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详解：欧盟EDPS首份生成式人工智能数据合规指南

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简介

《首份确保生成式人工智能系统使用中数据保护合规的EDPS导向》是欧盟数据保护监督员（EDPS）为欧盟机构、机构、办公室和机构（EUIs）提供的指导性文件。其主要目的是帮助这些实体在使用生成性人工智能（AI）系统时，遵守《欧盟2018/1725号法规》（EUDPR）所规定的数据保护义务。这些导向不仅是对当前技术和应用的回应，也是对未来AI技术演变的准备。

注释1：EUIs是指"European Union Institutions"（欧盟机构、机关和机构）的缩写。它涵盖了欧盟的各种机构，包括但不限于欧洲议会、欧盟理事会、欧盟委员会、欧洲中央银行、欧洲法院等。EUIs在处理数据时必须遵守《欧盟2018/1725号法规》（EUDPR）以及其他相关的数据保护法律和规定。

注释2：EUDPR（Regulation (EU) 2018/1725），可以理解为政府版本的GDPR，即《欧盟机构、机关和机构的个人数据处理和自由流动保护条例》，主要针对欧盟机构、机关和机构（EUIs）。这部条例规定了EUIs在处理个人数据时必须遵守的规则和标准，旨在确保数据保护的一致性和透明性。EUDPR于2018年12月11日生效，取代了之前的《欧盟1995年数据保护指令》（95/46/EC）。

核心内容详解

1. 生成式人工智能的定义

生成式人工智能是一类使用专门的机器学习模型来生成各种输出的人工智能。具体来说，它依赖于所谓的基础模型（foundation models），这些模型作为其他生成性AI系统的基线模型，可以进一步微调以适应特定任务。
生成式人工智能系统利用深度学习技术，通过大量的数据训练，能够生成高质量的文本、图像、音频等内容。这些系统的核心是其生成能力，可以用于自动化内容生成、虚拟助手、医疗诊断、科学研究等多种应用场景。

2. EUIs能否使用生成式人工智能

EUIs可以使用生成式人工智能系统，但必须确保其使用符合EUDPR中的数据保护要求。这意味着在使用这些系统时，必须遵守数据保护原则，保护个人的基本权利和自由。
为了确保合规性，EUIs需要在系统的设计和部署阶段就考虑数据保护问题。具体措施包括进行风险评估、制定数据保护政策、实施技术和组织安全措施等。这不仅有助于确保合规性，还能增强公众对AI技术的信任和接受度。

3. 生成式人工智能系统是否涉及个人数据处理

要确定生成式人工智能系统是否涉及个人数据处理，需评估这些系统在训练、开发和使用过程中是否使用了包含个人数据的数据集。如果使用了个人数据，就必须遵守相应的数据保护规定。
例如，在训练语言模型时，可能会使用包含个人信息的文本数据。如果这些数据未经适当的匿名化或假名化处理，可能会导致个人数据的泄露和误用。因此，确保数据集的隐私性和安全性是至关重要的。

4. 数据保护官（DPOs）的角色

在开发或部署生成式人工智能系统的过程中，数据保护官（DPOs）需要积极参与。他们应确保系统设计和开发过程中的每一步都符合数据保护规定，并在必要时进行数据保护影响评估（DPIA）。
DPOs的职责包括：
  • 监督数据处理活动：确保所有数据处理活动都符合EUDPR的要求。
  • 提供合规建议：在项目的各个阶段为开发团队提供数据保护方面的建议。
  • 进行风险评估：评估数据处理活动的潜在风险，并制定相应的风险缓解措施。
  • 协调与监管机构的沟通：在必要时与数据保护监管机构沟通，确保所有数据处理活动透明合规。
DPOs在整个过程中起到桥梁作用，连接技术团队和法律合规部门，确保生成性AI系统不仅功能强大，而且合规安全。

5. 数据保护影响评估（DPIA）

在开发或实施生成式人工智能系统之前，如果这些系统有可能对个人数据保护产生高风险，EUIs必须进行数据保护影响评估。DPIA应识别和评估数据处理活动的风险，并提出减轻风险的措施。具体步骤包括：
  • 识别数据处理活动：详细描述数据处理的目的、方式和范围。
  • 评估潜在风险：分析数据处理对个人隐私和数据安全的潜在影响。
  • 制定缓解措施：提出具体的技术和组织措施，以降低风险。
  • 持续监控和评估：定期审查和更新DPIA，以应对新的风险和变化。
DPIA不仅是合规要求，也是确保生成性AI系统安全可靠的重要手段。

6. 个人数据处理的合法性

在生成式人工智能系统的设计、开发和验证过程中，处理个人数据的合法性必须基于明确的法律依据。这包括：
  • 获得数据主体的同意：在处理个人数据之前，必须获得数据主体的明确同意，并确保其知情同意。
  • 履行合同义务：当数据处理是履行合同义务所必需时，合法性可以基于合同义务。
  • 遵守法律义务：某些数据处理活动可能是为了遵守法律规定，这种情况下合法性基于法律义务。
  • 保护个人的重要利益：在紧急情况下，处理个人数据可以基于保护数据主体的重要利益。
确保数据处理的合法性是生成式人工智能系统合规的基础，任何数据处理活动都必须有明确的法律依据。

7. 数据最小化原则

确保生成式人工智能系统符合数据最小化原则，意味着在设计和使用这些系统时，只处理必要的个人数据。可以通过以下措施实现：
  • 数据匿名化：在可能的情况下，使用匿名化技术，使数据无法识别具体个人。
  • 数据假名化：使用假名化技术，使数据在不使用附加信息的情况下无法直接识别个人。
  • 限制数据访问：仅允许授权人员访问必要的数据，防止不必要的数据处理。
  • 定期审查和清理数据：定期审查和删除不再需要的数据，减少数据存储量。
数据最小化不仅有助于保护个人隐私，还能提高系统的安全性和效率。

8. 数据准确性原则

生成性AI系统必须确保处理的数据准确无误。这可以通过以下措施实现：
  • 定期更新和验证数据集：确保使用最新和最准确的数据进行训练和测试。
  • 数据质量控制：在数据收集和处理过程中实施严格的质量控制措施，防止数据错误和偏差。
  • 数据纠错机制：建立数据纠错机制，及时修正发现的错误数据。
  • 用户反馈机制：允许用户报告数据错误和不准确性，并及时进行修正。
数据准确性是生成性AI系统生成可靠和高质量输出的前提。

9. 个人数据处理的通知

当EUIs使用生成性AI系统处理个人数据时，应明确告知数据主体有关数据处理的所有相关信息。这包括：
  • 数据处理的目的：说明数据处理的具体目的。
  • 数据种类：明确说明所处理的个人数据种类。
  • 数据主体的权利：告知数据主体其在数据保护法规下的权利，如访问权、纠正权、删除权等。
  • 数据处理的法律依据：说明数据处理的法律依据，例如同意、合同义务、法律义务等。
  • 数据共享情况：说明个人数据是否会与第三方共享，以及共享的目的和范围。
透明的通知可以增强数据主体对生成性AI系统的信任，确保数据处理活动的透明性和合法性。

10. 自动决策

对于涉及自动决策的生成式人工智能系统，必须遵守EUDPR的第24条规定。这意味着必须确保这些决策对个人没有重大影响，或者在必要时获得数据主体的明确同意。
自动决策可能包括信用评分、贷款审批、招聘筛选等重要决定。在这些情况下，EUIs需要：
  • 提供透明的决策过程：解释自动决策的逻辑和潜在影响。
  • 获得数据主体的同意：在自动决策对个人有重大影响时，获得明确的同意。
  • 提供人工干预选项：允许数据主体请求人工干预，重新评估自动决策。
确保自动决策的透明性和公平性，可以减少偏见和歧视，提高决策的公正性。

11. 公平处理和避免偏见

生成式人工智能系统必须确保数据处理的公平性，避免任何形式的偏见。可以通过以下措施实现：
  • 多样性数据集：使用多样性的数据集进行训练，避免数据偏见。
  • 偏见检测和纠正：在训练和测试过程中进行偏见检测，并采取措施纠正偏见。
  • 透明的算法设计：确保算法设计透明，能够解释决策过程。
  • 定期审查和更新：定期审查和更新系统，以应对新的偏见和歧视风险。
公平处理和避免偏见不仅是法律要求，也是社会责任，可以提高生成性AI系统的公正性和可靠性。

12. 个人权利的行使

生成式人工智能系统应支持数据主体行使其权利，包括访问、纠正、删除和限制处理其个人数据的权利。系统设计应确保数据主体能够轻松行使这些权利。
具体措施包括：
  • 用户访问接口：提供用户访问接口，允许数据主体查看和下载其个人数据。
  • 纠正机制：建立纠正机制，允许数据主体纠正错误或不完整的数据。
  • 删除请求：处理数据主体的删除请求，确保在法律允许的范围内删除其个人数据。
  • 限制处理：在特定情况下限制对个人数据的处理，例如数据主体提出异议或数据处理违法时。
支持数据主体行使其权利，可以增强数据主体对生成性AI系统的信任和满意度。

13. 数据安全

确保生成性AI系统的数据安全，意味着必须采取适当的技术和组织措施，防止数据泄露、丢失或未经授权的访问。这包括以下措施：
  • 数据加密：在数据存储和传输过程中使用加密技术，保护数据的机密性和完整性。
  • 访问控制：实施严格的访问控制措施，仅允许授权人员访问数据。
  • 安全审计：定期进行安全审计和风险评估，识别和解决潜在的安全漏洞。
  • 安全培训：对员工进行数据安全培训，提高安全意识和技能。
数据安全是生成式人工智能系统可靠性和合规性的基础，确保数据安全可以减少数据泄露和攻击的风险。

结论

《首份确保生成式人工智能系统使用中数据保护合规的EDPS导向》为EUIs在使用生成性AI系统时提供了详尽的指导。这些核心内容涵盖了生成性AI系统在设计、开发和使用过程中的各个关键方面，确保这些系统的使用不仅符合数据保护法规，同时也尊重和保护个人的基本权利和自由。
通过遵守这些导向，EUIs可以在利用生成性AI技术的同时，确保数据保护的合规性和安全性，增强公众对AI技术的信任，推动AI技术的健康发展。
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