Otomatik karar verme ve profilleme
GDPR'ı Anlamak
Shalini Kurapati, CIPP/E
Co-founder and CEO, Clearbox AI
YZ: Hukuka uygunluk, adillik ve şeffaflık
Hukuka uygunluk
Adillik ve ayrımcılık karşıtlığı – kişiler hakkında veri çıkarımı
Şeffaflık
Özel hükümler – Madde 22
Madde 22
Adillik ve ayrımcılık karşıtı yükümlülükler
Madde 22 – profilleme dahil otomatik bireysel karar verme
İnsan müdahalesi ve açıklama hakkı
1
Görsel kaynağı: flaticon.com
Profilleme
Davranışı analiz etme ve tahmin etme; büyük ölçekli işleme; YZ/makine öğrenimi kullanımı
Davranış ve nitelikleri belirleme ve ilişkilendirme
Profiller oluşturma ve bunlara göre davranış tahmini
Örnekler:
Tedavi başarısı
Tekrar suç işleme riski
1
Bilgi Komisyonu Ofisi
Profillemeye ilişkin etik kaygılar
Önyargıyı yayma veya pekiştirme
Tasarım, veriler, doğuştan karmaşıklık/kara kutu
Cinsiyet ve ırk ayrımcılığı
1
Görsel kaynağı: bbc.com, propublica.com ve techcrunch.com
Ünlü profilleme örneği
320.000 kullanıcı “akademik araştırma” için çevrim içi kişilik testi yaptı
Kullanıcının arkadaşlarının verileri toplandı; rıza olmadan 50 milyon kullanıcı verisi
Kişilik/siyasi profilleme; fikrini değiştirme olasılığı yüksek kişilere hedefli reklam
ABD, Birleşik Krallık ve dünya genelinde birçok seçimde kullanıldı
1
Görsel kaynağı: The Guardian
Otomatik karar verme
İnsan müdahalesi olmadan otomatik yollarla alınan kararlar
Profillemeyi içerebilir veya içermeyebilir
Her tür veri: anket, konum, profilleme
Örnek
: Otomatik CV tarama
1
MADDE 29 ÇALIŞMA GRUBU Otomatik bireysel karar verme ve Profilleme Kılavuzları 2016/679 Sayılı Tüzük amaçları için
Bankacılık örneği
Otomatik konut kredisi kararı
Genelde YZ evet/hayır yanıtı verir; açıklama ve insan müdahalesi gerekir
Önyargıyı önleme, YZ kararlarını düzeltme ve iyileştirme mekanizmaları
Haydi pratik yapalım!
GDPR'ı Anlamak
Preparing Video For Download...