಚಾಲನೆಯ ನಂತರ ಯಾವುದೇ ಅಂಶವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಹಕ್ಕು

GDPR ನ 22 ನೇ ವಿಧಿಯು AI ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಕಠಿಣವಾದ ನಿಬಂಧನೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಗೂ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಒಳಪಡದಿರುವ ಹಕ್ಕನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಅವರ ಬಗ್ಗೆ ಕಾನೂನು ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಅದೇ ರೀತಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಆಕ್ಷೇಪಣೆಯ ಹಕ್ಕಿನ ಬದಲು ನಿಷೇಧ ಎಂದು ಓದಿ, ನ್ಯಾಯಾಲಯವು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಓದುತ್ತದೆ ಎಂದರೆ ಮೂರು ವಿನಾಯಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸದ ಹೊರತು ಅಂತಹ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ: ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಅಥವಾ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿರ್ಧಾರವು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ, ಸೂಕ್ತವಾದ ಸುರಕ್ಷತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ಯೂನಿಯನ್ ಅಥವಾ ಸದಸ್ಯ ರಾಷ್ಟ್ರದ ಕಾನೂನಿನಿಂದ ಅಧಿಕೃತಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಥವಾ ಅದು ಸಂಬಂಧಪಟ್ಟ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸ್ಪಷ್ಟ ಒಪ್ಪಿಗೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ.

ಲೇಖನವು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೂರು ಅಂಶಗಳು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ. ನಿರ್ಧಾರವು ಕೇವಲ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿರಬೇಕು, ಇದನ್ನು ಸಾಂಕೇತಿಕ ಮಾನವ ಸಹಿಯಿಂದ ಸೋಲಿಸಬಾರದು; ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ನಿಜವಾದ ಅಧಿಕಾರವಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಅಳೆಯಬೇಕು. ಪರಿಣಾಮವು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿರಬೇಕು ಅಥವಾ ಅದೇ ರೀತಿ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿರಬೇಕು, ಇದು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ನಿರಾಕರಣೆ, ಉದ್ಯೋಗ ಅರ್ಜಿಯ ನಿರಾಕರಣೆ, ಸೇವೆಯ ಮುಕ್ತಾಯ, ವಿಮಾ ಹಕ್ಕು ನಿರಾಕರಣೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಂಚನೆ ಧ್ವಜಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರವು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಇರಬೇಕು, ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬೆಲೆ ನಿಯಮಗಳು ಲೇಖನದ ಹೊರಗೆ ಬರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಅದರೊಳಗೆ ಬರುತ್ತದೆ.

ನ್ಯಾಯಾಲಯವು ಇದನ್ನು ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಊಹಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿದೆ. ಒಂದು ಕಂಪನಿಯು ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಅಂಕವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವಾಗ ಮತ್ತು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಒಪ್ಪಂದ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕೆ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವಲ್ಲಿ ಆ ಅಂಕವನ್ನು ಬಲವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸಿದರೆ, ಅಂಕವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು ಆರ್ಟಿಕಲ್ 22 ರ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಅಂಕಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಔಪಚಾರಿಕ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತನ್ನ ಕ್ಲೈಂಟ್ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ಮರೆಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಕ್ರೆಡಿಟ್, ವಂಚನೆ ಅಥವಾ ಅಪಾಯದ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸುವ ಡಚ್ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ, ಇದು ಅನುಸರಣೆ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಅವರು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆಯೇ ಎಂಬುದರಿಂದ ಅವರ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆಯೇ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.

ವಿನಾಯಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಅನ್ವಯವಾಗುವಲ್ಲಿ, ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮಗಳು ಕಡ್ಡಾಯ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತವೆ: ಕನಿಷ್ಠ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಹಕ್ಕು, ಒಬ್ಬರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುವ ಹಕ್ಕು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವ ಹಕ್ಕು. ಅಂದರೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ, ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಹೊಂದಿರುವ ಮತ್ತು ದಾಖಲಿಸಲಾದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ, ಅಂಚೆಪೆಟ್ಟಿಗೆಯಲ್ಲ. ವಿಶೇಷ ವರ್ಗದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಂತಹ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಅಥವಾ ಗಣನೀಯ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಕ್ಕಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಈ ರೀತಿಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಹೇಗಿರಬೇಕು

ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮಾನವ ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಯೇ ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುವ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೋಡುವ, ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶವಿಲ್ಲದ, ಥ್ರೋಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಳೆಯುವ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಲ್ಪ ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ವಿಮರ್ಶಕನು ನಿಯಂತ್ರಣವು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಎಂದರೆ ವಿಮರ್ಶಕನು ವಿಭಿನ್ನ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಬರುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಅಧಿಕಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾನೆ, ಮಾದರಿ ಬಳಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾನೆ, ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಲು ಅಥವಾ ನಿರ್ಗಮಿಸಲು ಕಾರಣಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಮತ್ತು ಏಕೆ ವಿಚಲನಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತಾನೆ. ಆ ಅತಿಕ್ರಮಣ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ತನಿಖಾಧಿಕಾರಿ ಕೇಳುವ ಮೊದಲ ವಿಷಯವೂ ಆಗಿದೆ.

ಪಾರದರ್ಶಕತೆ: ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಜನರಿಗೆ ಏನು ಹೇಳಬೇಕು

ಆರ್ಟಿಕಲ್ 22 ರ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯು ನಡೆಯುವಲ್ಲಿ, ಆರ್ಟಿಕಲ್ 13 ಮತ್ತು 14 ರ ಮಾಹಿತಿ ಕರ್ತವ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಆರ್ಟಿಕಲ್ 15 ರ ಪ್ರವೇಶದ ಹಕ್ಕಿನ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ಅಸ್ತಿತ್ವ, ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ತರ್ಕದ ಬಗ್ಗೆ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಪಟ್ಟ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಮಹತ್ವ ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆ ಬಾಧ್ಯತೆಯು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಮತ್ತೆ ವಿನಂತಿಯ ಮೇರೆಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.

ತರ್ಕದ ಬಗ್ಗೆ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮಾಹಿತಿ ಎಂದರೆ ಮೂಲ ಕೋಡ್ ಅಥವಾ ಮಾದರಿ ತೂಕವನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುವುದು ಎಂದರ್ಥವಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಅದು ಯಾವುದೇ ಸಾಮಾನ್ಯ ವ್ಯಕ್ತಿ ಅನುಸರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಗಣಿತದ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಅರ್ಥವಲ್ಲ. ನ್ಯಾಯಾಲಯವು ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ತತ್ವಗಳ ವಿವರಣೆಗೆ ಅರ್ಹನಾಗಿರುತ್ತಾನೆ, ಅವರ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಾವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಕಷ್ಟು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದ ಅವರು ಡೇಟಾದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಬಹುದು. ಬಳಸಿದ ಡೇಟಾದ ವರ್ಗಗಳು, ಅವುಗಳ ಸಾಪೇಕ್ಷ ತೂಕ, ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಹೊಂದಿದ್ದ ಪರಿಣಾಮದ ವಿವರಣೆಯು ಇದನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ರೀತಿಯ ವಿವರಣೆಯಾಗಿದೆ.

ವಾಣಿಜ್ಯ ಗೌಪ್ಯತೆಯು ಒಂದು ಅಂಶವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಟ್ರಂಪ್ ಕಾರ್ಡ್ ಅಲ್ಲ. ವಿವರಣೆಯನ್ನು ನೀಡುವುದರಿಂದ ವ್ಯಾಪಾರ ರಹಸ್ಯ ಅಥವಾ ಇತರರ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿಯಂತ್ರಕರು ಪರಿಗಣಿಸಿದರೆ, ಅದು ನಿರಾಕರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ: ಅದು ಸಂರಕ್ಷಿತ ಎಂದು ಹೇಳಲಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಪ್ರಾಧಿಕಾರ ಅಥವಾ ನ್ಯಾಯಾಲಯಕ್ಕೆ ಒದಗಿಸಬೇಕು, ಅದು ನಂತರ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬೇಕಾದದ್ದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ತರ್ಕವನ್ನು ವಿವರಿಸಲಾಗದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ತಾಂತ್ರಿಕ ನೆಪಕ್ಕಿಂತ ಕಾನೂನು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರವೇಶ ಹಕ್ಕಿನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಲೇಖನ 15 ರ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶ ಹಕ್ಕಿನ ಕುರಿತು ನಮ್ಮ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯೂ ಸಹ ಸರಳವಾದ ಆಯಾಮವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಯಾವುದೇ ವಿಷಯವನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುವಷ್ಟು ವಿಶಾಲವಾದ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಗೌಪ್ಯತಾ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಡಚ್ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಪ್ರಾಧಿಕಾರವು ತನ್ನದೇ ಆದ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಇತ್ತೀಚಿನ ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಗಮನಾರ್ಹ ಭಾಗವು ನಿಖರವಾಗಿ ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸಿದೆ. ನೆದರ್‌ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಗೌಪ್ಯತಾ ನೀತಿಗೆ ನಮ್ಮ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ನಿಖರ ಮತ್ತು ಓದಬಹುದಾದ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ವಿವರಿಸಬೇಕೆಂದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದೇ ತತ್ವವು ಆಂತರಿಕ ಸೂಚನೆಗಳಿಗೂ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಉದ್ಯೋಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗಾಗಿ ಅಥವಾ ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕಣ್ಗಾವಲುಗಾಗಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ.

ನೀವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ನೀಡುವ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅದು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಡೇಟಾ

ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಆಧಾರವು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಯ ಆಧಾರವು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಆಧಾರವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಒಪ್ಪಿಗೆ, ಒಪ್ಪಂದದ ಅವಶ್ಯಕತೆ ಮತ್ತು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳು ಮೂರು ವಾಸ್ತವಿಕ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಮೊದಲು ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ ದಾಖಲಿಸಬೇಕು. ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದಲ್ಲಿ, ಆಸಕ್ತಿ, ಅವಶ್ಯಕತೆ ಮತ್ತು ಸಮತೋಲನದ ಮೂರು-ಹಂತದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಬರೆಯಬೇಕು; 2024 ರಲ್ಲಿ ಡಚ್ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ ನ್ಯಾಯಾಲಯವು ದೃಢಪಡಿಸಿದಂತೆ, ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಾಣಿಜ್ಯ ಹಿತಾಸಕ್ತಿ ಅರ್ಹತೆ ಪಡೆಯಬಹುದು, ಆದರೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಸಮತೋಲನವು ಇದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ.

ಎರಡು ವರ್ಗದ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಅರ್ಹವಾಗಿವೆ. ಆರೋಗ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ, ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಬಳಸುವ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಜನಾಂಗೀಯ ಮೂಲ, ರಾಜಕೀಯ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು, ಧಾರ್ಮಿಕ ನಂಬಿಕೆ, ಟ್ರೇಡ್ ಯೂನಿಯನ್ ಸದಸ್ಯತ್ವ ಅಥವಾ ಲೈಂಗಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವೈಯಕ್ತಿಕ ದತ್ತಾಂಶದ ವಿಶೇಷ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಆರ್ಟಿಕಲ್ 9 ರಲ್ಲಿನ ಷರತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸದ ಹೊರತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಮತ್ತು ಕಿರಿದಾದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಕಾನೂನಿನಲ್ಲಿ ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾದ ಗಣನೀಯ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಹಿತಾಸಕ್ತಿ. ಬಲೆ ಎಂದರೆ ಅನುಮಾನ: ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಸಂರಕ್ಷಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಪಡೆದಲ್ಲಿ, ಯಾರೂ ಆ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸದಿದ್ದರೂ ಕಠಿಣ ಆಡಳಿತವು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಬಲೆಗಳಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು GDPR ಅನುಸರಣೆಯ ಕುರಿತು ನಮ್ಮ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಎರಡನೆಯ ವರ್ಗವು ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿದ ಅಥವಾ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾ. ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು ಎಂಬ ಅಂಶವು ಅದರ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಾನೂನುಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ನಿಮಗೆ ಇನ್ನೂ ಒಂದು ಆಧಾರ ಬೇಕು, ಮತ್ತು ಸಮತೋಲನ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ವ್ಯಕ್ತಿಯು ನಿಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ, ತಿಳಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅವರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಬೇಕೆಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿರಲಿಲ್ಲ ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಬೇರೆ ಮೂಲದಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆದಲ್ಲಿ, ಆರ್ಟಿಕಲ್ 14 ರಲ್ಲಿನ ಮಾಹಿತಿ ಕರ್ತವ್ಯವು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ, ಸೀಮಿತ ವಿನಾಯಿತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ.

ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ತಪ್ಪು ಮಾಡುವ ಸ್ಥಳವೆಂದರೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್. ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಅನುಮಾನವು ಆ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ: ಅಪಾಯದ ಸ್ಕೋರ್, ಸೂಕ್ತತೆಯ ರೇಟಿಂಗ್, ಊಹಿಸಲಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಅಥವಾ ರಚಿಸಲಾದ ಹೇಳಿಕೆ ಎಲ್ಲವೂ ನಿಯಂತ್ರಣದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗೆ ಬರುತ್ತವೆ. ಅಂತಹ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ನಿಖರವಾಗಿರಬೇಕು, ಸರಿಪಡಿಸಬಾರದು ಅಥವಾ ಇಲ್ಲದಿರುವಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶದ ಹಕ್ಕಿನಿಂದ ಒಳಗೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂದು ಅದು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಸರಿಸಲಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ತಪ್ಪಾದ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮಾದರಿಯು ಕೇವಲ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲ; ಇದು ಸರಿಪಡಿಸುವ ಬಾಧ್ಯತೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಸಾರ ಮಾಡಿದರೆ ಅದು ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನಿನ ಹೊರಗೆ ಹಕ್ಕು ಸ್ಥಾಪನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಈ ಮಾನ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಕ್ರಮಗಳು ಪರಿಚಿತವಾಗಿವೆ: ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು, ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಇಡುವುದು, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಯಾರು ಪ್ರಶ್ನಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವುದು, ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ಧಾರಣ ಅವಧಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು, ಅಂಗಡಿಗಳು ಮತ್ತು ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ರೀತಿ ಹೊಂದಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅದರ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಮಾಡಬಹುದೇ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು. ಇಮೇಲ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಅನ್ನು ಇನ್‌ಪುಟ್‌ ಆಗಿ ಬಳಸಿದರೆ, GDPR ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಇಮೇಲ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣೆಯ ಕುರಿತು ನಮ್ಮ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

ಪಕ್ಷಪಾತ, ತಾರತಮ್ಯ ಮತ್ತು ಸಮಾನ ಚಿಕಿತ್ಸೆ

ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ಸಮಾನ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಕಾನೂನು ಇಲ್ಲಿ ಅತಿಕ್ರಮಿಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಒಂದು ಸಂಸ್ಥೆಯು ಒಂದನ್ನು ಅನುಸರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಬಹುದು. GDPR ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನ್ಯಾಯಯುತ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಮೂಲಕ, ತಾರತಮ್ಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಅಪಾಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಡಚ್ ಸಮಾನ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಶಾಸನವು ಮತ್ತಷ್ಟು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ: ಇದು ಉದ್ಯೋಗ, ಸರಕು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳ ಪೂರೈಕೆ ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಣದಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಜನಾಂಗ, ರಾಷ್ಟ್ರೀಯತೆ, ಧರ್ಮ, ಲಿಂಗ, ಲೈಂಗಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ, ಅಂಗವೈಕಲ್ಯ, ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಅನಾರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ವಯಸ್ಸು ಸೇರಿದಂತೆ ನೇರ ಮತ್ತು ಪರೋಕ್ಷ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂರಕ್ಷಿತ ಗುಂಪಿಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಕೆಟ್ಟ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಪರೋಕ್ಷ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಸೂಕ್ತ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯ ವಿಧಾನಗಳ ಮೂಲಕ ಅನುಸರಿಸಲಾದ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಗುರಿಯಿಂದ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠವಾಗಿ ಸಮರ್ಥಿಸಲಾಗದ ಹೊರತು ಕಾನೂನುಬಾಹಿರವಾಗಿದೆ.

ನೆದರ್ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಫಾರ್ ಹ್ಯೂಮನ್ ರೈಟ್ಸ್ ಆ ಶಾಸನದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ದೂರುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೇಮಕಾತಿ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ತಾರತಮ್ಯದ ಕುರಿತು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿದೆ. ಇದರ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವು ಅಹಿತಕರವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಸರಿಯಾಗಿದೆ: ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠವಾಗಿ ಸಮರ್ಥಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುವ ಹೊರೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಪಕ್ಷದ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅದರ ಮಾದರಿಯು ವಿಭಿನ್ನ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಏಕೆ ತಲುಪುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಆರಂಭದಿಂದಲೂ ದುರ್ಬಲ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿದೆ.

ಪರಿಚಿತ ಮಾರ್ಗಗಳ ಮೂಲಕ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವು ಸ್ವತಃ ಪಕ್ಷಪಾತಿಯಾಗಿದ್ದ ಐತಿಹಾಸಿಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ; ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಭಾಗವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ; ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ಸಂರಕ್ಷಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕೆ ಪ್ರಾಕ್ಸಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಪೋಸ್ಟ್‌ಕೋಡ್ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಜನಾಂಗೀಯತೆಗೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಮತ್ತು ಇಡೀ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಾದ್ಯಂತ ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅದರೊಳಗಿನ ಅಲ್ಪಸಂಖ್ಯಾತರಿಗೆ ಕಳಪೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮರೆಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಕಾನೂನಿನಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಉದ್ವಿಗ್ನತೆ ಇದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ತಾರತಮ್ಯದ ಪರಿಣಾಮಕ್ಕಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಣವು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವ ವಿಶೇಷ ವರ್ಗದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಬದಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಕೇಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಭಾವಿಸುವ ಬದಲು, ದಾಖಲಿತ ಕಾನೂನು ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಪ್ರವೇಶ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಇದರ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.

ಲಾಭ ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಬಳಸುವ ಅಪಾಯ ಸೂಚಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗಿನ ಡಚ್ ಅನುಭವವು ಇದನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿದಾಗ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಯುರೋಪಿಯನ್ ಮಾನವ ಹಕ್ಕುಗಳ ಸಮಾವೇಶದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಖಾಸಗಿ ಜೀವನವನ್ನು ಗೌರವಿಸುವ ಹಕ್ಕಿಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಶಾಸನವು ವಿರುದ್ಧವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನ್ಯಾಯಾಲಯವು ಅಭಿಪ್ರಾಯಪಟ್ಟಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಾಕಷ್ಟು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ತಾರತಮ್ಯದ ಪರಿಣಾಮಕ್ಕಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಲಿಲ್ಲ. ಆ ತೀರ್ಪಿನಿಂದ ಉಳಿದುಕೊಂಡಿರುವ ಪಾಠವೆಂದರೆ ಅಪಾರದರ್ಶಕತೆಯು ಸ್ವತಃ ಕಾನೂನು ದೋಷವಾಗಿದೆ, ತಟಸ್ಥ ತಾಂತ್ರಿಕ ಲಕ್ಷಣವಲ್ಲ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ದೋಷವು ಹಾನಿಗೆ ಕಾರಣವಾದರೆ, ಅದಕ್ಕೆ ಯಾರು ಉತ್ತರಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದದ್ದು, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಮಾಡಿದ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ಕುರಿತು ನಮ್ಮ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು AI ಮತ್ತು ಕ್ರಿಮಿನಲ್ ಕಾನೂನಿನ ಕುರಿತು ನಮ್ಮ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಕ್ರಿಮಿನಲ್ ಕಾನೂನು ಆಯಾಮದಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ.

ನೆದರ್‌ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಯಾರು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ?

Autoriteit Persoonsgegevens ನೆದರ್‌ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ GDPR ಗಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಪ್ರಾಧಿಕಾರವಾಗಿದ್ದು, ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಅನುಷ್ಠಾನ ಕಾಯ್ದೆಯಾದ Uitvoeringswet AVG ಜೊತೆಗೆ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಆಡಳಿತವನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಬದಲು ನಿಯಂತ್ರಣವು ಸದಸ್ಯ ರಾಷ್ಟ್ರಗಳಿಗೆ ಬಿಡುವ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ತುಂಬುತ್ತದೆ. ಇದರ ಅಧಿಕಾರಗಳು ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಮತ್ತು ವಾಗ್ದಂಡನೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ದಂಡ ಪಾವತಿ, ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಮೇಲಿನ ನಿಷೇಧ ಮತ್ತು ಇಪ್ಪತ್ತು ಮಿಲಿಯನ್ ಯುರೋಗಳವರೆಗೆ ಅಥವಾ ಒಟ್ಟು ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ವಾರ್ಷಿಕ ವಹಿವಾಟಿನ ನಾಲ್ಕು ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ದಂಡಕ್ಕೆ ಒಳಪಟ್ಟ ಆದೇಶದವರೆಗೆ ಇರುತ್ತದೆ, ಯಾವುದು ಹೆಚ್ಚೋ ಅದು. GDPR ಅನ್ನು ಮೀರಿ ಇದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಸಮನ್ವಯಕ್ಕಾಗಿ ಮೀಸಲಾದ ಘಟಕವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೆದರ್‌ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಅಪಾಯಗಳ ಕುರಿತು ಆವರ್ತಕ ವರದಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅದರ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಹೇಳಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರಾಧಿಕಾರವು ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಡಚ್ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಪ್ರಾಧಿಕಾರದ ಕುರಿತು ನಮ್ಮ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ.

AI ನ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. Rijksinspectie Digitale Infrastructur ಮತ್ತು Autoriteit Persoonsgegevens AI ಕಾಯಿದೆಗೆ ಸಮನ್ವಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಕರಾಗಿ ಒಟ್ಟಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ವಲಯ ನಿಯಂತ್ರಕರು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ: ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಿಮೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹಣಕಾಸು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಕರು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ತನಿಖಾಧಿಕಾರಿ ಮತ್ತು ವೇದಿಕೆಗಳಿಗೆ ಮಾಧ್ಯಮ ಪ್ರಾಧಿಕಾರ. ನೆದರ್ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಫಾರ್ ಹ್ಯೂಮನ್ ರೈಟ್ಸ್ ಸಮಾನ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಆಯಾಮವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಒಂದು ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಇದರರ್ಥ ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹಲವಾರು ಅಧಿಕಾರಿಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಣಯಿಸಬಹುದು, ಇದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಅನುಸರಣೆ ಟ್ರ್ಯಾಕ್‌ಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಗಿ ಅವೆಲ್ಲಕ್ಕೂ ಉತ್ತರಿಸುವ ಒಂದೇ ಆಂತರಿಕ ಫೈಲ್‌ಗೆ ವಾದವಾಗಿದೆ.

ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪದರವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಸರ್ಕಾರಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ರಿಜಿಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ನೋಂದಾಯಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾದ ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಡಚ್ ಆಡಳಿತ ಕಾನೂನಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಬೇಕು, ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಕಾಳಜಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸರಿಯಾಗಿ ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿರಬೇಕು. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಈ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿದೆ ಎಂಬ ಹೇಳಿಕೆಗೆ ಸಮನಾಗಿರುವ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯು ಆ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಪೂರೈಸುವುದಿಲ್ಲ.

AI ಕಾಯ್ದೆಯು GDPR ಗಿಂತ ಹೇಗೆ ಉನ್ನತ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿದೆ

AI ಕಾಯಿದೆಯು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪನ್ನಗಳಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ, ಅಪಾಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಕರಿಗೆ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳಿವೆ. ಇದು ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಸಾಧನವಲ್ಲ: ಇದು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಕಾನೂನು ಆಧಾರವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅದರ ಅನುಸರಣೆಯು GDPR ಅನುಸರಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಏನನ್ನೂ ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ. AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ, ಎರಡೂ ಪದ್ಧತಿಗಳು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ.

ಯೋಜನೆಗೆ ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಅಧಿಕಾರಿಗಳಿಂದ ಸಾಮಾಜಿಕ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳ ಗುರಿಯಿಲ್ಲದೆ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುವುದು ಸೇರಿದಂತೆ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಅಭ್ಯಾಸಗಳ ಮೇಲಿನ ನಿಷೇಧಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ AI ಮಾದರಿಗಳ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಜನರೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ಅಥವಾ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ವಿಷಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಕರ್ತವ್ಯಗಳು ಸಹ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ. ಸಾರ್ವಜನಿಕರಿಗೆ ತಿಳಿಸಲು ಪ್ರಕಟಿಸಲಾದ ಡೀಪ್‌ಫೇಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು AI-ರಚಿತ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬೇಕು. ಡಿಜಿಟಲ್ ಓಮ್ನಿಬಸ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ನಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಆಡಳಿತವನ್ನು ಮುಂದೂಡಲಾಗಿದೆ: ನೇಮಕಾತಿ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆ, ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅರ್ಹತೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯ ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಅನೆಕ್ಸ್ III ರಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳು ಈಗ 2 ಡಿಸೆಂಬರ್ 2027 ರಿಂದ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅನೆಕ್ಸ್ I ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುವ ಉತ್ಪನ್ನದ ಸುರಕ್ಷತಾ ಅಂಶವಾಗಿರುವ AI ಗಾಗಿ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳು 2 ಆಗಸ್ಟ್ 2028 ರಿಂದ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ. AI ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ನಿರ್ದೇಶನಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರಸ್ತಾವನೆಯನ್ನು ಹಿಂತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಹಾನಿಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಡಚ್ ಒಪ್ಪಂದ ಮತ್ತು ದೌರ್ಜನ್ಯ ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ಯುರೋಪಿಯನ್ ಉತ್ಪನ್ನ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ನಿಯಮಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಜನರ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ, ಎರಡು ಆಡಳಿತಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಬಲಪಡಿಸುತ್ತವೆ: GDPR ಗೆ ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣೆ ಪರಿಣಾಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ವಿನಂತಿಯ ಮೇರೆಗೆ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಮತ್ತು AI ಕಾಯಿದೆಗೆ ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆ, ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತ, ತಾಂತ್ರಿಕ ದಾಖಲಾತಿ, ಲಾಗಿಂಗ್, ವಿನ್ಯಾಸದ ಮೂಲಕ ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ನಿಯೋಜಕರಿಗೆ, ಮೂಲಭೂತ ಹಕ್ಕುಗಳ ಪ್ರಭಾವದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ವ್ಯಾಯಾಮವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಅವುಗಳನ್ನು ಎರಡು ಬಾರಿ ನಿರ್ಮಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಅಗ್ಗವಾಗಿದೆ. ವರ್ಗೀಕರಣ ನಿಯಮಗಳನ್ನು EU AI ಕಾಯಿದೆಗೆ ನಮ್ಮ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳಲ್ಲಿ , ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ನಮ್ಮ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ; EU ನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕಾನೂನು ಭಾಗದ ಕುರಿತು ನಮ್ಮ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕ ಹಿನ್ನೆಲೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಇತರ ಡಿಜಿಟಲ್ ನಿಯಮಗಳು

ಇನ್ನೂ ಮೂರು ಆಡಳಿತಗಳು ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ. ಡಿಜಿಟಲ್ ಸೇವೆಗಳ ಕಾಯಿದೆಯು ವಿಷಯ ಮಾಡರೇಶನ್ ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸುಗಾಗಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ವಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಶಿಫಾರಸುದಾರರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮುಖ್ಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಬಾಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಿಗೆ, ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿಲ್ಲದ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ನೀಡುವ ಬಾಧ್ಯತೆಯೂ ಸೇರಿದೆ; ಡಿಜಿಟಲ್ ಸೇವೆಗಳ ಕಾಯಿದೆ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳ ಕಾಯಿದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಅವುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಏನು ತಿಳಿದಿರಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಮ್ಮ ಲೇಖನಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ಅದನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ . ಸೈಬರ್ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವ ಕಾಯಿದೆಯು ಡಿಜಿಟಲ್ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ ಭದ್ರತಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಮುಂಬರುವ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ದುರ್ಬಲತೆ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಮೂಲಕ ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು 15 ಆಗಸ್ಟ್ 2026 ರಿಂದ ಜಾರಿಯಲ್ಲಿರುವ NIS2 ನ ಡಚ್ ಅನುಷ್ಠಾನವಾದ Cyberbeveiligingswet, GDPR ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಅಧಿಸೂಚನೆ ಕರ್ತವ್ಯದ ಜೊತೆಗೆ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಅದರ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿರುವ ಘಟಕಗಳ ಮೇಲೆ ಇಪ್ಪತ್ತನಾಲ್ಕು ಮತ್ತು ಎಪ್ಪತ್ತೆರಡು ಗಂಟೆಗಳ ಒಳಗೆ NCSC ಮತ್ತು ಘಟನೆ ಅಧಿಸೂಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ನೋಂದಣಿಯನ್ನು ವಿಧಿಸುತ್ತದೆ; NIS2 ಮತ್ತು ಡಚ್ ಸೈಬರ್‌ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿ ಕಾಯಿದೆಯ ನಮ್ಮ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ನೋಡಿ.

ಆಡಳಿತ: ಕಡತದಲ್ಲಿ ಏನಿರಬೇಕು

ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯು ಪುರಾವೆಯ ಬಾಧ್ಯತೆಯಾಗಿದೆ. ಅನುಸರಣೆ ಹೊಂದುವುದು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ನಿಯಂತ್ರಕವು ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಶಕ್ತವಾಗಿರಬೇಕು, ಅಂದರೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಫೈಲ್ ಎಂದರ್ಥ. ಐದು ದಾಖಲೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ.

ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ದಾಖಲೆಯು ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯ ಹಿಂದಿನ ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವನ್ನು ವಿವರಿಸಬೇಕು, ಅದರಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ, ನಿರ್ಣಯದ ಒಳಹರಿವುಗಳು ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಗಳು ಸೇರಿವೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಇಲಾಖೆಗಳಲ್ಲ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಆಧಾರವನ್ನು ಅದರ ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ ದಾಖಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆ ನೆಲೆಯನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆಯೋ ಅಲ್ಲಿ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಲಗತ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿರುವಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಪರಿಣಾಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ನಿಯಂತ್ರಣವು ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಂಶಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ, ವಿಶೇಷ ವರ್ಗಗಳ ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರದೇಶಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗಾಗಿ ಊಹಿಸುತ್ತದೆ; ಡಚ್ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಪ್ರಾಧಿಕಾರವು ಯಾವಾಗಲೂ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸಹ ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಉಳಿಕೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲಾಗದಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಮೊದಲು ಪ್ರಾಧಿಕಾರವನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಬೇಕು.

ಇವುಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಆಂತರಿಕ ನೋಂದಣಿಯೂ ಇದೆ, ಇದನ್ನು ಖಾಸಗಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಹ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ವಿನಂತಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವ ಏಕೈಕ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಂದ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು: ಪ್ರವೇಶ, ತಿದ್ದುಪಡಿ, ಅಳಿಸುವಿಕೆ, ಆಕ್ಷೇಪಣೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ವಿನಂತಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಮಾಲೀಕರು ಮತ್ತು ಗಡುವು ಇರುತ್ತದೆ. ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ವರ್ಗಗಳ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ನಿಯಮಿತ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಅಧಿಕಾರಿ ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ AI ನಿಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

ಇದ್ಯಾವುದೂ ಕೇವಲ ಕಾಗದದ ವ್ಯಾಯಾಮದಂತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಜನರು ಮತ್ತು ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಜನರು ಒಂದೇ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮರುತರಬೇತಿಗೊಳಿಸಿದಾಗ ಅಥವಾ ಮರುಉದ್ದೇಶಿಸಿದಾಗ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ನವೀಕರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ವಸ್ತುತಃ ಬದಲಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಹೊಸ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ವಿಶಾಲವಾದ ಅನುಸರಣೆ ರಚನೆಗೆ ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಾನೂನು ಅನುಸರಣೆಯ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಆಡಳಿತ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಕುರಿತು ನಮ್ಮ ಲೇಖನಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಡಚ್ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಭೂದೃಶ್ಯದ ಕುರಿತು ನಮ್ಮ ಡಚ್ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾನೂನುಗಳ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ.

ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವುದು: ಐಪಿ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ರಹಸ್ಯಗಳು

ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವ ನಿಯಮಗಳು ಅದನ್ನು ವಿವರಿಸಬೇಕಾದ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಚಲಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಎರಡನ್ನೂ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳನ್ನು ಪೇಟೆಂಟ್ ರಕ್ಷಣೆಯಿಂದ ಹೊರಗಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ತಾತ್ವಿಕವಾಗಿ ಡಚ್ ಪೇಟೆಂಟ್ ಕಾಯ್ದೆ ಮತ್ತು ಯುರೋಪಿಯನ್ ಪೇಟೆಂಟ್ ಸಮಾವೇಶದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪೇಟೆಂಟ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯವು ಮೂಲ ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಮೂಲ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು Auteurswet ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಕಲ್ಪನೆ, ವಿಧಾನ ಅಥವಾ ಗಣಿತ ತಂತ್ರವಲ್ಲ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ರಕ್ಷಣೆಯೆಂದರೆ ವ್ಯಾಪಾರ ರಹಸ್ಯಗಳ ಮೇಲಿನ ಕಾನೂನು: ವೆಟ್ ಬೆಷರ್ಮಿಂಗ್ ಬೆಡ್ರಿಜ್ಫ್ಸ್ಗೆಹೈಮೆನ್, ಇದು ಯುರೋಪಿಯನ್ ವ್ಯಾಪಾರ ರಹಸ್ಯಗಳ ನಿರ್ದೇಶನವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ರಹಸ್ಯವಾಗಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ, ವಾಣಿಜ್ಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ರಹಸ್ಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ರಹಸ್ಯವಾಗಿಡಲು ಸಮಂಜಸವಾದ ಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ. ಅದು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ, ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆ ಸಮಂಜಸ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆ. ಜಾರಿಯು ಸಿವಿಲ್ ನ್ಯಾಯಾಲಯಗಳ ಮೂಲಕ ನಡೆಯುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿಷೇಧಗಳನ್ನು ಆದೇಶಿಸಬಹುದು, ಉಲ್ಲಂಘಿಸುವ ಸರಕುಗಳ ಶರಣಾಗತಿ ಮತ್ತು ಹಾನಿ; ಇದು ಸ್ಪರ್ಧಾ ಪ್ರಾಧಿಕಾರಕ್ಕೆ ವಿಷಯವಲ್ಲ.

ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವು ತನ್ನದೇ ಆದ ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಡಿಜಿಟಲ್ ಏಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯದ ಕುರಿತು ಯುರೋಪಿಯನ್ ನಿರ್ದೇಶನವನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವ ಡಚ್ ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಕಾನೂನಿನಲ್ಲಿನ ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ವಿನಾಯಿತಿಗಳು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಕೃತಿಗಳ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಹಕ್ಕುದಾರರು ತಮ್ಮ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಕಾಯ್ದಿರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ AI ಮಾದರಿಗಳ ಪೂರೈಕೆದಾರರು EU ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಕಾನೂನನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಮೀಸಲಾತಿಗಳನ್ನು ಗೌರವಿಸಲು AI ಕಾಯಿದೆಯಡಿಯಲ್ಲಿ ನೀತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ಆದ್ದರಿಂದ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಎರಡು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಆಡಳಿತಗಳಿಂದ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾಗಿದೆ, ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ, ಮತ್ತು ಒಂದನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸುವುದು ಇನ್ನೊಂದರ ಬಗ್ಗೆ ಏನನ್ನೂ ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ. ನೆದರ್‌ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಬೌದ್ಧಿಕ ಆಸ್ತಿ ಕಾನೂನಿಗೆ ನಮ್ಮ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ರಹಸ್ಯಗಳ ರಕ್ಷಣೆಯ ಕುರಿತು ನಮ್ಮ ಲೇಖನವು ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಮಿತಿಯು ಮೊದಲೇ ಗಮನಿಸಿದ ಮಿತಿಯಾಗಿದೆ: ಗೌಪ್ಯತೆಯು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಕರ್ತವ್ಯದಿಂದ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಇವೆರಡೂ ಘರ್ಷಿಸಿದಾಗ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಪ್ರಾಧಿಕಾರ ಅಥವಾ ನ್ಯಾಯಾಲಯವು ಏನನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಸಂವೇದನಾಶೀಲ ವಿನ್ಯಾಸ ಗುರಿಯು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ರಹಸ್ಯವಾಗಿರುವ ಯಾವುದನ್ನೂ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸದೆ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಶಗಳ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ತರ್ಕವನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ.

ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ಡಚ್ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮೂಲಕ ಹಾಕಿದಾಗ ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತವೆ. ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಷಯಗಳ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಮ್ಮ ಡಚ್ ಐಟಿ ಕಾನೂನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಹೇಗೆ Law & More ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು

Law & More AI ನ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಭಾಗದ ಬಗ್ಗೆ ಡಚ್ ಮತ್ತು ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಲಹೆ ನೀಡುವುದು: ಆರ್ಟಿಕಲ್ 22 ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು, ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಒಳಪಡುವ ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು, ಬಾಧಿತ ಜನರಿಗೆ ನೀಡಬೇಕಾದ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ಪರಿಣಾಮದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವುದು, ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ವೇದಿಕೆ ಪೂರೈಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಒಪ್ಪಂದಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಆಟೋರೈಟ್ ಪರ್ಸೂನ್ಸ್‌ಜೆಗೆವೆನ್ಸ್ ಅಥವಾ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಂದ ದೂರುಗಳು ಮತ್ತು ಹಕ್ಕುಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವುದು. ಜನರ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅಥವಾ ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ನೀವು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನಮ್ಮ ಗೌಪ್ಯತೆ ವಕೀಲರು ನಿಯಂತ್ರಕರು ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಲಭ್ಯವಿದೆ.

ಹೇಗೆ Law & More ಇದಕ್ಕೆ ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಮ್ಮ ಐಟಿ ವಕೀಲರು ಪುಟ.