Detailansicht
The role of consent in data protection in the European Union for AI applications
challenges and solutions
Diba Khaeez
Art der Arbeit
Master-Thesis (ULG)
Universität
Universität Wien
Fakultät
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Universitätslehrgang Europäisches und Internationales Wirtschaftsrecht (LL.M.) [Berufsbegleitend]
Betreuer*in
Lukas Feiler
DOI
10.25365/thesis.76875
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-15330.60210.569062-5
Link zu u:search
(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
In den letzten Jahrzehnten hat die rasante Entwicklung von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) unzählige Aspekte unseres täglichen Lebens verändert, von personalisierten Empfehlungen und virtuellen Assistenten bis hin zu automatisierten Entscheidungsfindungssystemen in verschiedenen Bereichen. Diese Entwicklungen basieren wesentlich auf der Erfassung und Analyse enormer Mengen persönlicher Daten, was ernsthafte Fragen hinsichtlich des Schutzes des Rechts auf Privatsphäre aufwirft. Da datenbasierte KI-Anwendungen zunehmend universell werden, ist die Rolle der Einwilligung als Rechtsgrundlage für die Datenverarbeitung zu einem zentralen Thema im Bereich des Datenschutzes geworden. Die grundsätzliche Basis für die Gewährleistung der Kontrolle und Autonomie der Menschen über ihre persönlichen Daten wurde lange Zeit in der Idee der Einwilligung gesehen, wie sie durch Datenschutzgesetze und -vorschriften in der Europäischen Union (EU) geschützt wird. Aufgrund der besonderen Eigenschaften von KI-Technologien, ihres Fortschrittsbedarfs, der Komplexität der Datenverarbeitungsaktivitäten und der Möglichkeit unerwarteter Nutzungen und Wiederverwendungen von Daten stellt jedoch die Einholung von Einwilligungen im Kontext der KI verschiedene Probleme dar. Diese Arbeit zielt darauf ab, die verschiedenen Probleme im Zusammenhang mit der Rolle der Einwilligung im Datenschutz für KI-Anwendungen in EU-Vorschriften zu untersuchen, die Herausforderungen darzulegen und mögliche Lösungen zur Bewältigung dieser Herausforderungen vorzuschlagen. Durch die Untersuchung der rechtlichen und ethischen Implikationen der Einwilligung im Kontext der KI wird diese Forschung einen Beitrag zum laufenden Dialog über die Verbindung von Datenschutz und KI-Governance leisten. Forschungsziele: a) Untersuchung der rechtlichen und ethischen Implikationen der Nutzung von Einwilligungen als Grundlage für die Datenverarbeitung im Kontext von KI-Anwendungen. b) Analyse der Herausforderungen und Einschränkungen im Zusammenhang mit der Einholung einer informierten und bedeutungsvollen Einwilligung im Kontext von KI. c) Vorschlag praktischer Lösungen und Empfehlungen für politische Entscheidungsträger, Organisationen und Einzelpersonen zur Bewältigung der Herausforderungen im Zusammenhang mit Einwilligung und Datenschutz in KI-Anwendungen. Methodologie: Die primäre Forschungsmethode für diese Studie ist eine Literaturübersicht. Zusätzlich wird eine qualitative Forschungsmethode, eine Umfrage, durchgeführt, um die Einsichten und persönlichen Erfahrungen von Einzelpersonen im Zusammenhang mit der Nutzung von KI-Anwendungen zu sammeln. Ziele der Umfrage: 1. Bewertung des Bewusstseins für die Allgemeinen Geschäftsbedingungen bei der Unterzeichnung von Einwilligungen für KI-Anwendungen. 2. Ermittlung des Ausmaßes der durch ein unzureichendes Verständnis dieser Bedingungen verursachten Schäden. Zielgruppe: Männer und Frauen im Alter von 20 bis 40 Jahren, die in der Europäischen Union leben und aktive KI-Nutzer darstellen. Stichprobengröße: Bei dieser Erhebung wurden online Stichproben von 50 bis 100 Teilnehmern erhoben. Umfrageinstrument: Für die Datenerhebung wurde vom Forscher ein strukturierter Fragebogen mit 9 geschlossenen Fragen entworfen. Datenanalyse: Quantitative Daten werden statistisch analysiert. Ethische Überlegungen: Einwilligung nach Aufklärung eingeholt, Privatsphäre und Datenschutz gewährleistet. Diese Forschung wird einen multidisziplinären Ansatz verfolgen, der rechtliche Analysen und Fallstudien kombiniert, um die Herausforderungen und potenziellen Lösungen zu veranschaulichen. Die Studie wird eine detaillierte Überprüfung und Analyse relevanter Gesetze, Vorschriften und Richtlinien im Zusammenhang mit Datenschutz, Einwilligung und KI-Anwendungen umfassen.
Abstract
(Englisch)
In the last decades, the swift development of artificial intelligence (AI) technologies has changed countless aspects of our daily lives, from personalized recommendations and virtu-al assistants to automated decision-making systems in various areas. These developments considerably rely on collecting and analyzing enormous quantities of personal data, which raises serious questions regarding protecting people's right to privacy. As data-based AI ap-plications become increasingly universal, the role of consent as a legal basis for data pro-cessing has emerged as a crucial topic in data protection. The fundamental basis for guaranteeing people's control and autonomy over their data has long been the idea of consent, as safeguarded by data protection laws and regulations across the European Union (EU). However, due to the special characteristics of Artificial intelligence technologies, their need to progress, the complexity of data processing activities, and the possibility for unexpected uses and reuses of data, the submission of consent in the context of AI, presents several is-sues. This thesis aims to explore the different issues surrounding the role of consent in data pro-tection for AI applications in EU regulations, examining the challenges it faces and propos-ing potential solutions to address them. By exploring the legal and ethical implications of consent within the context of AI, this research will contribute to the ongoing dialogue on the connection between data protection and AI governance. Research Objectives: a) To examine the legal and ethical implications of using consent as a basis for data pro-cessing in the context of AI applications. b) To analyze the challenges and limitations associated with obtaining informed and mean-ingful consent in the context of AI. c) To propose practical solutions and recommendations for policymakers, organizations, and individuals to address the challenges related to consent and data protection in AI applica-tions. Methodology: The primary research method for this study is a literature review. In addition, a Qualitative research method, a survey, will be conducted to gather the insights and personal experiences of individuals in the case of using AI applications. The survey aims to: 1. Assess awareness of terms and conditions when signing consent for AI applications. 2. Identify the extent of harm caused by inadequate understanding of these terms. Target Audience: Men and women aged 20 to 40 living in the European Union, represent-ing active AI users. Sample Size: In this survey the online collected samples were 50 to 100 participants. Survey Instrument: For collecting data a structured questionnaire by researcher was designed in 9 closed-ended questions. Data Collection: Online survey to ensure accessibility and voluntary participation. Data Analysis: Quantitative data analyzed statistically. Ethical Considerations: Informed consent was obtained, and privacy and data protection were ensured. This research will employ a multidisciplinary approach, combining legal analysis and case studies to illustrate the challenges and potential solutions. The study will involve a detailed review and analysis of relevant legislation, regulations, and guidelines concerning data pro-tection, consent, and AI applications.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Künstliche Intelligenz Schutz personenbezogener Daten Einwilligung
Schlagwörter
(Englisch)
Artificial Intelligence
Autor*innen
Diba Khaeez
Haupttitel (Englisch)
The role of consent in data protection in the European Union for AI applications
Hauptuntertitel (Englisch)
challenges and solutions
Publikationsjahr
2024
Umfangsangabe
67 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Lukas Feiler
Klassifikation
86 Recht > 86.55 Datenschutzrecht
AC Nummer
AC17348823
Utheses ID
73122
Studienkennzahl
UA | 992 | 548 | |