Data a správa dat
Čeština
1. Vysoce rizikové systémy AI, které využívají techniky zahrnující trénování modelů AI obsahujících data, jsou vyvíjeny na základě souborů trénovacích, validačních a testovacích dat, které splňují kritéria kvality uvedená v odstavcích 2 až 5, a to kdykoli se tyto datové soubory používají.
2. Soubory trénovacích, validačních a testovacích dat podléhají příslušným postupům v oblasti správy a řízení dat, jež jsou pro zamýšlený účel vysoce rizikového systému AI vhodné. Tyto postupy se týkají zejména:
|
a) |
příslušných možností návrhu; |
|
b) |
postupů při sběru dat a původu dat a v případě osobních údajů původního účelu jejich sběru; |
|
c) |
příslušných operací zpracování přípravy dat, jako jsou anotace, označování, čištění, aktualizace, obohacování a agregace; |
|
d) |
formulace předpokladů, zejména s ohledem na informace, které mají daná data měřit a představovat; |
|
e) |
posouzení dostupnosti, množství a vhodnosti potřebných souborů dat; |
|
f) |
přezkoumání s ohledem na potenciální zkreslení, která by mohla ovlivnit zdraví a bezpečnost osob, mít nepříznivý dopad na základní práva nebo vést k diskriminaci, která je podle práva Unie zakázána, zejména pokud výstupy dat ovlivňují vstupy pro budoucí operace; |
|
g) |
vhodná opatření k odhalení, prevenci a zmírnění případných zkreslení zjištěných podle písmene f); |
|
h) |
identifikace relevantních nedostatků nebo chyb v datech, které brání dodržování tohoto nařízení, a způsobu, jak tyto nedostatky a chyby vyřešit. |
3. Soubory trénovacích, validačních a testovacích dat jsou s ohledem na svůj zamýšlený účel relevantní, dostatečně reprezentativní a v maximální možné míře bez chyb a úplné. Mají náležité statistické vlastnosti, a to i případně rovněž s ohledem na osoby nebo skupiny osob, v souvislosti s nimiž má být daný vysoce rizikový systém AI používán. Tyto vlastnosti souborů dat lze splnit na úrovni jednotlivých souborů dat nebo na úrovni jejich kombinací.
4. Soubory trénovacích, validačních a testovacích dat zohledňují v rozsahu nezbytném pro jejich zamýšlený účel vlastnosti nebo prvky, které jsou specifické pro konkrétní zeměpisné, kontextuální, behaviorální nebo funkční prostředí, ve kterém má být daný vysoce rizikový systém AI používán.
5. Pokud je to nezbytně nutné pro zajištění detekce a oprav zkreslení ve vztahu k vysoce rizikovým systémům AI v souladu s odst. 2 písm. f) a g) tohoto článku, mohou poskytovatelé těchto systémů výjimečně zpracovávat zvláštní kategorie osobních údajů s výhradou vhodných záruk týkajících se základních práv a svobod fyzických osob. Kromě ustanovení nařízení (EU) 2016/679 a (EU) 2018/1725 a směrnice (EU) 2016/680musí být ve vztahu k takovému zpracování naplněny všechny tyto podmínky:
|
a) |
detekce a opravy zkreslení nelze účinně provést zpracováním jiných údajů, včetně syntetických nebo anonymizovaných údajů; |
|
b) |
zvláštní kategorie osobních údajů podléhají technickým omezením opakovaného použití osobních údajů, jakož i nejmodernějším bezpečnostním opatřením a opatřením v oblasti ochrany soukromí, včetně pseudonymizace; |
|
c) |
zvláštní kategorie osobních údajů podléhají opatřením, která zajistí, aby zpracovávané osobní údaje byly zabezpečeny a chráněny a aby se na ně vztahovaly vhodné záruky, včetně přísných kontrol a dokumentace přístupu, s cílem zabránit zneužití a zajistit, aby k těmto osobním údajům měly přístup pouze oprávněné osoby s odpovídajícími povinnostmi zachování důvěrnosti; |
|
d) |
zvláštních kategorie osobních údajů nejsou přenášeny, převáděny nebo jinak zpřístupněny jiným stranám; |
|
e) |
zvláštních kategorie osobních údajů se vymažou, jakmile je zkreslení opraveno nebo jakmile u těchto údajů uplyne doba uchovávání, podle toho, co nastane dříve; |
|
f) |
záznamy o činnostech zpracování podle nařízení (EU) 2016/679 a (EU) 2018/1725 a směrnice (EU) 2016/680 obsahují důvody vedoucí k tomu, že bylo zpracování zvláštních kategorií osobních údajů nezbytně nutné k odhalení a nápravě zkreslení a že tohoto cíle nemohlo být dosaženo zpracováním jiných údajů. |
6. Pro vývoj vysoce rizikových systémů AI, které nevyužívají techniky zahrnující trénování modelů AI, se odstavce 2 až 5 použijí pouze na soubory testovacích dat.
Français
1. Les systèmes d’IA à haut risque faisant appel à des techniques qui impliquent l’entraînement de modèles d’IA au moyen de données sont développés sur la base de jeux de données d’entraînement, de validation et de test qui satisfont aux critères de qualité visés aux paragraphes 2 à 5 chaque fois que ces jeux de données sont utilisés.
2. Les jeux de données d’entraînement, de validation et de test sont soumis à des pratiques en matière de gouvernance et de gestion des données appropriées à la destination du systèmes d’IA à haut risque. Ces pratiques concernent en particulier:
|
a) |
les choix de conception pertinents; |
|
b) |
les processus de collecte de données et l’origine des données, ainsi que, dans le cas des données à caractère personnel, la finalité initiale de la collecte de données; |
|
c) |
les opérations de traitement pertinentes pour la préparation des données, telles que l’annotation, l’étiquetage, le nettoyage, la mise à jour, l’enrichissement et l’agrégation; |
|
d) |
la formulation d’hypothèses, notamment en ce qui concerne les informations que les données sont censées mesurer et représenter; |
|
e) |
une évaluation de la disponibilité, de la quantité et de l’adéquation des jeux de données nécessaires; |
|
f) |
un examen permettant de repérer d’éventuels biais qui sont susceptibles de porter atteinte à la santé et à la sécurité des personnes, d’avoir une incidence négative sur les droits fondamentaux ou de se traduire par une discrimination interdite par le droit de l’Union, en particulier lorsque les données de sortie influencent les entrées pour les opérations futures; |
|
g) |
les mesures appropriées visant à détecter, prévenir et atténuer les éventuels biais repérés conformément au point f); |
|
h) |
la détection de lacunes ou déficiences pertinentes dans les données qui empêchent l’application du présent règlement, et la manière dont ces lacunes ou déficiences peuvent être comblées. |
3. Les jeux de données d’entraînement, de validation et de test sont pertinents, suffisamment représentatifs et, dans toute la mesure possible, exempts d’erreurs et complets au regard de la destination. Ils possèdent les propriétés statistiques appropriées, y compris, le cas échéant, en ce qui concerne les personnes ou groupes de personnes à l’égard desquels le système d’IA à haut risque est destiné à être utilisé. Ces caractéristiques des jeux de données peuvent être remplies au niveau des jeux de données pris individuellement ou d’une combinaison de ceux-ci.
4. Les jeux de données tiennent compte, dans la mesure requise par la destination, des caractéristiques ou éléments propres au cadre géographique, contextuel, comportemental ou fonctionnel spécifique dans lequel le système d’IA à haut risque est destiné à être utilisé.
5. Dans la mesure où cela est strictement nécessaire aux fins de la détection et de la correction des biais en ce qui concerne les systèmes d’IA à haut risque, conformément au paragraphe 2, points f) et g), du présent article, les fournisseurs de ces systèmes peuvent exceptionnellement traiter des catégories particulières de données à caractère personnel, sous réserve de garanties appropriées pour les droits et libertés fondamentaux des personnes physiques. Outre les dispositions des règlements (UE) 2016/679 et (UE) 2018/1725 et de la directive (UE) 2016/680, toutes les conditions suivantes doivent être réunies pour que ce traitement puisse avoir lieu:
|
a) |
la détection et la correction des biais ne peuvent être satisfaites de manière efficace en traitant d’autres données, y compris des données synthétiques ou anonymisées; |
|
b) |
les catégories particulières de données à caractère personnel sont soumises à des limitations techniques relatives à la réutilisation des données à caractère personnel, ainsi qu’aux mesures les plus avancées en matière de sécurité et de protection de la vie privée, y compris la pseudonymisation; |
|
c) |
les catégories particulières de données à caractère personnel font l’objet de mesures visant à garantir que les données à caractère personnel traitées sont sécurisées, protégées et soumises à des garanties appropriées, y compris des contrôles stricts et une documentation de l’accès, afin d’éviter toute mauvaise utilisation et de veiller à ce que seules les personnes autorisées ayant des obligations de confidentialité appropriées aient accès à ces données à caractère personnel; |
|
d) |
les catégories particulières de données à caractère personnel ne doivent pas être transmises, transférées ou consultées d’une autre manière par d’autres parties; |
|
e) |
les catégories particulières de données à caractère personnel sont supprimées une fois que le biais a été corrigé ou que la période de conservation des données à caractère personnel a expiré, selon celle de ces deux échéances qui arrive en premier; |
|
f) |
les registres des activités de traitement visés dans les règlements (UE) 2016/679 et (UE) 2018/1725 et dans la directive (UE) 2016/680 comprennent les raisons pour lesquelles le traitement des catégories particulières de données à caractère personnel était strictement nécessaire pour détecter et corriger les biais, ainsi que la raison pour laquelle cet objectif n’a pas pu être atteint par le traitement d’autres données. |
6. En ce qui concerne le développement de systèmes d’IA à haut risque qui ne font pas appel à des techniques qui impliquent l’entraînement de modèles d’IA, les paragraphes 2 à 5 s’appliquent uniquement aux jeux de données de test.