ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಯುರೋಪಿಯನ್ ನಿವಾಸಿಗಳ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುವ ಯಾವುದೇ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ GDPR ಮತ್ತು AI ಪರಿಕರಗಳು ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಬಿಂದುವಿನಲ್ಲಿ ಸಂಧಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ನಿಯಮನವು AI ನಿಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ, ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುವ ಅಥವಾ ಅದರ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪ್ರತಿ ಪರಿಕರವೂ GDPR ನ ಕಾನೂನು ಆಧಾರ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಕನಿಷ್ಠೀಕರಣದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಬೇಕು ಅಥವಾ ಗಮನಾರ್ಹ ಜಾರಿ ಕ್ರಮಗಳ ಅಪಾಯವನ್ನು ಎದುರಿಸಬೇಕು.

ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ಹೊಸ ಪರಿಕರಗಳು ಯುರೋಪಿಯನ್ ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನಿನಡಿಯಲ್ಲಿ ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿವೆಯೇ ಎಂದು ಯೋಚಿಸಲು ನಿಲ್ಲದೆ AI ಅಳವಡಿಕೆಯಲ್ಲಿ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮುಂದುವರಿದಿವೆ. ಉತ್ತರ ಯಾವಾಗಲೂ ಆರಾಮದಾಯಕವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. AI ಆರಂಭದಲ್ಲಿ GDPR ಸಂಬೋಧಿಸಲು ಬರೆಯಲಾಗಿಲ್ಲದ, ಆದರೆ ಅದರ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಚೌಕಟ್ಟಿನಡಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಒಳಗೊಳ್ಳುವ ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್, ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್, ಕ್ಲೌಡ್ AI ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದಿಂದ ಪ್ರಚೋದಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಗಡಿಯಾಚೆಗಿನ ಡೇಟಾ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳು, ಮತ್ತು ಅಪಾರದರ್ಶಕ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಎಲ್ಲವೂ GDPR ನ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಳಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬರುತ್ತವೆ. ಬಾಧ್ಯತೆಗಳು ಎಲ್ಲಿ ಬೀಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ AI ನಿಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಯುರೋಪಿಯನ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಥವಾ ಅಲ್ಲಿಗೆ ಮಾರಾಟ ಮಾಡುವ ವ್ಯಾಪಾರಗಳಿಗೆ ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಐಚ್ಛಿಕವಲ್ಲ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಅನುಸರಣೆಗೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಏನು ಬೇಕು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂಡಗಳು ಎಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಾಗಿ ಹೋಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.

ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂಡಗಳು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದಕ್ಕಿಂತ ವಿಶಾಲವಾಗಿ GDPR ಯಾಕೆ AI ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ

ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಒಳಗೊಳ್ಳುವ ಪ್ರತಿ AI ಸಂವಹನವೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಘಟನೆ

GDPR ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಿಶಾಲವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಶೇಖರಣೆ, ಪುನಃ ಪಡೆಯುವಿಕೆ, ಬಳಕೆ, ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಳಿಸುವಿಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ನಡೆಸಲಾದ ಯಾವುದೇ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ, ನಿಯಮನದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಳಗೆ ಬರುತ್ತದೆ. AI ಪರಿಕರವೊಂದು ಹೆಸರು, ಇಮೇಲ್ ವಿಳಾಸ, ವರ್ತನೆಯ ಮಾದರಿ, ಧ್ವನಿ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಯಾವುದೇ ಇತರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆದಾಗ, ಆ ಡೇಟಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಿದ ಕ್ಷಣದಿಂದ GDPR ನ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಡಿಯಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುತ್ತಿರುತ್ತದೆ.

ಇದು ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಆಶ್ಚರ್ಯಚಕಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ GDPR ಅನುಸರಣೆಯ ಸಹಜ ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿಯು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಶೇಖರಣೆಯ ಸುತ್ತ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನೀವು ಗ್ರಾಹಕ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತೀರಿ, ನೀವು ಶೇಖರಣಾ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತೀರಿ. ಆದರೆ AI ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಯಾವುದಾದರೂ ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಶೇಖರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೋ ಇಲ್ಲವೋ ಎಂಬುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಪ್ರತಿಲೇಖವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ಭಾವನೆಯನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ ತಕ್ಷಣ ಪ್ರತಿಲೇಖವನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸುವ AI ಪರಿಕರವು ಇನ್ನೂ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಿದೆ. ಹಾಗೆ ಮಾಡಲು ಕಾನೂನು ಆಧಾರ, ಮತ್ತು ಅದರೊಂದಿಗೆ ಬರುವ ಪಾರದರ್ಶಕತಾ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳು ಆ ಸಂವಹನಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಣಾಮವೆಂದರೆ ನಿಮ್ಮ GDPR ಅನುಸರಣಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು CRM ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿಲ್ಲಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆ ಬಳಸುವ ಪ್ರತಿ AI ಪರಿಕರವನ್ನು ಅದು ಯಾವ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಪರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ, ಯಾವ ಕಾನೂನು ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಮತ್ತು ಯಾವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು.

AI ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗಿನ ಕಾನೂನು ಆಧಾರದ ಸಮಸ್ಯೆ

ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುವ ಪ್ರತಿ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಚಟುವಟಿಕೆಯು ಮಾನ್ಯ ಕಾನೂನು ಆಧಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು ಎಂದು GDPR ಬೇಡುತ್ತದೆ. ಲಭ್ಯವಿರುವ ಆರು ಆಧಾರಗಳೆಂದರೆ ಒಪ್ಪಿಗೆ, ಕರಾರು ನಿರ್ವಹಣೆ, ಕಾನೂನು ಬಾಧ್ಯತೆ, ಪ್ರಾಣರಕ್ಷಕ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳು, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕಾರ್ಯ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಬದ್ಧ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳು. ಹೆಚ್ಚಿನ ವಾಣಿಜ್ಯ AI ನಿಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ, ಸಂಬಂಧಿತ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಒಪ್ಪಿಗೆ, ಕರಾರು ನಿರ್ವಹಣೆ, ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಬದ್ಧ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳು.

AI ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗಿನ ಸವಾಲೆಂದರೆ ಅವು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಒಪ್ಪಿಗೆಗಾಗಿ ಅಥವಾ ನ್ಯಾಯಬದ್ಧ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳ ಸಮತೋಲನಕ್ಕಾಗಿ GDPR ನ ಪಾರದರ್ಶಕತಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವಿವರಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಷ್ಟ. ಸೇವಾ ಸುಧಾರಣೆಗಾಗಿ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಅವರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೇಳುವುದು ಸಾಕಷ್ಟು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಲ್ಲ. ಯಾವ ಡೇಟಾ ಯಾವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೂಲಕ ಯಾವ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಹರಿಯುತ್ತದೆ, ಎಷ್ಟು ಸಮಯದವರೆಗೆ ಉಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಯಾವ ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಯಾವ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಮಾಹಿತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ವಿವರಿಸುವುದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ನಿಯಮನವು ಬೇಡುವುದು.

ತಮ್ಮ AI ಡೇಟಾ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡದ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಈ ಅವಶ್ಯಕತೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅವರು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಏನನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಅವರಿಗೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ. ಅನುಸರಣಾ ಕಾರ್ಯ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತಾ ಕಾರ್ಯ ಒಂದೇ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಕಾನೂನು ಆಧಾರ	ಇದು AI ಗೆ ಯಾವಾಗ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ	ಪ್ರಮುಖ ಅವಶ್ಯಕತೆ
ಒಪ್ಪಿಗೆ	ಸೇವೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ AI ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್, ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಐಚ್ಛಿಕ	ಮುಕ್ತವಾಗಿ ನೀಡಲ್ಪಟ್ಟ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತ, ಅಸಂದಿಗ್ಧ
ಕರಾರು ನಿರ್ವಹಣೆ	ಕರಾರು ಮಾಡಲಾದ ಸೇವೆಯನ್ನು ತಲುಪಿಸಲು AI ನೇರವಾಗಿ ಅಗತ್ಯ	ಕರಾರು ಬೇಡುವುದಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸೀಮಿತ
ನ್ಯಾಯಬದ್ಧ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳು	ವ್ಯಾಪಾರ ಲಾಭವಿದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಮೀರುವುದಿಲ್ಲ	ನ್ಯಾಯಬದ್ಧ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ದಾಖಲಿಸಿರಬೇಕು
ಕಾನೂನು ಬಾಧ್ಯತೆ	ಕಾನೂನು ಅವಶ್ಯಕತೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು AI ಬಳಸಲಾಗಿದೆ	ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾನೂನು ಬಾಧ್ಯತೆಯು ಇರಬೇಕು ಮತ್ತು ದಾಖಲಿಸಿರಬೇಕು
ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕಾರ್ಯ	ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಪ್ರಾಧಿಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆದೇಶಗಳಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು	ಯೂನಿಯನ್ ಅಥವಾ ಸದಸ್ಯ ರಾಷ್ಟ್ರದ ಕಾನೂನಿನಲ್ಲಿ ಆಧಾರವಾಗಿರಬೇಕು

AI security ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಆಧಾರದ ದಾಖಲಾತಿಯನ್ನು ನಿಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಲ್ಲೇ ಜೋಡಿಸುವುದು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಸುರಕ್ಷಿತ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕಾನೂನು ಬಾಧ್ಯ ತಳಹದಿಯ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.

GDPR ಬದಲಾವಣೆಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ AI ಗೆ ಏನು ಅರ್ಥವಾಗಿವೆ

ವಿಕಸನಶೀಲ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ

GDPR 2016 ರಲ್ಲಿ ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು 2018 ರಲ್ಲಿ ಜಾರಿಗೆ ಬಂದಿತು, ಇದು ಪ್ರಸ್ತುತ ಪೀಳಿಗೆಯ Large Language Models ಗಿಂತ ಹಲವಾರು ವರ್ಷಗಳ ಮುಂಚಿತವಾಗಿತ್ತು. ನಿಯಮನದ ಪಠ್ಯವು Generative AI, Foundation Models, ಅಥವಾ Inference ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಸಾಕಷ್ಟು ವಿಶಾಲವಾದ ತತ್ತ್ವ-ಆಧಾರಿತ ಚೌಕಟ್ಟು, ಮತ್ತು EU ಸದಸ್ಯ ರಾಷ್ಟ್ರಗಳಾದ್ಯಂತದ ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣಾ ಪ್ರಾಧಿಕಾರಗಳು ಆ ತತ್ತ್ವಗಳು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ.

2023 ರಲ್ಲಿ ಇಟಲಿಯ ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣಾ ಪ್ರಾಧಿಕಾರವು ChatGPT ವಿರುದ್ಧ ಕೈಗೊಂಡ ಜಾರಿ ಕ್ರಮವು ನಿಯಂತ್ರಕರು AI-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ GDPR ಕಳವಳಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದರ ಸ್ಪಷ್ಟ ಸಂಕೇತವಾಗಿತ್ತು. ಈ ಕ್ರಮವು ಇಟಲಿಯ ಬಳಕೆದಾರರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಲು OpenAI ಸ್ಪಷ್ಟ ಕಾನೂನು ಆಧಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿರುವುದು, ವಯಸ್ಸಿನ ಪರಿಶೀಲನಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿ, ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಯಿತು ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಅಸಾಕಷ್ಟ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿತ್ತು. OpenAI ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನುಸರಣಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಿದ ನಂತರವೇ ಪರಿಕರವನ್ನು ಇಟಲಿಯಲ್ಲಿ ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸಲಾಗಿತ್ತು ಮತ್ತು ಮರುಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಯಿತು.

ಅಂದಿನಿಂದ EU ಯಾದ್ಯಂತದ ಇತರ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣಾ ಪ್ರಾಧಿಕಾರಗಳು AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸಲು ಯಾರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಲಾಯಿತೋ ಆ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ AI-ರಚಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾದ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಸಂಬೋಧಿಸುವ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿವೆ.

ಪ್ರಯಾಣದ ದಿಕ್ಕು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. GDPR ಜಾರಿ AI-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಆಳವಾಗಿ ಸಾಗುತ್ತಿದೆ, ಮತ್ತು AI ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಭವಿಷ್ಯದ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅದು ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ.

EU AI Act ಹೇಗೆ GDPR ಮೇಲೆ ಪದರವಾಗಿ ಬರುತ್ತದೆ

2024 ರಲ್ಲಿ ಜಾರಿಗೆ ಬಂದ EU AI Act, GDPR ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಬದಲು ಅದರ ಜೊತೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಮಾನಾಂತರ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪದರವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾಗೆ ಏನು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು GDPR ನಿಯಂತ್ರಿಸಿದರೆ, AI Act AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸ್ವತಃ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವೆಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾದವುಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ.

ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ವ್ಯಾಪಾರಗಳಿಗೆ, ಎರಡೂ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ. ಉದ್ಯೋಗ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್, ಸಾಲ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಅಥವಾ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಟ್ರೈಯಾಜ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಸುತ್ತ AI Act ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗೆ ಒಳಪಡುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಅದು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರತಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾದ ತುಣುಕಿಗಾಗಿ GDPR ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗೂ ಒಳಪಡುತ್ತದೆ.

AI architecture ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಎರಡೂ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಒಂದು ನಿಯಮನವನ್ನು ಮತ್ತೊಂದರ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಲೇಖನ 22 ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ

ಲೇಖನ 22 ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಏನನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸುತ್ತದೆ

GDPR ನ ಲೇಖನ 22, ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಸೇರಿದಂತೆ, ಕೇವಲ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಆಧಾರಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಒಳಪಡದಿರುವ ಹಕ್ಕನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಅವರ ಬಗ್ಗೆ ಕಾನೂನು ಅಥವಾ ಸಮಾನವಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ನಿಯಮನದಲ್ಲಿನ ಅತ್ಯಂತ ನೇರವಾಗಿ AI-ಸಂಬಂಧಿತ ನಿಬಂಧನೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥೈಸಲ್ಪಟ್ಟ ನಿಬಂಧನೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.

ನಿಷೇಧವು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಅಲ್ಲ. ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಮಾತ್ರ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಮೇಲೆ, ಇಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಮೊದಲು ಯಾವುದೇ ಮನುಷ್ಯನು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಸಾಲ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ AI ಶಿಫಾರಸನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಸಾಲ ಅಧಿಕಾರಿ ಅದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ರದ್ದುಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ - ಇದು ಲೇಖನ 22 ಅನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ನಿರ್ಧಾರದ ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾನವನಿಲ್ಲದೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಾಲ ಅರ್ಜಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅನುಮೋದಿಸುವ ಅಥವಾ ತಿರಸ್ಕರಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತದೆ.

HR, ಗ್ರಾಹಕ ವಿಭಜನೆ, ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ, ಮತ್ತು ಸಮಾನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ AI ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ, ಲೇಖನ 22 ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ನಿಮ್ಮ AI ಪರಿಕರವು ಜನರ ಸೇವೆಗಳಿಗೆ, ಉದ್ಯೋಗ ಅವಕಾಶಗಳಿಗೆ, ಅಥವಾ ಹಣಕಾಸಿನ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಪ್ರಭಾವಿಸುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಮತ್ತು ಅವು ಬರುವ ಮೊದಲು ಯಾವುದೇ ಮನುಷ್ಯನು ಆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಪರಿಶೀಲಿಸದಿದ್ದರೆ, ನಿಮಗೆ ಲೇಖನ 22 ಅನುಸರಣಾ ಸಮಸ್ಯೆ ಇದೆ.

ಲೇಖನ 22 ಗೆ ಮೂರು ವಿನಾಯಿತಿಗಳೆಂದರೆ ಕರಾರು ಅಗತ್ಯ, ಸ್ಪಷ್ಟ ಒಪ್ಪಿಗೆ, ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಅಧಿಕಾರ. ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಹಕ್ಕು, ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸ್ಪರ್ಧಿಸುವ ಹಕ್ಕು, ಮತ್ತು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ತರ್ಕದ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಹಕ್ಕು ಸೇರಿದಂತೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಷರತ್ತುಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ಪ್ರಕಾರ	ಲೇಖನ 22 ಪ್ರಚೋದಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ?	ಅನುಸರಣಾ ಮಾರ್ಗ
ಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಮೊದಲು ಮನುಷ್ಯನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ AI ಶಿಫಾರಸು	ಇಲ್ಲ	ಪ್ರಮಾಣಿತ GDPR ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ
ಕಾನೂನು ಪರಿಣಾಮದೊಂದಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುಮೋದನೆ ಅಥವಾ ತಿರಸ್ಕಾರ	ಹೌದು	ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನಾ ಹಕ್ಕಿನೊಂದಿಗೆ ವಿನಾಯಿತಿಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿಸಿರಬೇಕು
ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸಲು ಬಳಸಲಾದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್	ಮಹತ್ವದ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತ	ಪರಿಣಾಮಗಳು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿವೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ
ಉದ್ಯೋಗ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಪ್ರಭಾವಿಸುವ AI-ರಚಿತ ವಿಷಯ ಸ್ಕೋರ್	ಹೌದು	ಕರಾರು ಅಥವಾ ಒಪ್ಪಿಗೆ ವಿನಾಯಿತಿ ಜೊತೆಗೆ ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ
ಖಾತೆ ಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಮೊದಲು ಮಾನವ ತನಿಖೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವಂಚನೆ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್	ಇಲ್ಲ	ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ ಕೇವಲ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸರಪಳಿಯನ್ನು ಮುರಿಯುತ್ತದೆ

ನೀವು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಿರುವ ಪರಿಕರಗಳಲ್ಲಿ AI features ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಯಾವುದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮಾನವ ಪರೀಕ್ಷಾ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದು ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ ಇಲ್ಲದೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ರೂಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಲೇಖನ 37 ಮತ್ತು Data Protection Officer ಅವಶ್ಯಕತೆ

AI ನಿಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ DPO ಯಾವಾಗ ಬೇಕು

GDPR ನ ಲೇಖನ 37 ಕೆಲವು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ Data Protection Officer ಅನ್ನು ನೇಮಿಸಲು ಬೇಡುತ್ತದೆ. ಈ ಅವಶ್ಯಕತೆಯು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಪ್ರಾಧಿಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ, ಯಾರ ಮುಖ್ಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಿಗೆ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆಯೋ ಆ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ, ಮತ್ತು ಯಾರ ಮುಖ್ಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು ವಿಶೇಷ ವರ್ಗದ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಕ್ರಿಮಿನಲ್ ಅಪರಾಧಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆಯೋ ಆ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.

AI ಪರಿಕರಗಳು ಆಗಾಗ ಈ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತವೆ. ಲಕ್ಷಾಂತರ ಗ್ರಾಹಕ ಸಂವಹನಗಳಾದ್ಯಂತ ವರ್ತನೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ AI ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ರೀಟೇಲ್ ವ್ಯಾಪಾರವು ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ರೋಗಿಗಳ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಸಂಸ್ಥೆಯು ವಿಶೇಷ ವರ್ಗದ ಡೇಟಾವನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ಎರಡೂ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಕಡ್ಡಾಯ DPO ಅವಶ್ಯಕತೆಯತ್ತ ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ.

DPO ಅವಶ್ಯಕತೆಯು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಕಡ್ಡಾಯವಲ್ಲದಿರುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿಯೂ, ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಪ್ರಾಧಿಕಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರ ಅನುಸರಣಾ ಸಲಹೆ ಎಂಬ ಅದು ಪೂರೈಸುವ ಕಾರ್ಯವು, ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಮಾಣದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಪರ್ಶಿಸುವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ DPO ಅನ್ನು ನೇಮಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಅನೇಕ ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ನಿರ್ವಹಣಾ ಮೌಲ್ಯವು ಅದನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸುವುದರಿಂದ ಹಾಗೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

DPO ಅವರು AI ನಿಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಲೈವ್ ಆಗುವ ಮೊದಲು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು, ನಂತರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮೇಲ್ಮೈಗೆ ಬಂದಾಗ ಸಮಾಲೋಚಿಸಲಲ್ಲ. ಪರಿಕರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ, Data Protection Impact Assessment ಗೆ, ಮತ್ತು ಮಾರಾಟಗಾರ ಒಪ್ಪಂದ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ DPO ಅವರನ್ನು ತರುವುದು ನಿಯಂತ್ರಕರು ನೋಡಲು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವ ದಾಖಲಿತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಜಾಡನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.

AI ಗಾಗಿ Data Protection Impact Assessments

GDPR ನ ಲೇಖನ 35 ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿರುವ ಯಾವುದೇ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಮೊದಲು Data Protection Impact Assessment ಬೇಡುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್, ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಅಥವಾ ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ಈ ಅವಶ್ಯಕತೆಯನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತವೆ.

AI ಪರಿಕರಕ್ಕಾಗಿ ಸರಿಯಾದ DPIA ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಯಾವ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಏಕೆ, ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನ ಅಗತ್ಯ ಮತ್ತು ಅನುಪಾತತೆ, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ತಗ್ಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಜಾರಿಯಲ್ಲಿರುವ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದು ಒಂದು-ಬಾರಿ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲ. AI ಪರಿಕರ ಬದಲಾದಾಗ, ಡೇಟಾ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಬದಲಾದಾಗ, ಅಥವಾ ವ್ಯಾಪಾರ ಸಂದರ್ಭವು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಬದಲಾದಾಗ, DPIA ಅನ್ನು ಮರುಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.

AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಾಗಿ DPIA ಕ್ರಮಶಾಸ್ತ್ರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ AI guide ಅನುಸರಣಾ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಆದರೆ ನಿಯಂತ್ರಕರು ಹುಡುಕುವ ಮಹತ್ವದ ಅಪಾಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ದಾಖಲಾತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಬದಲು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಪ್ರಾಧಿಕಾರದ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ತಿಳಿಯಬೇಕಾದ ವಿಷಯಗಳು

ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಸಂಭವಿಸಿದ ನಂತರ ಮಾತ್ರ ಮೇಲ್ಮೈಗೆ ಬರಲು ಒಲವು ತೋರುವ GDPR ಮತ್ತು AI ಪರಿಕರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು:

ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸುವುದಕ್ಕೆ ತನ್ನದೇ ಆದ ಕಾನೂನು ಆಧಾರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಬೇಕು. ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಹೊಂದಿರುವ ಗ್ರಾಹಕ ಡೇಟಾ, ಉದ್ಯೋಗಿ ಡೇಟಾ, ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಇತರ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ನೀವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಆ ತರಬೇತಿ ಚಟುವಟಿಕೆಯು ಮೂಲ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಉದ್ದೇಶದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ತನ್ನದೇ ಆದ ಕಾನೂನು ಆಧಾರವನ್ನು ಬೇಡುವ ಒಂದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ.

ಡೇಟಾ ವಿಷಯ ಹಕ್ಕುಗಳು AI-ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ. ಒಂದು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ ತಮ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು, ಸರಿಪಡಿಸಲು, ಅಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಪೋರ್ಟ್ ಮಾಡಲು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಹಕ್ಕನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ನಿಮ್ಮ AI ಪರಿಕರವು ಈ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ಪರಿಕರದ ಇತರ ಭದ್ರತಾ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಎಷ್ಟು ಒಳ್ಳೆಯವಾಗಿದ್ದರೂ ಪರವಾಗಿಲ್ಲ, ಅದು ಒಂದು ಅನುಸರಣಾ ಅಂತರ.

ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಬ್-ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಬೇಕು. ನಿಮ್ಮ ಪರವಾಗಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ AI ಮಾರಾಟಗಾರನು ನಿಮ್ಮ Records of Processing Activities ನಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿರಬೇಕು. ಅವರ ಸಬ್-ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳು, ಅವರು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಪೂರೈಕೆದಾರರು, ಹೋಸ್ಟಿಂಗ್ ಕಂಪನಿಗಳು, ಮತ್ತು ಇತರ ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ಅವರೊಂದಿಗಿನ ನಿಮ್ಮ Data Processing Agreements ನಲ್ಲಿ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬೇಕು.

ಸಿಯೂಡೋನಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ GDPR ಬಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ. ಸಿಯೂಡೋನಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾ, ಅಂದರೆ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಕೋಡ್‌ಗಳಿಂದ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗಿರುವ ಡೇಟಾ, ಮರು-ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯವಿದ್ದರೆ GDPR ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವಾಗಿದೆ. ಸಿಯೂಡೋನಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುವ AI ಪರಿಕರಗಳು ಇನ್ನೂ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ.

AI ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದಿಂದ ಪ್ರಚೋದಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಗಡಿಯಾಚೆಗಿನ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳಿಗೆ ವರ್ಗಾವಣಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಬೇಕು. ನಿಮ್ಮ AI ಮಾರಾಟಗಾರನು EU ಅಥವಾ EEA ಹೊರಗಿನ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಿದರೆ, ನಿಮಗೆ Standard Contractual Clauses ಅಥವಾ ಒಂದು ವರ್ಗಾವಣಾ ಪರಿಣಾಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಂತಹ ಮಾನ್ಯ ವರ್ಗಾವಣಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ ಬೇಕು. ಅನೇಕ ಕ್ಲೌಡ್ AI ಸೇವೆಗಳು ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ US ಅಥವಾ ಏಷಿಯಾದ ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ರೂಟ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

AI-ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಗೆ ಧಾರಣ ಅವಧಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕು. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಗತ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ಇಡಬಾರದು ಎಂದು GDPR ಬೇಡುತ್ತದೆ. ದಾಖಲಿತ ಧಾರಣ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯಿಲ್ಲದೆ ಸಂಭಾಷಣಾ ಲಾಗ್‌ಗಳು, ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾ, ಅಥವಾ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಉಳಿಸುವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಇತರ ಸಂರಕ್ಷಣೆಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಅನುಸರಣಾವಿಲ್ಲದವು.

GDPR-ಸಿದ್ಧ AI ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು

GDPR ಮತ್ತು AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಅವರು ನಂತರ ಬದಲಾಗಿ ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಮೊದಲು ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಅವರು ತಮ್ಮ AI ಡೇಟಾ ಹರಿವುಗಳ ಜೀವಂತ ದಾಖಲಾತಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ, ಮತ್ತು ಅವರು GDPR ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವ ದಿನಾಂಕವಿರುವ ಯೋಜನೆಯಾಗಿರುವ ಬದಲು ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಶಿಸ್ತಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಯುರೋಪ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಸುತ್ತಲಿನ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪರಿಸರವು ಸಡಿಲಗೊಳ್ಳುತ್ತಿಲ್ಲ, ಬಿಗಿಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ. GDPR ಜಾರಿಯು ಹೆಚ್ಚು AI-ಕೇಂದ್ರಿತವಾಗುತ್ತಿರುವುದು ಮತ್ತು EU AI Act ಸಮಾನಾಂತರ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತಿರುವುದರ ಸಂಯೋಜನೆಯು ದುರ್ಬಲ AI ಆಡಳಿತ ತಳಹದಿಯಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಾವು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಪ್ರತಿ ಹೊಸ ಪರಿಕರದೊಂದಿಗೆ ಅನುಸರಣಾ ತೆರೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿವೆ ಎಂದು ಅರ್ಥವಾಗಿದೆ.

ಆ ತಳಹದಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ತೋರುವಷ್ಟು ಸಂಕೀರ್ಣವಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಿ. ಕಾನೂನು ಆಧಾರಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಹೆಚ್ಚಿನ-ಅಪಾಯದ ನಿಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ. ನಿಮ್ಮ ಮಾರಾಟಗಾರ ಒಪ್ಪಂದಗಳನ್ನು ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸಿ. ಇವು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಹೊಸ ವಿಭಾಗಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ಸ್ಥಾಪಿತ ಅನುಸರಣಾ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಾಗಿವೆ. ಇದನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಸಮೀಪಿಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ AI ಅಳವಡಿಕೆಯು ಒತ್ತಡದಲ್ಲಿಲ್ಲ ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಸರಿಯಾಗಿ ಮಾಡಿದರೆ, ಅವು ಪರಸ್ಪರ ಬಲಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

AI ಪರಿಕರಗಳು GDPR ಗೆ ಒಳಪಡುತ್ತವೆಯೇ?

ಹೌದು, AI ಕಂಪನಿಯು ಎಲ್ಲಿ ನೆಲೆಸಿದೆ ಅಥವಾ ಅದರ ಸರ್ವರ್‌ಗಳು ಎಲ್ಲಿ ಇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ, AI ಪರಿಕರಗಳು EU ಯಲ್ಲಿನ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುವಾಗಲೆಲ್ಲಾ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ GDPR ಗೆ ಒಳಪಡುತ್ತವೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಪೂರೈಕೆದಾರನಲ್ಲ, ಡೇಟಾ ವಿಷಯಗಳ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ನಿಯಮನವು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ಯುರೋಪಿಯನ್ ಗ್ರಾಹಕ ಅಥವಾ ಉದ್ಯೋಗಿ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಬಳಸಲಾದ ಯಾವುದೇ AI ಪರಿಕರವು ಅನುಸರಿಸಬೇಕು.

AI ಗಾಗಿ 30% ನಿಯಮ ಎಂದರೇನು?

AI ಗಾಗಿ 30% ನಿಯಮವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಾಗಿದ್ದು, AI ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತತೆಯು ಒಂದು ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹದ ಸುಮಾರು 30% ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಮಾನವ ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ಉಳಿದ 70% ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. GDPR ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಈ ರಚನೆಯು ಲೇಖನ 22 ಅನುಸರಣೆಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಿಗೆ ರಬ್ಬರ್-ಸ್ಟ್ಯಾಂಪಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು ಮನುಷ್ಯರು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವ AI ನಿಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

AI ಗಾಗಿ GDPR ನಲ್ಲಿ ಯಾವ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿವೆ?

GDPR ಸ್ವತಃ AI ಗಾಗಿ ಔಪಚಾರಿಕವಾಗಿ ತಿದ್ದುಪಡಿ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ EU ಯಾದ್ಯಂತದ ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣಾ ಪ್ರಾಧಿಕಾರಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ GDPR ತತ್ತ್ವಗಳನ್ನು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಕಾನೂನು ಆಧಾರಗಳು, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ, ಮತ್ತು AI-ರಚಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಸುತ್ತ ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿವೆ. GDPR ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಬದಲು ಅದರ ಜೊತೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ EU AI Act, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುವ ಹೆಚ್ಚಿನ-ಅಪಾಯದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ.

GDPR ನ ಲೇಖನ 22 ಮತ್ತು AI ಎಂದರೇನು?

GDPR ನ ಲೇಖನ 22 ಕೇವಲ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಆಧಾರಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಒಳಪಡದಿರುವ ಹಕ್ಕನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಾನೂನು ಅಥವಾ ಸಮಾನವಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ ಇಲ್ಲದೆ ಜನರ ಬಗ್ಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಲ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್, ಉದ್ಯೋಗ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್, ಅಥವಾ ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮಾನವನು AI ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಬರುವ ಮೊದಲು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು, ಅಥವಾ ಎಲ್ಲಾ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂರಕ್ಷಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೂರು ಕಾನೂನು ವಿನಾಯಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.

GDPR ನ ಲೇಖನ 37 ಎಂದರೇನು?

GDPR ನ ಲೇಖನ 37 ಕೆಲವು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ Data Protection Officer ಅನ್ನು ನೇಮಿಸುವ ಅವಶ್ಯಕತೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ, ಈ ಪಾತ್ರವು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುವ ಅಥವಾ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ವರ್ತನೆಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿರುವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಿರುವ ಯಾವುದೇ ವ್ಯಾಪಾರಕ್ಕೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ತಮ್ಮ ಮುಖ್ಯ AI ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್, ವಿಶೇಷ ವರ್ಗದ ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್, ಅಥವಾ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಈ ಲೇಖನದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಕಡ್ಡಾಯ DPO ನೇಮಕಾತಿ ಅವಶ್ಯಕತೆಯನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.