A személyes adatok védelme az MI térhódítására tekintettel

Necz Dániel: A személyes adatok védelme az MI térhódítására tekintettel.
IUSTUM AEQUUM SALUTARE, 21 (1). pp. 203-212. ISSN 1787-3223 (2025)

Szöveg
IAS_2025-01_13_Necz.pdf - Megjelent verzió
Download (311kB)

Mű típusa:

Folyóiratcikk

Szerző azonosítók:

Név	ORCID	MTMT szerző azonosító
Necz Dániel		10076156

Absztrakt (kivonat):

Az MI tömeges alkalmazása napjainkban különös kihívásokat támaszt a személyes adatok védelmével kapcsolatban. Így az MI-rendszerek alkalmazása útján a felhasználók viselkedése könnyen megfigyelhető, szokásaik és jellemzőik feltérképezhetők, amelyekből az MI szinte megszámlálhatatlan következtetés levonására képes. Az európai mesterséges intelligencia rendelet a demokratikus társadalmakban a túlzott megfigyelésből és egyes, jellemzően károsnak tekinthető MI-gyakorlatokból eredő további kockázatok okán meghatározta a tiltottnak tekinthető MI-gyakorlatok körét. Emellett olyan további, kockázatosnak tekinthető MI-alkalmazásokról is beszélhetünk, amelyekre napjainkban a személyes adatok védelme és a kapcsolódó kockázatok okán jelentős figyelem összpontosult. A jelen tanulmány célja a fentiekkel összhangban a tiltott MI-gyakorlatok és egyes kockázatosnak tekinthető MI-rendszerek alkalmazásával kapcsolatos adatvédelmi szempontok és főbb kockázatok bemutatása, ideértve a biometrikus adatkezelés, az egyes kockázatértékeléshez használt rendszerek és a web scraping adatvédelmi kihívásait.

Absztrakt (kivonat) - idegen nyelvű:

The widespread use of AI today poses particular challenges for the protection of personal data. Thus, through the use of AI systems, the behavior of users can be easily observed, their habits and character can be mapped, from which AI can draw almost innumerable conclusions. The European AI Regulation has defined the scope of AI practices that can be considered prohibited in democratic societies with regard to the risks arising from excessive surveillance and certain other harmful AI practices. In addition, there are other AI applications that can be considered high-risk or potentially harmful and risky, and which have therefore attracted considerable attention in the context of data protection and with respect to the related risks to privacy. In line with the above, the aim of this paper is to present the data protection aspects and main risks associated with the use of prohibited AI practices and certain AI systems, including the challenges of biometric identification, certain risk assessment systems and web scraping.

Folyóirat címe:

IUSTUM AEQUUM SALUTARE

Megjelenés éve:

2025

Kötet:

Szám:

Terjedelem:

Oldalak:

pp. 203-212

ISSN:

1787-3223

Intézmény: