Как регулируется использование данных для обучения ИИ в Грузии
Обучение систем искусственного интеллекта требует огромных объёмов записей, текстов, изображений и иных данных, которые часто собраны о других людях. Здесь возникает фундаментальный правовой вопрос: можно ли использовать такие данные для обучения модели. В грузинском праве на этот вопрос отвечают общие нормы: закон Грузии «О защите персональных данных» не содержит статьи, специально посвящённой искусственному интеллекту. Это следует сказать прямо: использование обучающих данных не противоречит закону — оно просто подчиняется тому же общему режиму, который регулирует любую другую обработку: принципам обработки, основаниям, правилам для данных особой категории и требованиям к проектированию.
Это значит, что при сборе обучающих данных и передаче их модели организация должна ответить на те же вопросы, которые сопровождают любую другую обработку: какова цель обработки, на каком основании она осуществляется, насколько эта цель совместима с первоначальной целью сбора данных и какими мерами снижается риск для прав субъектов. Грузинский закон следует европейскому подходу, поэтому международная практика остаётся сравнительной рамкой, а решающим аргументом всегда является грузинская норма.
Тест совместимости дальнейшей обработки
Использование данных для обучения искусственного интеллекта почти всегда является дальнейшей обработкой: данные собраны для одной цели, а используются для другой — обучающей. Согласно статье 4 закона, дальнейшая обработка данных с целью, несовместимой с первоначальной, недопустима. Для определения совместимости второй пункт статьи 4 устанавливает шесть факторов, которые образуют основу оценки обучающего проекта.
Первый: существует ли связь между первоначальной целью сбора и обучающей целью. Второй: каков характер отношений между ответственным лицом и субъектом данных в момент сбора. Третий: есть ли у субъекта разумное ожидание такой дальнейшей обработки данных о нём. Четвёртый: осуществляется ли обработка данных особой категории. Пятый: возможные последствия для субъекта, которые может сопровождать эта обработка. Шестой: наличие технических и организационных мер безопасности.
На практике, если данные, собранные от потребителя для оказания услуги, неожиданно оказываются частью обучающего корпуса, фактор разумного ожидания — самое слабое звено: субъект не мог предвидеть такое использование, и это указывает на несовместимость. Поэтому документирование обучающих проектов должно начинаться с анализа по этим шести факторам.