Údaje a správa údajov

Slovenčina

1. Vysokorizikové systémy AI, ktoré využívajú techniky zahŕňajúce trénovanie modelov AI s údajmi, sa musia vyvíjať na základe súborov trénovacích, validačných a testovacích údajov, ktoré spĺňajú kritériá kvality uvedené v odsekoch 2 až 5, a to vždy, keď sa takéto súbory údajov používajú.

2. Na súbory trénovacích, validačných a testovacích údajov sa vzťahujú postupy správy a riadenia údajov vhodné na zamýšľaný účel vysokorizikového systému AI. Tieto postupy sa týkajú najmä:

a)	príslušných dizajnových rozhodnutí;

b)	procesov zberu údajov a pôvodu údajov a v prípade osobných údajov pôvodného účelu zberu údajov;

c)	príslušných spracovateľských operácií prípravy údajov, ako je anotácia, označovanie, čistenie, aktualizácia, obohacovanie a agregácia;

d)	formulovania predpokladov, najmä pokiaľ ide o informácie, ktoré majú údaje merať a reprezentovať;

e)	posúdenia dostupnosti, množstva a vhodnosti potrebných súborov údajov;

f)	preskúmania z hľadiska možnej zaujatosti, ktorá môže mať vplyv na zdravie a bezpečnosť osôb, negatívny vplyv na základné práva alebo môže viesť k diskriminácii zakázanej právom Únie, najmä ak výstupy údajov ovplyvňujú vstupy pre budúce operácie;

g)	vhodných opatrení na odhaľovanie, prevenciu a zmierňovanie možnej zaujatosti identifikovanej podľa písmena f);

h)	identifikácie relevantných medzier alebo nedostatkov v údajoch, ktoré bránia súladu s týmto nariadením, a spôsobu, akým možno tieto medzery a nedostatky odstrániť.

3. Súbory trénovacích, validačných a testovacích údajov musia byť relevantné, dostatočne reprezentatívne a v čo najväčšej možnej miere bez chýb a úplné vzhľadom na zamýšľaný účel. Musia mať primerané štatistické vlastnosti, a to prípadne aj pokiaľ ide o osoby alebo skupiny osôb, vo vzťahu ku ktorým sa má vysokorizikový systém AI používať. Uvedené charakteristiky súborov údajov sa môžu splniť na úrovni jednotlivých súborov údajov alebo na úrovni ich kombinácie.

4. Súbory údajov musia, pokiaľ si to vyžaduje zamýšľaný účel, zohľadňovať charakteristiky alebo prvky, ktoré sú špecifické pre konkrétne geografické, kontextuálne, behaviorálne alebo funkčné podmienky, v ktorých sa má vysokorizikový systém AI používať.

5. Pokiaľ je to nevyhnutne potrebné na účel zabezpečenia odhaľovania a nápravy zaujatosti v súvislosti s vysokorizikovými systémami AI v súlade s odsekom 2 písm. f) a g) tohto článku, poskytovatelia takýchto systémov môžu výnimočne spracúvať osobitné kategórie osobných údajov pod podmienkou primeraných záruk pre základné práva a slobody fyzických osôb. Okrem ustanovení uvedených v nariadeniach (EÚ) 2016/679 a (EÚ) 2018/1725 a v smernici (EÚ) 2016/680 na to, aby došlo k takémuto spracúvaniu, musia byť splnené všetky tieto podmienky:

a)	odhalenie a nápravu zaujatosti nemožno účinne dosiahnuť spracúvaním iných údajov vrátane syntetických alebo anonymizovaných údajov;

b)	osobitné kategórie osobných údajov podliehajú technickým obmedzeniam opakovaného použitia osobných údajov a najmodernejším bezpečnostným opatreniam a opatreniam na zachovanie súkromia vrátane pseudonymizácie;

osobitné kategórie osobných údajov podliehajú opatreniam na zabezpečenie toho, aby spracúvané osobné údaje boli zabezpečené, chránené, podliehali primeraným zárukám vrátane prísnych kontrol a dokumentácie prístupu, aby sa zabránilo zneužitiu a zabezpečilo, aby k týmto osobným údajom mali prístup len oprávnené osoby s primeranými povinnosťami zachovávania dôvernosti;

d)	osobitné kategórie osobných údajov sa nesmú zasielať, prenášať ani inak sprístupňovať iným stranám;

e)	osobitné kategórie osobných údajov sa vymažú po náprave zaujatosti alebo uplynutí obdobia uchovávania osobných údajov, podľa toho, čo nastane skôr;

záznamy o spracovateľských činnostiach podľa nariadení (EÚ) 2016/679 a (EÚ) 2018/1725 a smernice (EÚ) 2016/680 obsahujú dôvody, prečo bolo spracúvanie osobitných kategórií osobných údajov nevyhnutne potrebné na odhaľovanie a nápravu zaujatosti a prečo uvedený cieľ nebolo možné dosiahnuť spracúvaním iných údajov.

6. Pri vývoji vysokorizikových systémov AI, pri ktorých sa nevyužívajú techniky zahŕňajúce trénovanie modelov AI, sa odseky 2 až 5 vzťahujú len na testovacie súbory údajov.

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;

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;

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;

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.

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