10. cikk: Adatok és adatkormányzás
1.
Az MI-modellek adatokkal való tanítását magukban foglaló technikákat használó nagy kockázatú MI-rendszereket olyan tanító-, validálási és tesztadatkészletek alapján kell fejleszteni, amelyek – az ilyen adatkészletek használatakor – megfelelnek e cikk (2), (3) és (4) bekezdésében, valamint a 4a. cikk (1) bekezdésében említett minőségi kritériumoknak.A modellek adatokkal való tanítását magukban foglaló technikákat használó nagy kockázatú MI-rendszereket olyan tanító-, validálási és tesztadatkészletek alapján kell fejleszteni, amelyek – az ilyen adatkészletek használatakor – megfelelnek a (2)–(5) bekezdésben említett minőségi kritériumoknak.
2.
A tanító-, a validálási és a tesztadatkészleteket a nagy kockázatú MI-rendszerMI-rendszergépi alapú rendszer, amelyet különböző autonómiaszinteken történő működésre terveztek, és amely a bevezetését követően alkalmazkodóképességet tanúsíthat, és amely a kapott bemenetből – explicit vagy implicit célok érdekében – kikövetkezteti, miként generáljon olyan kimeneteket, mint például előrejelzéseket, tartalmakat, ajánlásokat vagy döntéseket, amelyek befolyásolhatják a fizikai vagy a virtuális környezetetArticle 3(1) rendeltetésének megfelelő adatkormányzási és adatgazdálkodási gyakorlatoknak kell alávetni. Ezek a gyakorlatok különösen a következőket érintik:
(a)
a vonatkozó tervezési döntések;
(b)
az adatgyűjtési eljárások és az adatok eredete, valamint személyes adatok esetében az adatgyűjtés eredeti célja;
(c)
a releváns adatelőkészítési műveletek, mint például annotálás, címkézés, tisztítás, frissítés, gazdagítás és összesítés;
(d)
feltételezések megfogalmazása, különös tekintettel azon információkra, amelyeket az adatoknak az elvárás szerint mérniük kell és meg kell jeleníteniük;
(e)
a szükséges adatkészletek rendelkezésre állásának, mennyiségének és alkalmasságának értékelése;
(f)
az esetleges olyan torzítások vizsgálata, amelyek valószínűleg hatnak a személyek egészségére és biztonságára, negatív hatást gyakorolnak az alapvető jogokra, vagy az uniós jog által tiltott megkülönböztetéshez vezetnek, különösen akkor, ha az adatok kimenetei befolyásolják a jövőbeli műveletek bemeneteit;
(g)
az f) ponttal összhangban azonosított esetleges torzítások felderítését, megelőzését és enyhítését célzó megfelelő intézkedések;
(h)
az e rendeletnek való megfelelést akadályozó releváns adathiányok vagy hiányosságok azonosítása, valamint e hiányok és hiányosságok kezelésének módja.
3.
A tanító-, a validálási és a tesztadatkészleteknek relevánsnak, kellően reprezentatívnak, valamint – a rendeltetésrendeltetésaz MI-rendszer azon használata, amelyre a szolgáltató azt szánta, ideértve a sajátos használati kontextust és feltételeket, a szolgáltató által a használati utasításban, a promóciós vagy értékesítési anyagokban és nyilatkozatokban, valamint a műszaki dokumentációban megadott információk szerintArticle 3(12) szempontjából – a lehető legnagyobb mértékben hibáktól mentesnek és teljesnek kell lenniük. Rendelkezniük kell a megfelelő statisztikai tulajdonságokkal is, többek között adott esetben azon személyek vagy személyek csoportjai tekintetében, akikkel vagy amelyekkel kapcsolatosan a nagy kockázatú MI-rendszert használni kívánják. Az említett adatkészletek e jellemzői teljesíthetők az egyes adatkészletek szintjén vagy azok kombinációjának a szintjén.
4.
Az adatkészleteknek – a rendeltetéstől függően szükséges mértékben – figyelembe kell venniük azon jellemzőket vagy elemeket, amelyek azon sajátos földrajzi, kontextuális, magatartási vagy funkcionális környezethez kapcsolódnak, amelyben a nagy kockázatú MI-rendszert használni kívánják.
5.
A nagy kockázatú MI-rendszerekkel kapcsolatos torzítás észlelésének és korrekciójának biztosításához feltétlenül szükséges mértékben – e cikk (2) bekezdésének f) és g) pontjával összhangban – az ilyen rendszerek szolgáltatói kivételesen kezelhetik a személyes adatok különleges kategóriáit, figyelemmel a természetes személyek alapvető jogaira és szabadságaira vonatkozó megfelelő biztosítékokra. Ahhoz, hogy az ilyen feldolgozás megtörténhessen, az (EU) 2016/679 és az (EU) 2018/1725 rendeletben, valamint az (EU) 2016/680 irányelvben meghatározott rendelkezéseken túlmenően, a következő feltételek mindegyikének teljesülnie kell:
(a)
a torzítás észlelése és korrekciója más adatok – köztük szintetikus vagy anonimizált adatok – feldolgozásával nem valósítható meg hatékonyan;
(b)
a személyes adatok különleges kategóriáia személyes adatok különleges kategóriáiaz (EU) 2016/679 rendelet 9. cikkének (1) bekezdésében, az (EU) 2016/680 irányelv 10. cikkében és az (EU) 2018/1725 rendelet 10. cikkének (1) bekezdésében meghatározott személyesadat-kategóriákArticle 3(37) a személyes adatok további felhasználására vonatkozó technikai korlátozások, valamint a legkorszerűbb biztonsági és magánéletvédelmi intézkedések – köztük az álnevesítés – hatálya alá tartoznak;
(c)
a személyes adatok különleges kategóriáia személyes adatok különleges kategóriáiaz (EU) 2016/679 rendelet 9. cikkének (1) bekezdésében, az (EU) 2016/680 irányelv 10. cikkében és az (EU) 2018/1725 rendelet 10. cikkének (1) bekezdésében meghatározott személyesadat-kategóriákArticle 3(37) olyan intézkedések hatálya alá tartoznak, amelyek célja annak biztosítása, hogy a feldolgozott személyes adatok biztonságosak és védettek legyenek, megfelelő biztosítékok hatálya alá tartozzanak – ideértve a szigorú ellenőrzést és a hozzáférés dokumentálását –, valamint a rendellenes használat elkerülése és annak garantálása, hogy az említett személyes adatokhoz csak felhatalmazott és megfelelő titoktartási kötelezettségek alá tartozó személyek férjenek hozzá;
(d)
a különleges kategóriájú személyes adatok nem továbbíthatók, nem ruházhatók át, és nem tehetők harmadik felek által egyéb módon hozzáférhetővé;
(e)
a különleges kategóriájú személyes adatok törlésre kerülnek, amint a torzítást korrigálták, vagy a személyes adatok megőrzési időszaka lejárt, attól függően, hogy melyik következik be előbb;
(f)
az adatkezelési tevékenységeknek az (EU) 2016/679 és az (EU) 2018/1725 rendelet, valamint az (EU) 2016/680 irányelv szerinti nyilvántartásai tartalmazzák annak magyarázatát, hogy a személyes adatok különleges kategóriáinak kezelése miért volt feltétlenül szükséges a torzítások felderítéséhez és korrekciójához, és hogy ez a cél miért nem volt elérhető más adatok kezelésével.
6.
Az MI-modellek tanítását magukban foglaló technikákat nem alkalmazóalkalmazóolyan természetes vagy jogi személy, hatóság, ügynökség vagy egyéb szerv, aki vagy amely a felügyelete alá tartozó MI-rendszert használja, kivéve, ha az MI-rendszert személyes, nem szakmai jellegű tevékenység során használjákArticle 3(4) nagy kockázatú MI-rendszerek fejlesztése esetében e cikk (2), (3) és (4) bekezdése, valamint a 4a. cikk (1) bekezdése csak a tesztadatkészletekre alkalmazandó.Az MI-modellek tanítását magukban foglaló technikákat nem alkalmazóalkalmazóolyan természetes vagy jogi személy, hatóság, ügynökség vagy egyéb szerv, aki vagy amely a felügyelete alá tartozó MI-rendszert használja, kivéve, ha az MI-rendszert személyes, nem szakmai jellegű tevékenység során használjákArticle 3(4) nagy kockázatú MI-rendszerek fejlesztése esetében a (2)–(5) bekezdés csak a tesztadatkészletekre alkalmazandó.