"Noticia dispoñible unicamente con fins históricos e de hemeroteca. A información e ligazóns mostradas correspóndense cos que estaban operativos á data da súa publicación. Non se garante que continúen activos actualmente".
A apertura de datos trouxo enormes beneficios ao brindar acceso público a conxuntos de datos que habilitan o impulso de iniciativas de transparencia gobernamental , que estimulan investigacións científicas e que promoven a innovación en sectores tan variados como a saúde , a educación , a agricultura , ou a loita contra o cambio climático .
Sin embargo, a medida que aumenta la disponibilidad de datos, también lo hace la preocupación por la privacidad ya que la exposición y tratamiento indebido de datos personales puede poner en peligro la privacidad de las personas. Qué herramientas tenemos para mantener el equilibrio entre o acceso aberto á información e a protección dos datos persoais para garantir a privacidade das persoas nun futuro que xa é dixital?
Anonimización e pseudonimización
Para abordar estas preocupacións, desenvolvéronse técnicas como a anonimización e pseudonimización[8] que con frecuencia se confunden. A anonimización refírese ao proceso polo que se modifica un conxunto de datos para que non exista unha probabilidade razoable de que poida identificarse a unha persoa física no mesmo. É importante destacar que, neste caso, despois do tratamento, o conxunto de datos anonimizado xa non estaría baixo o ámbito de aplicación de o Regulamento Xeral de Protección de Datos (RGPD)[9] . Neste informe de datos.gob.es analízanse tres enfoques xerais para a anonimización de datos: aleatorización, xeneralización e seudonimización.
Pola súa banda, a pseudonimización é o proceso de substituír atributos identificables con pseudónimos ou identificadores ficticios de forma que os datos non poidan atribuírse á persoa física sen utilizar información adicional. O tratamento de pseudonimización xera dous novos conxuntos de datos: o que contén a información pseudonimizada e o que contén a información adicional que permite reverter a anonimización. O conxunto de datos pseudonimizados e a información adicional vinculada co este conxunto de datos si están baixo o ámbito de aplicación do Regulamento Xeral de Protección de Datos (RGPD). Ademais, requírese que dita información adicional estea independizada e suxeita a medidas técnicas e organizativas destinadas a garantir que os datos persoais non se atribúan a unha persoa física.
Consentimento
Outro aspecto crave para garantir a privacidade é o cada vez máis presente consentimento “inequívoco” dos interesados[10] polo que as persoas manifestan ser conscientes e estar de acordo con como se tratarán os seus datos antes de que estes compártanse ou utilicen. É necesario que as organizacións e as entidades que recompilan datos proporcionen políticas de privacidade claras e comprensibles pero cada vez máis se pon de manifesto a necesidade dunha maior educación en materia de tratamento de datos que axude ás persoas a comprender mellor os seus dereitos e que garanta decisións máis informadas.
En resposta á crecente necesidade de xestionar adecuadamente estes consentimentos, xurdiron solucións tecnolóxicas que buscan simplificar e mellorar o proceso para os usuarios. Estas solucións coñecidas como plataformas de xestión dos consentimentos[11] (CMP, polas súas siglas en inglés), naceron orixinalmente no ámbito do sector saúde e permiten ás organizacións recompilar, almacenar e rastrexar os consentimentos dos usuarios dunha maneira máis eficiente e transparente. Estas ferramentas ofrecen interfaces amigables e visualmente atractivas que facilitan a comprensión de que datos están a recompilarse e con que propósito. Pero, sobre todo, estas plataformas proporcionan aos usuarios a posibilidade de modificar ou retirar o seu consentimento en calquera momento, outorgándolles un maior control sobre os seus datos persoais.
Adestramentos de intelixencia artificial
O adestramento de modelos de intelixencia artificial (IA) perfílase como un dos campos máis desafiantes en materia de xestión da privacidade pola multitude de dimensións que é necesario ter en conta. A medida que a IA continúa evolucionando e intégrase máis profundamente na nosa vida cotiá, a necesidade de adestrar modelos con grandes cantidades de datos aumenta, como puxeron de manifesto os vertixinosos avances en materia de IA generativa do último ano[12] . Con todo, esta práctica a miúdo enfróntase a profundos dilemas éticos e de privacidade xa que os datos de maior valor nalgúns escenarios non son en absoluto abertos.
Os avances en tecnoloxías como a aprendizaxe federada[13] , que permite adestrar algoritmos de IA a través dunha arquitectura descentralizada formada por múltiples dispositivos os cales conteñen os seus propios datos locais e privados, son parte da solución a este desafío. Deste xeito, non se intercambian datos de forma explícita, algo que é clave en aplicacións de saúde, defensa ou farmacia.
Así mesmo, están a gañar tracción técnicas como a privacidade diferencial[14] que permite garantir, mediante a incorporación de ruído aleatorio, aplicando funcións matemáticas á información orixinal, que no resultado do proceso de análise dos datos aos que se aplicou esta técnica non hai perda na utilidade dos resultados obtidos.
Web3
Pero se algún avance promete revolucionar a nosa interacción en internet, outorgando maior control e propiedade aos usuarios sobre os seus datos, leste sería a web3 xa que, nesta novo paradigma, a xestión da privacidade é inherente ao seu propio deseño. Coa integración de tecnoloxías como a cadea de bloques[15] (blockchain), os contratos intelixentes[16] (smart contracts) e as organizacións autónomas descentralizadas[17] , a web3 busca proporcionar aos individuos un control total sobre a súa identidade e todos os seus datos, eliminando intermediarios e potencialmente reducindo puntos de vulnerabilidade á privacidade.
A diferenza das plataformas centralizadas actuais, onde os datos dos usuarios a miúdo son “propiedade” ou están controlados por empresas privadas, a web 3.0 aspira a que cada persoa sexa dona e xestora da súa propia información[18] . No obstante, esta descentralización también plantea desafíos por lo que es esencial que, mientras se despliega esta nueva era de la web, se desarrollen herramientas y protocolos robustos que garanticen tanto la libertad como la privacidad de los usuarios en el entorno digital.
La privacidad en la era de los datos abiertos, la inteligencia artificial y la web3 obliga, sin duda, a trabajar con equilibrios delicados que a menudo son inestables. Por ello, un nuevo conjunto de soluciones tecnológicas, fruto de la colaboración entre gobiernos, empresas y ciudadanos, será esencial para mantener este equilibrio y garantizar que, mientras disfrutamos de los beneficios de un mundo cada vez más digital, también seamos capaces de proteger los derechos fundamentales de las personas.
Fonte orixinal da noticia
- Información e datos do sector público
