Data Governance w dobie AI

PROGRAM

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.

Czas trwania szkolenia:

Szkolenie trwa 9 godzin dydaktycznych (tj. 45 minut). Podana ilość godzin szkolenia nie zawiera czasu przerw.

Walidacja:

W trakcie szkolenia przeprowadzana będzie walidacja w formie wywiadu swobodnego oraz obserwacji w warunkach symulowanych. 

Osoba walidująca, waliduje usługę w formie zdalnej, po jej zakończeniu, w oparciu o checklistę od trenera prowadzącego usługę, a następnie potwierdza osiągnięcie efektów kształcenia swoim podpisem na zaświadczeniu o zakończeniu udziału w usłudze rozwojowej.

W harmonogramie szkolenia, został wskazany przybliżony czas przeprowadzenia walidacji usługi rozwojowej.

Każdy z uczestników otrzyma komplet materiałów szkoleniowych w formie skryptu.

Harmonogram godzinowy szkolenia każdorazowo dostosowywany jest do grupy szkoleniowej.

Godziny realizacji poszczególnych modułów szkolenia mogą ulec zmianie.