فصل سوم — سامانههای هوش مصنوعی پرخطر · بخش ۲ — الزامات سامانههای هوش مصنوعی پرخطر
مادهٔ ۱۰ — دادهها و حاکمیت دادهها
⚠ ترجمهٔ فارسی ماشینی است و متنِ انگلیسی مرجع است.
1. High-risk AI systems which make use of techniques involving the training of AI models with data shall be developed on the basis of training, validation and testing data sets that meet the quality criteria referred to in paragraphs 2 to 5 whenever such data sets are used.
1. سامانههای هوش مصنوعی پرخطر که از تکنیکهای شامل آموزش مدلهای هوش مصنوعی با دادهها استفاده میکنند، باید بر اساس مجموعهدادههای آموزشی، اعتبارسنجی و آزمایشی توسعه یابند که معیارهای کیفی مذکور در بندهای ۲ تا ۵ را هر زمان که چنین مجموعهدادههایی استفاده میشوند، برآورده کنند.
2. Training, validation and testing data sets shall be subject to data governance and management practices appropriate for the intended purpose of the high-risk AI system. Those practices shall concern in particular:
2. مجموعهدادههای آموزشی، اعتبارسنجی و آزمایشی باید مشمول شیوههای حاکمیت و مدیریت دادهها باشند که برای هدف مورد نظر سامانهٔ هوش مصنوعی پرخطر مناسب هستند. این شیوهها به ویژه باید مربوط به موارد زیر باشند:
(a) the relevant design choices;
(a) انتخابهای طراحی مربوطه؛
(b) data collection processes and the origin of data, and in the case of personal data, the original purpose of the data collection;
(b) فرآیندهای جمعآوری دادهها و منشأ دادهها، و در مورد دادههای شخصی، هدف اصلی جمعآوری دادهها؛
(c) relevant data-preparation processing operations, such as annotation, labelling, cleaning, updating, enrichment and aggregation;
(c) عملیات پردازش آمادهسازی دادههای مربوطه، مانند حاشیهنویسی، برچسبگذاری، پاکسازی، بهروزرسانی، غنیسازی و تجمیع؛
(d) the formulation of assumptions, in particular with respect to the information that the data are supposed to measure and represent;
(d) تدوین فرضیات، به ویژه در رابطه با اطلاعاتی که دادهها قرار است اندازهگیری و نمایش دهند؛
(e) an assessment of the availability, quantity and suitability of the data sets that are needed;
(e) ارزیابی در دسترس بودن، کمیت و مناسب بودن مجموعهدادههای مورد نیاز؛
(f) examination in view of possible biases that are likely to affect the health and safety of persons, have a negative impact on fundamental rights or lead to discrimination prohibited under Union law, especially where data outputs influence inputs for future operations;
(f) بررسی با توجه به سوگیریهای احتمالی که احتمالاً بر سلامت و ایمنی افراد تأثیر میگذارند، تأثیر منفی بر حقوق اساسی دارند یا منجر به تبعیض ممنوع تحت قوانین اتحادیه میشوند، به ویژه در مواردی که خروجیهای داده بر ورودیها برای عملیات آینده تأثیر میگذارند؛
(g) appropriate measures to detect, prevent and mitigate possible biases identified according to point (f);
(g) تدابیر مناسب برای شناسایی، پیشگیری و کاهش سوگیریهای احتمالی شناساییشده مطابق با بند (و)؛
(h) the identification of relevant data gaps or shortcomings that prevent compliance with this Regulation, and how those gaps and shortcomings can be addressed.
(h) شناسایی شکافها یا کاستیهای دادهای مربوطه که مانع از انطباق با این مقرره میشوند، و نحوهٔ رسیدگی به این شکافها و کاستیها.
3. Training, validation and testing data sets shall be relevant, sufficiently representative, and to the best extent possible, free of errors and complete in view of the intended purpose. They shall have the appropriate statistical properties, including, where applicable, as regards the persons or groups of persons in relation to whom the high-risk AI system is intended to be used. Those characteristics of the data sets may be met at the level of individual data sets or at the level of a combination thereof.
3. مجموعهدادههای آموزشی، اعتبارسنجی و آزمایشی باید مرتبط، به اندازهٔ کافی نماینده، و تا حد امکان، عاری از خطا و کامل با توجه به هدف مورد نظر باشند. آنها باید دارای ویژگیهای آماری مناسب باشند، از جمله، در صورت لزوم، در مورد افراد یا گروههایی از افراد که سامانهٔ هوش مصنوعی پرخطر برای استفاده در رابطه با آنها در نظر گرفته شده است. این ویژگیهای مجموعهدادهها ممکن است در سطح مجموعهدادههای فردی یا در سطح ترکیبی از آنها برآورده شوند.
4. Data sets shall take into account, to the extent required by the intended purpose, the characteristics or elements that are particular to the specific geographical, contextual, behavioural or functional setting within which the high-risk AI system is intended to be used.
4. مجموعهدادهها باید، تا حدی که هدف مورد نظر ایجاب میکند، ویژگیها یا عناصری را که خاص محیط جغرافیایی، متنی، رفتاری یا عملکردی خاصی هستند که سامانهٔ هوش مصنوعی پرخطر برای استفاده در آن در نظر گرفته شده است، در نظر بگیرند.
5. To the extent that it is strictly necessary for the purpose of ensuring bias detection and correction in relation to the high-risk AI systems in accordance with paragraph (2), points (f) and (g) of this Article, the providers of such systems may exceptionally process special categories of personal data, subject to appropriate safeguards for the fundamental rights and freedoms of natural persons. In addition to the provisions set out in Regulations (EU) 2016/679 and (EU) 2018/1725 and Directive (EU) 2016/680, all the following conditions must be met in order for such processing to occur:
5. تا حدی که برای هدف تضمین شناسایی و تصحیح سوگیری در رابطه با سامانههای هوش مصنوعی پرخطر مطابق با بند (۲)، اجزای (و) و (ز) این ماده، کاملاً ضروری است، ارائهدهندگان چنین سامانههایی ممکن است به طور استثنایی دستههای خاصی از دادههای شخصی را پردازش کنند، مشروط به وجود تدابیر حفاظتی مناسب برای حقوق و آزادیهای اساسی اشخاص حقیقی. علاوه بر مقررات مندرج در مقررات (EU) 2016/679 و (EU) 2018/1725 و دستورالعمل (EU) 2016/680، تمام شرایط زیر باید برای انجام چنین پردازشی برآورده شوند:
(a) the bias detection and correction cannot be effectively fulfilled by processing other data, including synthetic or anonymised data;
(a) شناسایی و تصحیح سوگیری را نمیتوان به طور مؤثر با پردازش دادههای دیگر، از جمله دادههای مصنوعی یا ناشناسشده، انجام داد؛
(b) the special categories of personal data are subject to technical limitations on the re-use of the personal data, and state-of-the-art security and privacy-preserving measures, including pseudonymisation;
(b) دستههای خاص دادههای شخصی مشمول محدودیتهای فنی در استفاده مجدد از دادههای شخصی، و تدابیر امنیتی و حفظ حریم خصوصی پیشرفته، از جمله نام مستعارسازی، هستند؛
(c) the special categories of personal data are subject to measures to ensure that the personal data processed are secured, protected, subject to suitable safeguards, including strict controls and documentation of the access, to avoid misuse and ensure that only authorised persons have access to those personal data with appropriate confidentiality obligations;
(c) دستههای خاص دادههای شخصی مشمول تدابیری برای اطمینان از امنیت، حفاظت و وجود تدابیر حفاظتی مناسب برای دادههای شخصی پردازششده، از جمله کنترلهای سختگیرانه و مستندسازی دسترسی، برای جلوگیری از سوءاستفاده و اطمینان از اینکه فقط افراد مجاز با تعهدات محرمانگی مناسب به آن دادههای شخصی دسترسی دارند، هستند؛
(d) the special categories of personal data are not to be transmitted, transferred or otherwise accessed by other parties;
(d) دستههای خاص دادههای شخصی نباید توسط اشخاص ثالث منتقل، جابجا یا به هر نحو دیگری قابل دسترسی باشند؛
(e) the special categories of personal data are deleted once the bias has been corrected or the personal data has reached the end of its retention period, whichever comes first;
(e) دستههای خاص دادههای شخصی پس از تصحیح سوگیری یا پایان دورهٔ نگهداری دادههای شخصی، هر کدام که زودتر اتفاق بیفتد، حذف میشوند؛
(f) the records of processing activities pursuant to Regulations (EU) 2016/679 and (EU) 2018/1725 and Directive (EU) 2016/680 include the reasons why the processing of special categories of personal data was strictly necessary to detect and correct biases, and why that objective could not be achieved by processing other data.
(f) سوابق فعالیتهای پردازش مطابق با مقررات (EU) 2016/679 و (EU) 2018/1725 و دستورالعمل (EU) 2016/680 شامل دلایلی است که چرا پردازش دستههای خاص دادههای شخصی برای شناسایی و تصحیح سوگیریها کاملاً ضروری بوده است، و چرا این هدف نمیتوانست با پردازش دادههای دیگر محقق شود.
6. For the development of high-risk AI systems not using techniques involving the training of AI models, paragraphs 2 to 5 apply only to the testing data sets.
6. برای توسعهٔ سامانههای هوش مصنوعی پرخطر که از تکنیکهای شامل آموزش مدلهای هوش مصنوعی استفاده نمیکنند، بندهای ۲ تا ۵ فقط در مورد مجموعهدادههای آزمایشی اعمال میشوند.
