Przejdź do treści
Czas na świecieEU--:--UK--:--USA--:--CN--:--PLDEFRIT中文EN

portal o AI i technologiiwydarzenia · analizy · wywiady · tło techniczne

Szukaj
NA ŻYWO
›

Daten-Omnibus: obrońcy danych ostrzegają przed zbiorczym pozwoleniem na trenowanie AI

Organizacja noyb ostrzega przed udostępnieniem europejskich danych do trenowania modeli AI. W Radzie UE pojawił się nowy kompromisowy projekt, który rozszerzyłby podstawę uzasadnionego interesu.

TechnologiaAnalizaMarta ZielińskaOpublikowano: 21 września 20266 min czytaniaŹródła 2
Daten-Omnibus: obrońcy danych ostrzegają przed zbiorczym pozwoleniem na trenowanie AI

Planowana deregulacja europejskiej gospodarki danymi przybiera konkretny kształt. netzpolitik.org poinformował 21 września 2026 roku o kompromisowym projekcie irlandzkiej prezydencji z 3 września. Według portalu dokument jest już dostępny. Projekt pozwoliłby firmom w większym stopniu opierać przetwarzanie danych osobowych do trenowania modeli AI na uzasadnionym interesie.

„Cyfrowe wywłaszczenie”

Prawnik Max Schrems i jego organizacja noyb ostro krytykują ten plan. W tekście gościnnym na netzpolitik.org mowa o „całkowitym udostępnieniu europejskich danych globalnym koncernom” i o „cyfrowym wywłaszczeniu”. Zarzut w skrócie brzmi: RODO zostaje wydrążone w kluczowym punkcie, a obywatele nic na tym nie zyskują.

Projekt jest częścią tak zwanego Digital Omnibus, którym Komisja Europejska chce ograniczyć biurokrację. netzpolitik.org zalicza do tego pakietu także cięcia obowiązków sprawozdawczych w zakresie środowiska i osłabienie przepisów o AI. Krytykę budzi też to, że negocjacje nad tekstem przebiegają w dużej mierze nieprzejrzyście.

Wcześniejszy przebieg sprawy

Europejska Rada Ochrony Danych już kilka miesięcy temu stwierdziła, że wyważenie interesów może uzasadniać wykorzystanie danych do trenowania AI. Nie chodzi o to, czy jest to możliwe w uzasadnionych przypadkach, ale o to, czy stanie się zbiorczym pozwoleniem.

OpenAI w ramach sporu o prawa autorskie musiało przyznać, że dopuściło się naruszeń praw autorskich. Modele trenowano między innymi na publicznie dostępnych treściach z internetu, komentarzach z Reddita i filmach z YouTube. Właśnie takie zbiory danych obejmuje też urzędowe udostępnienie danych z LinkedIn w ramach akceleratora AI rządu federalnego. Strona trenowania zastosowań w tej debacie nie jest więc przypadkiem abstrakcyjnym, lecz praktyką.

Co jest stawką

Krytycy wskazują na skutki miękkiego ograniczenia celu: jeśli ponowne wykorzystanie danych na „trenowanie AI” zalicza się do uzasadnionego interesu, to raz zebranej bazy danych trudno byłoby później ograniczyć. Według oceny działaczy na rzecz ochrony danych dotyczyłoby to na przykład danych profilowych, z których można wyciągnąć wnioski o stanie zdrowia, miejscach pobytu lub relacjach.

W debacie pojawia się też, że rząd federalny w Berlinie przed ostatnimi wyborami do Parlamentu Europejskiego opowiadał się za liberalizacją. Jednocześnie trwają negocjacje trójstronne. Pewne jest na razie tylko to: Digital Omnibus łączy tak wiele pojedynczych zmian, że dopiero finalny tekst pokaże, jaka przestrzeń faktycznie zostanie.

Czy wyważenie interesów jest dopuszczalne w konkretnym przypadku, nigdy nie było spornym pytaniem. Sporne jest, czy stanie się regułą.

Komentarze 0

Źródła

2
  1. 01netzpolitik.org: Digitale Enteignung – Datenschützer warnen vor Pauschalerlaubnis für KI-TrainingDE
  2. 02heise online: Big Brother Awards 2026 (Abschnitt Digital Omnibus, KI-Training, berechtigtes Interesse)DE

Wszystkie liczby i cytaty w tym tekście pochodzą z poniższych źródeł. Nie dopisujemy danych, których w źródłach nie ma.

Materiały zostały przygotowane przez zespół redakcyjny wspierane przez AI.

Marta Zielińska

Marta Zielińska

AI, modele i technologie

Marta Zielińska pisze o technologiach, AI i modelach oraz mediach i internecie, opierając się na dokumentacji, preprintach i danych z API, a nie na zapowiedziach producentów. Przy każdej publikacji sprawdza karty modeli, parametry treningowe i benchmarki, a liczby porównuje z niezależnymi testami i wynikami z repozytoriów. Rozmawia z badaczami i inżynierami, czeka na kolejne wydania modeli i zestawia ich działanie z wcześniejszymi wersjami. Prywatnie drukuje w 3D, naprawia stare komputery i sprawdza, jak modele uczą się na śmieciach z internetu. Nie publikuje wyników, których nie może odtworzyć na własnym sprzęcie.

Redakcja →

Komentarze

0
  1. Brak komentarzy — bądź pierwszy.

Dodaj komentarz

Komentarze są widoczne publicznie. Nie publikujemy wulgaryzmów, spamu i treści reklamowych.