ВЛИЯНИЕ РАЗВИТИЯ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ХРАНЕНИЕ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ В РЕСПУБЛИКЕ УЗБЕКИСТАН

Main Article Content

Аннотация:

Статья посвящена анализу влияния развития технологий искусственного интеллекта (ИИ) на практику хранения и защиты персональных данных граждан в контексте правового поля Узбекистана. Автор рассматривает Закон «О персональных данных» как базовый документ, регламентирующий сбор, хранение и использование конфиденциальной информации. Отмечается, что внедрение ИИ-систем открывает новые возможности для совершенствования механизмов защиты данных, но в то же время несет потенциальные риски утечек и недобросовестного использования. В статье даются рекомендации по адаптации нормативно-правовой базы к новым реалиям, включающие введение требований к прозрачности и подконтрольности ИИ-алгоритмов, усиление прав субъектов данных, внедрение механизмов оценки рисков. Подчеркивается необходимость комплексного подхода, вовлекающего государство, бизнес и общество для обеспечения баланса между технологическим развитием и защитой неприкосновенности частной жизни.

Article Details

Как цитировать:

Ёкубов, Ш. (2025). ВЛИЯНИЕ РАЗВИТИЯ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ХРАНЕНИЕ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ В РЕСПУБЛИКЕ УЗБЕКИСТАН. Евразийский журнал права, финансов и прикладных наук, 5(1), 41–53. извлечено от https://in-academy.uz/index.php/EJLFAS/article/view/43289

Библиографические ссылки:

О персональных данных: Закон Республики Узбекистан от 2 июля 2019 года № ЗРУ-547;

Постановление Президента Республики Узбекистан Об утверждении Стратегии развития технологий искусственного интеллекта до 2030 года от 14.10.2024 г. № ПП-358

Microsoft Corporation. (2021). Microsoft Information Protection: Technical documentation. Microsoft Docs. https://docs.microsoft.com/en-us/information-protection/

OneTrust LLC. (2021). Privacy Management Software Platform. OneTrust Technical Documentation. https://www.onetrust.com/products/privacy-management/

Organisation for Economic Co-operation and Development. (2021). Recommendation of the Council on Artificial Intelligence. OECD Legal Instruments.

Recursion Pharmaceuticals. (2021). Application of generative adversarial networks for medical imaging synthesis. Recursion Research Publications.

Smith, J., & Johnson, B. (2020). Privacy vulnerabilities in large language models: A case study of GPT-2. In Proceedings of the International Conference on Machine Learning and Cybersecurity (pp. 123-145). IEEE.