Nel frenetico mondo della tecnologia, i progressi dell'intelligenza artificiale (AI) hanno trasformato il modo in cui interagiamo con le macchine e i dati, in particolare per il caso d'uso del software di whistleblowing. Tra questi progressi, due tecnologie di spicco hanno ottenuto un'attenzione significativa: Il riconoscimento vocale basato sull'AI e il speech-to-text alimentato da modelli come ChatGPT. Sebbene entrambe le tecnologie abbiano il potenziale per rivoluzionare vari settori, sollevano importanti questioni sulla privacy dei dati e sulla conformità a normative come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR).
In questo articolo, esploreremo le differenze chiave tra il riconoscimento vocale basato sull'AI e lo speech-to-text, e se è necessario che un'azienda richieda l'approvazione dell'autorità locale per la protezione dei dati ai sensi del GDPR quando utilizza queste tecnologie per elaborare dati biometrici sensibili o simili.
La tecnologia di riconoscimento vocale basata sull'AI utilizza algoritmi di apprendimento automatico per comprendere e interpretare il parlato umano. Consente ai dispositivi, alle applicazioni e ai sistemi di riconoscere e rispondere ai comandi o alle domande vocali. Questa tecnologia si trova negli assistenti virtuali come Siri, Google Assistant e Alexa, oltre che in varie applicazioni di assistenza clienti.
La tecnologia Speech-to-text, fornita da modelli come ChatGPT, è progettata per convertire il linguaggio parlato in testo scritto. Può trascrivere registrazioni audio, messaggi vocali o qualsiasi contenuto parlato in forma di testo, rendendolo facilmente ricercabile e accessibile. Questa tecnologia trova applicazione nei servizi di trascrizione, negli strumenti di accessibilità e nell'analisi dei dati.
Scopo: Il riconoscimento vocale basato sull'AI si concentra principalmente sulla comprensione e sulla risposta ai comandi vocali, mentre lo speech-to-text mira a convertire il linguaggio parlato in testo per vari scopi, tra cui la documentazione, l'analisi e l'accessibilità.
Casi d'uso: Il riconoscimento vocale è comunemente utilizzato negli assistenti vocali e nei dispositivi intelligenti, mentre la tecnologia speech-to-text trova applicazione nei servizi di trascrizione, nei call center del servizio clienti e nell'indicizzazione dei contenuti.
Elaborazione dei dati: I sistemi di riconoscimento vocale spesso elaborano i dati vocali senza la necessità di conservare le registrazioni vocali effettive. Al contrario, i sistemi speech-to-text conservano ed elaborano il testo trascritto, che può contenere informazioni sensibili.
Dati biometrici: Il riconoscimento vocale basato sull'AI può comportare la raccolta e l'elaborazione di dati biometrici, come le impronte vocali, per l'identificazione dell'utente. Il parlato-testo, invece, tratta tipicamente dati testuali e non memorizza informazioni biometriche.
Ora affrontiamo la questione cruciale della conformità al GDPR quando si tratta di queste tecnologie, soprattutto nei casi in cui vengono elaborati dati biometrici sensibili.
Ai sensi del GDPR, i dati biometrici sono considerati una categoria speciale di dati personali e il loro trattamento è soggetto a regole severe. L'articolo 9 del GDPR vieta il trattamento dei dati biometrici allo scopo di identificare in modo univoco una persona, a meno che non siano soddisfatte determinate condizioni, tra cui l'ottenimento di un consenso esplicito da parte dell'interessato o che il trattamento sia necessario per specifici motivi legali.
La necessità di ottenere l'approvazione da parte delle autorità locali per la protezione dei dati dipende in larga misura dal modo in cui queste tecnologie vengono utilizzate e se comportano l'elaborazione di dati biometrici sensibili.
Riconoscimento vocale basato sull'AI: Le aziende che utilizzano il riconoscimento vocale basato sull'AI per comandi o interazioni vocali generali possono non richiedere un'approvazione specifica se rispettano i principi generali del GDPR, tra cui l'ottenimento del consenso informato e la garanzia della sicurezza dei dati.
Da discorso a testo: Quando si utilizza la tecnologia speech-to-text, è importante considerare se il testo trascritto contiene dati biometrici sensibili, come le impronte vocali. Se il testo viene anonimizzato e l'aspetto biometrico non viene conservato, l'approvazione esplicita potrebbe non essere necessaria. Tuttavia, se vengono memorizzati dati biometrici sensibili, potrebbero essere necessari il consenso esplicito e l'approvazione dell'autorità locale per la protezione dei dati.
È fondamentale per le organizzazioni condurre un'accurata Valutazione d'Impatto sulla Protezione dei Dati (DPIA) per valutare i rischi associati all'elaborazione dei dati biometrici e per determinare se è necessaria l'approvazione dell'autorità locale per la protezione dei dati. Le DPIA aiutano a identificare e mitigare i rischi, garantendo la conformità al GDPR.
Il whistleblowing è un meccanismo essenziale per scoprire e affrontare la cattiva condotta all'interno delle organizzazioni, promuovere la trasparenza e salvaguardare gli interessi dei dipendenti e del pubblico. Per migliorare l'efficacia delle procedure software di whistleblowing, alcune aziende stanno incorporando la tecnologia speech-to-text, come ChatGPT, nei loro meccanismi di segnalazione. Questo approccio innovativo può migliorare l'accuratezza e la sicurezza dei processi software di whistleblowing, mantenendo la conformità con le normative sulla protezione dei dati.
Ecco come l'implementazione di un sistema speech-to-text modulo per software di whistleblowing può giovare alle organizzazioni:
I meccanismi tradizionali di whistleblowing spesso prevedono rapporti scritti, che possono rivelare l'identità del whistleblower attraverso l'analisi della calligrafia o dei modelli di battitura. Utilizzando la tecnologia speech-to-text, i whistleblower possono registrare le loro preoccupazioni in modo anonimo attraverso le parole, riducendo il rischio di identificazione.
Le registrazioni vocali possono catturare sfumature ed emozioni che il testo scritto potrebbe non trasmettere in modo efficace. Quando gli informatori possono parlare liberamente, possono fornire informazioni più complete e accurate sulla cattiva condotta di cui sono stati testimoni.
Parlare è spesso più naturale e veloce che digitare, rendendo più facile per i whistleblower inviare le loro segnalazioni. Questo può incoraggiare un maggior numero di dipendenti a farsi avanti con le loro preoccupazioni.
La tecnologia speech-to-text può rendere il software di whistleblowing accessibile alle persone con disabilità che possono incontrare difficoltà con i tradizionali metodi di segnalazione scritta.
L'implementazione di robuste misure di crittografia e di sicurezza quando si utilizza la tecnologia speech-to-text garantisce la protezione dei dati vocali registrati, riducendo il rischio di violazione dei dati.
Poiché i file vocali sono anonimizzati con una distorsione vocale e non vengono utilizzati per identificare la persona che fornisce l'indizio, il file stesso non può essere classificato come biometrico (vedere EBF Carta). Inoltre, i file audio devono essere cancellati entro un certo periodo di tempo. Pertanto, a nostro avviso, non è necessario il consenso dell'autorità di protezione dei dati. Il consenso di un utente anonimo viene ottenuto spiegando brevemente cosa succede alla registrazione vocale e come il file viene anonimizzato e conservato. Non appena l'utente clicca su "Continua", accetta il trattamento. Inoltre, l'informativa dettagliata sulla privacy è a disposizione dell'utente in qualsiasi momento.
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DISS-CO® è un'azienda innovativa di tecnologia legale con una forte attenzione all'eGRC e al RegTech. Costruita da investigatori esperti nell'individuazione di frodi e altre violazioni in vari settori.
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