Ne oldu?
Elec, Güney Kore Ulusal Meclisinin Kişisel Bilgilerin Korunması Yasasında kişisel verilerin yapay zeka gelişiminde kullanılmasına yönelik özel bir çerçeve oluşturan revizyonlar geçirdiğini bildirdi. Tedbir, takma ad verilmiş veya anonimleştirilmiş veriler çalışmayı destekleyemediğinde ve kamu yararı veya sosyal ihtiyaç oluştuğunda, yasal olarak toplanan orijinal verilerin sınırlı kullanımına izin vermektedir.
Elec, Kişisel Bilgilerin Korunması Komisyonu'nun (PIPC) 20 Ağustos'ta genel kurul oylamasının tamamlandığını söylemesinin ardından Güney Kore Ulusal Meclisinin Kişisel Bilgilerin Korunması Yasası'nda bir revizyon geçirdiğini bildirdi. Revizyon, kişisel verilerin her kullanımını sıradan bir ikincil kullanım talebi olarak ele almak yerine, yapay zeka gelişimi için özel hükümler oluşturmaktadır. Raporda, çerçevenin video ve ses de dahil olmak üzere orijinal kişisel verileri kapsadığı ancak bu tür verileri yapay zeka geliştiricilerinin kullanımına ücretsiz sunmadığı belirtiliyor.
Bildirilen çerçeve kapsamında, kişisel veriler yalnızca takma ad verilmiş veya anonimleştirilmiş veriler kullanılarak geliştirmenin zor olduğu ve kamu yararı veya sosyal ihtiyacın kabul edildiği durumlarda kullanılabilir. Veriler yasal olarak toplanmış olmalı ve önerilen kullanım, gelişmiş güvenlik önlemlerine tabi tutulmalı ve PIPC tarafından önceden incelenmelidir. Elec, komisyonun istisnaya izin vermeden önce hem verilerin kullanılmasının gerekliliğini hem de belirli bir durum için önerilen korumaları değerlendireceğini söyledi.
Değişiklik, yapay zeka sektörünün mevcut gizlilik kurallarının orijinal veriler gerektiren teknolojileri kısıtladığı yönündeki endişelerine yanıt veriyor. Raporda, verilerin daha önce toplandıkları amaçlar dışında kullanılmasının bireyin iznini veya ayrı bir yasal dayanağı gerektirdiği belirtiliyor. Sesli kimlik avının önlenmesi ve otonom robot geliştirmenin de aralarında bulunduğu bazı projeler, düzenleyici koruma alanından geçici muafiyetler almıştı ancak bu muafiyetler genellikle iki yılla sınırlıydı ve dört yıldan fazla sürmeyecekti.
Revizyon aynı zamanda yüksek riskli vakalar için ek gereklilikler de getiriyor. The Elec'e göre, hassas verileri veya benzersiz kimlik bilgilerini kullanan şirketler ve kurumlar, potansiyel riskleri önceden değerlendirmeli ve azaltıcı önlemler almalıdır. Bir projede kullanılan özel hükümlerin ayrıntıları kuruluşun gizlilik politikasında açıklanmalıdır ve PIPC, uygulamaya ilişkin bilgileri web sitesinde yayınlayacaktır. Halihazırda incelenen ve onaylanan vakalara büyük ölçüde benzeyen başvurular, tekrarlanan değerlendirmeleri azaltacak şekilde basitleştirilmiş bir incelemeye tabi tutulabilir.
Elec'in raporu burada sunulan tek kaynaktır ve gelişme bu değerlendirme için bağımsız olarak doğrulanmamıştır. Kaynak, nihai yasal metni, onaylanmış veri kategorilerinin bir listesini veya yeni hükümler kapsamında tamamlanmış bir onayın örneklerini sunmuyor. Ayrıca Kabine onayının ve yayımının gerçekleşip gerçekleşmediğini de belirlemez. Bu nedenle bildirilen yürürlük tarihi, istisnanın zaten mevcut olduğu iddiasından ziyade ileriye dönük olarak kalmaktadır.
Kaynak ayrıntıları: thelec.net ↗
Neden önemli?
Revizyon, AI geliştiricilerine, anonimleştirilmiş veya takma ad verilmiş materyallerle değiştirilemeyecek verileri kullanmak için daha net bir yol sunarken düzenleyici incelemesini ve gizlilik korumalarını da koruyabilir. Aynı zamanda yapay zeka gelişimini bireysel veri haklarıyla dengelemek için ulusal bir politika testi de oluşturuyor.
Politika, yapay zeka geliştirmedeki pratik bir gerilimi ele alıyor: Bazı sistemler, anonimleştirme sonrasında tam olarak temsil edilemeyen bilgilere ihtiyaç duyabilir. Video ve ses, tanımlayıcı bilgileri kaldırırken korunması zor olan bağlam, kalıp veya özellikler içerebilir. Elec, Güney Koreli milletvekillerinin bu sorunu kabul etmeyi seçtiklerini, ancak orijinal verilere erişimi bir zorunluluk testi ve düzenleyici onayıyla birleştirdiklerini bildirdi.
Geliştiriciler için bu revizyon, geçici muafiyetlerden oluşan bir parça parça çalışmanın yerine, nitelikli projeler için geçerli bir yasal yol getirebilir. Bu, The Elec'in daha önce düzenleyici sanal alanları kullanan alanlar olarak tanımladığı sesli kimlik avı önleme veya otonom robotlar gibi uygulamalar üzerinde çalışan kuruluşlar için uzun vadeli planlamayı kolaylaştırabilir. Pratik etki, PIPC'nin inceleme sürecinin araştırma ve ürün geliştirme programları için yeterince öngörülebilir olup olmadığına bağlı olacaktır.
Kamu açısından önemli olan özellik, yasanın kişisel bilgilerin yapay zeka için yeniden kullanılmasına yönelik genel bir izin oluşturmamasıdır. Bildirilen koşullar yasal toplama, anonimleştirilmiş veya takma ad verilmiş verilerin yetersiz olduğunun gösterilmesini, kamusal veya sosyal bir ihtiyacın tanınmasını ve önceden incelemeyi gerektirir. Hassas veya benzersiz şekilde tanımlayıcı bilgilerin yüksek riskle ele alınması aynı zamanda bir risk değerlendirmesi ve azaltma planı gerektirir. Bu koşullar, dağıtım veya eğitim ilerlemeden önce gizlilik risklerinin incelenebileceği resmi noktalar oluşturur.
Şeffaflık gereklilikleri sistemin incelenmesini kolaylaştırabilir. Kuruluşların ilgili özel hükümleri gizlilik politikalarında açıklamaları gerekirken, PIPC'nin uygulama bilgilerini yayınlaması bekleniyor. Bu, bireylerin, araştırmacıların ve sivil toplum gruplarının hangi tür yapay zeka projelerine izin verildiğini ve hangi korumaların kullanıldığını görmesine yardımcı olabilir. Kaynak, bu açıklamaların ne kadar ayrıntılı olacağını, kişilere doğrudan bildirim yapılıp yapılmayacağını ya da önlemlerin başarısız olması halinde ne gibi çarelerin bulunacağını belirtmiyor.
Büyük ölçüde benzer vakalar için kolaylaştırılmış inceleme, düzenleyici mükerrerliği azaltabilir, ancak aynı zamanda benzerliğin nasıl belirleneceği konusunda da bir soru ortaya çıkarmaktadır. Daha sonraki bir proje yerleşik bir modelle gerçekten eşleştiğinde daha hızlı bir süreç faydalı olabilir. Maddi olarak farklı veriler, amaçlar, popülasyonlar veya risklerin eşdeğer olarak ele alınması da incelemeyi zayıflatabilir. Elec mekanizmayı rapor ediyor ancak uygulamaya yönelik herhangi bir kriter sunmuyor, dolayısıyla hesap verebilirlik üzerindeki etkisi bilinmiyor.
İnteraktif Mekanizma: Aslında Nasıl Çalışıyor?
Bu gelişmenin arkasında yatan teknolojiyi etkileşimli olarak keşfedin.
Why can ethical evaluation not be reduced to one model score?
Bundan sonra ne izlenecek?
Kanun henüz yürürlüğe girmedi. Elec, bunun Kabine onayı ve ilanından altı ay sonra yürürlüğe gireceğini bildirirken, PIPC ayrıntılı yönergeler için uzmanlara ve sektöre danışmayı planlıyor. Temel bilinmeyenler arasında kamu çıkarının nasıl tanımlanacağı, gerekliliğin nasıl değerlendirileceği ve önlemlerin nasıl uygulanacağı yer alıyor.
Bir sonraki adım yasanın resmi uygulama takvimidir. Elec, revizyonun Kabine onayı ve ilanından altı ay sonra yürürlüğe gireceğini bildirdi. Kaynak, her iki adımın da gerçekleşip gerçekleşmediğini bağımsız olarak teyit etmiyor, dolayısıyla operasyon tarihi varsayılmamalıdır. Resmi süreç tamamlanana kadar rapor edilen hükümler, tam olarak işleyen bir onay sisteminden ziyade, uygulanmayı bekleyen yasalaşmış bir mevzuat değişikliğini tanımlamaktadır.
PIPC'nin yakında çıkacak kılavuzu, politikanın gerçek anlamının çoğunu belirleyecek. Komisyon, ayrıntılı yönergeler ve alt düzenlemeler konusunda uzmanlara ve sektör katılımcılarına danışmayı planlıyor. Bu kuralların, neyin kamu yararı veya sosyal ihtiyaç olarak nitelendirildiğini, başvuru sahiplerinin anonimleştirilmiş verilerin yetersiz olduğunu nasıl göstermesi gerektiğini, gelişmiş önlemlerin neler içermesi gerektiğini ve risk azaltmanın nasıl değerlendirileceğini açıklığa kavuşturması bekleniyor. Kaynakta bu operasyonel ayrıntıların hiçbiri sağlanmıyor.
Uygulama kayıtları şeffaflığın önemli bir testi olacaktır. PIPC'nin özel hükümlerin nasıl kullanıldığına ilişkin bilgi yayınlaması bekleniyor ve kuruluşların ilgili hükümleri gizlilik politikalarında belirtmesi gerekiyor. Bu kayıtların veri kullanımının amacını, ilgili veri türlerini, benimsenen önlemleri ve düzenleyici makamın gerekçesini tanımlayıp belirtmediğine dikkat edin. Elec, kamuya yapılan açıklamaların bireysel veya toplumsal riskleri değerlendirmek için yeterli ayrıntı içerip içermeyeceğini söylemiyor.
Yüksek riskli kullanımlar özel ilgiyi hak ediyor çünkü bildirilen yasa hassas verileri ve benzersiz kimlik bilgilerini öne çıkarıyor. Bu tür verileri işleyen kuruluşların önceden risk değerlendirmeleri yapması ve hafifletme önlemleri oluşturması gerekir, ancak makale gerekli metodolojiyi veya herhangi bir denetim, ceza veya itiraz sürecini açıklamamaktadır. Ayrıca PIPC'nin onay sonrasında uygunluğu denetleyip denetlemeyeceği veya onaylanmış bir projenin verilerini, amacını veya modelini değiştirmesi durumunda nasıl yanıt vereceği de belirsizdir.
Daha geniş politika sorusu, yeni çerçevenin kişisel bilgilerin sınırsız yeniden kullanımını normalleştirmeden yararlı yapay zeka gelişimi üretip üretmediğidir. Raporda, onaylanması muhtemel başvuruların sayısı, inceleme için gereken süre veya önceki korumalı alan projelerinin sonuçları hakkında henüz bir kanıt sunulmuyor. Bu bilinmeyenler, revizyonun yapay zeka gelişimini maddi olarak hızlandırıp hızlandırmayacağına, gizlilik yönetimini güçlendirip güçlendirmeyeceğine veya her ikisini birden mi yapacağına karar vermek için henüz çok erken. Bu değerlendirme Elec'in raporuna dayanmaktadır ve temel yasal veya düzenleyici belgeleri bağımsız olarak doğrulamamıştır.