GDPR中的解释权要求:对机器学习的误解与影响
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更新于2024-08-09
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“获得被视为有害的解释权-研究论文”
这篇研究论文由Andy Crabtree、Lachlan Urquhart和Jiahong Chen共同撰写,探讨了关于欧洲通用数据保护条例(GDPR)中“解释权”的误解及其对机器学习(ML)社区的影响。论文标题中的“被认为有害”暗示了当前对GDPR解释权理解的问题,即普遍认为该法规要求构建能够自我解释的机器学习系统,以满足法律合规性。
GDPR是一部旨在保护个人数据隐私的重要法规,其中的问责要求确实强调了透明度和可解释性。然而,论文指出,GDPR实际上并不直接要求机器提供解释,而是规定数据控制器(通常是人或组织)有责任向数据主体提供解释。这种误解可能对机器学习社区设置了不切实际的期望,可能导致资源的误用,以及对技术发展路径的错误引导。
论文介绍了GDPR的相关条款,并分析了机器学习社区为实现模型人工解释所采取的各种措施。这些措施包括模型解释方法的发展,如局部可解释性模型(LIME)、SHAP值等,这些都是为了提高模型决策的透明度。然而,作者认为这些努力应当与GDPR的要求相匹配,即确保数据主体能够理解其数据如何被使用,而不是简单地追求机器的自我解释能力。
在讨论部分,论文提到机器学习社区内部对“可解释机器”议程的持续关注。尽管这种关注有其价值,但过度依赖技术解决方案可能会忽视法律和伦理问题的复杂性。作者呼吁更多批判性的写作和讨论,确保在解决技术问题的同时,也关注到社会影响和法律合规的实际需求。
此外,论文还强调了教育和沟通的重要性,以帮助公众和政策制定者正确理解ML系统的运作方式,以及GDPR的真正含义。通过这种方式,可以避免对技术的误解,同时促进更有效、符合法规的数据保护实践。
这篇研究论文揭示了GDPR解释权理解上的误区,提醒我们在追求技术进步的同时,不应忽视法律框架、社会需求以及人作为数据控制者的责任。这不仅对机器学习社区,也对整个社会的数据治理和隐私保护提出了新的思考。
2021-09-26 上传
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