REINO UNIDO: Tratamientos de datos personales mediante Inteligencia Artificial: Explicando Machine Learning a través de la doctrina y práctica del Information Commissioner’s Office

• Autores: Laura Aliaga Martínez, María Estrella Gutiérrez David
• Localización: La Ley privacidad, ISSN-e 2659-8698, Nº. 8 (Abril-junio 2021), 2021
• Idioma: español
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen
  • español

    Este artículo examina algunos de los desafíos que las técnicas de Machine Learning (ML) plantean para su óptimo funcionamiento desde una perspectiva jurídica. Quizás, incluso de forma invertida para el afectado (por ejemplo, a través de tratamientos invisibles de datos), el ML está siendo ampliamente utilizado por la industria y las Administraciones Públicas. De hecho, esta expansión sigue creciendo. Sin embargo, el ML es una tecnología que todavía no es fácilmente entendida por los profesionales de la protección de datos. En la práctica, el uso del ML se ve frecuentemente ensombrecido por problemas de cumplimiento normativo respecto, entre otras cuestiones, el cumplimiento del principio de transparencia (fuertemente alineado con la explicabilidad de las decisiones adoptadas mediante algoritmos ML a los interesados), las evaluaciones de impacto de protección de datos y la valoración del rol del responsable y del encargado. Para hacer frente a estas cuestiones, el Reino Unido ha desarrollado un cuerpo significativo de doctrina autorizada bajo la forma de guías y otros recursos publicados por el ICO.

  • English

    This article examines some of the challenges that Machine Learning techniques (ML) pose to its smooth operation in the UK from a legal perspective. Perhaps, even inadvertently to data subjects (for example, when invisible data processing occurs), ML has been widely used by the industry and the Administration. Indeed, this expansion continues with ever increasing momentum. All this notwithstanding, ML is a complex technology that is still difficult to grasp for data protection practitioners. In practice, the use of ML is frequently overshadowed by compliance concerns over, amongst other questions, the principle of transparency (strongly aligned with the explainability of ML algorithm decision-making to data subjects), privacy impact assessments, the role of the controller and the processor assessment. To cope with these issues, the UK has developed a significant «soft law» approach under the form of guidelines and other resources published by the ICO.