Právne výzvy umelej inteligencie v oblasti ochrany osobných údajov, profilovania a automatizovaného rozhodovania

Lion Legalion lave1

Keďže sa umelá inteligencia (AI) čoraz častejšie využíva v rôznych odvetviach, prináša so sebou množstvo právnych a etických otázok. Od spracúvania osobných údajov, ich profilovania až po automatizované rozhodovanie, umelá inteligencia má potenciál zásadne ovplyvniť nielen efektivitu podnikov, ale aj práva jednotlivcov. Práve pri ochrane osobných údajov môžu systémy umelej inteligencie zasiahnuť do základného práva na súkromie.

 

Ako funguje profilovanie a automatizované rozhodovanie?

Profilovanie je proces, pri ktorom umelá inteligencia analyzuje osobné údaje dotknutých osôb s cieľom vytvárať predikcie alebo hodnotenia ich správania, preferencií či schopností. Typickým príkladom je triedenie životopisov na oddeleniach ľudských zdrojov (HR), kde sa umelá inteligencia používa na výber kandidátov na otvorené pozície. V niektorých prípadoch umelá inteligencia automaticky vyradí určité skupiny kandidátov na základe predchádzajúcich skúseností s podobnými profilmi, čo môže viesť k diskriminácii a nespravodlivému rozhodovaniu

Automatizované rozhodovanie je proces, kde rozhodnutie o určitej otázke vykoná výlučne umelá inteligencia bez zásahu človeka. Príkladom môže byť automatické odmietnutie žiadosti o úver na základe algoritmického hodnotenia klienta alebo výlučné rozhodovanie umelej inteligencii o prijatí kandidátov do zamestnania. Takéto rozhodnutia však môžu mať zásadný vplyv na základné práva dotknutých osôb, najmä ak neexistuje možnosť ľudského zásahu alebo kontroly.

 

Právne aspekty profilovania a automatizovaného rozhodovania

Podľa článku 22 nariadenia GDPR majú jednotlivci právo nebyť predmetom výlučne automatizovaných rozhodnutí, ktoré by mali na nich právne alebo iné podobne významné účinky. To znamená, že ak je výsledkom automatizovaného rozhodnutia odmietnutie služby, zmluvy alebo zamestnania, dotknutá osoba má právo vyžadovať ľudský zásah.

 

Z tohto pravidla však platia aj nasledovné výnimky:

  • Ak je automatizované rozhodnutie nevyhnutné na splnenie zmluvných povinností, ako napríklad v predzmluvnej fáze.
  • Ak má osoba poskytnutý výslovný súhlas s automatizovaným rozhodovaním, čo sa často vzťahuje na procesy, kde je dôležité posúdenie určitých rizík alebo individuálnych vlastností, ako sú napríklad pracovné schopnosti.

Tieto výnimky sú však prísne regulované a automatizované rozhodovanie, ktoré ovplyvňuje osobitné kategórie údajov (napríklad zdravotný stav alebo rasový pôvod), vyžaduje výslovný súhlas dotknutej osoby.

 

Umelá inteligencia v oblasti ľudských zdrojov: Automatizácia náborových procesov

V mnohých firmách sa umelá inteligencia už bežne používa na nábor nových zamestnancov, vrátane triedenia životopisov a výberu kandidátov. Tento proces je síce efektívny, ale môže viesť k diskriminácii, ak je umelá inteligencia trénovaná na nevhodných datasetoch. Napríklad, ak bola umelá inteligencia trénovaná na údajoch, ktoré obsahovali genderové alebo rasové predsudky, môže to viesť k nesprávnym rozhodnutiam a diskriminačným praktikám, ktoré by boli v rozpore s právnymi predpismi.

Podľa nariadenia GDPR musí byť každý proces profilovania založený na relevantných údajoch a musí zohľadňovať princípy férovosti a transparentnosti. Obdobné pravidlá platia aj podľa nariadenia o AI. Prevádzkovatelia osobných údajov sú povinní poskytnúť dotknutým osobám jasné informácie o tom, akým spôsobom sú ich údaje spracovávané a ako ovplyvňujú rozhodovacie procesy.

Právne poradenstvo v oblasti Umelej Inteligencie

Kontaktujte nás

Riziká pre ochranu súkromia

Jedným z najväčších rizík spojených s používaním umelej inteligencie je narušenie ochrany súkromia. Systémy umelej inteligencie sú schopné analyzovať obrovské množstvo údajov a vytvárať komplexné profily o dotknutých osobách, čo môže viesť k zneužívaniu týchto informácií. Napríklad v oblasti biometrických údajov môžu systémy biometrickej identifikácie monitorovať osoby na verejných miestach bez ich súhlasu, čo je výrazným zásahom do súkromia .

Profilovanie na základe biometrických údajov, ako je rozpoznávanie tváre alebo emócií, je preto obzvlášť citlivé. Tieto technológie môžu byť zneužité na sledovanie a identifikáciu osôb, čo by mohlo mať závažné dôsledky pre ich súkromie a slobodu. GDPR v takýchto prípadoch vyžaduje, aby sa použitie týchto technológií opieralo o výslovný súhlas alebo iný právny základ.

 

Transparentnosť a spoľahlivosť umelej inteligencie – kľúčové otázky a výzvy

Transparentnosť a spoľahlivosť sú dve kľúčové oblasti, ktoré sa často stávajú predmetom diskusií pri hodnotení umelej inteligencie. Transparentnosť znamená, že používatelia aj vývojári musia mať jasno v tom, ako umelá inteligencia funguje a prečo dospela k určitým rozhodnutiam. V prípade systémov umelej inteligencie, ktoré sa využívajú v kritických oblastiach, ako je zdravotníctvo, finančníctvo alebo doprava, sa požiadavky na transparentnosť a spoľahlivosť ešte viac sprísňujú.

 

Transparentnosť v neurónových sieťach a “black box” efekt

Transparentnosť umelej inteligencie je jedným z najväčších problémov súčasnosti. Moderné neurónové siete a iné formy strojového učenia často fungujú ako „black box“, čo znamená, že ani vývojári systémov umelej inteligencie nevedia presne vysvetliť, ako systém dospel k svojmu rozhodnutiu. Tento black box efekt je obzvlášť problematický v prípadoch, kde umelá inteligencia rozhoduje o závažných otázkach, ako je zdravotná starostlivosť, posudzovanie úverovej bonity alebo spracovanie osobných údajov.

Európska únia preto kladie dôraz na požiadavky vysvetliteľnosti v rámci transparentnosti. V rámci nariadenia o AI musia poskytovatelia vysokorizikových systémov umelej inteligencie zabezpečiť, aby bolo možné používateľom jasne vysvetliť, ako systémy fungujú, aké údaje spracúvajú a ako dosahujú svoje rozhodnutia.

Ďalším dôležitým aspektom je, že nariadenie GDPR stanovuje povinnosť poskytovať dostatočné informácie o tom, ako sa spracúvajú osobné údaje pomocou umelej inteligencie, vrátane logiky rozhodovania. V praxi to znamená, že organizácie používajúce umelú inteligenciu na spracovanie osobných údajov musia poskytnúť dotknutým osobám zrozumiteľné vysvetlenie algoritmických procesov.

 

Spoľahlivosť umelej inteligencie a jej limity

Spoľahlivosť umelej inteligencie je ďalšou kritickou otázkou, najmä v oblastiach, kde sa vyžaduje presnosť, ako je medicína alebo doprava. Spoľahlivosť systémov umelej inteligencie závisí od kvality údajov, na ktorých sú systémy trénované, a od toho, ako dobre boli testované v rôznych scenároch. Napríklad v prípade veľkých jazykových modelov, ako sú ChatGPT alebo iné generatívne nástroje, môže byť problémom, že tieto systémy poskytujú odpovede na základe štatistickej pravdepodobnosti, čo nemusí vždy viesť k správnym výsledkom .

V oblasti autonómnych vozidiel je spoľahlivosť umelej inteligencie priamo spojená s otázkou bezpečnosti. V prípade chyby v rozhodovaní môže totiž dôjsť k nehode s katastrofálnymi následkami. Z tohto dôvodu musia byť systémy umelej inteligencie v takýchto kritických oblastiach dôkladne testované, certifikované a pravidelne monitorované, aby sa zabezpečilo, že fungujú spoľahlivo.

 

Výzvy pre budúcnosť

Vývoj transparentných a spoľahlivých systémov umelej inteligencie je neustále sa meniaca výzva. Neurónové siete a iné formy strojového učenia predstavujú technologické riešenia s obrovským potenciálom, ale ich zložitosť a nepriehľadnosť prinášajú aj významné právne a etické otázky. Regulácie, ako nariadenie o AI, preto hrajú kľúčovú úlohu v tom, ako sa vyrovnať s týmito výzvami, pričom budú definovať jasné pravidlá pre transparentnosť, spoľahlivosť a ochranu základných práv.

More Law
Less problems