1 września w szkołach wybuchła RODO-panika. Nagle okazało się, że „nie wolno zawołać ucznia po nazwisku, bo RODO!”. Co takiego się stało? Czyżby po 20 latach obowiązywania tych samych zasad szkoły nagle odkryły ochronę danych osobowych? Raczej nie, ale zamiast dostosować istniejące procedury do nowych przepisów, zgodnie z własną misją i wartościami, dyrektorzy na wszelki wypadek wprowadzają rozwiązania nieraz absurdalne. W tym tekście wyjaśniamy, jak rozwiązać najczęściej pojawiające się konflikty na linii szkoła – dane osobowe.

Jesteś rodzicem malucha i chcesz, żeby ktoś – babcia, dziadek, starsze rodzeństwo lub wynajęty opiekun – pomógł Ci w odprowadzaniu i odbieraniu go z przedszkola lub szkoły?

Kiedy po raz pierwszy usłyszeliśmy o projekcie „monitoringu totalnego” w Krakowie, nie mieliśmy najmniejszego problemu, żeby wypunktować jego wady. Pomysł na instalowanie kamer na każdej latarni i monitorowania każdego centymetra przestrzeni publicznej to „czysta fantastyka, diagnoza sytuacji – daleka od rzetelnej, obietnice zlikwidowania przestępczości – palcem na wodzie pisane, a koszty i negatywne skutki całej operacji, w tym dla prywatności mieszkańców, niewyobrażalne” – pisaliśmy w naszym pierwszym komentarzu na ten temat. Od tego czasu sporo się zmieniło, bo pod wpływem merytorycznej krytyki kolejne nierealne cele i kontrowersyjne funkcjonalności systemu odchodzą w niebyt. Czy wciąż jest się czego bać?

Sztuczna inteligencja (AI) ma renomę podobną do atomu. Jedni twierdzą, że jest rozwiązaniem na dręczące ludzkość problemy; drudzy, że zdetronizuje, a nawet zgładzi homo sapiens.

Bez względu na to, czy kibicujemy rozwojowi sztucznej inteligencji i jej obecności „w każdej lodówce”, czy się tego scenariusza obawiamy, jedno możemy przyjąć za pewnik: ta dziedzina wiedzy technicznej, o szerokim zastosowaniu, dopiero się rozkręca i niejednym nas jeszcze zaskoczy. Czekają nas nie tylko kolejne wcielenia „inteligentnych” asystentów i profilowanych usług, ale też coraz szersze wykorzystanie AI do dokonywania wyborów za ludzi lub wspierania ich w obiektywnie trudnych decyzjach: od optymalizacji świadczeń publicznych i zarządzania szpitalami (a nawet planowania indywidualnych programów leczenia) po szacowanie ryzyka (finansowego, powodziowego, epidemiologicznego itd.) i przewidywanie, jak będzie się rozkładać przestępczość na mapach miast lub w ramach konkretnej populacji. Ale bogatsi o doświadczenia ze Stanów Zjednoczonych, gdzie AI w tych wszystkich obszarach już jest obecna, możemy zminimalizować negatywne skutki związane z jej wykorzystaniem – dzięki przygotowaniu odpowiedniej regulacji.