הרשאת ה-CNIL עבור דוגמות מידע מהאינטרנט: תנאים שיש לעמוד בהם

הרשאה של ה-CNIL עבור web scraping הופכת לנושא מרכזי בלב החדשנויות הדיגיטליות. כל אינטגרטור של אינטליגנציה מלאכותית חייב לנווט בחוכמה בין רגולציות להזדמנויות. ה-CNIL קובע תנאים מחמירים, ובכך מעצב את הנוף של טיפול בנתונים אישיים. כיבוד ההנחיות שנקבעו הופך לאימפרטיבי כדי להבטיח את הלגיטימיות של הטיפולים. אתגר זה מעורר שאלות יסודיות לגבי הגנת נתונים והאחריות של הגורמים בענף. בדרך זו, ההכוונה שה-CNIL מביאה מחדש מגדירה את המסגרת של ה-web scraping תוך כדי הבטחת שימור הזכויות האישיות.

המלצות ה-CNIL על אינטליגנציה מלאכותית

ה-CNIL פרסמה לאחרונה אוסף של המלצות שנועדו למסד את השימוש באינטליגנציה מלאכותית, במיוחד לגבי טיפול בנתונים אישיים. יוזמה זו הוקמה לאחר ייעוץ רחב הכולל גורמים שונים, כגון חברות, חוקרים ואגודות. ההמלצות מפרטות את ההתחייבויות של המעצבים והמפעלים של מערכות AI לגבי הגנת נתונים.

עקרונות מרכזיים שיש לכבד

המסגרת הרגולטורית שה-CNIL מציעה מחייבת את המשתמשים של AI לכבד תנאים מסוימים, בהתאם לרגולציה הכללית על הגנת נתונים (GDPR). מספר אלמנטים מרכזיים יש לקחת בחשבון במהלך האיסוף והטיפול בנתונים:

הגדרת מטרה ברורה

כל מערכת אינטליגנציה מלאכותית חייבת להיות מעוצבת סביב מטרה ספציפית. זה מאפשר להגביל את כמות הנתונים המעובדים ומבטיח שהם יישארו רלוונטיים למטרה המיועדת.

זיהוי תפקידים של הגורמים

הארגונים המעורבים חייבים למקד את תפקידם החוקי בטיפול בנתונים. הם יכולים להיות מסווגים כאחראי טיפול, אחראים משותפים או קבלני משנה, בהתאם לרמת השליטה שלהם על הנתונים.

בסיס חוקי מתאים

כל טיפול בנתונים חייב להסתמך על בסיס חוקי המוגדר בבירור על ידי ה-GDPR. ניתן להשתמש בטיעון של אינטרס לגיטימי, בתנאי שניתן להצדיק את הצורך בו באמצעות אמצעים הולמים.

בדיקת חוקיות הנתונים

הנתונים המשמשים להכשרת מערכות AI חייבים להיות שנאספו בהתאם לחוקים הרלוונטיים להגנת נתונים אישיים. זה כולל את בדיקת מקורם ואת קיומם הפוטנציאלי של מגבלות משפטיות.

הגבלת הנתונים שנאספים

רק הנתונים ההכרחיים לחלוטין למטרה של הטיפול צריכים להישאר. דרישה זו מחמירה במיוחד עבור נתונים רגישים.

הגבלת משך השימור

נתונים אישיים לא יכולים להישמר ללא הגבלת זמן. יש צורך לקבוע פרק זמן מתאים לשימור לפי המטרה של הטיפול וליידע את האנשים המעורבים.

הערכת סיכונים

ניתוח השפעה על הגנת נתונים (AIPD) נחוץ כאשר הטיפול מציב סיכונים מיוחדים לזכויות האנשים המעורבים. הליך זה מאפשר לזהות את אמצעי ההגנה שיש לנקוט.

המסגרת של web scraping

ה-CNIL קבעה לגבי השימוש בweb scraping בהקשרים של אינטליגנציה מלאכותית. אף על פי שפרקטיקה זו מותרת, היא כפופה לתנאים מחמירים, שנועדו להגן על זכויות הפרטים.

תנאים לשימוש ב-web scraping

הגורמים המכוונים לנתונים על ידי scraping חייבים לעמוד בדרישות מסוימות. הם חייבים בעיקר:

• להימנע משימוש בנתונים רגישים,
• למנוע תוכן לא רלוונטי,
• לכבד את הקבצים robots.txt ואת שאר האותות כנגד,
• להתמקד באתרי אינטרנט שבהם הנתונים האישיים הם במיעוט.

שקיפות וביטחון

מפתחים של AI חייבים להראות שקיפות על ידי גילוי מקורות הנתונים בהם השתמשו. גם מומלץ להקים אמצעי ביטחון טכניים, כמו אנונימיזציה של נתונים או שימוש בנתונים סינתטיים.

סיכון פוטנציאלי נשאר, הקשור בזכויות יוצרים ובתנאי השימוש של אתרים. ה-CNIL מדגיש כי, ללא מסגרת רגולטורית ספציפית על web scraping, הפרקטיקות נשארות מותרות רק בכפוף לכיבוד מחמיר של הרגולציות הקיימות.

שאלות נפוצות בנוגע להרשאה של ה-CNIL ל-web scraping

מהן ההמלצות המרכזיות של ה-CNIL לגבי השימוש ב-web scraping?
ה-CNIL ממליץ בעיקר להגדיר מטרה ברורה לטיפול בנתונים, לבדוק את חוקיות בסיסי הנתונים, להגביל את הנתונים המעובדים לצרכים המחמירים ולקיים את האותות הטכניים כנגד, כגון קובצי robots.txt.

האם web scraping מותר בכל המצבים לפי ה-CNIL?
לא, web scraping מותר בתנאים מחמירים מסוימים, כמו הימנעות מנתונים רגישים, שקיפות על המקורות בהם השתמשו והקמת ערובות טכניות כמו אנונימיזציה.

אילו בסיסי חוקיות ניתן להפעיל כדי להצדיק את ה-web scraping?
הטיפול יכול להתבסס על אינטרס לגיטימי, בתנאי שהצורך בו מוכח וננקטים צעדים הולמים כדי להגן על זכויות המעורבים.

מהן ההתחייבויות של הגורמים המשתמשים ב-web scraping בהקשר של ה-GDPR?
הגורמים חייבים לוודא שהנתונים שנאספים תואמים ל-GDPR, להגביל את השימוש לנתונים הנחוצים, ולכבד את משך השימור שהוגדר לפי המטרה של הטיפול.

אילו סיכונים משפטיים יכולים לנבוע מ-web scraping, גם אם הפרקטיקה תואמת ל-GDPR?
סיכונים הקשורים לזכויות יוצרים או לתנאי השימוש של אתרים עשויים להתרחש, שכן אתרים מסוימים עלולים לאסור את ה-scraping, מה שצריך להילקח בחשבון על אף ההתאמה ל-GDPR.

איך ה-CNIL מעריך את ההשפעה של ה-web scraping על זכויות הפרטים?
ה-CNIL ממליץ לבצע הערכת השפעה על הגנת נתונים (AIPD) כאשר הטיפול מציב סיכונים מיוחדים לפרטיות, ובכך לזהות את אמצעי ההגנה הנדרשים.

אילו אמצעי זהירות יש לנקוט כאשר שואבים נתונים ממקורות ציבוריים?
חשוב לנתח אם האיסוף של הנתונים מקיים את תנאי השימוש, להוציא נתונים אישיים, ולהבטיח שקיפות על מקורות המידע בהם השתמשו.