GDPR-ը և արհեստական ​​բանականությունը Նիդեռլանդներում. Անձնական տվյալների մշակումը ալգորիթմներում

Նիդեռլանդներում արհեստական ​​բանականության համակարգերը պետք է խստորեն հետևեն… Տվյալների պաշտպանություն անձնական տվյալների հետ աշխատելու կանոններ։ Ընդհանուր տվյալների պաշտպանության կանոնակարգը (GDPR) պահանջում է, որ կազմակերպությունները օգտագործեն AI ալգորիթմներ պաշտպանել անձնական տվյալներ հատուկ տեխնիկական միջոցառումների, թափանցիկության պահանջների և ռիսկերի շարունակական մոնիթորինգի միջոցով։

Վերջին հարցումը ցույց է տվել, որ 44%-ը Հոլանդական ընկերություններ օգտագործում են անձնական տվյալներ մշակող ալգորիթմներ: Շատերը դժվարանում են պատշաճ վերահսկողության և համապատասխանության.

Խնդիրն իրական է։ Ընկերությունների ավելի քան 70%-ը խոստովանում է, որ ալգորիթմները կա՛մ պատասխանատու չեն, կա՛մ միայն որոշակի իրավիճակներում են կիրառվում։

Շատ կազմակերպություններ չունեն արհեստական ​​բանականությունը անվտանգ կերպով օգտագործելու համար անհրաժեշտ գիտելիքներն ու ընթացակարգերը: Այս բացը ազդում է ամեն ինչի վրա՝ սկսած ալգորիթմների գնման եղանակից մինչև ռիսկերի ժամանակի ընթացքում մոնիթորինգի եղանակը:

Նիդեռլանդներում արհեստական ​​բանականության նկատմամբ GDPR-ի կիրառման եղանակը հասկանալը կարևոր է՝ անկախ նրանից, թե դուք մշակում եք նոր համակարգեր, թե օգտագործում եք արդեն իսկ գոյություն ունեցողները: Հաջորդ բաժինները բացատրում են այն կանոնակարգերը, որոնք դուք պետք է հետևեք, կառավարման կառուցվածքները, որոնք դուք պետք է ներդնեք, և անձնական տվյալների պատասխանատու կերպով մշակման գործնական քայլերը:

Դուք կսովորեք գործող իրավական շրջանակների, կողմնակալության և խտրականության նման տարածված ռիսկերի, և թե ինչ են նշանակում ի հայտ եկող կանոնները ձեր կազմակերպության արհեստական ​​բանականության համակարգերի համար։

GDPR-ի ըմբռնումը արհեստական ​​բանականության և ալգորիթմների հետ կապված

Ընդհանուր տվյալների պաշտպանության կանոնակարգը սահմանում է խիստ կանոններ այն մասին, թե ինչպես են կազմակերպությունները մշակում անձնական տվյալները արհեստական ​​բանականության համակարգերի և ալգորիթմների միջոցով: Այս պահանջները կիրառվում են անկախ ձեր կողմից օգտագործվող տեխնոլոգիայից, քանի որ կանոնակարգը մշակված է տեխնոլոգիապես չեզոք լինելու համար՝ միաժամանակ պաշտպանելով անհատական ​​իրավունքներ և ազատությունները։

GDPR-ի շրջանակը և սկզբունքները

GDPR-ը վերաբերում է ԵՄ-ում անհատների անձնական տվյալներ մշակող ցանկացած ալգորիթմական համակարգի: Անձնական տվյալները ներառում են ցանկացած տեղեկատվություն, որը վերաբերում է նույնականացված կամ նույնականացվող անձի, ինչպիսիք են անունները, էլեկտրոնային փոստի հասցեները, գտնվելու վայրի տվյալները կամ առցանց նույնականացուցիչները:

Կանոնակարգը գործում է արհեստական ​​բանականության համակարգերը կարգավորող մի քանի հիմնական սկզբունքների հիման վրա։ Դուք պետք է տվյալները մշակեք օրինական, արդար և թափանցիկ կերպով։

Դուք պետք է տվյալներ հավաքեք որոշակի նպատակներով և սահմանափակեք մշակումը անհրաժեշտի սահմաններում։ Ձեր կողմից օգտագործվող տվյալները պետք է լինեն ճշգրիտ և թարմացված։

Ձեր արհեստական ​​բանականության համակարգերը պետք է նաև պահպանեն տվյալների անվտանգությունը՝ համապատասխան տեխնիկական միջոցառումների միջոցով: Դուք պատասխանատու եք մնում բոլոր պահանջներին համապատասխանությունը ցուցադրելու համար: GDPR-ի պահանջներընույնիսկ բարդ ալգորիթմական գործընթացներ օգտագործելիս։

Անձնական տվյալներ և ալգորիթմական մշակում

Արհեստական ​​բանականության ալգորիթմները հաճախ մեծ քանակությամբ անձնական տվյալներ են պահանջում ուսուցման և շահագործման համար: Որքան շատ բարձրորակ տվյալներ լինեն հասանելի, այնքան ավելի լավ կարող են ձեր ալգորիթմները նույնականացնել օրինաչափությունները և ճշգրիտ կանխատեսումներ անել:

Այնուամենայնիվ, GDPR-ը պահանջում է, որ դուք պատասխանատու կերպով մշակեք այս բոլոր անձնական տեղեկությունները: Ալգորիթմական համակարգեր ներդնելուց առաջ դուք պետք է բացահայտեք գաղտնիության ռիսկերը:

Սա վերաբերում է թե՛ արտադրական համակարգերին, թե՛ փորձնական նախագծերին: Նիդեռլանդների տվյալների պաշտպանության մարմինը վերահսկում է անձնական տվյալների մշակման բոլոր գործողությունները՝ անկախ նրանից, թե որքան տեխնիկապես բարդ կարող է լինել ձեր արհեստական ​​բանականության համակարգը:

Ձեր կազմակերպությունը բախվում է հատուկ մարտահրավերների, երբ արհեստական ​​բանականության համակարգերը մշակում են հատուկ կատեգորիաներ անձնական տվյալների, ինչպիսիք են առողջական տեղեկությունները կամ կենսաչափական տվյալները: Այս կատեգորիաները լրացուցիչ պաշտպանություն են ստանում կանոնակարգի համաձայն և պահանջում են ավելի խիստ հիմնավորում մշակման համար:

Արհեստական ​​բանականության համակարգերի համար GDPR-ի հիմնական պահանջները

Դուք պետք է սահմանեք օրինական հիմք անձնական տվյալների մշակման համար ձեր արհեստական ​​բանականության համակարգերի միջոցով: Ընդհանուր հիմքերից են համաձայնությունը, պայմանագրային անհրաժեշտությունը կամ օրինական շահերը:

Ձեր ընտրությունը ազդում է ձեր շարունակական պարտավորությունների և անհատական ​​իրավունքների վրա։ Թափանցիկություն և բացատրելիություն ձևավորել կրիտիկական պահանջներ։

Դուք պետք է տեղեկացնեք անձանց հետևյալի մասին.

• Ինչ անձնական տվյալներ եք հավաքում
• Ինչպես են ձեր ալգորիթմները մշակում այս տվյալները
• Ավտոմատացված որոշումների տրամաբանությունը
• Մշակման նշանակությունը և հետևանքները

Դուք պետք է ներդնեք տվյալների պաշտպանությունը նախագծման և լռելյայն ռեժիմով։ Սա նշանակում է, որ գաղտնիության պաշտպանության միջոցները պետք է ներդնեք ձեր արհեստական ​​բանականության համակարգերում սկզբից, այլ ոչ թե ավելացնեք դրանք հետագայում։

Դուք պետք է անցկացնեք տվյալների պաշտպանության ազդեցության գնահատումներ բարձր ռիսկի ալգորիթմական մշակման համար: Երբ ձեր արհեստական ​​բանականության համակարգերը կայացնում են ավտոմատացված որոշումներ, որոնք էականորեն ազդում են անհատների վրա, կիրառվում են լրացուցիչ կանոններ:

Դուք պետք է տեղեկատվություն տրամադրեք որոշումների կայացման գործընթացի մասին և առաջարկեք անհատներին այդ որոշումները վիճարկելու եղանակներ։

Արհեստական ​​բանականության կարգավորումը և տվյալների պաշտպանության օրենքները Նիդեռլանդներում

Նիդեռլանդները գործում է կրկնակի կարգավորող շրջանակի ներքո, որտեղ GDPR-ը կազմում է տվյալների պաշտպանության հիմքը, մինչդեռ հատուկ ազգային ուղեցույցները վերաբերում են... AI համակարգերՆիդեռլանդների տվյալների պաշտպանության մարմինը կենտրոնական դեր է խաղում օրենսդրության կիրառման գործում, և հոլանդական կանոնակարգերը սերտորեն փոխազդում են եվրոպական տվյալների պաշտպանության ավելի լայն պահանջների հետ։

Նիդեռլանդների տվյալների պաշտպանության և վերահսկողության մարմին

Նիդեռլանդների տվյալների պաշտպանության մարմինը (ՆՏՊ) Նիդեռլանդներում տվյալների պաշտպանության և արհեստական ​​բանականության համապատասխանության հիմնական կարգավորող մարմինն է: ՆՏՊ-ն հրապարակել է հատուկ ուղեցույց այն մասին, թե ինչպես են կիրառվում GDPR պարտավորությունները, երբ դուք մշակում եք անձնական տվյալներ գեներատիվ արհեստական ​​բանականության մոդելների և հավելվածների միջոցով:

2024 թվականի դեկտեմբերին AP-ն մեկնարկեց GDPR-ի նախապայմանների վերաբերյալ հանրային քննարկում՝ հրավիրելով կազմակերպություններին մինչև 2025 թվականի հունիսը իրենց կարծիքը հայտնելու: Այս ուղեցույցը նախատեսված է այն մասնագետների համար, ովքեր մշակում են արհեստական ​​բանականության համակարգեր կամ ցանկանում են դրանք օգտագործել բիզնես գործունեության մեջ:

Նիդեռլանդներում արհեստական ​​բանականության վերահսկողությունը ներառում է մի քանի մարմիններ: Նիդեռլանդների տվյալների պաշտպանության վարչությունը (DPA) վերահսկողության պարտականությունները կիսում է Նիդեռլանդների թվային ենթակառուցվածքների մարմնի (RDI) հետ՝ արհեստական ​​բանականության կարգավորման տարբեր ասպեկտների համար:

Այս պառակտումը ստեղծում է հստակ համակարգման անհրաժեշտություն, որի հաստատման ուղղությամբ կառավարությունը աշխատում է: AP-ն կարող է հետաքննել արհեստական ​​բանականության համակարգերը, նախազգուշացումներ տալ և տուգանքներ կիրառել, երբ դուք չեք պահպանում տվյալների պաշտպանության պահանջները:

Դուք պետք է պատասխանեք AP-ի հարցումներին՝ ձեր արհեստական ​​բանականության մշակման գործունեության վերաբերյալ տեղեկատվություն ստանալու համար և ցույց տաք համապատասխանությունը, երբ դա պահանջվի։

Արհեստական ​​բանականության և ալգորիթմների ազգային ուղեցույց

Հոլանդական GDPR-ի ներդրման մասին օրենքը (Միջին գնահատական) ծառայում է որպես հիմնական ազգային օրենք GDPR-ի ներդրումը Նիդեռլանդներում: Այս օրենքը հետևում է քաղաքականության նկատմամբ չեզոք մոտեցմանը, որը պահպանում է Նիդեռլանդների նախորդ «Տվյալների պաշտպանության մասին» օրենքի պահանջները, որտեղ դա հնարավոր է GDPR-ի համաձայն:

Նիդեռլանդների մարդու իրավունքների ինստիտուտը առաջարկություններ է հրապարակել՝ արհեստական ​​բանականության համակարգերում ալգորիթմական կողմնակալության դեմ պայքարի և խտրականության դեմ պայքարի խթանման համար: Այս առաջարկությունները կօգնեն ձեզ բացահայտել և կանխել խտրական հետևանքները ալգորիթմներ տեղակայելիս:

Նիդեռլանդների կառավարությունը գիտակցում է, որ գործող օրենսդրությունը, ինչպիսիք են GDPR-ը և Նիդեռլանդների ոստիկանության տվյալների մասին օրենքը, որոշակի պաշտպանություն է ապահովում անձնական տվյալներ մշակող արհեստական ​​բանականության համակարգերի համար: Այնուամենայնիվ, այս օրենքներն ինքնին չեն լուծում արհեստական ​​բանականության տեխնոլոգիաների հետ կապված բոլոր ռիսկերը:

Հիմնական ազգային միջոցառումները ներառում են.

• Արհեստական ​​բանականության վերաբերյալ որոշումների կայացման թափանցիկության պահանջների վերաբերյալ ուղեցույց
• Ալգորիթմական հաշվետվողականության ստանդարտներ
• Ավտոմատացված մշակման գործընթացում մարդկային վերահսկողության պահանջները
• Պաշտպանություններ խտրական հետևանքներից

Եվրոպական տվյալների պաշտպանության օրենքի հետ փոխազդեցություն

Ձեր արհեստական ​​բանականության համակարգերը Նիդեռլանդներում պետք է համապատասխանեն և՛ GDPR-ին, և՛ ԵՄ-ին։ AI ActGDPR-ը կարգավորում է, թե ինչպես եք մշակում անձնական տվյալները արհեստական ​​ինտելեկտի ալգորիթմներում, մինչդեռ արհեստական ​​ինտելեկտի մասին օրենքը անդրադառնում է ավելի լայն ռիսկերի՝ հիմնված համակարգի դասակարգման վրա։

Եվրոպական տվյալների պաշտպանության խորհուրդը 2024 թվականի դեկտեմբերին կարծիք է հրապարակել արհեստական ​​ինտելեկտի մոդելներում անձնական տվյալների մշակման վերաբերյալ: Այս կարծիքը տրամադրում է ուղեցույց, որը Նիդեռլանդների տվյալների պաշտպանության վարչությունն օգտագործում է ձեր արհեստական ​​ինտելեկտի համակարգերի համար GDPR պահանջները մեկնաբանելիս:

Արհեստական ​​բանականության մասին օրենքի և տվյալների պաշտպանության միջև հատման կետը կենտրոնանում է արհեստական ​​բանականության համակարգերում անձնական տվյալների օգտագործման վրա: Ալգորիթմներ մարզելիս կամ անձնական տվյալներով որոշումներ կայացնելիս դուք պետք է հետևեք GDPR սկզբունքներին և իրականացնեք տեխնիկական և կազմակերպչական միջոցառումներ:

Երբ դուք Նիդեռլանդներում շահագործում եք արհեստական ​​բանականության համակարգեր, դուք օգտվում եք եվրոպական համակարգման արդյունքում առաջացող կարգավորիչ պարզությունից: Նիդեռլանդների տվյալների պաշտպանության մարմինը մասնակցում է եվրոպական քննարկումներին՝ անդամ պետություններում տվյալների պաշտպանության կանոնների հետևողական մեկնաբանությունն ապահովելու համար:

Սա նշանակում է, որ ձեր համապատասխանության ջանքերը համապատասխանում են ԵՄ այլ երկրների պահանջներին, որտեղ դուք կարող եք գործունեություն ծավալել։

Անձնական տվյալների մշակումը արհեստական ​​ինտելեկտի ուսուցման և տեղակայման ընթացքում

Երբ դուք օգտագործում եք անձնական տվյալներ մարզման կամ տեղակայման համար AI մոդելՆիդեռլանդներում, դուք պետք է ստեղծեք օրինական հիմք GDPR-ի համաձայն և ապահովեք, որ տվյալների մշակման համապատասխանում է տվյալների պաշտպանության հիմնական սկզբունքներին։

  Նիդեռլանդների տվյալների պաշտպանության մարմին (Autoriteit Persoonsgegevens) գնահատում է, թե արդյոք ձեր AI-ի զարգացման պրակտիկան համապատասխանում է պահանջներին տվյալների նվազագույնի հասցնելը, նպատակի սահմանափակում և օրինական մշակում։

Ուսուցման տվյալների հավաքագրում և օգտագործում

Ձեզ անհրաժեշտ է վավեր իրավական հիմքը նախքան մեքենայական ուսուցման նպատակներով անձնական տվյալներ հավաքելը: GDPR-ը նախատեսում է վեց իրավական հիմք, սակայն արհեստական ​​ինտելեկտի ուսուցման համար առավել հաճախ հաշվի են առնվում օրինական շահագրգռվածությունը և համաձայնությունը:

Օրինական շահագրգռվածությունը պահանջում է, որ դուք անցկացնեք եռաստիճան գնահատում: Նախ, դուք պետք է ցույց տաք արհեստական ​​բանականության մոդելի մշակման իրական հետաքրքրությունը:

Երկրորդ, դուք պետք է ապացուցեք, որ մշակումը անհրաժեշտ է այդ նպատակի համար: Երրորդ, դուք պետք է հավասարակշռեք ձեր շահերը այն անձանց իրավունքների և ազատությունների հետ, որոնց տվյալները մշակում եք:

Եթե ​​դուք տվյալներ եք հավաքում հրապարակայնորեն մատչելի աղբյուրներից, չեք կարող ավտոմատ կերպով ենթադրել, որ մշակումը օրինական է։ Դուք դեռ պետք է գնահատեք, թե արդյոք անհատները ողջամտորեն ակնկալում են, որ իրենց տվյալները կօգտագործվեն արհեստական ​​ինտելեկտի ուսուցման համար։

Գործոնների թվում են այն համատեքստը, որում նրանք կիսվել են տվյալներով, նրանց հետ ձեր հարաբերությունների բնույթը և արդյոք նրանք գիտեն, որ իրենց տեղեկատվությունը հասանելի է առցանց: Եվրոպական տվյալների պաշտպանության խորհուրդը շեշտում է, որ դուք պետք է գնահատեք յուրաքանչյուր արհեստական ​​բանականության մոդելը յուրաքանչյուր դեպքի համար առանձին:

Անօրինական կերպով մշակված անձնական տվյալներով մշակված մոդելները կարող են տեղակայումը դարձնել անօրինական, եթե դուք պատշաճ կերպով անանուն չդարձնեք մոդելը։

Անձնական տվյալների հատուկ կատեգորիաներ

Հատուկ կատեգորիայի տվյալները ներառում են ռասայական կամ էթնիկական ծագման, քաղաքական հայացքների, կրոնական համոզմունքների, արհմիության անդամակցության, գենետիկական տվյալների, կենսաչափական տվյալների, առողջության վերաբերյալ տվյալների և սեռական կյանքի կամ սեռական կողմնորոշման վերաբերյալ տվյալներ։

Այս տեսակի տվյալների մշակումը կատարելիս դուք բախվում եք ավելի խիստ պահանջների։ Հատուկ կատեգորիայի տվյալները օրինականորեն մշակելու համար դուք պետք է նշեք GDPR-ի 9-րդ հոդվածի պայմանը։

Բացահայտ համաձայնությունը մեկ տարբերակ է, սակայն արհեստական ​​ինտելեկտի ուսուցման համար իմաստալից համաձայնություն ստանալը գործնականում դժվար է։ Այլընտրանքային պայմաններից են՝ էական հանրային շահի համար համապատասխան իրավական հիմքով մշակումը կամ արդեն հրապարակային տվյալների մշակումը, որոնք անհատները ակնհայտորեն հրապարակել են։

GDPR-ի Նիդեռլանդներում կիրառումը կարող է ներառել հատուկ կատեգորիայի տվյալների մշակման լրացուցիչ սահմանափակումներ: Դուք պետք է ստուգեք, թե արդյոք ձեր արհեստական ​​բանականության դիմումի նկատմամբ կիրառվում են որոշակի ազգային կանոններ:

Նպատակի սահմանափակում և տվյալների նվազագույնի հասցնելը

Նպատակի սահմանափակումը պահանջում է, որ դուք նշեք, թե ինչու եք հավաքում անձնական տվյալներ, նախքան մշակումը սկսելը: Դուք չեք կարող վերօգտագործել մեկ գործառույթի համար հավաքված տվյալները՝ արհեստական ​​ինտելեկտի մոդել մարզելու համար՝ առանց համատեղելի իրավական հիմքի:

Տվյալների նվազագույնի հասցնելը նշանակում է, որ դուք պետք է սահմանափակեք անձնական տվյալների հավաքագրումը ձեր նշված նպատակի համար անհրաժեշտ չափով։ Արհեստական ​​բանականության մոդելներ մարզելիս դուք պետք է.

• Հեռացրեք ավելորդ անձնական տվյալները մարզումից առաջ
• Անձնական տվյալների ծավալը կրճատել մինչև անհրաժեշտ նվազագույնը
• Որպես այլընտրանքային տարբերակներ դիտարկեք սինթետիկ տվյալները կամ անանունացված տվյալների հավաքածուները։
• Կիրառել տեխնիկական միջոցներ՝ վարժեցված մոդելներից տվյալների արդյունահանումը կանխելու համար

Դուք պետք է տարբերակեք արհեստական ​​բանականության մշակման և տեղակայման փուլերը։ Յուրաքանչյուր փուլ ծառայում է տարբեր նպատակների և կարող է պահանջել առանձին իրավական հիմքեր։

Մեքենայական ուսուցման նպատակներով երրորդ կողմերի հետ տվյալների փոխանակումը պահանջում է հստակ հիմնավորում և համապատասխան երաշխիքներ՝ համաձայն GDPR-ի տվյալների փոխանցման և մշակման պահանջների։

Արհեստական ​​բանականության պատասխանատու կառավարում և կազմակերպչական վերահսկողություն

Ուժեղ կառավարման կառուցվածքներ պահանջում է հստակ հաշվետվողականության գծեր, ալգորիթմական համակարգերի թափանցիկ փաստաթղթավորում և նվիրված վերահսկողության մեխանիզմներ։

Հոլանդական կազմակերպությունները պետք է ստեղծեն շրջանակներ, որոնք կաջակցեն արհեստական ​​բանականության պատասխանատու տեղակայմանը՝ միաժամանակ պահպանելով GDPR-ի տվյալների պաշտպանության պահանջներին համապատասխանությունը։

Կառավարման կառուցվածքներ և հաշվետվողականություն

Ձեզ անհրաժեշտ են սահմանված կառավարման կառուցվածքներ՝ անձնական տվյալներ մշակող արհեստական ​​բանականության համակարգերը կառավարելու համար: Սա նշանակում է ձեր կազմակերպության ներսում արհեստական ​​բանականության վերահսկողության համար հստակ պարտականություններով հատուկ դերերի նշանակում:

Ձեր կառավարման շրջանակը պետք է սահմանի, թե ով է որոշումներ կայացնում արհեստական ​​բանականության տեղակայման վերաբերյալ և ով է վերահսկում շարունակական համապատասխանությունը: Հոլանդիայի պետական ​​հատվածի շատ կազմակերպություններ նշանակում են տվյալների պաշտպանության պատասխանատուներ (ՏՊՊ), ինչպես պահանջվում է GDPR-ի 37-րդ հոդվածով, երբ մշակումը ներառում է տվյալների հատուկ կատեգորիաների համակարգված մոնիթորինգ կամ լայնածավալ մշակում:

Դուք պետք է իրականացնեք GDPR-ի 24-րդ հոդվածի համաձայն տեխնիկական և կազմակերպչական միջոցառումներ: Այս միջոցառումները պետք է հաշվի առնեն ձեր արհեստական ​​ինտելեկտի մշակման գործունեության բնույթն ու շրջանակը:

Ձեր կառավարման կառուցվածքը կարիք ունի փաստաթղթավորված քաղաքականության, որը կներառի տվյալների որակը, անվտանգության միջոցառումները և տվյալների սուբյեկտի հարցումները մշակելու ընթացակարգերը։

Կառավարման հիմնական տարրերը ներառում են.

• Ձեր արհեստական ​​բանականության կառավարման շրջանակի հավանությունը՝ ավագ ղեկավարության կողմից
• Գաղտնիության հետ կապված միջադեպերի հստակ աստիճանականացման ընթացակարգեր
• Անձնական տվյալներ մշակող արհեստական ​​բանականության համակարգերի կանոնավոր աուդիտներ
• Միջֆունկցիոնալ թիմեր, ներառյալ իրավաբանական, տեխնիկական և համապատասխանության ապահովման աշխատակիցները

Ալգորիթմական թափանցիկություն և գրանցամատյան

Դուք պետք է պահպանեք մի ալգորիթմի գրանցամատյան Ձեր կազմակերպությունում օգտագործվող արհեստական ​​բանականության համակարգերը փաստաթղթավորելու համար: Նիդեռլանդների կառավարությունը առաջինն է ներդրել այս մոտեցումը իր հանրային ալգորիթմների գրանցամատյանի միջոցով, որը թվարկում է պետական ​​​​գործակալությունների կողմից օգտագործվող ալգորիթմները:

Ձեր գրանցամատյանը պետք է ներառի յուրաքանչյուր ալգորիթմի նպատակը, մշակվող անձնական տվյալները և GDPR-ի համաձայն իրավական հիմքը: Սա աջակցում է 30-րդ հոդվածի գրառումների պահպանման պահանջներին՝ միաժամանակ խթանելով արհեստական ​​ինտելեկտի պատասխանատու գործելակերպը:

Գրանցամատյանում պետք է նշվեն՝

Թափանցիկությունը վստահություն է ներշնչում այն ​​անձանց մոտ, որոնց տվյալները դուք մշակում եք: Ձեր գրանցամատյանը ստեղծում է հաշվետվողականություն՝ ալգորիթմական որոշումների կայացումը տեսանելի դարձնելով շահագրգիռ կողմերի և կարգավորող մարմինների համար:

Արհեստական ​​բանականության վերահսկողությունը պետական ​​հատվածում

Նիդեռլանդների կառավարության գործակալությունները արհեստական ​​բանականության վերահսկողության համար ունեն հատուկ պարտավորություններ: Դուք պետք է ապահովեք, որ քաղաքացիների անձնական տվյալները մշակելիս արհեստական ​​բանականության համակարգերը համապատասխանեն օրինականության, արդարության և թափանցիկության սկզբունքներին:

Հանրային հատվածի կազմակերպությունները պետք է օգտագործեն այնպիսի շրջանակներ, ինչպիսին է էթիկապես պատասխանատու նորարարության գործիքակազմը: Սա կօգնի ձեզ գնահատել արհեստական ​​բանականության համակարգերը տեղակայումից առաջ և դրանց ողջ կյանքի ցիկլի ընթացքում:

Ձեր վերահսկողության մեխանիզմները պետք է պարբերաբար վերանայեն ալգորիթմական արդյունքները՝ հնարավոր խտրականությունը կամ անճշտությունները հայտնաբերելու համար: Դուք պետք է մարդկային վերահսկողություն իրականացնեք ավտոմատացված որոշումների համար, որոնք էականորեն ազդում են անհատների վրա, ինչպես պահանջվում է GDPR-ի 22-րդ հոդվածով:

Պետական ​​​​մարմինները պետք է անցկացնեն տվյալների պաշտպանության ազդեցության գնահատում (ՏՊԳ)՝ համաձայն 35-րդ հոդվածի, երբ արհեստական ​​​​բանականության մշակումը, հավանաբար, կհանգեցնի անհատների իրավունքների համար բարձր ռիսկի: Այս գնահատումները բացահայտում են ռիսկերը և մեղմացնող միջոցառումները՝ նախքան ձեր կողմից արհեստական ​​​​բանականության համակարգերի տեղակայումը:

Ռիսկերը և մարտահրավերները. կողմնակալություն, խտրականություն և անձնական կյանքի անձեռնմխելիության խախտումներ

Նիդեռլանդներում GDPR-ի համաձայն անձնական տվյալներ մշակող արհեստական ​​բանականության համակարգերը բախվում են երեք կարևոր ռիսկային ոլորտների։ Ալգորիթմները կարող են ներառել անարդար կողմնակալություններ, որոնք խտրականություն են դրսևորում պաշտպանված խմբերի նկատմամբ, մշակման գործելակերպը կարող է խախտել անհատական ​​գաղտնիության իրավունքները, և արհեստական ​​բանականության կողմից ստեղծված բովանդակությունը կարող է տարածվել։ կեղծ տեղեկություններ որը խաթարում է հանրային վստահությունը։

Ալգորիթմական կողմնակալություն և խտրականություն

Արհեստական ​​բանականության ալգորիթմները սովորում են պատմական տվյալներից, ինչը նշանակում է, որ դրանք կարող են ժառանգել և ուժեղացնել առկա հասարակական կողմնակալությունները: Երբ դուք օգտագործում եք արհեստական ​​բանականության համակարգեր զբաղվածության որոշումների, վարկային գնահատականների կամ առողջապահական ախտորոշման համար, կողմնակալ ուսուցման տվյալները կարող են հանգեցնել անարդար արդյունքների որոշակի խմբերի համար:

Նիդեռլանդների տվյալների պաշտպանության մարմինը (Autoriteit Persoonsgegevens) վերցնում է ալգորիթմական տարբերակում լուրջ եմ վերաբերվում։ Եթե ձեր արհեստական ​​բանականության համակարգը մշակում է հատուկ կատեգորիայի տվյալներ, ինչպիսիք են առողջական տեղեկությունները, էթնիկ պատկանելությունը կամ կրոնական համոզմունքները, ապա դուք կբախվեք GDPR-ի ավելի խիստ պահանջների հետ։

Բարձր ռիսկի արհեստական ​​բանականության համակարգերը, որոնք կայացնում կամ ազդում են զբաղվածության, վարկերի կամ ծառայությունների հասանելիության վերաբերյալ որոշումների վրա, պահանջում են լրացուցիչ պաշտպանության միջոցներ։

Կողմնակալության տարածված աղբյուրները ներառում են.

• Պատմական տվյալներ, որոնք արտացոլում են անցյալի խտրականությունը
• Ոչ ներկայացուցչական մարզման տվյալների հավաքածուներ
• Պրոքսի փոփոխականներ, որոնք կապված են պաշտպանված բնութագրերի հետ
• Վատ մշակված ալգորիթմներ, որոնք արդյունավետությունը գերադասում են արդարությունից

Դուք պետք է պարբերաբար անցկացնեք կողմնակալության գնահատումներ և փաստաթղթավորեք, թե ինչպես է ձեր համակարգը կանխում խտրական արդյունքները: GDPR-ի տվյալների նվազագույնի հասցնելու սկզբունքը օգնում է նվազեցնել կողմնակալության ռիսկը՝ սահմանափակելով ձեր կողմից հավաքագրվող անձնական տվյալները:

Սակայն սա լարվածություն է ստեղծում. խտրականության կանխարգելումը երբեմն պահանջում է զգայուն տվյալների հավաքագրում՝ անարդարացի միտումները վերահսկելու համար։

Գաղտնիության խախտումներ և փոխհատուցում

Արհեստական ​​բանականության համակարգերը հաճախ մշակում են անձնական տվյալների հսկայական քանակություն՝ ստեղծելով զգալի… գաղտնիության ռիսկերՏվյալների արտահոսքերն ավելի վնասակար են դառնում, երբ արհեստական ​​բանականության համակարգերը պահպանում են անհատների մասին մանրամասն պրոֆիլներ։

Ձեր կազմակերպությունը պետք է ներդնի տեխնիկական միջոցներ, ինչպիսիք են կոդավորումը և մուտքի վերահսկողությունը՝ այս տեղեկատվությունը պաշտպանելու համար: GDPR-ը Նիդեռլանդների բնակիչներին տալիս է հատուկ իրավունքներ, երբ արհեստական ​​բանականությունը մշակում է նրանց տվյալները:

Դուք պետք է բացատրեք, թե ինչպես են ձեր ալգորիթմները կայացնում որոշումներ, որոնք էականորեն ազդում են անհատների վրա: Բացատրության այս իրավունքը մարտահրավեր է դառնում բարդ արհեստական ​​բանականության մոդելների դեպքում, որոնք նույնիսկ մշակողները դժվարանում են մեկնաբանել:

Հիմնական գաղտնիության խախտումները, որոնք պետք է կանխվեն.

• Տվյալների մշակում առանց վավեր իրավական հիմքի
• Պատշաճ համաձայնություն չստանալը
• Անբավարար անվտանգության միջոցառումները հանգեցնում են խախտումների
• Արհեստական ​​բանականության վերաբերյալ որոշումների կայացման թափանցիկության պակաս

Երբ տեղի են ունենում գաղտնիության խախտումներ, տուժած անձինք կարող են փոխհատուցում ստանալ Autoriteit Persoonsgegevens-ի կամ Նիդեռլանդների դատարանների միջոցով: Դուք կարող եք ենթարկվել մինչև 20 միլիոն եվրոյի կամ տարեկան համաշխարհային շրջանառության 4%-ի վարչական տուգանքների:

Ֆինանսական տուգանքներից բացի, գաղտնիության խախտումները վնասում են ձեր արհեստական ​​բանականության համակարգերի և կազմակերպության նկատմամբ վստահությանը։

Կեղծ տեղեկատվության և ապատեղեկատվության ռիսկեր

Արհեստական ​​բանականության կողմից ստեղծված բովանդակությունը կարող է մեծ մասշտաբով տարածել կեղծ տեղեկատվություն՝ խաթարելով ավտոմատացված համակարգերի նկատմամբ վստահությունը: Գեներատիվ արհեստական ​​բանականության գործիքները կարող են ստեղծել համոզիչ, բայց անճշտ տեքստ, պատկերներ կամ տեսանյութեր՝ օգտագործելով անձնական տվյալներ՝ առանց պատշաճ համաձայնության:

Ձեր հոգատարության պարտականությունը տարածվում է ձեր արհեստական ​​բանականության համակարգերի կողմից կեղծ առողջապահական տեղեկատվության կամ այլ վնասակար բովանդակության ստեղծման կամ ուժեղացման կանխարգելման վրա: Երբ արհեստական ​​բանականությունը մշակում է անձնական տվյալներ՝ բովանդակություն ստեղծելու համար, դուք պետք է ստուգեք ճշգրտությունը և կանխեք չարաշահումը:

GDPR-ի ճշգրտության սկզբունքը պահանջում է, որ դուք պահպանեք անձնական տվյալների ճշգրտությունը և արդիականությունը։ Ապատեղեկատվությունը, այսինքն՝ միտումնավոր կեղծ տեղեկատվությունը, լրացուցիչ ռիսկեր է առաջացնում, երբ արհեստական ​​բանականության համակարգերը մանիպուլացվում են որոշակի անհատների կամ խմբերի թիրախավորելու համար։

Սա սպառնում է անհատական ​​ինքնավարությանը՝ ազդելով կեղծ նախադրյալների վրա հիմնված որոշումների վրա։ Ձեզ անհրաժեշտ են մոնիթորինգի համակարգեր՝ հայտնաբերելու համար, թե երբ է ձեր արհեստական ​​բանականությունը ստեղծում կամ տարածում անճշտ տեղեկատվություն նույնականացվող անձանց մասին։

Արհեստական ​​բանականության և ալգորիթմների վերաբերյալ ներկայիս և զարգացող իրավական շրջանակներ

ԵՄ-ն ստեղծել է բազմաթիվ կարգավորող շրջանակներ, որոնք գործում են GDPR-ի հետ մեկտեղ՝ արհեստական ​​բանականության համակարգերը կառավարելու համար: Արհեստական ​​բանականության մասին օրենքը ներկայացնում է ռիսկերի վրա հիմնված պահանջներ, մինչդեռ «Կիբերդիմակայունության մասին» օրենքը և «Թվային ծառայությունների մասին» օրենքը վերաբերում են անվտանգությանը և առցանց հարթակներին:

հոլանդական մտավոր սեփականության օրենքներ և առևտրային գաղտնիքների պաշտպանություն նաև դեր են խաղում կազմակերպությունների մշակման և տեղակայման ժամանակ ալգորիթմական համակարգեր.

Արհեստական ​​բանականության մասին օրենք և ռիսկերի վրա հիմնված մոտեցում

ԵՄ արհեստական ​​բանականության մասին օրենքը արհեստական ​​բանականության համակարգերը դասակարգում է ռիսկի կատեգորիաների, որոնք որոշում են ձեր համապատասխանության պարտավորությունները: Բարձր ռիսկի արհեստական ​​բանականության համակարգերը բախվում են ամենախիստ պահանջներին, ներառյալ կենսաչափական նույնականացման, կարևորագույն ենթակառուցվածքների, զբաղվածության որոշումների և իրավապահ մարմինների համար օգտագործվող համակարգերը:

Եթե ​​դուք շահագործում եք բարձր ռիսկի արհեստական ​​բանականության համակարգ, ապա տեղակայումից առաջ պետք է անցկացնեք համապատասխանության գնահատում: Դուք պետք է ներդնեք ռիսկերի կառավարման համակարգեր, պահպանեք մանրամասն տեխնիկական փաստաթղթեր և ապահովեք մարդկային վերահսկողության հնարավորությունները:

Արհեստական ​​բանականության մասին օրենքը պահանջում է օգտագործել բարձրորակ վերապատրաստման տվյալներ և սահմանել թափանցիկության միջոցառումներ, որպեսզի օգտատերերը հասկանան, որ իրենք փոխազդում են արհեստական ​​բանականության հետ: Ռիսկերի վրա հիմնված մոտեցումը նշանակում է, որ ցածր ռիսկայնությամբ արհեստական ​​բանականության համակարգերն ունեն ավելի քիչ պարտավորություններ:

Սահմանափակ ռիսկի համակարգերը պահանջում են միայն թափանցիկության պարտավորություններ, ինչպիսիք են օգտատերերին տեղեկացնելը չաթբոտների հետ փոխազդելու մասին: Արհեստական ​​բանականությամբ հագեցած տեսախաղերի նման նվազագույն ռիսկի համակարգերը Արհեստական ​​բանականության մասին օրենքի համաձայն որևէ հատուկ սահմանափակումների չեն ենթարկվում:

Դուք պետք է ապահովեք, որ ձեր արհեստական ​​բանականության համակարգերը հարգեն հիմնարար իրավունքները և խուսափեն խտրականությունից: «Արհեստական ​​բանականության մասին» օրենքն ամբողջությամբ արգելում է արհեստական ​​բանականության որոշակի գործելակերպեր, ներառյալ կառավարությունների կողմից սոցիալական գնահատման համակարգը և արհեստական ​​բանականության համակարգերը, որոնք շահագործում են խոցելի խմբերը:

Կիբերանվտանգություն և թվային կարգավորում

«Կիբերդիմակայունության մասին» օրենքը սահմանում է թվային արտադրանքի, այդ թվում՝ թվային բաղադրիչներով արհեստական ​​բանականության համակարգերի անվտանգության պահանջները: Դուք պետք է ներդնեք նախագծման վրա հիմնված անվտանգության սկզբունքները ձեր մշակման ողջ գործընթացի ընթացքում:

Սա նշանակում է ձեր արհեստական ​​ինտելեկտի արտադրանքի համար խոցելիության գնահատումների անցկացում և անվտանգության թարմացումների պահպանում: «Թվային ծառայությունների մասին» օրենքը կիրառվում է, եթե դուք շահագործում եք առցանց հարթակներ, որոնք օգտագործում են ալգորիթմական համակարգեր: բովանդակության չափավորություն կամ առաջարկություն։

Դուք պետք է ապահովեք թափանցիկություն ձեր ալգորիթմների աշխատանքի վերաբերյալ և օգտատերերին տրամադրեք ալգորիթմական առաջարկություններին ազդելու տարբերակներ: Այս կանոնակարգերը պահանջում են, որ դուք հաղորդեք կիբերանվտանգության միջադեպերի և խոցելիությունների մասին:

Կիբերդիմակայունության մասին օրենքը պարտադրում է, որ դուք ակտիվորեն հետևեք անվտանգության թերություններին և տրամադրեք թարմացումներ որոշակի ժամկետներում։

Մտավոր սեփականություն և առևտրային գաղտնիքներ

Ձեր արհեստական ​​ինտելեկտի ալգորիթմները կարող են պաշտպանության իրավունք ստանալ Հոլանդիայի մտավոր սեփականության օրենքներով: Հոլանդիայի արտոնագրերի մասին օրենքը թույլ է տալիս ձեզ արտոնագրել արհեստական ​​ինտելեկտի գյուտերը, եթե դրանք համապատասխանում են տեխնիկական պահանջներին և ցույց են տալիս գյուտարարական քայլեր:

Ծրագրային ապահովումը որպես այդպիսին չի կարող արտոնագրվել, սակայն տեխնիկական խնդիրներին տեխնիկական լուծումներ տրամադրող արհեստական ​​բանականության համակարգերը կարող են որակավորվել: Հոլանդիայի հեղինակային իրավունքի մասին օրենքը պաշտպանում է ձեր արհեստական ​​բանականության համակարգերում առկա սկզբնական կոդը և բնօրինակ արտահայտությունը:

Սակայն հեղինակային իրավունքը չի տարածվում հիմքում ընկած գաղափարների, մեթոդների կամ ալգորիթմների վրա: Նիդեռլանդների «Առևտրային գաղտնիքների պաշտպանության մասին» օրենքի համաձայն՝ առևտրային գաղտնիքների պաշտպանությունը տարածվում է ձեր գաղտնի գործարար տեղեկատվության վրա, ներառյալ ուսուցման տվյալները, ալգորիթմական պարամետրերը և համակարգի ճարտարապետությունը:

Դուք պետք է ձեռնարկեք բոլոր անհրաժեշտ քայլերը այս տեղեկատվությունը գաղտնի պահելու համար: Սպառողների և շուկայի վարչությունը (ACM) կարող է հետաքննել առևտրային գաղտնիքների խախտումները մրցակցային մտահոգությունների հետ մեկտեղ:

Ձեր մտավոր սեփականության ռազմավարությունը պետք է հավասարակշռի պաշտպանությունը GDPR թափանցիկության պահանջների հետ։ Դուք չեք կարող հրաժարվել տվյալների սուբյեկտներին բացատրել ալգորիթմական որոշումները միայն այն պատճառով, որ դուք պնդում եք առևտրային գաղտնիքների պաշտպանության մասին։

Հաճախակի տրվող հարցեր

Նիդեռլանդներում արհեստական ​​բանականության համակարգերի համար GDPR պարտավորությունների ըմբռնումը պահանջում է հստակություն կոնկրետ պահանջների, անհատական ​​իրավունքների և… համապատասխանության միջոցառումներ որոնք կազմակերպությունները պետք է կիրառեն անձնական տվյալները ալգորիթմների միջոցով մշակելիս։

Որո՞նք են GDPR-ի համաձայն արհեստական ​​բանականության համակարգերի պահանջները Նիդեռլանդներում անձնական տվյալներ մշակելիս։

Ձեր արհեստական ​​բանականության համակարգերը պետք է համապատասխանեն GDPR-ի բոլոր պարտավորություններին, երբ մշակում են անձնական տվյալներ Նիդեռլանդներում: Դուք պետք է ստեղծեք մշակման օրինական հիմք, ինչպիսիք են համաձայնությունը, պայմանագրի կատարումը կամ օրինական շահագրգռվածությունը:

Դուք պետք է համոզվեք, որ անձնական տվյալների հավաքագրումը սահմանափակվում է ձեր նշված նպատակի համար անհրաժեշտ չափով։ Ձեր արհեստական ​​բանականության ծրագրերը չեն կարող մշակել ավելի շատ տվյալներ, քան անհրաժեշտ է իրենց նշված նպատակներին հասնելու համար։

Նիդեռլանդների տվյալների պաշտպանության մարմինը ակնկալում է, որ դուք կպահպանեք ձեր տվյալների մշակման գործունեության համապարփակ փաստաթղթավորումը: Դուք պետք է գրանցեք, թե ինչ տվյալներ եք հավաքում, ինչու եք դրանք հավաքում և որքան ժամանակ եք դրանք պահում:

Ինչպե՞ս է GDPR-ը ազդում զգայուն տեղեկատվություն մշակող արհեստական ​​բանականության ալգորիթմների մշակման և տեղակայման վրա։

Դուք ավելի խիստ պահանջների եք բախվում, երբ ձեր արհեստական ​​բանականության համակարգերը մշակում են զգայուն անձնական տվյալների կատեգորիաներ: Դրանք ներառում են առողջության, ռասայի, կրոնի, քաղաքական հայացքների կամ կենսաչափական տվյալների մասին տեղեկություններ:

Մշակելուց առաջ դուք պետք է ստանաք հստակ համաձայնություն կամ նշեք այլ վավեր իրավական հիմք զգայուն տվյալներ ձեր ալգորիթմների միջոցով: Այս տվյալների կատեգորիաների համար ընդհանուր համաձայնությունը բավարար չէ:

Ձեր մշակման գործընթացը պետք է ներառի զգայուն տեղեկատվության համար լրացուցիչ պաշտպանիչ միջոցներ և անվտանգության միջոցառումներ: Դուք պետք է ներդնեք կոդավորում, մուտքի վերահսկում և կանոնավոր անվտանգության գնահատումներ ձեր արհեստական ​​բանականության համակարգի ողջ կյանքի ցիկլի ընթացքում:

Ի՞նչ միջոցներ պետք է ձեռնարկվեն Նիդեռլանդների բնակիչների անձնական տվյալներին վերաբերող արհեստական ​​բանականության վերաբերյալ որոշումների կայացման թափանցիկությունն ապահովելու համար։

Դուք պետք է տրամադրեք հստակ տեղեկատվություն այն մասին, թե ինչպես են ձեր արհեստական ​​բանականության համակարգերը կայացնում անհատներին ազդող որոշումներ: Ձեր օգտատերերը պետք է հասկանան, թե ինչ տվյալներ եք հավաքում և ինչպես են ձեր ալգորիթմները դրանք օգտագործում:

Դուք պետք է փաստաթղթավորեք ձեր արհեստական ​​բանականության մոդելի տրամաբանությունը և որոշումների կայացման գործընթացները պարզ լեզվով: Միայն տեխնիկական բացատրությունները չեն բավարարում GDPR-ի թափանցիկության պահանջները:

Երբ ձեր արհեստական ​​բանականության համակարգը կայացնում է ավտոմատացված որոշումներ, դուք պետք է տեղեկացնեք տուժած անձանց մշակման մասին: Դուք պետք է բացատրեք այդ որոշումների նշանակությունը և հնարավոր հետևանքները նրանց համար:

Ի՞նչ իրավունքներ ունեն Նիդեռլանդներում անհատները GDPR-ի համաձայն ավտոմատացված որոշումների կայացման հետ կապված։

Անհատներն իրավունք ունեն չենթարկվել միայն ավտոմատացված մշակման վրա հիմնված որոշումների, որոնք առաջացնում են իրավական կամ նմանատիպ նշանակալի հետևանքներ: Դուք պետք է առաջարկեք մարդկային մասնակցություն ձեր որոշումների կայացման գործընթացում, երբ կիրառվում են այս պայմանները:

Ձեր օգտատերերը կարող են խնդրել մարդկային միջամտություն՝ իրենց վերաբերող ավտոմատացված որոշումները վերանայելու համար: Դուք պետք է սահմանեք ընթացակարգեր այս հարցումները մշակելու և իմաստալից մարդկային վերահսկողություն ապահովելու համար:

Տվյալների սուբյեկտները կարող են վիճարկել ավտոմատացված որոշումները և պահանջել բացատրություններ ներգրավված տրամաբանության վերաբերյալ: Դուք պետք է պատրաստ լինեք տրամադրել տեղեկատվություն այն մասին, թե ինչպես է ձեր արհեստական ​​բանականության համակարգը հանգել անհատների վերաբերյալ որոշակի եզրակացությունների:

Ինչպե՞ս է GDPR-ը պահանջում, որ արհեստական ​​բանականության համակարգերը նախագծված լինեն տվյալների պաշտպանության համար՝ ըստ լռելյայնի և նախագծման, Նիդեռլանդների համատեքստում։

Դուք պետք է տվյալների պաշտպանությունը ինտեգրեք ձեր արհեստական ​​բանականության համակարգերում՝ մշակման ամենավաղ փուլերից սկսած։ Գաղտնիության նկատառումները չեն կարող երկրորդական նշանակություն ունենալ ձեր ալգորիթմի ավարտից հետո։

Ձեր լռելյայն կարգավորումները պետք է ապահովեն տվյալների պաշտպանության հնարավոր ամենաբարձր մակարդակը: Օգտատերերը չպետք է ստիպված լինեն փոփոխել կարգավորումները՝ գաղտնիության հիմնական պաշտպանությունն ապահովելու համար:

Դուք պետք է ձեր համակարգի ողջ ճարտարապետության մեջ ներդնեք տեխնիկական միջոցներ, ինչպիսիք են կեղծանունացումը և տվյալների նվազագույնի հասցնելը: Ձեր արհեստական ​​բանականությունը պետք է մուտք գործի և մշակի միայն յուրաքանչյուր կոնկրետ գործառույթի համար անհրաժեշտ նվազագույն տվյալները:

Ինչպե՞ս կարող են կազմակերպությունները ցույց տալ GDPR-ի հաշվետվողականության սկզբունքի պահպանումը Նիդեռլանդներում արհեստական ​​բանականություն օգտագործելիս։

Դուք պետք է պահպանեք ձեր տվյալների մշակման գործունեության և արհեստական ​​բանականության համակարգի գործունեության մանրամասն գրառումներ: Փաստաթղթերը վկայում են, որ դուք հաշվի եք առել և հետևել եք GDPR պահանջներին:

Դուք պետք է անցկացնեք տվյալների պաշտպանության ազդեցության գնահատումներ՝ նախքան գաղտնիության բարձր ռիսկեր պարունակող արհեստական ​​բանականության համակարգեր տեղակայելը: Այս գնահատումները բացահայտում են հնարավոր խնդիրները:

Ձեր կազմակերպությունը պետք է ներդնի համապատասխան քաղաքականություն, ուսումնական ծրագրեր և վերահսկողության մեխանիզմներ արհեստական ​​բանականության օգտագործման համար: Դուք պետք է կարողանաք ցանկացած պահի Նիդեռլանդների տվյալների պաշտպանության մարմնին ներկայացնել ձեր շարունակական համապատասխանության ջանքերի ապացույցներ: