Привет, друзья.

Сегодня 2 сентября, и моя (не)регулярная рубрика - ТОП бесплатных курсов для IT&IP юристов (по скромному мнению автора канала). Итак, поехали:

1. Интеллектуальная собственность (IP):•Каталог курсов по IP + Каталог финансируемых IP магистратур от WIPO Academy.
•CopyrightX и PatentX, Harvard Law School.
•Основы управления инновациями и ИС, СПбГУ.
•Интеллектуальные права и цифровые технологии, МГУ.
•Intellectual Property Law Specialization, University of Pennsylvania.

2. Data & Privacy:• Базовый курс по персональным данным от RPPA.
•Большие данные с точки зрения права, СПбГУ.
•Compliance в облачной инфраструктуре от Yandex Cloud.

3. Искусственный интеллект (AI):•Правовое регулирование ИИ, Университет Лобачевского.
•Data Ethics, AI and Responsible Innovation (edX), the University of Edinburgh. •AI Safety Fundamentals, BlueDot Impact.

4. Крипта и блокчейн:•Технологии распределенных реестров: правовое регулирование, СПбГУ.
• Цифровые валюты и блокчейн-технологии, СПбГУ.
•Специализация "Blockchain Revolution in Financial Services", INSEAD.

5. IT / Digital Law:•Правовое регулирование отношений в Интернете, СПбГУ.
•Cloud Computing Law, QMUL.
• Introduction to Video Game Law, Индустрия компьютерных игр: правовые проблемы, СПбГУ.

6. Технические навыки юриста:•Введение в LegalTech, СПбГУ.
•Legal Design от Актион.
•Computer Science for Lawyers, Harvard Law School.
•Prompt Engineering for Law.
•MS Excel for Legal Operations, Singapore Academy of Law (SAL).

P.S. Для прохождения некоторых курсов может потребоваться vpn. Если есть чем дополнить этот список - смело оставляйте в комментариях.

Желаю вам продуктивного учебного года ???

Harvard University

CopyrightX | Harvard University

CopyrightX explores the current law of copyright and the ongoing debates concerning how that law should be reformed.

Про гибкое мышление и веру в себя

Вчера ужинали в дружеско-семейном кругу. Так получилось, что в августе у многих наших дни рождения, еще и 1 сентября - было сразу несколько поводов собраться вместе.

Обсуждали тему выбора профессии для подрастающего поколения. Мой крестник, Лев, которому только исполнилось 13, необыкновенно вкусно готовит и хочет стать шеф-поваром, что совсем нетипично для его сверстников. Завел себе канал на ютубе, снимает процесс приготовления блюд, делает монтаж и адаптацию на английском, и вуаля - подписчики из разных стран.

К слову, на свой День Рожденья Лев заказывает не приставки X-box, а специальные штуковины для изготовления пасты, лазаньи и неизвестно чего еще. Он знает все про рейтинг “Мишлен”, за что рестораны получают звезды, знает, что в Перми открывается первый Мишленовский ресторан (а мы нет). Видели бы вы как он оценивает блюда, рассказывает историю каждого, на вкус определяет ингредиенты соусов?‍?.

В 13 лет Лева уже думает куда будет поступать после школы. Мы пообщались с несколькими пермскими шеф-поварами, и выяснили, что лучше не тратить много времени на теорию, и сразу ехать учиться в Италию или Францию. Попросил меня помочь ему найти подходящие программы и гранты - надо же заранее начинать подготовку, и никаких нет сомнений что все получится. Вот сижу в воскресенье с утра - делаю ресерч :)

Я думаю - как это важно - в любом возрасте сохранять гибкость мышления и веру в свои силы. У каждого из нас столько возможностей и горизонтов, столько чему можно научиться, освоить разные навыки, раскрыть свои таланты. Опыт - это конечно здорово, но иногда надо уметь посмотреть на мир глазами ребенка, которому интересно и который точно знает, что у него все получится. Оставлю это здесь, чтобы и самой не забывать.

Когда в 2017 году я уходила из корпорации в AI стартап (рекомендательный IoT сервис), я и подумать тогда не могла, во что выльется мой интерес к данным, и что в 2023 году я начну читать студентам лекции по Privacy & AI и составлять обучающие программы.

В апреле RPPA открыла набор на образовательный курс “AI Governance: регулирование и комплаенс AI систем”*, в котором я выступаю не только преподавателем, но и соавтором.

Программа курса разработана так, чтобы слушатели не просто освоили регуляторные требования к AI системам, но и научились внедрять эти требования в бизнес-процессы, выстраивать функцию AI Governance в компании, управлять AI рисками на всех этапах жизненного цикла продукта.

Организаторам курса удалось собрать крутую команду преподавателей, среди которых: эксперты по AI комплаенсу, Data Privacy, Cybersecurity, IP юристы и дата-инженеры.

Мы ожидаем, что первая группа курса будет небольшая, это позволит нам уделить максимум внимания каждому студенту. В планах у RPPA также запустить сертификацию по AI Governance.

Вообще я от души рекомендую продукты RPPA - это всегда классная организация, живые лекции, работа в группах, полная отдача преподавателей, активный нетворк и поддержка.

*Образовательная лицензия РППА Офис - № Л035-01298-77/01030105 от 22 января 2024

И немного о реалиях работы DPO, сегодня же все-таки пятница :)

Всем привет.

В начале апреля я провела занятия для курса повышения квалификации “Data Privacy Officer” от RPPA и МГУ. В рамках темы "Управляющие функции DPO" мы разбираем методики, инструменты и навыки, необходимые DPO для управления приватностью (Data Privacy).

По свежим следам подготовила майнд-карту “Privacy Management Tools”, которой хочу поделиться. Это набор базовых бесплатных инструментов (не исчерпывающий), которые можно использовать для выстраивания системы управления приватностью в компании с нуля. Инструменты классифицированы в зависимости от того, чем управляем: проектами и процессами, командой, рисками, нарушениями и т.д.

Может показаться, что карта ориентирована на иностранные компании, но базовые инструменты успешно адаптируются для управления Data Privacy в любой стране, тк подходы к управлению зависят не от юрисдикции, а от эффективности: насколько они помогают достигать поставленных целей (в данном случае Privacy целей).

Надеюсь, что будет полезно прайвасистам, DPO, экспертам по защите данных, и всем кто интересуется управлением данными. Если у вас есть что добавить из своего опыта - будет здорово, если поделитесь.

Для всех интересующихся вопросами IP в контексте развития генеративного AI - 13 и 14 марта Всемирная организация интеллектуальной собственности (WIPO) проводит открытое мероприятие на тему "Training the Machines – Bytes, Rights and the Copyright Conundrum".

В программе заявлено обсуждение проблем на стыке GenAI и IP:
- когнитивные параллели между механизмами обучения человеческого и искусственного интеллекта;
- качество тренировочных данных в контексте авторского права;
- доступ к данным для обучения AI моделей;
- баланс между развитием GenAI и справедливым поощрением авторов;
- ограничения авторского права в связи с развитием GenAI (text and data mining, fair use и др.).
- актуальные судебные кейсы на стыке авторского права и AI;
- регуляторные подходы и договорные механизмы для снижения IP рисков в обучающем процессе.

Несмотря на популярность темы, вопросы сессий сформулированы глубоко, и есть возможность послушать не только юристов, но и представителей когнитивной науки, компьютерных наук, бизнес-сообщества и других стейкхолдеров. Так что рекомендую всем, а особенно тем студентам, с кем мы совсем недавно эти вопросы обсуждали :)

Программу можно посмотреть здесь, время - CET.

Ссылка для подключения в Zoom. Организаторы обещают запись.

UPD: также доступны записи прошедших дискуссий WIPO по смежным темам:
1. Искусственный интеллект и IP;
2. IP и метавселенные;
3. Данные и IP.

www.wipo.int

WIPO Conversation: Training the Machines – Bytes, Rights and the Copyright Conundrum (March 13-14, 2024)

WIPO Conversation – Training the Machines – Bytes, Rights and the Copyright Conundrum

С Наступающим Новым годом, друзья ❄️?☃️??

Люблю конец года за возможность собраться всей семьей, нарядить елку, украсить дом, открыть подарки, вместе что-то приготовить, не отвлекаясь на дела и суету за окном.

Благодарю уходящий год за все его испытания и уроки, за новые возможности и смыслы. Спасибо всем кто был рядом.

Новый год для меня - это новая точка отсчета, повод вспомнить свои ценности и провести аудит собственной жизни (вот только каникулы в этот раз у меня до 3 января, так что на аудит - всего пару дней).

А еще Новый год - это надежда и вера в то, что добро сильнее зла, право сильнее произвола, а знание сильнее невежества. Эти законы работают, даже если кто-то пытается убедить нас в обратном. Пока мы помним это - все непременно будет хорошо. Главное - будьте здоровы и берегите себя, друзья ??

Срочно разыскиваются эксперты по глобальному потеплению - дело в том, что линзы у очков при такой температуре замерзают и покрываются узорами. Что с этим можно сделать (без вреда для атмосферы) ?

И прекрасной всем пятницы кстати ❄️❄️❄️

Privacy под угрозой алгоритмических теней

В пятницу в Вышке проходила конференция “Право в цифровую эпоху”, где я выступила с темой: “AI-модели, “зараженные” в процессе глубокого обучения: правовые последствия и способы защиты”. Тема довольно любопытная, хочу и с вами поделиться основными тезисами.

1. В процессе машинного или глубокого обучения AI-модели могут быть “заражены” в том случае, если в обучающих дата-сетах были использованы дефектные данные. Дефект данных может быть связан как с качеством (н-р, неточность или неполнота), так и с правом (н-р, сбор и обработка данных без надлежащего правового основания).

2. По мнению авторов статьи “Algorithmic Destruction”, обученная AI-модель сохраняет “алгоритмическую тень” - постоянный отпечаток данных, которые были использованы для обучения этой модели. Поэтому даже после удаления дефектных данных из модели / исходного дата-сета, обученная модель сохраняет “алгоритмическую тень” удаленных данных.

3. Алгоритмические тени могут причинять вред правам субъектов:
a. Privacy вред субъекту, данные которого использовались для обучения AI-модели (н-р, распознавание лица и слежка);
b. Групповой или распределенный вред Privacy, когда тень влияет на права целой группы людей, либо третьих лиц, н-р при нарушении генетической приватности;
c. “Теневой” алгоритмический вред (н-р, от дискриминации, автоматизированных решений, предвзятости и т.д.).

4. Сохранение алгоритмической тени в AI-моделях делает неэффективным такой способ защиты как удаление “дефектных” данных из модели / обучающего дата-сета, поскольку Privacy вред субъектам сохраняется. Такие меры как штрафы, компенсации, возмещение убытков и отзыв продукта с рынка также не решают задачи, тк не приводят к устранению источника вреда.

5. Авторы статьи вводят альтернативную меру защиты - “алгоритмическое разрушение”, то есть удаление самих моделей, обученных на дефектных данных, либо “откат” обученной модели до того времени, когда она была “заражена”. При этом происходит удаление алгоритмической тени, что исключает дальнейший вред субъектам. Однако, эта мера довольно затратная, поэтому в качестве альтернативы сейчас обсуждается такой вариант этой меры как “машинное разобучение” (machine unlearning).

6. Любопытно, что FTC (Федеральная торговая комиссия США) уже трижды применяла меру “алгоритмического разрушения”, требуя от нарушителей удалить как дефектные данные, так и обученные AI-модели: в деле Cambridge Analytica (2019), в деле Everalbum Inc. (2021) и в деле Weight Watchers (2022), подробнее - в презентации. В то же время, ни один надзорный орган по защите данных в мире до сих пор не применил эту меру к технологии Clearview AI, несмотря на то, что более 30 млрд. фото были обработаны для обучения модели распознавания лиц в т.ч. в правоохранительных целях.

Вывод: важно на самых ранних стадиях разработки AI-систем учитывать сохранение алгоритмических теней в AI-моделях: выбирать надлежащее правовое основание обработки ПДн, соблюдать базовые требования к управлению и качеству данных и т. д. Это актуально даже если стартап использует какой-либо экспериментальный правовой режим: срок эксперимента закончится, а алгоритмическая тень сохранится.

В целом тема кажется довольно перспективной для того, чтобы покопаться в ней глубже. Так что если у вас появятся мысли / идеи - будет здорово если поделитесь.

pravo.hse.ru

ХII Международная научно-практическая конференция «Право в цифровую эпоху: право и технологии»