Privatnost, KVKK i zaštita podataka klijenata

Dobici:

• Sposobnost klasificiranja podataka o klijentima unutar okvira profesionalne povjerljivosti i KVKK te određivanja koji se podaci mogu dati alatima umjetne inteligencije
• Sposobnost stvaranja sigurnog konteksta u alatima temeljenim na oblaku anonimizacijom sadržaja sesije i informacija o identitetu
• Sposobnost prilagodbe informacija, izričitog pristanka i odgovornosti za pohranjivanje/brisanje podataka korištenju umjetne inteligencije

Postoji izreka koja je u središtu profesije mentalnog zdravlja: "Ono što mi kažeš ostaje tu." Klijent vam vjeruje da će vam reći najkrhkije informacije svog života (traume, ovisnosti, odnosi, strahovi). Ovo povjerenje srce je profesije i jednom narušeno ne može se vratiti. Alati umjetne inteligencije (AI) dodaju potpuno novi rizik ovom povjerenju: jer rečenica koju upišete u oblak može izmaknuti vašoj kontroli i biti pohranjena na poslužitelju druge tvrtke ili čak korištena u obuci modela. U ovoj jedinici naučit ćete kako zaštititi klijentske podatke u doba umjetne inteligencije; Naučit ćete što je dopušteno, a što zabranjeno u okviru KVKK (Zakon o zaštiti osobnih podataka; Zakon br. 6698, koji regulira obradu osobnih podataka u Turskoj).

Zašto su podaci o klijentima "posebne kvalitete"?

KVKK dijeli podatke na dva: obične osobne podatke (ime i prezime, telefon) i posebne osobne podatke. Svaka informacija o mentalnom zdravlju (čak i činjenica da osoba prima terapiju) spada u ovu drugu, najzaštićeniju skupinu. Zdravstveni podaci posebno su zaštićena kategorija u zakonu; Za obradu je u pravilu potreban izričit pristanak ili stroge iznimke. Drugim riječima, upisivanje sadržaja klijentove sesije u nasumični AI alat moglo bi biti ne samo etičko već i zakonsko kršenje.

Tome je također dodana obveza čuvanja poslovne tajne. Profesionalna etika zabranjuje dijeljenje podataka o klijentu s trećim stranama bez dopuštenja. AI alat temeljen na oblaku zakonski je "treća strana". Dakle, pitanje je: Jesam li stvarno ovlašten davati ove podatke ovom alatu?

Oprez: "Nitko to neće vidjeti" ili "Samo ću sažeti" nije zaštita. U trenutku kada podaci uđu u vozilo, oni su izvan vaše kontrole. Održavanje povjerljivosti odluka je donesena PRIJE slanja podataka; kasnije se ne može vratiti.

Tri stanja podataka: koji podaci, na koji medij

Kada radite s podacima o klijentima, podijelite svaku informaciju u tri kategorije:

Vrsta podataka

primjer

Može li se dati AI?

pravilo

izravna identifikacija

Ime-prezime, JIB, telefon, adresa, radno mjesto

br

Nikada se ne daje u sirovom obliku

neizravna identifikacija

Rijetka profesija, malo naselje, jedinstven događaj

Ne (otvara samo ID)

Generalizirano ili uklonjeno

Klinički sadržaj (anonimno)

Simptomi, teme, proces (izdvojen identitet)

Uvjetno da

Anonimizirano i u sigurnom vozilu

Cilj je deidentifikacija: učiniti podatke takvima da ih ni vi ni bilo tko drugi ne možete povezati s određenom osobom. Samo brisanje imena nije dovoljno; Rečenica "jedini zubar u gradu" odaje osobu čak i ako se izbriše ime.

Korak po korak: sigurna anonimizacija

1. Ekstrahirajte izravne identifikatore. Ime, prezime, raspon umjesto godina ("30s"), lokacija, radno mjesto, škola, datum, imena rodbine.
2. Generalizirati neizravne identifikatore. "Izvoznik lješnjaka u Trabzonu", a ne "rad u poljoprivrednom sektoru u gradu". Apstraktni jedinstveni događaji.
3. Zamaglite brojeve. "prije oko 6 mjeseci" umjesto točnog datuma.
4. Pregledajte vozilo. Koristi li AI alat koji koristite podatke u obuci? Postoji li "poduzeće/privatni način rada"? Gdje su podaci pohranjeni?
5. Politika minimalnih podataka. Pružite minimalne podatke potrebne za obavljanje zadatka; ne daj previše.
6. Suglasnost i transparentnost. Obrazujte klijenta da koristite umjetnu inteligenciju u administrativne svrhe/nacrte u procesu.

Savjet: Nakon što anonimizirate tekst, zapitajte se sljedeće: "Da ovaj klijent pročita ovaj tekst, bi li se prepoznao? Bi li ga itko drugi prepoznao?" Ako ne možete reći "ne" obojici, anonimizacija nije potpuna.

tri mini kućišta

Slučaj 1 — Mala greška, veliki prekršaj. Dok stručnjak ima AI da sažima bilješke sesije, ime klijenta je "M.Y." a ostatak ostavlja ovako: "Medicinska sestra u bolnici X u Kadıköyu, kći se zove Elif, brakorazvodna parnica..." Iako je ime skraćeno, ovi detalji lako identificiraju osobu. Anonimizacija nije uspjela; smatra se da je došlo do povrede. Pravi način: generalizirati ulogu kao "radnik u zdravstvu", dijete kao "ima dijete", slučaj kao "pravni proces".

Slučaj 2 — Odabir vozila čini razliku. Dva psihologa rade isti posao. Jedan upisuje neobrađene podatke u osobni, besplatni alat za chat; U ugovoru o alatu stoji da se "inputi mogu koristiti za poboljšanje usluge." Drugi koristi poslovni alat s ugovorom o obradi podataka, čija je postavka otvorena "upotreba mog unosa u obrazovanju" i s anonimnim podacima. Obojica kažu "koristili smo umjetnu inteligenciju", ali jedan je zaštitio podatke, a drugi ih je procurio.

Slučaj 3 — Pravo na brisanje. Klijent napušta terapiju i traži brisanje svojih podataka (njegovo pravo po KVKK). Stručnjak briše vlastite snimke, ali se sjeća transkripta sesije koji je zalijepio u AI alat prije 3 mjeseca; ne može se prisjetiti podataka ili osigurati da ih je izbrisao. Ovo pokazuje zašto je anonimni rad bitan od samog početka: nikakvi identifikacijski podaci ne stavljaju se tamo gdje se ne mogu izbrisati.

Upute i predlošci koji se mogu kopirati

Anonimiziraj donji tekst. UKLONITE ili generalizirajte sljedeće: ime, prezime, dob (pretvori u raspon), grad/okrug/susjedstvo, radno mjesto, školu, datum, imena rođaka, jedinstvene događaje. Zatim su me pitali "može li se identitet zaključiti iz preostalog teksta?" Također napišite svoju ocjenu.Tekst: [tekst]

Navedite svaki izraz u ovom tekstu koji bi mogao izravno ILI neizravno opisati osobu (uključujući rijetko zanimanje, malo mjesto, jedinstveni događaj). Predloži kako mogu generalizirati za svakoga. Tekst: [tekst]

Napravite nacrt jednostavnog, razumljivog odlomka koji će se dodati tekstu informacija o klijentu za psihološku praksu, a koji sadrži informacije da se "alati umjetne inteligencije mogu koristiti u administrativne svrhe i za potrebe nacrta tijekom procesa pružanja usluga; podaci o klijentima bit će anonimizirani, a odluke o dijagnozi/liječenju pripadaju specijalistu."

Pruža popis kontrolnih pitanja koja bih trebao postaviti u smislu pravila o privatnosti alata umjetne inteligencije koji razmatram koristiti: pohranjivanje podataka, uporaba u obrazovanju, lokacija podataka, brisanje, ugovor o obradi podataka, korporativni način rada.

Slab upit / Jak upit

Slab upit: "Sažeti sljedeću snimku sesije: [neobrađeni tekst sa pravim imenom i svim detaljima]"

Ovaj upit prenosi osjetljive podatke u sirovom obliku trećoj strani; Radi se o povredi KVKK i poslovne tajne.

Moćan upit: "Prvo anonimizirajte sljedeći tekst (generalizirajte ime, mjesto, radno mjesto, datum, imena rođaka), a zatim sažmite anonimnu verziju u SOAP formatu. Također procijenite je li anonimizacija dovoljna: [tekst]"

Ovaj prompt prvo štiti, a zatim proizvodi; Završava posao prije nego što se otkrije njegov identitet.

Uobičajene greške

• Samo izbrišite ime. Neizravni deskriptori (rijetko zanimanje, mala lokacija) odaju osobu čak i ako izbrišete ime.
• Zapisivanje neobrađenih podataka u besplatni/osobni alat. Pružanje podataka bez provjere koriste li se inputi u obrazovanju ili ne.
• Zaobilaženje pristanka. Uopće ne informirati klijenta o korištenju AI; Transparentnost je etička obveza.
• Misleći da je "privremeno". Zaboravljajući da se podaci koji ulaze u oblak ne mogu dohvatiti; Biti bespomoćan kad se pojavi pravo na brisanje.
• Kršenje načela najmanjeg broja podataka. Lijepljenje desetaka nepotrebnih detalja za zadatak; Svaki dodatni podatak je dodatni rizik.

Ukratko

Podaci o klijentima nalaze se u posebnoj kvaliteti, najzaštićenijoj skupini prema KVKK-u iu sklopu su poslovne tajne. AI alat temeljen na oblaku zakonski je treća strana; ne mogu mu se dati neobrađeni podaci o klijentu. Odvojite podatke na izravnu/neizravnu identifikaciju i anonimni klinički sadržaj; Koristite samo istinski anonimizirani sadržaj u alatu s kontrolom privatnosti s minimalnom politikom podataka. Educirajte klijenta o procesu. Povjerljivost je odluka donesena prije slanja podataka koja se kasnije ne može poništiti.

Zadatak aplikacije

Zabilježite ručnu (ili imaginarnu) bilješku sa sesije. Prvo žutom bojom označite sve izravne i neizravne identifikatore. Zatim svaki zamijenite generaliziranim izrazom i napišite anonimnu verziju. Na kraju se zapitajte: "Poznaje li ovaj klijent sebe?" Postavite pitanje i zabilježite svoj odgovor. Također možete otvoriti postavke privatnosti AI alata koji koristite i pitati "koriste li se inputi u obuci?" Pronađite odgovor na pitanje.

popis za provjeru

• [ ] Izbacio sam izravne identifikatore (ime, mjesto, datum, radno mjesto).
• [ ] Generalizirao sam neizravne deskriptore (rijetko zanimanje, jedinstven događaj).
• [ ] Potvrdio sam da alat koji koristim ne koristi podatke za obuku.
• [ ] Slijedio sam načelo najmanjeg broja podataka; Dao sam samo ono što je bilo potrebno.
• [ ] Obavijestio sam klijenta o upotrebi umjetne inteligencije / promatrao okvir pristanka.
• [ ] "Prepoznaje li se klijent?" Prošla sam test.