W świecie, w którym coraz więcej spraw załatwiamy online, informacje o każdym użytkowniku nabierają ogromnej wartości. A wraz z jej wzrostem skuteczna ochrona danych osobowych staje się ważniejsza niż kiedykolwiek wcześniej. Nie chodzi już tylko o dobre praktyki czy zgodność z przepisami, ale o realne zabezpieczenie danych osobowych każdego z nas. Szczególnie dużym wyzwaniem w tym kontekście jest rozwój sztucznej inteligencji (AI).

AI potrafi przetwarzać ogromne liczby danych w błyskawicznym tempie, analizować zachowania użytkowników, przewidywać potrzeby i podejmować na tej podstawie decyzje. Z jednej strony daje to ogromne możliwości – z drugiej jednak rodzi pytania o granice prywatności i odpowiedzialność za przetwarzanie danych osobowych. Zarówno tworzenie i rozwój modeli oraz systemów AI, jak i odpowiedzialne korzystanie z nich są istotnym wyzwaniem.

Ochrona danych to obowiązek, nie opcja

Jeśli spojrzymy na kwestię ochrony prywatności na etapie tworzenia i szkolenia modeli AI, to najważniejszym wyzwaniem okazuje się to, że AI uczy się na podstawie danych. Wydaje się, że im ma ich więcej, tym lepiej. Ale skuteczność algorytmów uczenia maszynowego w dużej mierze zależy nie tylko od ilości, lecz także od jakości dostępnych danych treningowych. Modele AI wymagają ogromnych, różnorodnych zbiorów danych, często zawierających informacje o użytkownikach, ich preferencjach czy zachowaniach. To dzięki tym właśnie danym AI jest tak wszechstronna: umożliwia analizę dużych zbiorów danych, automatyzuje procesy decyzyjne, wspiera personalizację usług czy generuje nowe treści.

Trzeba jednak pamiętać, że zarówno przepisy, jak i standardy rynkowe nakładają obowiązek zachowania bezpieczeństwa przetwarzania danych, zwłaszcza tych osobowych. Jednym ze sposobów na odpowiednie zabezpieczenie danych przy tworzeniu i wykorzystywaniu narzędzi opartych na sztucznej inteligencji jest pseudonimizacja. Technika ta polega na przekształceniu danych w taki sposób, aby uniemożliwić bezpośrednią identyfikację osoby, której dotyczą, bez użycia dodatkowych informacji. Dane osobowe są wówczas oddzielane od informacji umożliwiających bezpośrednią identyfikację osoby. Pseudonimizacja jest odwracalna – w przeciwieństwie do anonimizacji, czyli procesu polegającego na trwałym usunięciu wszelkich elementów pozwalających na ponowne ustalenie tożsamości osoby. W przypadku danych, które podlegały pseudonimizacji, istnieje możliwość identyfikacji osoby przy użyciu dodatkowych informacji.

Kompleksowa ocena ryzyka

Pseudonimizacja z jednej strony pozwala na przetwarzanie danych w sposób zbliżony do pełnych danych osobowych, co utrzymuje ich użyteczność dla algorytmów AI, natomiast z drugiej – oddziela tożsamość osoby od informacji, które ją opisują, ograniczając ryzyko naruszenia prywatności. Istotne jest przekształcenie danych w taki sposób, żeby osoba nie mogła być zidentyfikowana bez użycia dodatkowych informacji, przechowywanych oddzielnie. W dobrze zaprojektowanych systemach AI pseudonimizacja może być nie tylko barierą ochronną, lecz także elementem strategii etycznego rozwoju technologii – pozwalając na odpowiedzialne korzystanie z potencjału danych, bez narażania prywatności jednostki.

Problem pojawia się, gdy zbiory danych stają się na tyle rozbudowane, że istnieje ryzyko ponownej identyfikacji osoby, nawet jeśli bezpośrednie dane identyfikacyjne zostały usunięte. Kluczowa zatem przy stosowaniu pseudonimizacji jest kompleksowa ocena ryzyka, obejmująca również aspekty techniczne i organizacyjne. Wdrożone w wyniku przeprowadzonej analizy ryzyka zabezpieczenia wymagają zastosowania odpowiednich technologii, takich jak szyfrowanie i kontrola dostępu. Niezwykle istotne jest także wprowadzenie audytów i szkoleń dla pracowników. Jasno określone ramy, ryzyka i dokumentacja takiego procesu są kluczowe w ograniczaniu możliwości ponownej identyfikacji danych po pseudonimizacji.

EROD o pseudonimizacji

Zdaniem Europejskiej Rady Ochrony Danych skuteczna pseudonimizacja wymaga zastosowania zaawansowanych technicznych i organizacyjnych środków zabezpieczających, takich jak dedykowane systemy szyfrowania, segregacja kluczy oraz precyzyjnie kontrolowany dostęp, co ma istotne znaczenie przy ochronie przed nieautoryzowaną reidentyfikacją. Co jeszcze jest niezbędne? Przede wszystkim systematyczny monitoring zabezpieczeń, a także przeprowadzanie regularnych audytów, testów i aktualizacji polityk bezpieczeństwa. Brak nadzoru i nieadekwatne reakcje na zagrożenia powodują, że potencjalne luki pozostają niezauważone, umożliwiając ponowne powiązanie danych z osobami. Również w kontekście szkolenia modeli AI podkreśla się konieczność dokładnej analizy sposobu przygotowania danych osobowych wykorzystywanych właśnie w fazie szkolenia modelu. Trzeba zastanowić się, czy możliwe jest użycie danych anonimowych lub danych poddanych pseudonimizacji, a jeśli takich środków nie zastosowano – czy udokumentowano przyczyny takiej decyzji.

EROD w swoich wytycznych wprost wskazuje, że dane spseudonimizowane, które można przypisać osobie fizycznej za pomocą dodatkowych informacji, nadal stanowią dane osobowe i podlegają ochronie na podstawie RODO. Podkreśla jednak, że pseudonimizacja może zmniejszyć ryzyko w zakresie przetwarzania danych. Wytyczne EROD są kolejnym sygnałem dla organizacji rozwijających systemy AI, że ochrona prywatności musi być traktowana jako integralny element procesu projektowania, trenowania i wdrażania modeli. Przemyślane podejście do przetwarzania danych – w tym odpowiedzialne zarządzanie ryzykiem reidentyfikacji – nie tylko wspiera zgodność z przepisami, lecz także buduje zaufanie do technologii.

Bezpieczeństwo w praktyce

Pseudonimizacja nie powinna być traktowana jako jedyne narzędzie zapewniające bezpieczeństwo danych osobowych. W praktyce równie istotne jest uwzględnianie innych mechanizmów ochrony, szczególnie w kontekście wykorzystania systemów AI, które nie zawsze są w stanie samodzielnie rozróżnić dane podlegające ochronie prawnej (np. na podstawie RODO) od informacji neutralnych. Ważne jest zatem wdrażanie procedur weryfikacji, zapewnienie nadzoru człowieka nad działaniami AI oraz regularne audyty systemów. Rozważne i zgodne z przepisami wykorzystanie AI może przynieść realną wartość dodaną: zwiększenie efektywności operacyjnej, poprawę jakości usług i lepsze zrozumienie potrzeb użytkowników. Kluczem jest tu balans pomiędzy innowacją a odpowiedzialnością, a także odpowiednie i rozsądne korzystanie z narzędzi AI. Warto wprowadzić w organizacji zasady korzystania z tego typu narzędzi.

Jedną z kluczowych zasad jest bezpieczeństwo danych. Przed rozpoczęciem korzystania z danego narzędzia warto sprawdzić, czy oferuje ono tryb prywatny – czyli taki, w którym dane nie są przechowywane ani analizowane przez dostawcę. Dodatkowo, niezależnie od używania trybu prywatnego, nie należy udostępniać w narzędziach AI żadnych informacji, które pozwalają na identyfikację jakichkolwiek osób. Nawet jeśli zapewniają one wysoki poziom bezpieczeństwa, nie ma gwarancji, że dane nie zostaną wykorzystane na przykład do dalszego trenowania modelu.

Kolejna zasada dotyczy odpowiedzialności: to użytkownik odpowiada za sposób, w jaki narzędzie jest wykorzystywane. Dlatego szczególnie istotna jest cyberhigiena. Należy zadbać o to, żeby systemy IT były regularnie uaktualniane, a osoby z nich korzystające – cyklicznie szkolone z zasad bezpieczeństwa. Te niekiedy irytujące przypomnienia o nowych wersjach oprogramowania mają ogromne znaczenie dla bezpieczeństwa – wiele cyberataków opiera się właśnie na lukach w nieaktualnym oprogramowaniu.

W świecie, w którym technologia rozwija się w zawrotnym tempie, najważniejszym narzędziem ochrony jest... wiedza. To, co dziś jest bezpieczne, jutro może już nie spełniać standardów – dlatego korzystając z narzędzi AI, warto rozumieć, jak one działają i co się wokół nich zmienia. Często to właśnie brak wiedzy i świadomości prowadzi do naruszeń, a czujność to dziś jedna z najważniejszych kompetencji cyfrowych. ©℗