新加坡发布管理用个人数据训练AI模型的指南草案

新加坡发布了关于如何管理个人数据用于训练人工智能（AI）模型和系统的指南草案。

该指南旨在解释企业使用个人数据训练 AI 模型和系统时新加坡法律的适用情况，包括研究和业务改进的例外情况。该指南强调了数据的准确性和透明性，并鼓励企业在训练 AI 模型时使用自己的数据，以确保数据的真实性和相关性。这样做可以提供更多的上下文信息，并减轻与准确性和知识产权侵权等潜在风险相关的担忧。

然而，这些指导方针不具有法律约束力，也不会补充或改变任何现有法律。他们着眼于问题和情况，例如在开发机器学习模型或系统时，公司如何从 PDPA 中的现有例外中受益。

该指南还明确了了组织在为促进预测、决策和建议的机器学习人工智能系统收集个人数据时如何满足涉及同意、责任和通知的要求。文件还指出，公司何时适合寻求两种例外情况，以进行研究和业务改进，而无需征求同意使用个人数据来训练人工智能模型。

当公司开发产品或拥有他们希望改进的现有产品时，业务改进例外可能适用。当人工智能系统用于推动提高运营效率或提供个性化产品和服务的 决策流程时，这种例外也可能相关。

例如，业务改进例外可以应用于内部人力资源推荐系统，该系统用于为某个角色提供第一批潜在候选人。它还可以应用于人工智能或机器学习模型和系统的使用，以提供提高产品和服务竞争力的新功能。

在数据保护方面，组织在开发、培训和监控使用个人数据的人工智能系统时应 包括适当的技术流程和法律控制。

指南指出:“在开发人工智能系统的背景下，组织应将数据最小化作为良好实践。仅使用包含训练和改进人工智能系统或机器学习模型所需属性的个人数据也将减少人工智能系统不必要的数据保护和网络风险。”PDPC 正在征求公众对指南草案的反馈，该草案应于8月31日之前提交。