Müşteri Verileri ve Yapay Zeka: Bir Modele Yasal Olarak Ne Konulabilir ve Nasıl Kanıtlanabilir?

Ama Başla

Müşteri verileri bir nedenden toplanır: bir siparişi yerine getirmek, destek sağlamak, bir fatura göndermek gibi. Yasal olarak, bu verileri bu amaçlar ve bunlarla uyumlu diğer amaçlar için kullanmanıza izin verilir. Destek biletlerini kullanarak destek ekibinizin daha hızlı yanıt vermesine yardımcı olmak genellikle uyumludur. Aynı biletleri eğitmek için kullanmak, satmayı planladığınız bir modeli diğer şirketlere satmak genellikle değildir.

Böylece, herhangi birinin bir şey yüklemeden önce, bu verileri X yapmak ve Y'nin yararına olmak için kullanacağız şeklinde bir cümle yazın. Yazamazsanız veya kötü okunuyorsa, orada durun. Bu cümle her şeyin iskeleti olur.

Yasal Dayanağı Bil

Her kişisel veri kullanımının bir yasal dayanağı olmalıdır. Yapay zeka projeleri için gerçekçi seçenekler genellikle sözleşme (müşteriye hizmet vermek için işleme ihtiyaç duyulması), meşru çıkar (gerçekçi bir iş ihtiyacınız var ve müşterinin hakları bu çıkarın üzerine çıkıyor değil) veya onaydır.

Meşru çıkar en yaygın dayanağı ve en sık, yapılan çalışmanın arkasında yatan bir çıkar olarak iddia edilenidir. Yazılı bir dengeleme testi gerektirir: elde ettiğiniz şey, müşterinin riski ve bunun müşterinin makul olarak bekleyeceği kullanım nedenleri. Bu belge yazılması bir öğleden fazla sürer ve denetçinin ilk istediği belgedir.

Bazı Veriler İçine Girmez

Sağlık bilgileri, biyometrik veriler, dini veya siyasi inançlar, cinsel yönelim, sendika üyeliği: bunlar özel kategorilerdir ve işleme için çok daha yüksek bir standart belirlenir. Çocukların verileri ve finansal tanımlayıcılar (kart numaraları gibi) için de aynı dikkat uygulanır.

Pratik kural basittir. Projenin bu tür verilerle ilgilenmesi yoksa ve bu konuda tavsiye almadıysanız, modelleme öncesi bu verileri filtrele. Redaksiyon araçları için bunlar mevcuttur. Gerçek verileriniz üzerinde test edin, çünkü %95'ini yakalayan bir filtre bile %5'ini geçirebilir.

Verinin Nerede İşlendiği O kadar Önemli Kadar Nedir Ne Olduğu

Müşteri verilerini bir yapay zeka sağlayıcısına göndermek, bu sağlayıcıyı işleyiciniz yapar. Onlarla bir veri işleme anlaşması yapmanız ve üç maddeyi dikkatlice okumasanız gerekiyor:

Eğitim: Sağlayıcı, girişlerinizi kendi modellerini geliştirmek için kullanıyor mu? İş seviyesi sözleşmeleri genellikle hayır der. Yazılı olarak alın.
Saklama: Girişleriniz ve çıktılarınız ne kadar süre saklanacak ve bunu kısaltabilir misiniz?
Konum: Veri nerede işleniyor? AB dışındaki transferler, bir yeterlilik kararı veya standart sözleşme hükümleri gibi yasal mekanizma gerektirir.

Kendi altyapınızda modeller çalıştırmak, bu soruların çoğunu ortadan kaldırır. Ancak, yaptıklarınızı belgeleme ihtiyacınız hala vardır.

Alınan Veri, Eğitimten Daha Kolay Savunulur

Müşteri verilerini modelinize vermek için iki ana yol vardır. Ya onu eğitirsiniz veya ince ayar yaparsınız, böylece veri modele dahil olur. Ya da verileri kendi sistemlerinizde tutun ve model, yanıt verirken ihtiyacı olan bilgileri o anda çeker, bu genellikle "alım" olarak adlandırılır.

Müşteri verileri için, alınan yöntem neredeyse her zaman daha güvenli bir seçenektir. Bir müşteri verilerini silmenizi isterse, kaydı silersiniz ve gelecekteki tüm cevaplardan çıkar. Pratikte, eğitilmiş bir modelden verileri geri almak neredeyse imkansızdır. Bu, erimeme hakkını yerine getirmeyi çok zorlaştırır ve düzenleyiciler bunu bilir.

Doğru Yaptığınızı Kanıtlamak İçin Ne Yapmalısınız?

Kanıtlayamayacağınız uyumluluğu saymak çok önemsizdir. Aşağıdakileri kaydedin ve güncel tutun:

İşleme Kaydı: AI sistemi, kullandığı veri, amaç ve yasal dayanak listelenen bir kaydı.
Veri Koruma Etkisi Değerlendirmesi: Yeni teknoloji büyük hacimli kişisel verilerle birleştirildiğinde neredeyse her zaman bir tane gerektirir. Denetçiye en ikna edici belge olan tek belgedir.
İşleyici Anlaşmaları: Verileri işleyen tüm sağlayıcılarla imzalanan sözleşmeler.
Günlükler: Verilerin sisteme girişi, ne zaman ve kim tarafından yetkili olarak, ayrıca redaksiyonunuzun kanıtı.
Bir Sorumlu: Tüm yukarıdakileri gözden geçiren bir kişi.

AB AI Yasası, özellikle istihdam veya kredi gibi yüksek riskli alanlarda sistemler için ek belgeleme görevleri getirir. Kayıtlarınız zaten bu beş noktayı kapsıyorsa, büyük oranda hazırsınız.

Erken Ağırlık Taşı

Şirketler, pilot gemileri ilk olarak gönderip daha sonra kağıt işini yeniden yapılandırarak sorunlara düşerler. Onu tersine çevirin. Amaçları belirleyin, dayanağı seçin, verileri filtreleyin, sözleşmeleri imzalayın, günlükleri açın ve sonra inşa edin. En fazla birkaç hafta ekler ve bunu yapabilir misiniz? sorusuna bir dosya ile cevap vermek yerine, bir kaosla uğraşmazsınız.

Bu temel hazırlık, Hercules A'da yaptığımız şeyin büyük bir parçasıdır. Bizimle çalışıp çalışmamanız fark etmeksizin, bunu kullanmadan önce yapın.