I den snabba teknikvärlden har framsteg inom artificiell intelligens (AI) förändrat vårt sätt att interagera med maskiner och data, särskilt när det gäller programvara för visselblåsning. Bland dessa framsteg har två framstående tekniker fått betydande uppmärksamhet: AI-baserad röstigenkänning och tal-till-text som drivs av modeller som ChatGPT. Båda teknikerna har potential att revolutionera olika branscher, men de väcker också viktiga frågor om datasekretess och efterlevnad av bestämmelser som den allmänna dataskyddsförordningen (GDPR).
I den här artikeln kommer vi att undersöka de viktigaste skillnaderna mellan AI-baserad röstigenkänning och tal-till-text, och om det är nödvändigt för ett företag att söka godkännande från den lokala dataskyddsmyndigheten enligt GDPR när dessa tekniker används för att behandla känsliga biometriska eller liknande uppgifter.
AI-baserad röstigenkänningsteknik använder maskininlärningsalgoritmer för att förstå och tolka mänskligt tal. Det gör det möjligt för enheter, applikationer och system att känna igen och svara på talade kommandon eller förfrågningar. Den här tekniken finns i virtuella assistenter som Siri, Google Assistant och Alexa samt i olika kundtjänstapplikationer.
Tal-till-text-teknik, som drivs av modeller som ChatGPT, är utformad för att konvertera talat språk till skriven text. Den kan transkribera ljudinspelningar, röstmeddelanden eller annat talat innehåll till textform, vilket gör det lätt sökbart och tillgängligt. Tekniken har tillämpningar inom transkriptionstjänster, tillgänglighetsverktyg och dataanalys.
Syfte: AI-baserad röstigenkänning är främst inriktad på att förstå och svara på röstkommandon, medan tal-till-text syftar till att omvandla talat språk till text för olika ändamål, inklusive dokumentation, analys och tillgänglighet.
Användningsfall: Röstigenkänning används ofta i röstassistenter och smarta enheter, medan tal-till-text-teknik används inom transkriberingstjänster, callcenter för kundservice och indexering av innehåll.
Databehandling: Röstigenkänningssystem bearbetar ofta röstdata utan att behöva spara de faktiska röstinspelningarna. Tal-till-text-system lagrar och bearbetar däremot den transkriberade texten, som kan innehålla känslig information.
Biometriska data: AI-baserad röstigenkänning kan innebära insamling och bearbetning av biometriska data, t.ex. röstavtryck, för användaridentifiering. Tal-till-text, å andra sidan, hanterar vanligtvis textdata och lagrar inte biometrisk information.
Låt oss nu ta upp den viktiga frågan om efterlevnad av GDPR när det gäller dessa tekniker, särskilt i fall där känsliga biometriska data behandlas.
Enligt GDPR betraktas biometriska uppgifter som en särskild kategori av personuppgifter, och behandlingen av dem omfattas av strikta regler. Enligt artikel 9 i GDPR är det förbjudet att behandla biometriska uppgifter i syfte att entydigt identifiera en enskild person, såvida inte vissa villkor är uppfyllda, däribland att den registrerade uttryckligen har lämnat sitt samtycke eller att behandlingen är nödvändig av särskilda rättsliga skäl.
Behovet av godkännande från lokala dataskyddsmyndigheter beror till stor del på hur dessa tekniker används och om de innefattar behandling av känsliga biometriska uppgifter.
AI-baserad röstigenkänning: Företag som använder AI-baserad röstigenkänning för allmänna röstkommandon eller interaktioner kanske inte behöver något särskilt godkännande om de följer GDPR:s allmänna principer, inklusive att inhämta informerat samtycke och säkerställa datasäkerhet.
Tal-till-text: Vid användning av tal-till-text-teknik är det viktigt att överväga om den transkriberade texten innehåller känsliga biometriska data, t.ex. röstavtryck. Om texten anonymiseras och den biometriska aspekten inte bevaras kanske det inte är nödvändigt med ett uttryckligt godkännande. Om känsliga biometriska uppgifter lagras kan det dock krävas uttryckligt samtycke och godkännande från den lokala dataskyddsmyndigheten.
Det är viktigt att organisationer genomför en grundlig konsekvensbedömning avseende dataskydd (DPIA) för att utvärdera riskerna med behandlingen av biometriska data och för att avgöra om det krävs godkännande från den lokala dataskyddsmyndigheten. DPIA hjälper till att identifiera och minska riskerna, vilket säkerställer efterlevnad av GDPR.
Whistleblowing är en viktig mekanism för att avslöja och åtgärda missförhållanden inom organisationer, främja öppenhet och skydda de anställdas och allmänhetens intressen. För att effektivisera rutinerna för visselblåsarprogramvara införlivar vissa företag tal-till-text-teknik, som ChatGPT, i sina rapporteringsmekanismer. Detta innovativa tillvägagångssätt kan förbättra noggrannheten och säkerheten i visselblåsarprocesser samtidigt som det upprätthåller efterlevnaden av dataskyddsbestämmelser.
Här är hur implementeringen av ett tal-till-text-system modul för programvara för visselblåsning kan gynna organisationer:
Traditionella mekanismer för visselblåsning omfattar ofta skriftliga rapporter, som kan avslöja visselblåsarens identitet genom handstilsanalys eller skrivmönster. Genom att använda tal-till-text-teknik kan visselblåsare registrera sina problem anonymt genom talade ord, vilket minskar risken för identifiering.
Röstinspelningar kan fånga nyanser och känslor som skriven text kanske inte förmedlar på ett effektivt sätt. När visselblåsare kan tala fritt kan de ge mer omfattande och korrekt information om de oegentligheter de har bevittnat.
Att tala är ofta mer naturligt och snabbare än att skriva på maskin, vilket gör det lättare för visselblåsare att lämna in sina rapporter. Detta kan uppmuntra fler anställda att berätta om sina problem.
Tal-till-text-teknik kan göra visselblåsarprogram tillgängliga för personer med funktionsnedsättning som kan ha svårt att använda traditionella skriftliga rapporteringsmetoder.
Genom att implementera robust kryptering och säkerhetsåtgärder vid användning av tal-till-text-teknik säkerställs att den inspelade röstdatan skyddas, vilket minskar risken för dataintrång.
Eftersom röstfilerna anonymiseras med en röstförvrängning och inte används för att identifiera den person som ger ledtråden, kan filen i sig inte klassificeras som biometrisk (se EBF Papper). Dessutom måste ljudfilerna raderas inom en viss tid. Därför krävs enligt vår mening inte samtycke från dataskyddsmyndigheten. En anonym användares samtycke inhämtas genom en kort förklaring av vad som händer med röstinspelningen och hur filen anonymiseras och lagras. Så snart användaren klickar på "Fortsätt" samtycker han eller hon till behandlingen. Dessutom är den detaljerade integritetspolicyn tillgänglig för användaren när som helst.
Boka en demo idag och lär dig hur DISS-CO använder AI för att förbättra visselblåsarprogrammet.
