--- title: "Регламент N 2024/1689 Европейского парламента и Совета Европейского Союза" number: "2024/1689" issuer: "Европейский Союз" status: действует canonical: "https://bukva.ai/docs/reglament-20241689/statya-10" --- # Статья 10 ### Статья 10
**Данные и распоряжение данными**
1. Системы ИИ с высокой степенью риска, которые используют методы, включающие в себя обучение моделей ИИ с данными, должны разрабатываться на основе наборов данных для обучения, валидации и тестирования, которые отвечают критериям качества, указанным в [параграфах 2](https://bukva.ai/docs/reglament-20241689/statya-10#p100505) - [5](https://bukva.ai/docs/reglament-20241689/statya-10#p100516), при использовании таких наборов данных. 2. Наборы данных для обучения, валидации и тестирования подпадают под методы распоряжения и управления данными, характерные для целевого назначения системы ИИ с высокой степенью риска. Указанные методы должны касаться, в частности: (a) соответствующих проектных решений; (b) процессов сбора данных и происхождения данных, а в случае с персональными данными - первоначальной цели сбора данных; (c) соответствующих операций по подготовке и обработке данных, например, аннотирование, маркировка, очистка, обновление, обогащение и агрегирование; (d) формулирования допущений, в частности, в отношении информации, которую, данные должны измерять и представлять; (e) оценки наличия, качества и пригодности необходимых наборов данных; (f) изучения с учетом возможных необъективностей, которые могут повлиять на здоровье и безопасность людей, негативно сказаться на основных правах или привести к дискриминации, запрещенной законодательством Союза, особенно в тех случаях, когда выходные данные влияют на входные данные в будущих операциях; (g) соответствующих мер по выявлению, предотвращению и смягчению возможных необъективностей, выявленных согласно [пункту (f)](https://bukva.ai/docs/reglament-20241689/statya-10#p100511); (h) выявления соответствующих пробелов в данных или недостатков, которые препятствуют соблюдению настоящего Регламента, а также способов устранения указанных пробелов и недостатков. 3. Наборы данных для обучения, валидации и тестирования должны быть актуальными, в достаточной степени репрезентативными и, насколько это возможно, не должны содержать ошибок и должны быть полными с учетом целевого назначения. Они должны обладать соответствующими статистическими свойствами, в том числе, по мере необходимости, относительно лиц или группы лиц, в отношении которых предполагается использовать систему ИИ с высокой степенью риска. Указанные характеристики наборов данных могут встречаться на уровне отдельных наборов данных или на уровне их комбинации. 4. Наборы данных должны учитывать в той мере, в какой это необходимо для целевого назначения, характеристики или элементы, характерные для конкретной географической, контекстуальной, поведенческой или функциональной среды, в которой предполагается использовать систему ИИ с высокой степенью риска. 5. В той степени, в какой это строго необходимо в целях обеспечения выявления и исправления необъективностей в отношении систем ИИ с высокой степенью риска в соответствии с [пунктами (f)](https://bukva.ai/docs/reglament-20241689/statya-10#p100511) и [(g) параграфа 2](https://bukva.ai/docs/reglament-20241689/statya-10#p100512) настоящей Статьи, поставщики таких систем могут в порядке исключения обрабатывать особые категории персональных данных, при условии соблюдения надлежащих гарантий основных прав и свобод физических лиц. В дополнение к положениям, установленным в Регламентах (ЕС) [2016/679](https://bukva.ai/docs/reglament-2016679/statya-1) и (ЕС) [2018/1725](https://bukva.ai/docs/reglament-20181725/statya-1) и [Директиве](https://bukva.ai/docs/direktiva-2016680/statya-1) (ЕС) 2016/680, для осуществления такой обработки должны быть выполнены все следующие условия: (a) выявление и исправление необъективностей не могут быть эффективно выполнены путем обработки других данных, включая искусственные или обезличенные данные; (b) на особые категории персональных данных распространяются технические ограничения на повторное использование персональных данных, а также современные меры по обеспечению безопасности и конфиденциальности, включая псевдонимизацию;
**(c) на особые категории персональных данных распространяются меры, гарантирующие, что обрабатываемые персональные данные защищены надлежащими гарантиями, включая строгий контроль и документирование доступа, во избежание неправильного применения и для обеспечения того, чтобы к указанным персональным данным доступ имели только уполномоченные лица с соответствующими обязательствами по соблюдению конфиденциальности;**
**(d) другие стороны не должны предоставлять, передавать или иным образом получать доступ к особым категориям персональных данных;**
**(e) особые категории персональных данных удаляются сразу после исправления необъективности или после истечения срока хранения персональных данных, в зависимости от того, что наступит раньше;**
(f) записи об обработке данных согласно Регламентам (ЕС) [2016/679](https://bukva.ai/docs/reglament-2016679/statya-1) и (ЕС) [2018/1725](https://bukva.ai/docs/reglament-20181725/statya-1) и [Директиве](https://bukva.ai/docs/direktiva-2016680/statya-1) (ЕС) 2016/680 включают в себя причины, по которым обработка особых категорий персональных данных была строго необходима для выявления и исправления необъективностей, и причины того, почему не удалось достичь указанной цели путем обработки других данных. 6. При разработке систем ИИ с высокой степенью риска, в которых не используются методы обучения моделей ИИ, [параграфы 2](https://bukva.ai/docs/reglament-20241689/statya-10#p100505) - [5](https://bukva.ai/docs/reglament-20241689/statya-10#p100516) применяются только в отношении наборов данных для тестирования.