GDPR（General Data Protection Regulation，通用數據保護條例）是歐盟於2018年生效的重要法律，規範個人數據的收集、處理與保護。對於機器學習和人工智慧模型的開發與部署，GDPR提出了嚴格的要求，以確保個人隱私權益不被侵犯。
GDPR在機器學習中的核心要求：
1. 合法性與透明度• AI系統必須明確告知用戶個人數據的使用目的，並取得明確同意或合法依據。
• 用戶有權了解其數據如何被模型使用與處理。
2. 數據最小化與目的限制
• 僅收集和處理對模型訓練及運行必需的最少個人數據。
• 禁止將收集數據用於未經同意的新目的。
3. 個人權利保障
• 用戶享有數據查閱、歸檔、更正及刪除（被遺忘權）的權利。
• 自動決策與分析涉及的數據，需提供人工干預、解釋權和異議權。
4. 數據安全與保護設計
• 從設計階段開始整合數據保護措施（Privacy by Design）。
• 採取技術和組織措施避免數據洩漏與濫用，如差分隱私、加密等。
5. 高風險AI的專門評估
• 對於處理敏感數據或影響個人權益的AI系統，需進行數據保護影響評估（DPIA）。
• 必要時與監管機構協商。
6. 跨境數據傳輸管控
• 對歐盟外的數據傳輸有嚴格規範，確保相同水平的數據保護。
簡單比喻：
GDPR就像是數據使用和保護的守門員，確保個人信息在AI系統中被合理、透明與安全地使用。
總結：
GDPR要求機器學習系統在個人數據處理過程中具備合法性、透明度、數據最小化及安全保障，並尊重數據主體權利，以保障用戶隱私和促進負責任的AI發展。
