Tratamiento de datos personales en el desarrollo y uso de modelos de inteligencia artificial: Análisis de la Opinión 28/2024 del EDPB
En un mundo en el que la inteligencia artificial (IA) se encuentra en constante evolución, el tratamiento de datos personales en el desarrollo y uso de modelos de inteligencia artificial se ha convertido en un aspecto crítico para garantizar el respeto a la privacidad y los derechos de los individuos. En DiG Abogados, entendemos la relevancia de abordar estos retos desde una perspectiva legal, ética y técnica para asegurar la conformidad con las normativas vigentes.
La Opinión 28/2024 del Comité Europeo de Protección de Datos (EDPB) proporciona un análisis exhaustivo sobre los desafíos asociados con el uso de datos personales en modelos de IA. A lo largo de este artículo, exploraremos las implicaciones de esta opinión, junto con los requisitos legales y las mejores prácticas recomendadas.
¿Qué es y qué no es inteligencia artificial?
El concepto de inteligencia artificial puede ser ambiguo. Según las Guidelines del European Law Institute (ELI), publicadas en diciembre de 2024, un sistema de IA puede definirse atendiendo a tres factores clave:
- Cantidad de datos o conocimiento específico utilizado en su desarrollo.
- Grado de «know-how» o sofisticación del algoritmo, diferenciando entre cálculos simples y aquellos capaces de generar nuevo conocimiento.
- Nivel de indeterminación de los resultados, reflejando la capacidad del sistema para realizar tareas que requieren juicio o interpretación creativa humana.
Un sistema puede clasificarse como IA si cumple al menos dos de estos tres factores. Es esencial también distinguir entre un «modelo de IA», que es el núcleo operativo, y un «sistema de IA», que es la aplicación práctica y funcional que utiliza uno o varios modelos.
Tratamiento de datos Personales en modelos de IA
El desarrollo y uso de modelos de IA a menudo implican el manejo de grandes volúmenes de datos, incluidos datos personales. Según el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), este tratamiento debe cumplir con principios fundamentales como transparencia, minimización y seguridad. Sin embargo, los modelos de IA plantean desafíos únicos:
El Precedente de la DPA de Hamburgo
En julio de 2024, la Autoridad de Protección de Datos de Hamburgo emitió un informe donde resaltó puntos cruciales:
- Los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), como GPT, no almacenan datos personales en su formato original, sino como tokens.
- El almacenamiento por sí solo no constituye tratamiento de datos personales, salvo durante el entrenamiento del modelo.
- Los derechos de los interesados deben ejercitarse frente al sistema de IA que utilice el modelo, no ante el modelo mismo.
¿Son los modelos de IA anónimos?
La anonimización es un aspecto controvertido. Si los datos personales empleados para entrenar un modelo son recuperables mediante métodos razonablemente probables, el modelo no puede considerarse anónimo. Esto exige una evaluación caso por caso, considerando aspectos como:
- La capacidad del modelo para inferir datos personales.
- La implementación de medidas técnicas para evitar la reidentificación.
Opinión 28/2024 del EDPB: aspectos clave
La Opinión 28/2024 del EDPB, emitida a solicitud de la autoridad irlandesa, aborda todo el ciclo de vida de los modelos de IA: desarrollo, entrenamiento, ajuste y reentrenamiento. Entre sus principales conclusiones destacan:
Riesgos de identificación y anonimización
El EDPB establece que un modelo de IA entrenado con datos personales puede contener información representada de forma matemática (tokens o vectores). Aunque no almacene datos en su forma original, la posibilidad de inferir datos personales representa un riesgo. Para mitigar esto, recomienda:
- Auditorías exhaustivas de los modelos para identificar vulnerabilidades.
- Uso de técnicas de seudonimización y minimización de datos.
- Pruebas de resistencia contra ataques como la inferencia de atributos o la reconstrucción de datos.
Interés legítimo en el entrenamiento de modelos
El RGPD permite el tratamiento de datos bajo un interés legítimo, siempre que este sea lícito, claro y proporcional. El EDPB detalla un enfoque de tres pasos para evaluar este interés:
- Definición precisa del interés legítimo, como mejorar un servicio.
- Evaluación de necesidad, minimizando la cantidad de datos personales utilizados.
- Ponderación de intereses, considerando los derechos de los interesados frente a los beneficios esperados.
Uso posterior de modelos desarrollados con datos tratados ilícitamente
El EDPB señala que el uso posterior de un modelo entrenado ilícitamente puede ser legal si los datos son anonimizados antes de su implementación. Sin embargo, la organización responsable puede enfrentar consecuencias por el tratamiento inicial irregular.
Medidas clave para garantizar la conformidad
A la luz de las recomendaciones del EDPB, las organizaciones deben adoptar medidas proactivas para cumplir con las normativas de protección de datos:
- Integrar la protección de datos desde el diseño, asegurando que los modelos y sistemas consideren la privacidad en todas las fases.
- Realizar evaluaciones de impacto en protección de datos (EIPD) para identificar riesgos y mitigarlos.
- Documentar todas las operaciones de tratamiento y establecer políticas de transparencia efectivas.
Además, el uso de técnicas como el web scraping debe llevarse a cabo con cuidado, respetando las expectativas legítimas de los interesados y excluyendo fuentes sensibles.
Conclusión
La implementación y uso de modelos de inteligencia artificial plantean retos significativos en el tratamiento de datos personales. La Opinión 28/2024 del EDPB proporciona una guía integral para abordar estos desafíos, promoviendo un equilibrio entre innovación tecnológica y protección de la privacidad.
En DiG Abogados, ofrecemos asesoramiento especializado en derecho digital e inteligencia artificial, ayudando a las empresas a navegar en el complejo marco normativo que regula la inteligencia artificial y la protección de datos. Contacte con nosotros para garantizar que sus proyectos de IA cumplen con todas las normativas vigentes, protegiendo tanto a su organización como a los derechos de los interesados.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre un modelo de IA y un sistema de IA?
El modelo de IA es el componente técnico que realiza funciones específicas, mientras que el sistema de IA es la aplicación práctica que integra uno o varios modelos para llevar a cabo tareas completas.
¿Un modelo de IA siempre maneja datos personales?
No necesariamente. Depende del proceso de entrenamiento y de si los datos personales pueden ser extraídos o inferidos razonablemente del modelo.
¿Qué medidas deben tomarse para garantizar la anonimización de los datos en la IA?
Entre las principales medidas están la evaluación de riesgos de identificación, la implementación de técnicas de anonimización y auditorías regulares del modelo.
¿Qué papel juega el interés legítimo en el tratamiento de datos para la IA?
El interés legítimo es una base legal clave en el RGPD que permite tratar datos personales si se demuestra que el tratamiento es necesario para alcanzar un objetivo lícito y proporcional. Sin embargo, siempre debe evaluarse caso por caso, considerando los derechos y expectativas de los interesados.
¿Qué ocurre si un modelo de IA ha sido desarrollado mediante un tratamiento de datos ilícito?
Aunque el uso posterior del modelo puede ser lícito si los datos han sido completamente anonimizados, la organización responsable podría enfrentar sanciones por incumplir el RGPD durante las etapas iniciales de desarrollo.
¿Cómo afecta el diseño del modelo a la seguridad de los datos personales?
Un diseño adecuado incluye medidas para limitar la recopilación de datos personales, excluir fuentes sensibles y minimizar el riesgo de identificación. Además, la implementación de pruebas regulares y técnicas de resistencia a ataques es fundamental para garantizar la seguridad.
Reflexión final
La Opinión 28/2024 del EDPB subraya la importancia de un enfoque riguroso en el tratamiento de datos personales en modelos de IA. Más allá del cumplimiento legal, este enfoque es esencial para generar confianza entre los usuarios y garantizar que las tecnologías emergentes sean herramientas que beneficien a la sociedad sin comprometer la privacidad.
En DiG Abogados, estamos comprometidos en guiar a empresas y organizaciones en el cumplimiento de las normativas de protección de datos, ayudándoles a implementar soluciones que equilibren innovación y legalidad. Si su empresa trabaja con inteligencia artificial, no dude en consultarnos para recibir un análisis personalizado y garantizar que sus sistemas se desarrollan conforme a las mejores prácticas y la legislación vigente.
