GDPR

Adatvédelem mindenkinek / Data protection for everyone

Felkészülés az MI Rendelet alkalmazására - 6. rész: Tiltott MI-gyakorlatok II.

2024. július 08. 11:30 - poklaszlo

A mesterséges intelligenciára vonatkozó rendelet legahamarabb alkalmazandó szakaszai a tiltott MI-gyakorlatokra vonatkozó előírások (MI Rendelet, 5. cikk), amelyek 6 hónappal az MI Rendelet hatályba lépését követően, azaz 2025. február 2-től már alkalmazandóvá is válnak. Az MI Rendeletet részletesen bemutató sorozatom előző részében ezen tiltott MI-gyakorlatok közül mutattam be az első négyet, a mai posztban pedig folytatom a tiltott MI-gyakorlatok bemutatását további négy tiltott gyakorlat részletes ismertetésével. (A két posztban tehát valamennyi tiltott gyakorlat bemutatásra kerül.)

1. Milyen tiltott MI-gyakorlatokat nevesít az MI Rendelet?

Az MI Rendelet az alábbi gyakorlatokat sorolja a tiltott MI-gyakorlatok körébe: 

  • tudatalatti vagy célzottan manipulatív vagy megtévesztő technikákat alkalmazó MI-rendszerek,
  • egy személy vagy személyek meghatározott csoportjának sebezhetőségét kihasználó MI-rendszerek, 
  • társadalmi pontozási MI-rendszerek,
  • a bűncselekmények valószínűségével kapcsolatos kockázatértékelésre szánt MI-rendszerek,
  • arcfelismerő adatbázisok,
  • érzelemfelismerésre alkalmazott MI-rendszerek munkahelyeken és oktatási intézményekben történő használata,
  • biometrikus kategorizálási rendszerek,
  • "valós idejű" távoli biometrikus azonosító rendszerek alkalmazása bűnüldözési célokra, a nyilvánosság számára hozzáférhető helyeken.  

2. Az egyes tiltott MI-gyakorlatokkal kapcsolatos legfőbb tudnivalók 

Az alábbiakban az egyes tiltott gyakorlatokat veszem végig és megnézem, hogy (i) milyen technikák, módszerek alkalmazása, (ii) milyen cél, illetve hatás elérése, és (iii) milyen következmények, eredmények elérése esetén valósulhat meg az elfogadhatatlanul magas kockázattal járó gyakorlat. Egyes gyakorlatok esetében, ahol erre az MI Rendelet lehetőséget biztosít, a tilalom alóli kivételeket is bemutatom. Ahol lehetséges példákkal is szemléltetem az egyes tiltott MI-gyakorlatokat.   

Ahogy látni fogjuk a tilalmak az adott MI-rendszerek forgalomba hozatalára, üzembe helyezésére vagy használatára vonatkoznak. Ezen fogalmakat az alábbiak szerint határozza meg az MI Rendelet: 

  • forgalomba hozatal: valamely MI-rendszer vagy általános célú MI-modell első alkalommal történő forgalmazása az uniós piacon (3. cikk, 9. pont);
  • üzembe helyezés: valamely MI-rendszer első használatra történő, a szolgáltató általi rendelkezésre bocsátása közvetlenül az alkalmazó számára vagy saját használatra az Unióban, a rendeltetésének* megfelelően (3. cikk, 11. pont); [*rendeltetés: "az MI-rendszer azon használata, amelyre a szolgáltató azt szánta, beleértve a használat sajátos körülményeit és feltételeit, a szolgáltató által a használati utasításban, a promóciós vagy értékesítési anyagokban és nyilatkozatokban, valamint a műszaki dokumentációban megadott információk szerint", 3. cikk, 12. pont]
  • használat: erre vonatkozóan nem tartalmaz külön meghatározást az MI Rendelet. A használat elsősorban az "alkalmazó" fogalmán keresztül jelenik meg ("alkalmazó: olyan természetes vagy jogi személy, hatóság, ügynökség vagy egyéb szerv, aki vagy amely a felügyelete alá tartozó MI-rendszert használja, kivéve, ha az MI-rendszert személyes, nem szakmai jellegű tevékenység során használja", lásd 3. cikk, 4. pont).

(A számozás az alábbiakban igazodik az MI Rendelet 5. cikke szerinti felsoroláshoz, illetve az ennek megfelelően az előző poszt 2. pontjában megkezdett részletes ismertetéshez.)

2.5 Arcfelismerő adatbázisok létrehozatala (5. cikk (1) bek. e) pont)

Tilos az olyan MI-rendszerek forgalomba hozatala, e konkrét célra történő üzembe helyezése, illetve használata, amelyek az arcképek internetről vagy zártláncú televízió-felvételekből való, nem célzott lekérdezésével arcfelismerő adatbázisokat hoznak létre vagy ilyeneket bővítenek.

Az arcfelismerő adatbázisok nem célzott lekérdezés (web scraping) útján történő létrehozatalára és bővítésére vonatkozó tilalom szükségessége elég könnyen indokolható, hiszen ilyen jellegű szolgáltatás jelenleg is elérhető a piacon. A Clearview AI nevű cég lényegében ezt csinálja és bár évek óta zajlanak hatósági és bírósági eljárások a céggel szemben, ezt a tevékenységet továbbra is folytatja (egy 2023. októberi BBC cikk szerint nagyságrendileg 30 milliárd képet gyűjtöttek össze az adatbázisukba az internetről és hírek szerint, az USA-ban több, mint 1 millió rendőrség általi lekérdezés történt az adatbázisból 2023-ig).   

Az EU-ban több adatvédelmi hatóság is folytatott eljárást a Clearview AI-al szemben (pl. Franciaországban, Görögországban, Olaszországban) és jelentős összegű bírságokat is kiszabtak a cégre. Szintén bírságot kapott a cég az Egyesült Királyság adatvédelmi hatóságától, de ezzel szemben sikeresen kezdeményezett bírósági felülvizsgálatot (fontos hangsúlyozni, hogy a bírósági döntés sokkal inkább szólt eljárási kérdésekről, mintsem a Clearview AI által fojtatott adatgyűjtési gyakorlat bírósági "szentesítéséről"). A cégnek azonban nem csak Európában, hanem azon kívül is (pl. Ausztráliában) meggyűlt a baja a hatóságokkal. Az Egyesült Államokban egy csoportos keresetet pedig a közelmúltban sikerült lezárniuk egy nem mindennapi ajánlattal: a cégben való részesedést ajánlottak fel a felpereseknek. Korábban, 2022-ben sor került már egyezségre az USA-ban a céggel szemben folyó eljárásban. (Itt írtam részletesebben a Clearview AI-val szembeni adatvédelmi hatósági eljárásokról és az azokban kiszabott bírságokról. A Mario Martini és Carolin Kempera szerzőpáros német nyelven megjelent cikke szintén jól bemutatja a Clearview AI gyakorlatát és annak adatvédelmi vonatkozásait.)

Az MI Rendelet tilalma kapcsán a fő kérdés, hogy mit értünk "nem célzott lekérdezés" (web scraping) alatt. Az ICO (angol adatvédelmi hatóság) által alkalmazott meghatározás szerint, a nem célzott webes lekérdezés (web scraping) tipikusan automatizált szoftver használatát jelenti, amely a weboldalak "feltérképezésére", információk gyűjtésére, másolására és/vagy kinyerésére, valamint ezen információk tárolására (pl. adatbázisban) szolgál, további felhasználás céljából. Az információ bármi lehet, ami az érinett weboldalakon megtalálható (pl. kép, videó, szöveg, stb.). 

Az elmúlt időszakban az adatvédelmi hatóságok egyre nagyobb figyelmet fordítanak a web scraping kérdésére és annak adatvédelmi vonatkozására, különösen a mesterséges intelligencia fejlesztésével és alkalmazásával összefüggésben. A vonatkozó hatósági vélemények és iránymutatások között említhető például:

  • az ICO konzultációs anyaga a generatív AI-modellek betanításához kapcsolódóan alkalmazott web scraping során alkalmazható jogalapokról ("Generative AI first call for evidence: The lawful basis for web scraping to train generative AI models"),
  • holland adatvédelmi hatóság iránymutatása a web scrapingről (holland nyelven, rövid összefoglaló angolul elérhető itt)
  • több adatvédelmi hatóság közös nyilatkozata a témában (az aláírók között megtalálhatók pl. az alábbi országok adatvédelmi hatóságai: UK, Ausztrália, Új-Zéland, Marokkó, Argentína, Kanada, Svájc, Norvégia, Mexikó, Hong Kong stb.), 
  • a francia adatvédelmi hatóság (CNIL) már 2020-ban kiadott iránymutatást a web scraping kapcsán (francia nyelven elérhető itt), de egy egészen friss, 2024. július 2-án megjelent - jelenleg konzultáció alatt álló - útmutatója ismét foglalkozik ezzel a témával az MI-modellek fejlesztélével összefüggésben,   
  • az olasz adatvédelmi hatóság (Garante) iránymutatása a személyes adatoknak a web scrapingtől való védelméről (ez az iránymutatás tehát nem a web scrapinget végzők, hanem a honlappal rendelkező, azon keresztül személyes adatokat kezelő adatkezelők kötelezettségei oldaláról közelíti meg a kérdést; a teljes iránymutatás olasz nyelven érhető el).

(Egy jó összefoglaló cikk a témában, amely az USA-ban folytatott gyakorlatra és az ottani bírósági eljárásokra is kitér: Müge Fazlioglu: "Training AI on personal data scraped from the web", IAPP, 2023. november, továbbá egy friss összefoglaló az uniós adatvédelmi fejlemények kapcsán, Liber Ádám és Bereczki Tamás: "The state of web scraping in the EU", IAPP, 2024.) 

Másik oldalról látható, hogy az MI-t fejlesztő cégek abban érdekeltek, hogy minél több megfelelő adattal rendelkezzenek, amelyek a modelljeik fejlesztéséhez szükségesek, illetve adott esetben olyan szolgáltatásokat kínálnak, amelyek az elérhető információkról való tájékoztatást, összefoglalók készítését szolgálják. Az MI-t fejlesztő, illetve MI-alapú szolgáltatást nyújtó cégek gyakran attól sem riadnak vissza, hogy a tartalomszolgáltatók, honlapot üzemeltetők által alkalmazott védelmi intézkedéseket megkerüljék annak érdekében, hogy a számukra szükséges adatokat be tudják gyűjteni. Ausztráliában pedig éppen a közelmúltban keltett nagy figyelmet, hogy az MI-modellek fejlesztésére használt adatbázisokban nagy számban szerepelnek szintén a webről történő - jogszerűtlen - nem célzott lekérdezés útján végzett gyűjtéssel megszerzett képek.   

2.6 Érzelemfelismerésre alkalmazott MI-rendszerek munkahelyeken és oktatási intézményekben történő használata (5. cikk (1) bek. f) pont)

Tilos a természetes személyek érzelmeiből következtetést levonó MI-rendszerek forgalomba hozatala, e konkrét célra történő üzembe helyezése, illetve használata

  • a munkahelyek és
  • az oktatási intézmények területén,

kivéve amennyiben az MI-rendszer használata, üzembe helyezése vagy forgalomba hozatala orvosi vagy biztonsági okokból történik.

Az érzelemfelismeréssel kapcsolatos - részleges - tilalom oka arra vezethető vissza, hogy ezen MI-rendszerek tudományos alapjával kapcsolatban komoly aggályok merültek fel, különösen amiatt, mert az érzelmek kifejezése jelentősen eltérhet egymástól kultúránként és helyzetenként, sőt akár egyetlen személy esetében is (lásd Preambulum (44) bekezdés).

Az MI Rendelet egyébként definiálja az  „érzelemfelismerő rendszer” fogalmát, amely a meghatározás szerint "a természetes személyek érzelmeinek vagy szándékainak a biometrikus adataik alapján történő azonosítására, illetve kikövetkeztetésére szolgáló MI-rendszer." (MI Rendelet, 3. cikk 39. pont) Mit értünk ebben a körben érzelem alatt? Az MI Rendelet alapján (lásd Preambulum (18) bekezdés, kiemelés tőlem):

a fogalom érzelem vagy szándék alatt például a következőket érti: boldogság, szomorúság, düh, meglepettség, undor, zavar, izgatottság, szégyen, megvetés, elégedettség és derű. Nem foglalja magában a fizikai állapotokat, például a fájdalmat vagy a kimerültséget; ezek például olyan rendszerekhez kapcsolódnak, amelyeket hivatásos pilóták vagy járművezetők kimerültségi állapotának detektálására használnak balesetek megelőzése céljából. Nem foglalja magában az egyértelműen nyilvánvaló kifejezések, gesztusok vagy mozdulatok puszta detektálását sem, kivéve, ha ezeket érzelmek azonosítására vagy kikövetkeztetésére használják. A szóban forgó kifejezések közé tartozhatnak az alapvető arckifejezések, például a rosszalló tekintet vagy a mosoly, illetve a gesztusok, például a kéz, a kar vagy a fej mozgatása, de a személy hangjának jellemzői is, például a felemelt hang vagy a suttogás. 

Az arckifejezések alapján történő érzelemfelismerés kutatásának legismertebb alakja az amerikai Paul Ekman, aki ezirányú kutatásait az 1950-es években kezdte. Az ő feltevése szerint vannak olyan univerzális arckifejezések, amelyek kultúrákon átívelően ugyanazokat az érzelmeket tükrözik. Kutatásai során kidolgozta az ún. Arctevékenység-kódoló Rendszert (Facial Action Coding System, FACS). Ekman elméletét és rendszerét számos kritika érte és éri, a viták nem csitulnak az érzelemfelismerés lehetőségei és korlátai körül. (Az Ekman-féle kutatások - "Lie to me" címmel - filmosorozatot is inspiráltak, amelyben a Tim Roth által megszemélyesített főhős magas szinten űzte az érzelmek arckifejezésekből történő felismerését.)

Ezen viták övezte területre érkezett meg a mesterséges intelligencia, amelynek az érzelemfelismerésben való alkalmazása szintén éles vitákat és kritikákat vált ki (lásd pl. itt és itt). A vonatkozó kutatásokról érdemes áttekinteni: Khare et al.: "Emotion recognition and artificial intelligence: A systematic review (2014–2023) and research recommendations", Information Fusion, Elsevier, Volume 102, February 2024; illetve Guo et. al "Development and application of emotion recognition technology — a systematic literature review", BMC Psychol, 2024 Feb 24;12(1):95. címmel publikált összefoglaló tanulmányokat.  

A fő aggodalomra - az MI Rendelet preambuluma alapján - az adhatja tehát az okot, hogy az érzelmek felismerésére vagy az azokra való következtetésekre szolgáló rendszerek diszkriminatív eredményekhez vezethetnek és tolakodóak lehetnek. Ennek ellenére nem általános tilalmat állapít meg az MI Rendelet, hanem olyan helyzetekre fókuszál, ahol az  erőviszonyok tipikusan kiegyensúlyozatlanok, így a munkahelyekre és az oktatási intézményekre. Ugyanakkor orvosi (például terápiás használatra szánt MI-rendszerek) vagy biztonsági okokból még ebben a körben is lehetnek a tilalom alól kivételek. 

Az érzelemfelismerő rendszerek - legalábbis azok, amelyek nem esnek a tiltott MI-gyakorlatok körébe - nagy kockázatú MI-rendszerek minősülnek (lásd az MI Rendelet III. sz. mellékletét), illetve az MI Rendelet szerinti tájékoztatási kötelezettség hatálya alá is esnek (MI Rendelet, 50. cikk (3) bekezdés). 

Mindeközben hatalmas üzletről van szó, amely egyes becslések szerint 2030-ra közel 100 milliárd dolláros bevételt generálhat. Miből jöhet össze ez a jelentős összeg? Számos felhasználási terület merülhet fel az autóvezetés biztonságától kezdve, az autizmussal élők szociális interakciójának segítésén át, a fogyasztói szokások vizsgálatáig. (Néhány példát a lehetséges felhasználásra lásd Rosalie Waelen: "Philosophical Lessons for Emotion Recognition Technology", Minds & Machines 34, 3 (2024), Introduction)   

2.7. Biometrikus kategorizálási rendszerek (5. cikk (1) bek. g) pont)

Tilos az olyan biometrikus kategorizálási rendszerek forgalomba hozatala, e konkrét célra történő üzembe helyezése, illetve használata, amelyek természetes személyeket biometrikus adataik alapján egyénileg kategorizálnak, hogy

ezáltal levezessék vagy kikövetkeztessék

  • faji hovatartozásukat,
  • politikai véleményüket,
  • szakszervezeti tagságukat,
  • vallási vagy világnézeti meggyőződésüket,
  • szexuális életüket vagy szexuális irányultságukat;

ez a  tilalom nem terjed ki a jogszerűen megszerzett biometrikus adatkészletek – például képek – biometrikus adatok szerint történő jogszerű címkézésére vagy szűrésére, illetve a biometrikus adatoknak a bűnüldözés területén való kategorizálására.

Az MI Rendelet szerint „biometrikus kategorizálási rendszer” a biometrikus adataik alapján a természetes személyek meghatározott kategóriákba sorolására szolgáló MI-rendszer, kivéve, ha az egy másik kereskedelmi szolgáltatás mellett kiegészítő jelleggel bír, és objektív technikai okokból feltétlenül szükséges. (MI Rendelet 3. cikk 40. pont)

A biometrikus adat fogalma alatt az adatvédelmi jogszabályokban meghatározottakat kell érteni, azaz „biometrikus adat” egy természetes személy testi, fiziológiai vagy viselkedési jellemzőire vonatkozó minden olyan sajátos technikai eljárásokkal nyert személyes adat, amely lehetővé teszi vagy megerősíti a természetes személy egyedi azonosítását, ilyen például az arckép vagy a daktiloszkópiai adat. (Lásd GDPR 4. cikk 14. pont, 2018/1725 rendelet 3. cikk 18. pont, illetve 2016/680 irányelv 3. cikk 13. pont.)

A biometrikus kategorizálási rendszerek alkalmazására vonatkozó tilalom alól ismer tehát kivételt az MI Rendelet és a preambulumban példákat is találunk erre (lásd Preambulum (30) bekezdés, kiemelés tőlem): 

Ez a tilalom nem terjedhet ki az uniós vagy nemzeti joggal összhangban beszerzett biometrikus adatkészletek biometrikus adatok szerint történő jogszerű címkézésére, szűrésére vagy kategorizálására, például képek hajszín vagy szemszín szerinti válogatására, ami felhasználható például a bűnüldözés területén. 

Fontos azonban, hogy mivel a biometrikus adatok a személyes adatok különleges kategóriájába tartoznak, így amennyiben a biometrikus kategorizális rendszerek nem esnek tilalom hatálya alá, úgy nagy kockázatú MI rendszernek minősülnek (lásd MI Rendelet III. sz. melléklet, erre a jelen blogsorozat későbbi részeiben, a nagy kockázatú MI-rendszerek kapcsán még visszatérek). Az MI Rendelet szerinti továbbá - ha nem esnek ezek a rendszerek tilalom hatálya alá - tájékoztatási kötelezettség is vonatkozik rájuk (MI Rendelet, 50. cikk (3) bekezdés). 

Az MI Rendelet meghatározza a bűnüldözés fogalmát is, amely a bűnüldöző hatóságok által vagy a nevükben folytatott, a bűncselekmények megelőzését, nyomozását, felderítését, büntetőeljárás alá vonását vagy büntetőjogi szankciók végrehajtását célzó tevékenységek, beleértve a közbiztonságot fenyegető veszélyekkel szembeni védelmet és e veszélyek megelőzését is (3. cikk, 46. pont). 

2.8 "Valós idejű" távoli biometrikus azonosító rendszerek alkalmazása bűnüldözési célokra, a nyilvánosság számára hozzáférhető helyeken (5. cikk (1) bek. h) pont)

Tilos „valós idejű” távoli biometrikus azonosító rendszerek használata a nyilvánosság számára hozzáférhető helyeken bűnüldözési célokból,

kivéve, ha és amennyiben az ilyen használat az alábbi célok egyikéhez feltétlenül szükséges:

  1. emberrablás, emberkereskedelem, vagy szexuális kizsákmányolás konkrét áldozatainak célzott felkutatása, valamint az eltűnt személyek felkutatása;
  2. természetes személyek életét vagy fizikai biztonságát fenyegető konkrét, jelentős és közvetlen veszély, illetve terrortámadás tényleges és valós vagy tényleges és előre látható veszélyének megelőzése;
  3.  bűncselekmények gyanúsítottjainak lokalizálása vagy azonosítása nyomozás vagy büntetőeljárás lefolytatása, illetve büntetőjogi szankció végrehajtása céljából olyan, a II. mellékletben említett bűncselekmény miatt, amelynek esetében az érintett tagállamban a büntetési tétel felső határa legalább négyévi szabadságvesztés vagy szabadságelvonással járó intézkedés.

Ezen tilalom kereteinek meghatározása kapcsán mindenekelőtt a kapcsolódó fogalmakat kell tisztáznunk. Az MI Rendelet szerint (lásd 3. cikk, 35. és 41-43. pontok): 

  • „biometrikus azonosítás”: az ember testi, fiziológiai, viselkedési, illetve pszichológiai jellemzőinek automatikus felismerése a természetes személy személyazonosságának megállapítása céljából, az adott egyén biometrikus adatainak az adatbázisban tárolt egyének biometrikus adataival való összehasonlítása révén;
  • „távoli biometrikus azonosító rendszer”: a természetes személyek olyan azonosítására szolgáló MI-rendszer, amely azonosítás az adott személyek aktív közreműködése nélkül, jellemzően távolról, adataiknak a referencia-adatbázisban szereplő biometrikus adatokkal való összehasonlítása révén történik;
  • „valós idejű távoli biometrikus azonosító rendszer”: olyan távoli biometrikus azonosító rendszer, amelyben a biometrikus adatok rögzítése, az összehasonlítás és az azonosítás jelentős késleltetés nélkül történik, ami nemcsak az azonnali azonosítást foglalja magában, hanem az intézkedések kijátszásának elkerülése érdekében a korlátozott rövid késleltetéseket is;
  • „nem valós idejű távoli biometrikus azonosító rendszer”: a valós idejű távoli biometrikus azonosító rendszertől eltérő távoli biometrikus azonosító rendszer.

Tekintettel arra, hogy a tilalom a nyilvánosság számára hozzáférhető helyekre vonatkozik, így fontos azt is tisztázni, mi minősülhet ilyen helynek. Az MI Rendelet szerint „a nyilvánosság számára hozzáférhető hely” olyan köz- vagy magántulajdonban álló fizikai terület, amely meghatározatlan számú természetes személy számára hozzáférhető, függetlenül attól, hogy esetleg alkalmazandók-e bizonyos hozzáférési feltételek, valamint függetlenül a befogadóképesség esetleges korlátaitól (3. cikk, 44. pont). Az MI Rendelet preambuluma részletesebb eligazítást is ad a nyilvánosság számára hozzáférhető helyek fogalmának értelmezése és határai kapcsán (lásd Preambulum (19) bekezdés, kiemelés tőlem): 

E rendelet alkalmazásában a „nyilvánosság számára hozzáférhető hely” fogalma alatt bármely olyan fizikai hely értendő, amely meghatározatlan számú természetes személy számára hozzáférhető, függetlenül attól, hogy a szóban forgó hely magán- vagy köztulajdonban van-e, és függetlenül attól a tevékenységtől, amelyre a hely használható, mint például kereskedelem (például üzletek, éttermek, kávézók), szolgáltatások (például bankok, szakmai tevékenységek, vendéglátás), sport (például uszodák, edzőtermek, stadionok), közlekedés (például busz-, metró- és vasútállomások, repülőterek, közlekedési eszközök), szórakoztatás (például mozik, színházak, múzeumok, koncert- és konferenciatermek), illetve szabadidő vagy egyéb (például közutak és terek, parkok, erdők, játszóterek). Helyénvaló, hogy egy hely akkor is a nyilvánosság számára hozzáférhetőnek minősüljön, ha az esetleges kapacitási vagy biztonsági korlátozásoktól függetlenül a belépésre bizonyos előre meghatározott olyan feltételek vonatkoznak, amelyeket meghatározatlan számú személy teljesíthet, mint például jegy vagy vonaljegy megvásárlása, előzetes regisztráció vagy bizonyos életkori korlátozás. Ezzel szemben egy hely nem tekinthető a nyilvánosság számára hozzáférhetőnek, ha a hozzáférés a közbiztonsághoz vagy -védelemhez közvetlenül kapcsolódó uniós vagy nemzeti jog alapján vagy az adott helyen hatáskörrel rendelkező személy akaratának egyértelmű kinyilvánítása révén konkrét és meghatározott természetes személyekre korlátozódik. Önmagában a hozzáférés tényleges lehetősége (például egy nyitott ajtó vagy a kerítésben lévő nyitott kapu) nem jelenti azt, hogy a hely a nyilvánosság számára hozzáférhető, amennyiben ennek ellenkezőjére utaló jelöléseket (például a belépést tiltó vagy korlátozó táblákat) helyeztek el, vagy a körülmények ennek ellenkezőjére utalnak. A vállalati és gyárhelyiségek, valamint azok az irodák és munkahelyek, ahová csak az érintett munkavállalók és szolgáltatók léphetnek be, a nyilvánosság számára nem hozzáférhető helyek. Helyénvaló, hogy a börtönök és a határellenőrzési területek ne tartozzanak a nyilvánosság számára hozzáférhető helyek közé. Néhány más terület mind a nyilvánosság számára nem hozzáférhető területekből, mind a nyilvánosság számára hozzáférhető területekből is állhat, mint például egy magántulajdonú lakóház folyosója, amelyen keresztül egy orvosi rendelőt lehet megközelíteni, vagy egy repülőtér. Az online terek sem tartoznak ide, mivel nem fizikai helyek. Azt, hogy egy adott hely hozzáférhető-e a nyilvánosság számára, mindazonáltal eseti alapon kell meghatározni, figyelembe véve a szóbanforgó egyedi helyzet sajátosságait.

(A bűnüldözés fogalma kapcsán lásd a biometrikus kategorizálási rendszernél írtakat.)

(A távoli biometrikus azonosító rendszerek, beleértve a valós idejű távoli biometrikus azonosító rendszer esetleges alkalmazásának részletes feltételeivel, amit az MI Rendelet is részletesen szabályoz pl. az 5. cikk (2)-(9) bekezdéseiben, a későbbiekben még foglalkozom.)

Szólj hozzá!

A bejegyzés trackback címe:

https://gdpr.blog.hu/api/trackback/id/tr8618437203

Kommentek:

A hozzászólások a vonatkozó jogszabályok  értelmében felhasználói tartalomnak minősülnek, értük a szolgáltatás technikai  üzemeltetője semmilyen felelősséget nem vállal, azokat nem ellenőrzi. Kifogás esetén forduljon a blog szerkesztőjéhez. Részletek a  Felhasználási feltételekben és az adatvédelmi tájékoztatóban.

Nincsenek hozzászólások.
süti beállítások módosítása