Риски передачи персональных данных ИИ и внешним сервисам, варианты закрытого контура и ограничения сервисов обезличивания.
Собрано в Sveska из открытых обсуждений сообщества. Авторы сообщений не указываются.
Обновлено
Перед отправкой данных в ИИ или внешний сервис их стоит обезличить либо не передавать во внешний контур вовсе. В чувствительных сценариях обсуждались собственный закрытый контур, DLP-система и подмена значений локальным скриптом.
Внешний сервис становится дополнительным участником обработки и потенциальной точкой утечки. Даже если сервис заявляет, что не хранит исходный текст, это не отменяет необходимости отдельно оценивать доверие к нему и связанные риски.
Также может отсутствовать гарантия удаления данных после обработки.
Важно: передача персональных данных внешнему сервису может требовать согласия субъекта персональных данных. В правилах обработки может потребоваться указать нового участника и цели обработки.
Для юридической фирмы и других чувствительных контуров предлагалось развернуть сервис on-premise — внутри инфраструктуры организации. В этом случае данные не передаются внешнему провайдеру.
Другие рассмотренные варианты:
Нет, заявленные метрики сами по себе не являются независимым аудитом. Для одного из обсуждавшихся сервисов автор указывал recall выше 95% и precision около 91% по худшей категории, однако результаты были получены на собственном синтетическом корпусе.
По мнению автора обсуждавшегося сервиса, поставщик ПО, обрабатывающего персональные данные, несёт косвенную ответственность. Основная ответственность по закону, по его позиции, лежит на стороне, которая получила данные от клиента или сотрудника.
Важно: это мнение автора сервиса из обсуждения, а не независимая юридическая оценка.
Статья собрана по сообщениям за сентябрь 2026 года.