Data Governance w dobie AI

Szkolenie szczególnie polecamy:

• dyrektorom, menedżerom i specjalistom firm tworzącym systemy AI lub zamierzającym wdrażać i wykorzystywać systemy AI,
• przedsiębiorcom, menedżerom firm tworzących i oferujących usługi lub rozwiązania informatyczne bazujące na danych, w tym rozwiązania AI, systemy do analizy danych, rozwiązania w zakresie big data,
• menedżerom i specjalistom departamentów zajmujących się gromadzeniem, zarządzaniem i analityką danych,
• menedżerom, specjalistom, konsultantom ds. transformacji cyfrowej, analityki danych, AI, data scientist,
• dyrektorom, menedżerom i specjalistom producentów i sprzedawców urządzenia IoT oraz firm świadczących usługi związane z pozyskiwaniem danych z urządzeń IoT,
• radcom prawnym, adwokatom, prawnikom obsługującym lub zamierzającym obsługiwać projekty dotyczące sztucznej inteligencji (AI) oraz transformacji cyfrowej,
• prawnikom wewnętrznym firm tworzących lub wdrażających rozwiązania sztucznej inteligencji lub usługi oparte na danych.

Celem szkolenia jest przekazanie aktualnej wiedzy dotyczącej zasad pozyskiwania i wykorzystania i danych na potrzeby transformacji cyfrowej, w tym trenowania modeli AI.

Dzięki udziałowi w szkoleniu poznasz:

• wymagania prawne dotyczące zarządzania danymi (data governance) wynikające z Aktu w sprawie sztucznej inteligencji,
• zasady i uwarunkowania prawne wykorzystania danych osobowych i nieosobowych („maszynowych”) na potrzeby trenowania modeli AI,
• zasady zapewnienia zgodności danych z zasadami etyki i prawami człowieka,
• najnowsze regulacje prawne dotyczące możliwości pozyskiwania danych (informacji) z utworów chronionych w ramach prawa autorskiego (TDM), w tym na potrzeby trenowania modeli generatywnej AI,
• zasady ochrony zbiorów danych, w tym kwestie praw do baz danych tworzonych w procesie trenowania modeli AI,
• zasady nabywania praw i licencjonowania zbiorów danych, w tym zasady wykorzystania danych i baz danych udostępnianych na tzw. otwartych licencjach,
• wymaganie prawne związane z projektowaniem urządzeń IoT i usług opartych na danych,
• nowe, wynikające z Aktu w sprawie danych, możliwości pozyskiwania danych przez użytkownika lub podmioty działające w imieniu użytkownika,
• nowe i projektowane regulacje prawne w zakresie wymiany (transferów) danych nieosobowych.

1. ROAD MAP – znaczenie, kategorie oraz podstawy ochrony danych.

1. Pojęcie danych osobowych i danych nieosobowych (w tym „maszynowych”).
2. Mapa regulacji prawnych dotyczących ochrony i udostępnienia danych.

2. Zapewnienia zgodności danych z zasadami etycznymi i prawami człowieka.

1. Dyskryminacja algorytmiczna – przykłady naruszeń etyki i praw człowieka wynikające z nieodpowiedniego doboru danych treningowych.
2. Wytyczne i kodeksy etyczne.
3. Metodyka zapewnienia zgodności z zasadami etyki i prawami człowieka.

3. Akt w sprawie sztucznej inteligencji – nowe wymagania prawne dotyczące zarządzania i wykorzystania danych.

1. Pojęcie systemu AI.
2. Systemy sztucznej inteligencji wysokiego ryzyka.
3. Wymagania prawne dotyczące wykorzystania danych na potrzeby trenowania, testowania i wykorzystania systemów AI wysokiego ryzyka.
   1. Data Governance.
   2. Kryteria jakościowe danych.
   3. Wymagania dotyczące – odpowiedniego doboru danych, adekwatności, bezbłędności, reprezentatywności, kompletności danych.

4. Akt w sprawie danych – nowe obowiązki i możliwości pozyskiwania danych. 

1. Nowe obowiązki producentów urządzeń IoT i dostawców usług opartych o dane.
2. Prawa użytkowników do dzielenia się danymi oraz obowiązki podmiotu otrzymującego dane.
3. Zasady udostępnienie danych użytkownikom i przenoszenia danych.
4. Umowy dotyczące udostępnienia danych.

 5. Prawne aspekty pozyskiwania danych z utworów chronionych prawem autorskim (np. książek, publikacji, zdjęć).

1. Zasady ochrony autorsko prawnej utworów.
2. Wykorzystanie utworów należących do domeny publicznej.
3. Wykorzystanie utworów na tzw. wolnych licencjach.
4. Nowy dozwolony użytek dotyczący tzw. Text & Data Mining (TDM).
5. Ryzyka prawne związane z pozyskiwaniem danych z utworów.

6. Wykorzystania danych osobowych na potrzeby trenowania modeli i rozwoju systemów AI.

1. Wybór podstawy przetwarzania, obowiązki informacyjne, minimalizacja danych itp.
2. Ocena skutków dla ochrony danych (DPIA).
3. Wykorzystanie systemów AI w celu zautomatyzowano podejmowania decyzji.

7. Ochrona i obrót bazami danych.

1. Ochrona baz danych w ramach prawa autorskiego.
2. Ochrona baz danych na podstawie tzw. prawa sui generis.
3. Umowy dotyczące wykorzystania baz danych.
   1. Przeniesienie praw do baz danych / licencje.
   2. Open Data Commons Open Database Licence.

8. Obrót i wykorzystanie danych nieosobowych ( w tym maszynowych).

1. Zasady swobodnego przepływu danych nieosobowych.
2. Umowy i najlepsze praktyki w zakresie obrotu danymi nieosobowymi w sektorze B2B; Problematyka sprzedaży, wymiany danych pomiędzy firmami itp.