Najnowsze wytyczne OAIC zapewniają kompleksowe ramy, które pomagają organizacjom wypełniać ich obowiązki wynikające z PrivacyAct 988.
Kluczowe praktyki zapewniające zgodność i zmniejszające ryzyko:
1. Prywatność w fazie projektowania
Deweloperzy muszą podjąć rozsądne kroki, aby osadzić ochronę prywatności w projektowaniu systemów AI. Należy przeprowadzić ocenę wpływu na prywatność (#IA), aby zidentyfikować zagrożenia dla prywatności i zaoferować rozwiązania umożliwiające zarządzanie nimi, ich łagodzenie lub eliminowanie.
Deweloperzy powinni zapewnić wyłączenia odpowiedzialności, które opisują możliwości modelu i jego ograniczenia, zwłaszcza gdy model opiera się na nieaktualnych lub niekompletnych zestawach danych.
2. Gromadzenie i minimalizacja danych
Minimalizacja danych jest podstawową zasadą prawa prywatności. Gromadź tylko te dane osobowe, które są zasadnie niezbędne do opracowania modelu AI. Obejmuje to ograniczenie zakresu gromadzenia danych.
Dane publiczne nie są zwolnione z obowiązków dotyczących prywatności.
Podczas korzystania z zestawów danych stron trzecich upewnij się, że obowiązują odpowiednie umowy i uzyskaj zapewnienia, że dane zostały zebrane zgodnie z ustawą o ochronie prywatności.
3. Przetwarzanie poufnych informacji
Zgoda jest obowiązkowa podczas zbierania poufnych informacji, takich jak obrazy lub nagrania audio, które mogą ujawniać dane osobowe. Systemy AI muszą unikać scrapowania tego typu danych ze stron internetowych stron trzecich bez ważnej zgody.
4. Dokładność i testowanie
Programiści muszą podjąć rozsądne kroki, aby zapewnić dokładność danych osobowych wykorzystywanych w modelach AI. Obejmuje to korzystanie z wysokiej jakości zestawów danych, przeprowadzanie rygorystycznych testów i ciągłą ocenę wyników modelu pod kątem błędów lub nieścisłości.
Programiści muszą jasno komunikować ograniczenia AI użytkownikom i zapewniać odpowiednie zabezpieczenia.
Regularne aktualizacje i dostrajanie modeli AI są niezbędne do utrzymania dokładności danych w czasie. Systemy AI powinny mieć mechanizm korygowania błędów w danych treningowych i dostosowywania wyników, gdy pojawią się nowe informacje.
5. Przejrzystość i zgoda użytkownika
Programiści muszą zaktualizować swoje zasady prywatności i powiadomienia, aby jasno wyjaśnić, w jaki sposób systemy AI zbierają, wykorzystują i ujawniają dane.
Obowiązki dotyczące powiadomień muszą być spełnione, szczególnie podczas zbierania danych za pomocą scrapowania stron internetowych lub korzystania z danych stron trzecich.
6. Bezpieczeństwo i ochrona danych
Programiści muszą wdrożyć środki bezpieczeństwa, aby chronić zestawy danych szkoleniowych przed naruszeniami danych i nieautoryzowanym dostępem.
7. Ciągły monitoring i zgodność
Programiści powinni stale monitorować wykorzystanie danych osobowych w modelach AI, zwłaszcza w miarę rozwoju modeli lub pojawiania się nowych przypadków użycia.
8. Rozważania etyczne
Systemy AI mogą wprowadzać ryzyka etyczne, takie jak stronniczość i dyskryminacja.
Szczególną uwagę należy zwrócić na grupy wrażliwe i dzieci, ponieważ modele AI mogą nieproporcjonalnie wpływać na te populacje.
Privacy Guidance for Developing and Training Generative AI Models
The latest OAIC guidance provides a comprehensive framework to help organizations meet their obligations under the PrivacyAct 988.
Key Practices for Ensuring Compliance and Reducing Risk:
1. Privacy by Design
Developers must take reasonable steps to embed privacy protections into the design of AI systems. A Privacy Impact Assessment (#IA) should be conducted to identify privacyrisks and offer solutions to manage, mitigate, or eliminate those risks.
Developers should provide disclaimers that outline the model’s capabilities and its limitations, especially when the model relies on outdated or incomplete datasets.
2. Data Collection and Minimisation
Data minimisation is a core principle of privacy law. Only collect personal data that is reasonably necessary for the development of the AI model. This includes limiting the scope of data collection.
Public data is not exempt from privacy obligations.
When using third-party datasets, ensure that proper contracts are in place and obtain assurances that the data was collected in compliance with the Privacy Act.
3. Sensitive Information Handling
Consent is mandatory when collecting sensitive information, such as images or audio recordings that may reveal personal details. AI systems must avoid scraping this type of data from third-party websites without valid consent.
4. Accuracy and Testing
Developers must take reasonable steps to ensure the accuracy of the personal data used in AI models. This includes using high-quality datasets, conducting rigorous testing, and continuously assessing the model’s outputs for errors or inaccuracies.
Developers must communicate AI limitations clearly to users and provide appropriate safeguards.
Regular updates and fine-tuning of AI models are necessary to maintain data accuracy over time. AI systems should have a mechanism to correct errors in training data and adjust outputs when new information becomes available.
5. Transparency and User Consent
Developers must update their privacy policies and notifications to clearly explain how AI systems collect, use, and disclose data.
Notice obligations must be fulfilled, particularly when collecting data through web scraping or using third-party data.
6. Security and Data Protection
Developers must implement security measures to protect training datasets from data breaches and unauthorized access.
7. Ongoing Monitoring and Compliance
Developers should continually monitor the use of personal data in AI models, especially as the models evolve or new use cases arise.
8. Ethical Considerations
AI systems can introduce ethical risks such as bias and discrimination.
Special attention must be given to vulnerable groups and children, as AI models could disproportionately impact these populations.
Autor: Sebastian Burgemejster
Commenti