ИИ и защита ПД: рекомендации немецких DPA
Ч. 2

3️⃣Внедрение
🔹Документируйте параметры системы ИИ, компоненты принятия решений (например, параметры нейронных сетей, данные, используемые для вывода, индикаторы доверия (выравнивание ИИ)), версии системы и доступные параметры конфигурации (включая настраиваемые пользователем).
🔹Выберите конфигурацию, минимизирующую данные, совместимую с принципом подотчетности в соответствии с GDPR.
🔹Используйте шифрование и другие меры безопасности при распространении моделей или систем ИИ, содержащих ПД.
4️⃣ Эксплуатация и мониторинг
🔹Ведите журналы аудита соответствующих параметров модели ИИ, этапов обработки и обработанных данных (для каждой системы ИИ), включая информацию о том, используются ли данные повторно для дальнейшего обучения.
🔹Постоянно оценивайте, остаются ли обработанные данные необходимыми, и используйте сокращенный набор данных для обучения, где это возможно. Переобучайте модели, исключая избыточные или дискриминационные атрибуты. Определите критерии, соответствующие требованиям GDPR, для использования операционных данных при будущем обучении моделей.
🔹Обеспечивайте значимый человеческий контроль.
🔹Права субъектов данных, в частности, право на удаление данных (статья 17 GDPR), могут потребовать переобучения модели или даже полной её разработки.
🔹Реализуйте такие меры, как переобучение, фильтрация входных данных или обнаружение атак, направленных на обход системы. Регулярно проводите оценку рисков, особенно для общедоступных систем.
🔹Предотвращайте несанкционированный доступ к обучающим данным или внутренним компонентам модели, особенно при развертывании через API. При интеграции новых источников данных (например, в системах генерации дополненной информации (RAG)) переоцените, остаются ли адекватными средства контроля доступа.

В файле неофиц. перевод DeepL на англ.яз.
#LawAndDisorder
————
@pattern_ai