bukonu
Soru ara

Veri Gizliliği5 argüman · 1 kaynak

Kişiler, yapay zekâ modellerinden kendi verilerinin silinmesini talep edebilmeli mi?

Yapay zekâ modelleri kişisel verilerle eğitildiğinde, bu bilgilerin modeldeki etkisini sonradan belirlemek ve kaldırmak güç olabilir. Tartışma, bireylerin silme talebinin güçlü bir hak olarak tanınması ile bunun teknik ve toplumsal maliyetleri arasında odaklanıyor.1

Yapay zekâ ile hazırlandıKonu ve argümanlar yapay zekâ ile yazıldı; kaynaklar her argümanın altında. Hatalı bir bilgi görürsen iletişimden bildir.

Senin kadranın0/4 tartıldı

Henüz tartmadın

Topluluk ibresi 10 tartıda açılır · şimdi 0

Henüz tartmadın

L1

Silme talebi, kişilerin verileri üzerindeki denetimini model eğitiminden sonra da korur.

Kişisel veriler bir modelin eğitiminde kullanıldıktan sonra kişinin bu veriler üzerindeki kontrolünü tamamen yitirmesi, mahremiyet hakkını zayıflatabilir. Talep hakkı, kişiye verisinin kullanımına itiraz etme ve belirli koşullarda işlenmesini sona erdirme olanağı verir.1

1eur-lex.europa.eu

L2

Silme taleplerini karşılamak, yapay zekâ geliştiricilerini veri kullanımını daha dikkatli tasarlamaya yöneltir.

Geliştiriciler veriyi en baştan sınırlı ve izlenebilir biçimde tutarsa, belirli bir kişinin verisini bulmak ve işlemden çıkarmak daha uygulanabilir hâle gelebilir. Bu yaklaşım, gereksiz veri toplamayı azaltıp kullanıcı güvenini de destekleyebilir.

Kaynak gösterilmedi

Tarafsız bilgi ibreyi oynatmaz; tartının zeminidir.

D1

Silme hakkının uygulanması, talebin kapsamına ve verinin modelde nasıl kullanıldığına bağlıdır.

Genel Veri Koruma Tüzüğü, belirli koşullarda kişisel verilerin silinmesini isteme hakkı tanır ve bazı istisnalar öngörür. Yapay zekâ modellerinde bu hakkın nasıl uygulanacağı, verinin kişisel veri sayılıp sayılmadığı ve işleme koşulları gibi unsurlara göre değerlendirilmelidir.1

1eur-lex.europa.eu

A1

Eğitim verisini modelden çıkarmak teknik olarak zor ve her zaman doğrulanabilir olmayabilir.

Modelin öğrenilmiş parametreleri, eğitim verisinin etkisini tek bir kayıtta saklamayabilir. Bu nedenle bir verinin etkisini bütünüyle kaldırmak, yeniden eğitim gibi maliyetli işlemler gerektirebilir ve sonucun başarıyla elde edildiğini kanıtlamak güç olabilir.

Kaynak gösterilmedi

A2

Her silme talebini zorunlu kılmak, yararlı modellerin geliştirilmesini ve işletilmesini aksatabilir.

Veri işleme her durumda aynı hukuki temele dayanmaz ve bazı talepler için mevzuatta istisnalar bulunabilir. Modelin tümüyle yeniden eğitilmesini gerektiren genel bir yükümlülük, özellikle sınırlı kaynaklara sahip geliştiriciler için ağır maliyet yaratabilir.

Kaynak gösterilmedi

Kaynakça

  1. 1eur-lex.europa.eu /eli/reg/2016/679/oj

Sıradaki soru · Medya & Kültür

Sosyal medya platformları kısa içeriklerde kaynak belirtmeyi zorunlu kılmalı mı?