一般數(shù)據保護條例(GDPR)對數(shù)據科學產生了很大的影響�，F(xiàn)在GDPR有99條正文條款和173篇聲明(Recital)，長而復雜，但是隨著時間的推移以及條款的執(zhí)行，它可能會變得更加復雜。同時，由于GDPR的存在,律師和隱私工程師將成為未來大型數(shù)據科學項目的核心組成部分。

本文主要討論GDPR與機器學習(ML)之間三個最常見的問題。

1.GDPR是否禁止機器學習?

總的來說，在GDPR生效后，ML不會在歐盟被禁止。

但是，從技術的角度來看，這個問題的答案是肯定的。GDPR作為法律條文，確實做出了對使用自動化決策的全面禁止的規(guī)定。當GDPR使用“自動化決策”這個術語時，該法規(guī)指的是任何模型都可以在沒有人直接參與決策的情況下做出決定。這可能包括數(shù)據主體的自動“概要分析”，例如將其分類為“潛在客戶”或“40-50歲男性”等特定組，以確定貸款申請人是否有資格獲得貸款。

因此，GDPR對ML模型的產生的影響是在沒有人直接參與決策制定的情況下，它們是否可以自動部署。如果可以自動部署，那么在大量的ML模型中這種自動部署的設置將會被默認禁止。盡管有許多律師或數(shù)據科學家確實反對過，但參與起草和解釋GDPR的歐盟官方工作組還是堅持該項規(guī)定。

當然，GDPR禁止ML也有例外情況。簡單來說，該法規(guī)確定了使用自主決策合法的三個領域：合同處理的必要性，其他法律另行授權的情況，或數(shù)據主體明確同意的情況。

但是，讓用戶同意并不容易，用戶可以同意許多不同類型的數(shù)據處理，并且他們也可以在任何時候撤銷同意，這意味著用戶同意需要細化和進一步的規(guī)范。

那么，GDPR是否真的禁止使用ML模型?當然不是，但在許多應用ML的例子中，它使得這些模型及其輸入數(shù)據的部署和管理變得越來越困難。

2. ML有沒有“解釋權”

作者去年寫了一篇專門討論這個問題的文章。潛在的解釋能力的存在可能會對數(shù)據科學產生巨大的影響，因為ML模型的預測能力很大程度上很難解釋，即使有可能，也很難解釋。

在GDPR的第13-15條中反復聲明，數(shù)據主體有權獲得“有關所涉邏輯的有意義的信息”以及自動決策的“重要性和設想的后果”。然后，在GDPR的第22條中規(guī)定，數(shù)據主體有權利不受上述影響類型的影響。最后，作為該條例中包含的一項非約束性評論的一部分，第71條聲明(Recital)表示，數(shù)據主體除了能夠對這些決定提出質疑之外，還有權對自動決策做出解釋。綜上所述，這三項規(guī)定在數(shù)據主體和處理數(shù)據的模型之間創(chuàng)建了許多新的復雜的義務，這表明了一種相當強大的可解釋性權利。

雖然理論上，歐盟監(jiān)管機構可以以最嚴格的方式解釋這些條款，但是現(xiàn)實中要想實現(xiàn)充分合理解釋似乎是不可能的。歐盟監(jiān)管機構甚至可以將這些條款解讀為，當ML被用于在沒有人為干預的情況下做出決定時，以及當這些決定對數(shù)據主體產生重大影響時，這些人有權獲得關于正在發(fā)生的事情的一些基本形式的信息。在GDPR中被稱為“有意義的信息”和“設想的后果”可能會在此背景下被讀出。歐盟監(jiān)管機構可能會將注意力集中在一個數(shù)據主體上，該數(shù)據主體基于有關模型的信息和其部署的上下文的相關信息，對數(shù)據的使用做出明智的決定。

3. 數(shù)據主體是否有能力要求模型在沒有數(shù)據的情況下進行訓練?

作者認為在實踐中答案是否定的。在GDPR下，所有數(shù)據的使用都需要有法律依據，《條例》第6條規(guī)定了六個相應的依據。最重要的兩個是“合法利益”的基礎，以及用戶明確同意使用該數(shù)據的地方。當處理的法律基礎是后者時，數(shù)據主體將會保留對這些數(shù)據的極大控制權，也就是說，他們可以在任何時候撤銷，而處理這些數(shù)據的法律依據將不再存在。

因此，如果一個組織從一個數(shù)據主體收集數(shù)據，用戶同意將他們的數(shù)據用于訓練一個特定模型，然后數(shù)據主體隨后撤回該同意，那么用戶何時可以強制模型重新訓練新數(shù)據呢?

只有當該模型繼續(xù)使用該用戶的數(shù)據時，答案才會出現(xiàn)。正如GDPR的29條規(guī)定的那樣，即使撤銷同意后，撤回之前所發(fā)生的所有處理仍然合法。因此，如果這些數(shù)據被合法的用于創(chuàng)建模型或預測，那么這些數(shù)據所產生的任何東西都可能被保留下來。在實踐中，一旦用一組訓練數(shù)據創(chuàng)建了一個模型，訓練數(shù)據就可以在不影響模型的情況下被刪除或修改。

然而，從技術上講，一些研究表明，模型可能會保留關于訓練數(shù)據的信息，即使在訓練數(shù)據被刪除之后，這些信息仍然可能被發(fā)現(xiàn)，正如研究人員Nicolas Papernot等人所寫的那樣。這意味著，在某些情況下，在不重新訓練模型的情況下刪除數(shù)據不能保證訓練數(shù)據不會被重新發(fā)現(xiàn)，或者不能保證原始數(shù)據不會被繼續(xù)使用。

但是訓練數(shù)據通過模型被重新發(fā)現(xiàn)幾乎是不可能的。作者認為，這種重新發(fā)現(xiàn)只是在學術環(huán)境中進行的，與企業(yè)數(shù)據科學家的日常相差甚遠。盡管這在理論上是有可能的，但這似乎是一個邊緣案例，監(jiān)管者和數(shù)據科學家只有在這種特定類型的實例變得更加現(xiàn)實的情況下才能解決這個問題。

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