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欧盟系列数据法案的启示:数据共享、利用与监管的未来是什么?


欧盟在数据领域具有3部统帅意义的法律:2016年公布的《通用数据保护条例》,也就是我们通常所说的GDPR,对各成员国在数据保护上都产生了深厚的影响。2021年2月发布的《电子隐私条例》(草案),在电子通信领域对GDPR进行了补充。此外,2018年11月14日出台的《非个人数据自由流动条例》则补充了欧盟在非个人数据的处理和流动规则。



战略层面,2020年2月19日,欧盟委员会发布《欧洲数据战略》《欧洲人工智能白皮书》,描绘构建一个健康共通的数据空间的蓝图。同年12月,欧盟委员会和外交与安全政策联盟高级代表发布了新的《欧盟数字十年的网络安全战略》,为未来欧洲数字领域的发展定下十年计划。

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数据战略与网络安全战略

在《欧洲数据战略》指导下,欧盟逐步制定实施了多部针对具体领域的法律,这些法律相互之间与政策性文件一起有机构成了欧盟的数字规范体系。

其中,针对数字平台和网络服务领域的专门法律目前主要有两部:

《数字服务法案》Digital Services Act):2022年4月23日,欧盟成员国与欧洲议会谈判一致通过。该法案对2000年的《电子商务法》进行了更新和澄清,同时针对在线平台的透明度要求和问责机制给出了规范,在打击非法内容方面,还强调各大在线平台需要承担一定的社会义务。此外补充了特定行业立法,包括《视听媒体服务指令》《数字单一市场版权指令》《消费者保护法》等。

《数字市场法案》(Digital Markets Act):欧洲议会、欧洲理事会和欧盟委员会于3月24日就《数字市场法案》达成一致,但仍需欧洲议会和欧盟理事会的正式确认,该法案预计在2022年10月生效。作为欧洲数据战略中的竞争法部分,《数字市场法案》侧重维护经济秩序,创新提出“守门人”概念,阻止“守门人”从事不合理的商业行为,从而确保重要数字服务市场的公平性和开放性。

此外,围绕数据共享、开发利用的法律主要有两部:

《数据治理法案》(Data Governance Act):2022年5月16日经欧盟理事会批准通过,可能在年内正式公布。该法案主要构建G2B、B2B商业模式下的数据共享及再利用的框架和模式;

《数据法案》(Data Act):该法案目前仍然处于草案阶段,其是对《数据治理法案》的补充,旨在促进企业之间以及企业与政府之间的数据共享,使得消费者和企业对其拥有的数据拥有更多的控制权,可以自主决定如何使用数据。

网络安全领域目前主要是进入最终谈判阶段的《网络和信息系统安全指令》(NIS2)修订(提案),以及提案阶段的《关于关键实体韧性的指令》

上述法律政策文件虽然在各自的领域内发挥作用,但都强调受全世界关注的数据流通和个人隐私保护等问题。

02

欧洲人工智能白皮书

“人工智能是数字经济最重要的应用之一,欧洲当前和未来的可持续经济增长和社会福利越来越依赖于数据所创造的价值,欧洲必须作为一个整体开展行动,打造成为未来数字市场的新领袖。”

欧洲人工智能白皮书《面向卓越和信任的人工智能发展之道》(WHITE PAPER On Artificial Intelligence - A European approach to excellence and trust)旨在建立欧洲统一的人工智能发展环境。

白皮书的内容结构包括:

人工智能概述

利用工业和专业市场的优势

抓住下一波数据浪潮机遇

卓越生态系统

信任生态系统

结论

其中,重点探讨了以下内容:

1、利用工业和专业市场的优势

欧洲具有利用人工智能潜能受益的优势,不仅拥有十分出众的研究中心、创新型初创企业,而且在机器人、竞争激烈的制造业、服务业等领域占据世界领先,覆盖汽车、医疗保健、能源、金融服务和农业等领域。此外,欧洲已经发展了强大的计算基础设施(如高性能计算机),还拥有大量的公共和工业数据,并且具备公认的低功耗的安全数字系统优势,这些对人工智能的发展十分关键。

欧盟通过在下一代技术(机器学习、深度学习、深度神经网络等)和基础设施方面以及数字能力方面的投资,将增强欧洲在关键技术和基础设施方面的技术主权,支持创建欧洲数据池(European data pools),从而支持可信的人工智能。

2、保障措施

在研发、投资、人才、数据等领域开展更有效率的合作。培养技能型人才,弥补人才短缺。加强计算基础设施投资建设,保障数据安全。

3、强化监管机制

由于人工智能系统非常复杂,并在某些情况下会引发重大风险,因此建立信任至关重要。需要通过明确的规则,解决高风险的人工智能,同时又不会给低风险系统带来过多负担,比如开展“以风险等级为基础”的监管路径,强制性规定原则上只适用于高风险人工智能活动,确保监管干预具有适用性和针对性。此外,实施多方参与监管治理,由会员国指定的认证机构对人工智能系统进行独立审查和评估。

4、针对性立法框架

在设计未来的人工智能监管框架时,对高风险人工智能应用的要求可能包含以下主要方面:

1)用于训练AI系统的数据集;

2)数据和记录保存;

3)提供使用高风险AI系统的相关信息;

4)人工智能应用的鲁棒性和准确性;

5)人为监督;

6)出于远程识别目的对生物识别数据进行收集和使用等特殊情形。

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