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.

Italiano

1. I sistemi di IA ad alto rischio che utilizzano tecniche che prevedono l'uso di dati per l'addestramento di modelli di IA sono sviluppati sulla base di set di dati di addestramento, convalida e prova che soddisfano i criteri di qualità di cui ai paragrafi da 2 a 5 ogniqualvolta siano utilizzati tali set di dati.

2. I set di dati di addestramento, convalida e prova sono soggetti a pratiche di governance e gestione dei dati adeguate alla finalità prevista del sistema di IA ad alto rischio. Tali pratiche riguardano in particolare:

a)	le scelte progettuali pertinenti;

b)	i processi di raccolta dei dati e l'origine dei dati, nonché la finalità originaria della raccolta nel caso di dati personali;

c)	le operazioni di trattamento pertinenti ai fini della preparazione dei dati, quali annotazione, etichettatura, pulizia, aggiornamento, arricchimento e aggregazione;

d)	la formulazione di ipotesi, in particolare per quanto riguarda le informazioni che si presume che i dati misurino e rappresentino;

e)	una valutazione della disponibilità, della quantità e dell'adeguatezza dei set di dati necessari;

un esame atto a valutare le possibili distorsioni suscettibili di incidere sulla salute e sulla sicurezza delle persone, di avere un impatto negativo sui diritti fondamentali o di comportare discriminazioni vietate dal diritto dell'Unione, specie laddove gli output di dati influenzano gli input per operazioni future;

g)	le misure adeguate per individuare, prevenire e attenuare le possibili distorsioni individuate conformemente alla lettera f);

h)	l'individuazione di lacune o carenze pertinenti nei dati tali da pregiudicare il rispetto del presente regolamento e il modo in cui tali lacune e carenze possono essere colmate.

3. I set di dati di addestramento, convalida e prova sono pertinenti, sufficientemente rappresentativi e, nella misura del possibile, esenti da errori e completi nell'ottica della finalità prevista. Essi possiedono le proprietà statistiche appropriate anche, ove applicabile, per quanto riguarda le persone o i gruppi di persone relativamente ai quali il sistema di IA ad alto rischio è destinato a essere usato. Queste caratteristiche dei set di dati possono essere soddisfatte a livello di singoli set di dati o a livello di una combinazione degli stessi.

4. I set di dati tengono conto, nella misura necessaria per la finalità prevista, delle caratteristiche o degli elementi particolari dello specifico ambito geografico, contestuale, comportamentale o funzionale all'interno del quale il sistema di IA ad alto rischio è destinato a essere usato.

5. Nella misura in cui ciò sia strettamente necessario al fine di garantireil rilevamento e la correzione delle distorsioni in relazione ai sistemi di IA ad alto rischio in conformità del paragrafo 2, lettere f) e g), del presente articolo, i fornitori di tali sistemi possono eccezionalmente trattare categorie particolari di dati personali, fatte salve le tutele adeguate per i diritti e le libertà fondamentali delle persone fisiche. Oltre alle disposizioni di cui ai regolamenti (UE) 2016/679 e (UE) 2018/1725 e alla direttiva (UE) 2016/680 devono essere soddisfatte, affinché tale trattamento avvenga, tutte le condizioni seguenti:

a)	il rilevamento e la correzione delle distorsioni non possono essere realizzati efficacemente mediante il trattamento di altri dati, compresi i dati sintetici o anonimizzati;

b)	le categorie particolari di dati personali sono soggette a limitazioni tecniche relative al riutilizzo dei dati personali, nonché a misure più avanzate di sicurezza e di tutela della vita privata, compresa la pseudonimizzazione;

le categorie particolari di dati personali sono soggette a misure tese a garantire che i dati personali trattati siano resi sicuri e protetti nonché soggetti a garanzie adeguate, ivi compresi controlli e documentazione rigorosi dell'accesso, al fine di evitare abusi e garantire che solo le persone autorizzate e sottostanti a opportuni obblighi di riservatezza abbiano accesso a tali dati personali;

d)	le categorie particolari di dati personali non devono essere trasmesse, trasferite o altrimenti consultate da terzi;

e)	le categorie particolari di dati personali vengono cancellate dopo che la distorsione è stata corretta oppure i dati personali hanno raggiunto la fine del loro periodo di conservazione, a seconda di quale delle due condizioni si verifica per prima;

i registri delle attività di trattamento a norma dei regolamenti (UE) 2016/679 e (UE) 2018/1725 e della direttiva (UE) 2016/680 comprendono i motivi per cui il trattamento delle categorie particolari di dati personali era strettamente necessario per rilevare e correggere distorsioni e i motivi per cui tale obiettivo non poteva essere raggiunto mediante il trattamento di altri dati.

6. Per lo sviluppo di sistemi di IA ad alto rischio che non utilizzano tecniche che prevedono l'addestramento di modelli di IA, i paragrafi da 2 a 5 si applicano solo ai set di dati di prova.

Údaje a správa údajov

Version history