Page 113 - SO TAY AI ICTSO - Handbook - 2024

Phần lớn giá trị của AI là khả năng xác định các mẫu mà mắt người không nhìn thấy, học hỏi và
đưa ra dự đoán về các cá nhân và nhóm. Theo nghĩa này, AI có thể tạo ra thông tin khó thu thập
hoặc chưa tồn tại. Điều này có nghĩa là thông tin được thu thập và sử dụng có thể vượt ra ngoài
những gì được tiết lộ ban đầu bởi một cá nhân. Một phần của lời hứa của các công nghệ dự đoán
là các khoản khấu trừ có thể được thực hiện từ các phần dữ liệu khác (dường như không liên
quan và vô hại). Ví dụ, một hệ thống AI được thiết kế để làm cho quá trình tuyển dụng hiệu quả
hơn có thể suy ra sự thuyết phục chính trị của ứng viên từ thông tin khác mà họ đã cung cấp, sau
đó kết hợp nó vào quá trình ra quyết định.

Suy luận thông tin theo cách này không chỉ thách thức những gì được coi là thông tin cá nhân mà
còn đặt ra câu hỏi về việc liệu có thể chấp nhận suy ra thông tin cá nhân về một cá nhân đã chọn
không tiết lộ thông tin đó hay không. Các câu hỏi khác như ai sở hữu thông tin đó và liệu nó có
tuân theo các nguyên tắc bảo mật thông tin hay không - bao gồm yêu cầu thông báo cho cá nhân
đó rằng thông tin đã được thu thập về họ bằng phương tiện suy luận - cũng được nêu ra.

Khái niệm nhị phân hiện tại về thông tin cá nhân đã bị thách thức bởi các công nghệ chính thống,
nhưng AI làm mờ sự khác biệt đến mức những gì là và không phải là ‘thông tin cá nhân’ đang trở
nên khó xác định hơn đáng kể. Sự xuất hiện ngày càng tăng của AI có khả năng dẫn đến một môi
trường trong đó tất cả thông tin được tạo ra bởi hoặc liên quan đến một cá nhân đều có thể nhận
dạng được.

Trong tình huống này, việc xác định những gì được hoặc không được bảo vệ bởi luật riêng tư theo
định nghĩa thông tin cá nhân không có khả năng thực tế về mặt kỹ thuật hoặc pháp lý, cũng không
đặc biệt hữu ích như một cách hiệu quả để bảo vệ quyền riêng tư của cá nhân. Nhiều ý kiến cho
rằng cần phải chuyển trọng tâm ra khỏi sự hiểu biết nhị phân về thông tin cá nhân để luật bảo mật
tiếp tục bảo vệ quyền riêng tư thông tin của các cá nhân trong môi trường AI.

Thu thập, mục đích và sử dụng

Ba trụ cột lâu đời của quyền riêng tư thông tin bắt nguồn từ Hướng dẫn của OECD là:

Giới hạn thu thập: việc Đặc điểm kỹ thuật mục Giới hạn sử dụng: thông
thu thập thông tin cá đích: mục đích thu thập tin cá nhân chỉ nên
nhân chỉ nên được giới thông tin cá nhân phải được sử dụng hoặc tiết
hạn ở những gì cần được chỉ định cho cá lộ cho mục đích mà nó
thiết; Thông tin cá nhân nhân tại thời điểm thu được thu thập, trừ khi
chỉ nên được thu thập thập. có sự đồng ý hoặc thẩm
bằng các phương tiện quyền pháp lý để làm
hợp pháp và công bằng; khác.
và khi thích hợp, nên
được thu thập với sự
hiểu biết và / hoặc đồng
ý của cá nhân.

Mục tiêu cơ bản của các nguyên tắc đan xen này là giảm thiểu lượng thông tin mà bất kỳ tổ chức
nào nắm giữ về một cá nhân và đảm bảo rằng cách xử lý thông tin phù hợp với mong đợi của cá
nhân đó. AI về cơ bản thách thức cả ba nguyên tắc này.

Chia sẻ Sổ tay AI - ICTSO Trang 113