მონაცემთა დამუშავება ხელოვნური ინტელექტის სისტემებში (AI Data Privacy) არის კრიტიკული მნიშვნელობის სერვისი, რადგან AI მოდელები "იკვებებიან" მონაცემებით, ხშირ შემთხვევაში კი — პერსონალური მონაცემებით. როდესაც კომპანია იყენებს AI-ს კლიენტების მონაცემების გასაანალიზებლად, ჩატბოტის გასაწვრთნელად ან სახის ამოსაცნობად, ის ვალდებულია დაიცვას "პერსონალურ მონაცემთა დაცვის შესახებ" საქართველოს კანონის მკაცრი მოთხოვნები. AI-ს მიერ მონაცემთა დამუშავება განსაკუთრებულ რისკებს შეიცავს: მონაცემთა გაჟონვა, "შავი ყუთის" გაუმჭვირვალობა და მონაცემთა არამიზნობრივი გამოყენება (მაგ., როდესაც მარკეტინგული მიზნით შეგროვებული მონაცემი გამოიყენება საკრედიტო სკორინგისთვის). კანონის დარღვევა იწვევს უმძიმეს ჯარიმებს და რეპუტაციულ ზიანს.
ჩვენი მომსახურება უზრუნველყოფს თქვენი AI სისტემების სრულ შესაბამისობას მონაცემთა დაცვის სტანდარტებთან. სერვისი მოიცავს:
- DPIA (მონაცემთა დაცვაზე ზეგავლენის შეფასება): სავალდებულო პროცედურა მაღალი რისკის დამუშავებისთვის. ფასდება რისკები და იგეგმება შემარბილებელი ზომები.
- Privacy by Design: სისტემის არქიტექტურის ისე აგება, რომ კონფიდენციალურობა დაცული იყოს საწყისი ეტაპიდანვე (მაგ., მონაცემთა მინიმიზაცია, ანონიმიზაცია).
- მონაცემთა ანონიმიზაცია და ფსევდონიმიზაცია: ტექნიკური მეთოდების დანერგვა, რათა AI მოდელის წვრთნისას შეუძლებელი იყოს კონკრეტული პირის იდენტიფიცირება.
- გამჭვირვალობის შეტყობინებები: მომხმარებლისთვის გასაგებ ენაზე ახსნა, თუ როგორ ამუშავებს AI მის მონაცემებს და რა მიზნით.
- მონაცემთა სუბიექტის უფლებები: მექანიზმების შექმნა, რათა მომხმარებელმა შეძლოს AI სისტემიდან თავისი მონაცემების წაშლის ("დავიწყების უფლება") ან შესწორების მოთხოვნა.
განვიხილოთ რისკები. კლინიკა იყენებს AI-ს პაციენტების დიაგნოზების გასაანალიზებლად. თუ მონაცემები არ არის სათანადოდ ანონიმიზებული და მოხდა გაჟონვა, ეს არის განსაკუთრებული კატეგორიის მონაცემთა დარღვევა. მეორე მაგალითი: ფინტექ კომპანია იყენებს AI-ს ტრანზაქციების მონიტორინგისთვის. სისტემა აგროვებს უფრო მეტ მონაცემს, ვიდრე საჭიროა (Data Minimization პრინციპის დარღვევა). მესამე შემთხვევა: მომხმარებელი ითხოვს ჩატბოტის ისტორიის წაშლას, მაგრამ კომპანიას ტექნიკურად არ შეუძლია კონკრეტული მონაცემის ამოღება ნასწავლი მოდელიდან (Model Unlearning პრობლემა). ეს კანონის დარღვევაა.
საქართველოში ამ სფეროს არეგულირებს კანონი პერსონალურ მონაცემთა დაცვის შესახებ. კანონი ადგენს, რომ ავტომატიზებული დამუშავება, მათ შორის პროფაილინგი, მოითხოვს განსაკუთრებულ დაცვას. მნიშვნელოვანია ასევე პერსონალურ მონაცემთა დაცვის სამსახურის რეკომენდაციები და საერთაშორისო სტანდარტები (GDPR), რომლებსაც საქართველო მიჰყვება.
აუდიტის ფარგლებში სპეციალისტები ამოწმებენ მონაცემთა ნაკადებს (Data Mapping): საიდან შემოდის მონაცემი, სად მუშავდება და სად ინახება. მუშავდება "მონაცემთა დამუშავების რეესტრი" და ინერგება უსაფრთხოების პროტოკოლები. განსაკუთრებული ყურადღება ეთმობა "Machine Unlearning"-ის სტრატეგიას — როგორ უნდა "დაივიწყოს" მოდელმა კონკრეტული მონაცემი მოთხოვნის შემთხვევაში.
Legal.ge არის პლატფორმა, სადაც იპოვით მონაცემთა დაცვის ოფიცრებს (DPO) და ტექნოლოგიურ იურისტებს. AI-ს ძალა მონაცემებშია, მაგრამ მონაცემები პასუხისმგებლობაა. დარწმუნდით, რომ თქვენი ინოვაცია არ არღვევს სხვის პირად ცხოვრებას.
განახლდა: ...