Bồi thường thiệt hại đối với xâm phạm dữ liệu cá nhân từ trí tuệ nhân tạo

Bài viết "Bồi thường thiệt hại đối với xâm phạm dữ liệu cá nhân từ trí tuệ nhân tạo" phân tích, làm rõ về các hành vi xâm phạm dữ liệu cá nhân từ AI và xác định trách nhiệm bồi thường thiệt hại nhằm khắc phục những tổn thất từ việc xâm phạm này. Từ đó, bài viết đưa ra những kết luận và kiến nghị nhằm hoàn thiện hệ thống pháp luật về bảo vệ dữ liệu cá nhân. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bồi thường thiệt hại đối với xâm phạm dữ liệu cá nhân từ trí tuệ nhân tạo BỒI THƯỜNG THIỆT HẠI ĐỐI VỚI XÂM PHẠM DỮ LIỆU CÁ NHÂN TỪ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ThS. Nguyễn Thuỳ Dung Trường Kinh tế, Luật và Quản lý Nhà nước, Đại học Kinh tế TP.HCMTóm tắt: Trong bối cảnh chuyển đổi số mạnh mẽ diễn ra tại Việt Nam và thế giới, dữ liệu cánhân (DLCN) được xem là một loại tài sản có giá trị, và thường xuyên bị xâm phạm nhằm khaithác những giá trị kinh tế của chúng. Bên cạnh đó, sự phát triển không ngừng của trí tuệ nhântạo (AI) đã thúc đẩy cho việc tiếp cận và sử dụng DLCN liên tục, điều này gây ra không ítnhững thiệt hại cho chủ DLCN. Bài viết phân tích, làm rõ về các hành vi xâm phạm DLCN từAI và xác định trách nhiệm bồi thường thiệt hại nhằm khắc phục những tổn thất từ việc xâmphạm này. Từ đó, bài viết đưa ra những kết luận và kiến nghị nhằm hoàn thiện hệ thống phápluật về bảo vệ DLCN.Abstract: In the context of strong digital transformation in Vietnam and worldwide, personaldata is considered one valuable asset, and it is often violated to exploit its economic value.Besides, the amazing development of artificial intelligence (AI) has promoted the continuousaccess and illegal use of personal data, which can cause much damage to personal data owners.The paper discusses and clarifies the acts of infringement of personal data by AI and determinesthe liability for compensation to overcome losses from this infringement. From there, the articleprovides conclusions and recommendations to improve the legal system on civil rightsprotection.Từ khoá: Dữ liệu cá nhân (personal information), Trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence), bồithường thiệt hại (compensation)1. Khái quát về dữ liệu cá nhân và trách nhiệm bồi thường thiệt hại đối với xâm phạm dữliệu cá nhân từ AI1.1. Khái quát về hành vi xâm phạm dữ liệu cá nhân từ AI 269Theo định nghĩa tại Điều 4.1 Quy định chung về bảo mật thông tin mà Liên minh châu Âu banhành vào năm 2016, dữ liệu cá nhân (DLCN) được hiểu là những thông tin gắn liền với mộtcá nhân được nhận dạng (thông tin cụ thể như họ tên, dữ liệu vị trí) hoặc có thể nhận dạng được(các thông tin dẫn đến việc nhận dạng cá nhân)Dưới góc độ pháp lý tại Việt Nam, DLCN là các thông tin dưới dạng ký hiệu, chữ viết, chữ số,hình ảnh, âm thanh hoặc dạng tương tự trên môi trường điện tử gắn liền với một con người cụthể hoặc giúp xác định một con người cụ thể.Với khái niệm này, tất cả các thông tin mang tính đặc trưng riêng của mỗi cá nhân hoặc nhữngthông tin có khả năng tạo ra định dạng một cá nhân cụ thể đều có thể được coi là dữ liệu cánhân. Và đây cũng là khái niệm tương đối đầy đủ, tiệm cận với các khái niệm được ghi nhậntrong các văn bản pháp lý của một số quốc gia trên thế giới.DLCN mang một số đặc điểm cơ bản sau:Tính cá biệt (nhân thân): các thông tin này gắn chặt và riêng biệt với từng cá nhân cụ thểTính xác thực của nội dung thông tin: các thông tin khi liên kết với nhau thì có thể giúp nhậndiện, xác thực một con người cụ thể nào đó.Tính đa dạng về nội dung và hình thức thể hiện: các thông tin được thể hiện bằng nhiều hìnhthức khác nhau (hình ảnh, chữ viết, số liệu, tranh, ảnh,…), và phủ rộng ở các lĩnh vực khácnhau (dân sự, đời sống xã hội, hình sự, hành chính, an ninh, viễn thông,…)Theo nghị định 13/2023 thì DLCN bao gồm DLCN cơ bản và DLCN nhạy cảm. (i) DLCN cơbản là những thông tin cơ bản nhất của một cá nhân, như họ tên, ngày sinh, giới tính, quốc tịch,hình ảnh cá nhân,… trong khi (ii) DLCN nhạy cảm là những thông tin gắn với quyền riêng tưcủa mỗi cá nhân, có khả năng ảnh hưởng trực tiếp tới quyền và lợi ích hợp pháp của cá nhânđó, như quan điểm chính trị, tôn giáo, chủng tộc, xu hướng tình dục, thông tin về bí mật giađình, dữ liệu tội phạm hay dữ liệu về vị trí,…Tuy nhiên, không phải tất cả các thông tin đều được xác định là DLCN và tuân thủ quy địnhbảo mật. Các thông tin được định nghĩa là DLCN cần đáp ứng được điều kiện đó là các thôngtin liên quan đến một thể nhân nào đó, đồng thời, những thông tin này giúp nhận dạng một cánhân cụ thể một cách trực tiếp hay gián tiếp. Chẳng hạn như thông tin về điều kiện khí tượng 270trên đỉnh Fansipan không phải là DLCN vì không gắn với cá nhân cụ thể nào, đây chỉ là nhữngthông tin phản ánh sự thật khách quan gắn với địa điểm địa lý cụ thể mà thôi. Theo đó, cácnguyên tắc bảo vệ DLCN không được áp dụng đối với những thông tin không được xác địnhlà DLCN, cũng như không được áp dụng với những thông tin ẩn danh (anonymuosinformation), tức là các thông tin mà các chủ thể dữ liệu không thể hoặc không còn có thể nhậndạng được. Ví dụ như các thông tin trong bản án, án ...