Please use this identifier to cite or link to this item:https://hdl.handle.net/20.500.12259/35600
Type of publication: master thesis
Field of Science: Teisė / Law (S001)
Author(s): Jankauskas, Ernestas
Supervisor: Astromskis, Paulius
Title: Whether the requirement of prior consent to the collection and processing of personal information is justifiable if it is done exclusively by artificial intelligence systems?
Other Title: Ar prievolė gauti sutikimą prieš renkant ir apdorojant privačią asmens informaciją yra pateisinama, jeigu toks informacijos rinkimas ir apdorojimas buvo atliktas išskirtinai dirbtinio intelekto sistemų?
Extent: 60 p.
Date: 12-Jan-2018
Event: Vytauto Didžiojo universitetas. Teisės fakultetas
Keywords: Consent to collect and process personal information;Artificial intelligence;Right to privacy;Personal information;Consent;Sutikimas rinkti privačią informaciją;Dirbtinis intelektas;Teisė į privatumą;Asmeninė informacija;Sutikimas
Abstract: This work focus on right to privacy and its objects in context of artificial intelligence systems. First chapter explains the definition of personal information as well as the value such information holds in today’s high-tech society. Mentioned value is twofold – economic value and value of risk of damages minimization. Also, differences between personal and private information are covered. Furthermore, the nature, justification and elements of consent are analyzed and revealed in order to explain the role consent has in relation to collection and processing of personal information. Second chapter provides analysis of one of the dominant XXI century theories of economics – Transaction Cost Economics in search of better understanding the risk factors of the market. After analysis of market, source of risks are identified in order to provide more superior approach for guidelines of future regulation. Moreover, differences between human versus artificial intelligence systems are explained in research of mentioned systems and their applications. Third chapter focuses on what happens to personal information after it was collected and processed and therefore consist of multiple case study methodology research, which allows to illustrate the differences between human and artificial intelligence based systems. Last chapter provides the determination whether requirement of prior consent to the collection and processing of personal information is justifiable if it is exclusively done by artificial intelligence systems. Moreover, it provides explanation under what circumstances the requirement of consent should be seen as excessive and therefore unjustifiable.
Pasaulis jau peržengė ketvirtosios industrinės revoliucijos slenkstį. Visuomenė, industrija ir suverenas yra neatpažįstamai pakeisti žaibiškai įnešto technologinio perversmo. Tai, kas visai neseniai buvo laikoma moksline literatūra ar fikcija, dabar yra implementuota kaip pagrindiniai įstatymo principai supra-nacionaliniu lygmeniu. Anksčiau neregėta duomenų apdorojimo galia papildyta šviesos greičio interneto, apvilkta metalo lydinio, turinčio fizinius sensorius ir gebančius reaguoti į aplinką, suformavo fenomeną vadinamą daiktų internetas (toliau – IoT). Protingi namai, autonominiai automobiliai, išmanūs laikrodžiai, šaldytuvai, siurbliai ir kiti įrenginiai yra IoT dalis. Šie betarpiškai tarpusavyje komunikuojantys protingi įrenginiai palengvina mūsų gyvenimą, o galbūt kartu yra raktas į šviesesnį rytojų – taip teigia pripažinti pasaulio mokslininkai. Nors visi sutinka, jog minėtas reiškinys (IoT) turi milžinišką potencialą atnešti naudos tiek fiziniams, tiek juridiniams asmenims, nėra vieningos nuomonės dėl tokių pokyčių padarinių. Medalis turi dvi puses, neišimtis ir ši situacija. Pagrindinis daiktų interneto veikimo principas yra pagrįstas informacijos rinkimu, apdorojimu – analizavimu, bei reagavimu į tokią informaciją. Šie veiksmai vyksta vienu metu, nenutraukiama grandine. Tokiu būdu pirmasis dulkių siurblys-robotas jau 1996 m. galėjo autonomiškai važinėti po namus, reaguoti į dinaminę aplinką, taip perimdamas dalį namų tvarkymo naštos. Nors iš pirmo žvilgsnio tai tik nekaltas robotukas, tačiau technologija slypinti už jo yra kur kas tamsesnė. Šis, kaip ir kiti daiktų interneto atstovai, pagal nutylėjimą turi skirtingus sensorius, įgalinančius rinkti informaciją apie supančią aplinką. Minėta informacija dažniausiai yra apie namus, objektų (daiktų) išdėstymą aplinkoje, tačiau lygiai taip pat gali būti ir apie žmones. Būtent šioje vietoje ir atsiskleidžia tikroji interneto daiktų gresmė – teisės į privatumą pažeidimai G. Orwello išpranašautu mąstu. Šios neklystančios, nieko neužmirštančios ir tūkstančius kartų greičiau skaičiuojančios sistemos gali atidaryti anksčiau neįsivaizduotų galimybių duris. Nuo objektų atpažinimo ar ekonominės analizės, iki autonominių automobilių valdymo ar ligų diagnozavimo , DI sistemos gali padaryti viską efektyviau, geriau ir pigiau negu žmonės. Jos taip pat nėra valdomos jausmų ar baimių, nėra oportūnistiškos, vadovaujasi tikslia ir matematiškai nusakoma logika. Puiki to iliustracija – “Knightscope“ robotai-sargybiniai. Šie dirbtiniu intelektu pagrįsti robotai įkūnija tobulą apsaugininką. Nesustodamas jis gali patruliuoti visus metus 24/7, pasikrauna pats, nuotoliniu būdu, dėl to jam nereikia stoviniuoti. Taip pat geba nuskaityti daugiau nei 300 automobilių valstybinių numerių per minutę, turi terminį matymą, seka tinklo duomenų perdavimus, mato ir girdi geriau negu žmogus. Akivaizdu, jog ši mašina jau tapo efektyvesniu ir geresniu sargu nei žmogus kadanors galės būti. Visa DIS teikiama nauda akimirksniu gali būti nusverta keliamų gresmių, ypač kai ši sistema yra naudojama neteisingai. Sekant daiktus, kartu yra sekami ir žmonės. Fiksuojant automobilio stovėjimo laiką, kartu skaičiuojame ir savininko būvimą toje vietoje. Sekant telefono buvimo vietą žinote kur tiksliai yra žmogus, o pagal tinklo duomenų srauto analizę nesunkiai nustatysime kiek pastate yra žmonių, bei su kuo jie komunikuoja. Robotas, galintis matyti termo atvaizdus, nesunkiai pasakys ar Jūs esate namie, net jeigu gyvenate kitoje kvartalo pusėje. Ir tai tik pradžia. Pirmasis šio darbo skyrius Jus supažindins su privačios informacijos apibrėžimu, bei tokios informacijos verte šiuolaikiniame – informacija grįstame pasaulyje. Atlikus analizę yra nustatytos dvi pagrindinės privačios informacijos rūšys – ekonominė vertė, bei nuostolių rizikos minimizavimo vertė. Kitaip tariant privati informacija yra naudinga netik įmonėms, kurios siekia geriau pažinti savo klientus ir jų pomėgius, taip tiksliau ir efektyviau parduodant savo produktus. Privati informacija patekusi į nesąžiningų žmonių rankas gali sukelti anksčiau neįsivaizduotų neigiamų padarinių. Elementarus to pavyzdys – socialiniame tinkle paskelbtas įrašas apie tai, kad su šeima smagiai atostogaujate Meksikoje jum gali kainuoti tūkstančius, nes vagys puikiai supranta, kad Jūsų nėra namie ir tai tiesioginis pakvietimas. Šis skyrius taip pat analizuoja sutikimo rinkti informaciją reikšmę dirbtinio intelekto sistemų kontekste. Kartu yra apžvelgiama sutikimo atsiradimo prigimtis, elementai ir pagrindimas. Sutikimo analizė atskleidžia, jog tai yra apsaugos mechanizmas, leidžiantis įgyvendinti savo teises, bei kartu apsaugantis nuo pašalinių kišimosi į privatų gyvenimą. Apsaugos mechanizmo egzistavimas liudija apie esamas rizikas, dėl to antrasis darbo skyrius analizuoja vieną dominuojančių XXI amžiaus ekonomikos teorija – Sandorių Kainos Ekonomika , kuria siekiama išanalizuoti rinkoje esančias rizikas, norint pasiūlyti tinkamiausius sprendimo variantus. Atlikus minėtą teorijos analizę buvo nustatyti dažniausiai pasitaikantys rizikos faktoriai, kurie gali būti priskiriami žmogiškajai prigimčiai. Įvertinus, jog dauguma rinkos problemų kyla dėl žmonių kaltės, buvo ieškoma tinkamiausio sprendimo būdo, kuris buvo rastas atlikus dirbtinio intelekto sistemų analizę. Išanalizavus dirbtinio intelekto galimybes, teikiamas naudas ir vystymosi aspektus, buvo padaryta išvada, jog DI sistemos yra “geresnė žmogaus versija“, bent jau informacijos rinkimo ir apdorojimo srityje. Dėl šios priežąsties buvo preita išvada, kad DI galėtų pakeisti žmogų minėtoje privačios informacijos rinkimo ir apdorojimo srityje. Pirmoji darbo dalis – pirmieji du skyriai nagrinėjo kaip yra renkama ir apdorojama privati informacija, bei koks yra sutikimo reikalavimas, tuo tarpu antroji darbo dalis – metodologinė analizė aiškinosi kas vyksta su minėta privačia informacija po rinkimo ir apdorojimo fazės – kaip ji saugoma ir toliau naudojama. Kadangi privatumo pažeidimai gali įvykti netik renkant ar apdorojant PI, tačiau kartu ir įsilaužus į informacijos saugojimo centrus ir taip gavus neteisėtą prieeigą prie privačių duomenų. Dėl šios priežasties kokybinis tyrimas - skirtingų kibernetinio saugumo incidentų bylų analizė buvo pasirinkta, siekiant išsiaiškinti pagrindines kibernetinio saugumo spragas ir šaltinius. Kartu buvo norima pabrėžti žmogaus ir dirbtinio intelekto sistemų skirtumus kibernetinio saugumo kontekste. Atlikus kokybinį tyrimą, paaiškėjo, jog žmonės yra pagrindinė saugumo sistemos spraga. Žmonės sudaro 75% įvykių, kurie baigiasi privačios informacijos “nutekėjimu“. Paradoksalu, tačiau žmonės kartu yra ir geriausi saugumo sistemų ekspertai, kadangi jie sugeba įsilaužti net ir į valstybinės svarbos objektus, tokius kaip atominės elektrinės. Atlikus metodologinę analizę buvo įvykdyti visi užsibrėžti darbo uždaviniai, pasiektas darbo tikslas ir kartu išspręsta problema. Darbo išvadose yra pateiktas atsakymas ar išankstinis sutikimas renkant ir apdorojant privačią informaciją yra pateisinamas jeigu tai buvo atliekama dirbtinio intelekto sistemų. Išvadose taip pat pagrįsta kokiom sąlygoms egzistuojant reikalavimas gauti išankstinį sutikimą yra laikomas perteklinis o kartu ir neteisėtas.
Internet: https://hdl.handle.net/20.500.12259/35600
Appears in Collections:2018 m. (TF mag.)

Files in This Item:
ernestas_jankauskas_md.pdf1.2 MBAdobe PDF   Restricted AccessView/Open

Show full item record
Export via OAI-PMH Interface in XML Formats
Export to Other Non-XML Formats


CORE Recommender

Page view(s)

42
checked on Jun 6, 2021

Download(s)

19
checked on Jun 6, 2021

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.