[{"data":1,"prerenderedAt":17},["ShallowReactive",2],{"article":3},{"id":4,"category":5,"slug":6,"title":7,"image":8,"page_image":9,"published_at":10,"updated_at":10,"meta_title":11,"meta_description":12,"meta_keywords":13,"content":14,"tags":15,"faqs":16},172,"blog","ua-regulirovanie-ii-i-sbor-dannyx","Регулювання ШІ та збір даних","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/previews/22-3-s-trusted-proxy-website-ai-model-development-stages-cover-4251be85-2d34-4d99-9588-3b0b0a8c118d-ee884bcc-85c4-4e3c-9640-ef919a977654.webp","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/covers/22-3-b-trusted-proxy-website-ai-model-development-stages-cover-99179dc6-2b3f-427d-be1c-ef7f589fb4d6-f4d5e464-e90d-4a31-bab5-bf3560631b70.webp","2025/10/07","Навіщо регулювати штучний інтелект і як це робиться","Якими законами регулюється ШІ у світі і як це впливає на збір даних з орендою проксі екосистеми Dexodata. Новий регламент ЄС у сфері ШІ.","купить прокси со сменой ip, аренда прокси, купить серверные прокси","\u003C!DOCTYPE html PUBLIC \"-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN\" \"http://www.w3.org/TR/REC-html40/loose.dtd\">\n\u003C?xml encoding=\"utf-8\"?>\u003Chtml>\u003Cbody>\u003Cp>\u003Cem>\u003Cstrong>Зміст:\u003C/strong>\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">Веб-скрейпінг: як ШІ спрощує збір даних онлайн\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">ШІ та закон: міжнародні та локальні норми\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor3\">Що таке «Закон про штучний інтелект» і чому він важливий для збору даних\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor4\">Перспективи ШІ у зборі даних через Dexodata\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Технології штучного інтелекту знайшли застосування в різних сферах бізнесу: від електронної комерції та обробки великих даних до прогнозування та оптимізації ланцюгів постачання. За даними \u003Ca href=\"https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-2024\">McKinsey\u003C/a>, корпоративна популярність і варіативність ШІ-рішень подвоїлася за п’ять років. Для тренування моделей машинного навчання (machine learning, ML) формуються навчальні сети з загальнодоступних веб-даних. А це посилило прагнення компаній купувати проксі зі зміною IP.\u003C/p>\n\u003Cp>Етична екосистема Dexodata дозволяє купити серверні проксі в обсягах, що задовольняють індивідуальні та корпоративні запити в отриманні даних. IP-адреси платформи сумісні з HTTP(S) та SOCKS5, на 100% сумісні з зовнішнім ПЗ за API. Наш сервіс строго дотримується принципів AML/KYC і відповідає головним трендам ШІ 2025 року.\u003C/p>\n\u003Cp>Йдеться, зокрема, про відповідність веб-інфраструктури нормам етичності та роботі в формуючомуся правовому полі. Питання регулювання ШІ стали наслідком загальнодоступності ML-додатків, і нормативні рамки впливають на всі сфери ШІ, зокрема застосування самообучаючих алгоритмів у веб дата-харвестингу.\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>Веб-скрейпінг: як ШІ спрощує збір даних онлайн\u003C/h2>\n\u003Cp>Експерти очікують, що ринок машинного навчання перевищить півтрильйона доларів до 2030-го, збільшуючись удвічі кожні п’ять років. Звідси й потреба в оренді проксі при зборі-аналізі терабайтів даних.\u003C/p>\n\u003Cp>Поширеність веб-скрейпінгу з застосуванням ШІ полягає у перевагах методу над традиційним автоматизованим збором інтернет-інсайтів:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Адаптивний скрейпінг. ШІ-моделі підлаштовуються під структурні зміни динамічних сайтів на AJAX та JavaScript. Електронний мозок орієнтується не лише на HTML, але й на об’єктні моделі документів (DOM) для витягнення релевантного контенту;\u003C/li>\n\u003Cli>Петлі зворотного зв’язку (feedback loops) як основа навчання. Генеративний ШІ (Gen AI) аналізує успішні та невдалі спроби витягти дані, застосовуючи при нових запитах. З кожною наступною ітерацією зростає точність визначення та отримання елементів. Далі інфо проходить стадію збагачення даних;\u003C/li>\n\u003Cli>Імітація людської поведінки повторює дії, специфічні для звичайних користувачів: швидкість прокрутки, випадкові інтервали між запитами, кліки на HTML-об’єкти, збереження файлів cookie тощо;\u003C/li>\n\u003Cli>Ідентифікація та класифікація неактивних URL-адресів. Автоматизовані ML-системи розподіляють джерела онлайн-інформації за їх відповідністю завданням;\u003C/li>\n\u003Cli>Застосування проксі-серверів. ШІ підбирає підходящі геолокації, купує серверні проксі, резидентні або мобільні. Далі електронний скрейпер інтегрує адреси в ParseHub, запускає ротацію зовнішніх IP і повторює процедуру за необхідності;\u003C/li>\n\u003Cli>Допомога в написанні коду програми. Попередньо навчені моделі \u003Ca href=\"https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B0\">обробки природної мови (ОПМ)\u003C/a>, такі як ChatGPT або Copilot, дозволяють успішно збирати дані без навичок програмування;\u003C/li>\n\u003Cli>Розуміння контексту. Удосконалений цифровий асистент використовує ОПМ для виявлення неочевидних взаємозв’язків між елементами — тими, що визначені контекстом. Це важливо для аналізу текстів: користувацьких відгуків, постів соцмереж тощо;\u003C/li>\n\u003Cli>Обробка візуального контенту. Згорткові нейронні мережі (CNN) вивчають візуальну сторону цільових веб-ресурсів або медіаматеріалів. Такі можливості ШІ — це основа принципів комп’ютерного зору.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Перераховані переваги генеративного ШІ пов’язані з рамками етичності при зборі та обробці онлайн-відомостей. Необхідно не лише купити \u003Ca href=\"https://astroproxy.com/ru/blog/rotaciya-ip-adresov-i-dlya-cego-ona-nuzna\">проксі зі зміною IP\u003C/a>, але й дотримуватись умов сайтів (правил \u003Ca href=\"https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/robots/intro?hl=ru\">robots.txt\u003C/a>, наприклад). Додаткове вимога — дотримання законодавчих норм. Їх розвиток щодо ШІ вийшло на новий рівень.\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>ШІ та закон: міжнародні та локальні норми\u003C/h3>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Cp>В умовах стрімкого розвитку індустрії виникає все більше \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/sbor-veb-dannyx-c-ii-sovremennye-instrumenty-i-voprosy\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">питань щодо збору веб-даних з застосуванням Штучного Інтелекту\u003C/a>. Тут же актуальні політики з регулювання ШІ — зведення офіційних правил і політик, спрямованих на контрольоване розвиток і застосування штучного інтелекту. ШІ-моделі розбиваються на групи, щодо яких діють різні регулятивні норми. В європейській практиці законодавці взяли за базовий критерій потенційний рівень ризику ШІ для персональних даних і суспільства в цілому:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Додатки ШІ, що несуть неприпустимий ризик, опиняються поза законом. Йдеться про використання самообучаючих фреймворків для формування соціальних кредитних рейтингів, примусової (неявної) біометричної ідентифікації та інших видів дискримінації;\u003C/li>\n\u003Cli>Застосування ML-моделей в аналітиці даних медичних пристроїв, відборі кандидатів у виші або при прийомі на роботу — приклади категорії високого ризику. Причиною є робота з конфіденційними даними та можливість їх витоку;\u003C/li>\n\u003Cli>Моделі ОПМ несуть помірний ризик. Вони взаємодіють з людьми, безпосередньо не вимагаючи персональних відомостей і не регулюючи соціальні інститути. Користувачі Gen AI знають, що взаємодіють з програмою і користуються нею на основі інформованої згоди. Для таких алгоритмів обов’язкова прозорість, так само як і для залучених проміжних фреймворків: наприклад, екосистеми оренди проксі. \u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp style=\"text-align: left;\">Професійне співтовариство також формулює правила етичної роботи з генеративним ШІ. Прикладом міжнародного зведення правил є \u003Ca href=\"https://ethicalwebdata.com/\">Ініціатива з етичного збору веб-даних (EWDCI)\u003C/a>. Законодавчі норми мають локальну юрисдикцію:\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 100.012%; height: 610px;\" border=\"1\">\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr style=\"height: 30px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 24.6962%; height: 30px; text-align: center;\">\u003Cbr>Юрисдикція\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 29.0544%; height: 30px;\">\n\u003Cp style=\"text-align: center;\" data-pm-slice=\"1 1 []\">\u003Cstrong>Нормативний акт \u003C/strong>        \u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 46.2229%; height: 30px;\">\n\u003Cp style=\"text-align: center;\" data-pm-slice=\"1 1 []\">\u003Cstrong>Коротко про предмет\u003C/strong>\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 30px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 24.6962%; height: 30px; text-align: left;\">Росія\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 29.0544%; height: 30px; text-align: left;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Закон «Про персональні дані» та ФЗ-123\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 46.2229%; height: 30px;\">\n\u003Cp style=\"text-align: left;\" data-pm-slice=\"1 1 []\">Правила обробки ПДн, права суб’єктів, локалізація даних в РФ. \u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 100px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 24.6962%; height: 100px; text-align: left;\">США\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 29.0544%; height: 100px;\">\n\u003Cp style=\"text-align: left;\" data-pm-slice=\"1 1 []\">CCPA/CPRA (Каліфорнія)\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 46.2229%; height: 100px;\">\n\u003Cp style=\"text-align: left;\" data-pm-slice=\"1 1 []\">Права споживачів: доступ/видалення/відмова від продажу персональних даних.\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 70px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 24.6962%; height: 70px; text-align: left;\">США\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 29.0544%; height: 70px;\">\n\u003Cp data-pm-slice=\"1 1 []\">HIPAA \u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 46.2229%; height: 70px;\">\n\u003Cp style=\"text-align: left;\" data-pm-slice=\"1 1 []\">Конфіденційність і безпека медданих.                \u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 100px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 24.6962%; height: 100px; text-align: left;\">США\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 29.0544%; height: 100px;\">\n\u003Cp style=\"text-align: left;\" data-pm-slice=\"1 1 []\">FCRA                                              \u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 46.2229%; height: 100px;\">\n\u003Cp style=\"text-align: left;\" data-pm-slice=\"1 1 []\">Точність і справедливість кредитних звітів.                \u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 100px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 24.6962%; height: 100px; text-align: left;\">США\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 29.0544%; height: 100px;\">\n\u003Cp style=\"text-align: left;\" data-pm-slice=\"1 1 []\">ECOA                                                   \u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 46.2229%; height: 100px;\">\n\u003Cp style=\"text-align: left;\" data-pm-slice=\"1 1 []\">Заборона дискримінації при кредитуванні та використанні даних.      \u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 30px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 24.6962%; height: 30px; text-align: left;\">Китай\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 29.0544%; height: 30px;\">\n\u003Cp style=\"text-align: left;\" data-pm-slice=\"1 1 []\">PIPL                                                         \u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 46.2229%; height: 30px;\">\n\u003Cp style=\"text-align: left;\" data-pm-slice=\"1 1 []\">Комплексний закон про персональну інформацію (згода, цілі, трансграничність). \u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 30px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 24.6962%; height: 30px; text-align: left;\">Бразилія\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 29.0544%; height: 30px;\">\n\u003Cp style=\"text-align: left;\" data-pm-slice=\"1 1 []\">LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) \u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 46.2229%; height: 30px;\">\n\u003Cp style=\"text-align: left;\" data-pm-slice=\"1 1 []\">Загальний закон про захист даних, принципи, права суб’єктів, обов’язки операторів.\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 30px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 24.6962%; height: 30px; text-align: left;\">ЄС\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 29.0544%; height: 30px; text-align: center;\">\n\u003Cp data-pm-slice=\"1 1 []\">GDPR                                                         \u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 46.2229%; height: 30px;\">\n\u003Cp style=\"text-align: left;\" data-pm-slice=\"1 1 []\">Бази та принципи обробки, права суб’єктів, штрафи, DPA.        \u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 30px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 24.6962%; height: 30px; text-align: left;\">ЄС\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 29.0544%; height: 30px;\">\n\u003Cp style=\"text-align: left;\" data-pm-slice=\"1 1 []\">DSA                                                          \u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 46.2229%; height: 30px;\">\n\u003Cp style=\"text-align: left;\" data-pm-slice=\"1 1 []\">Прозорість та обов’язки онлайн-платформ, доступ до даних для нагляду.\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 30px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 24.6962%; height: 30px; text-align: left;\">ЄС\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 29.0544%; height: 30px;\">\n\u003Cp style=\"text-align: left;\" data-pm-slice=\"1 1 []\">DORA                                                         \u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 46.2229%; height: 30px;\">\n\u003Cp style=\"text-align: left;\" data-pm-slice=\"1 1 []\">Операційна стійкість ІКТ для фінансового сектора та провайдерів.\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 30px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 24.6962%; height: 30px; text-align: left;\">ЄС\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 29.0544%; height: 30px;\">\n\u003Cp style=\"text-align: left;\" data-pm-slice=\"1 1 []\">AI Act    \u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 46.2229%; height: 30px;\">\n\u003Cp style=\"text-align: left;\" data-pm-slice=\"1 1 []\">Ризик-орієнтовані вимоги до систем ШІ, прозорість та нагляд.\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://commission.europa.eu/law/law-topic/data-protection_en\">GDPR забороняє збір приватної інформації громадян ЄС\u003C/a> без явної згоди. Бізнес-аналітиці при цьому дозволено купити серверні проксі або інші IP і застосувати їх для веб дата-харвестингу, якщо цільові відомості знаходяться в загальному доступі.\u003C/p>\n\u003Cp>«Закон про ШІ» став найважливішим законодавчим нововведенням 2023-го у сфері ШІ.\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor3\">\u003C/a>Що таке «Закон про штучний інтелект» і чому він важливий для збору даних\u003C/h3>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Cp>«\u003Ca href=\"https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%97%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%BD_%D0%95%D0%B2%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%BE%D1%8E%D0%B7%D0%B0_%D0%BE%D0%B1_%D0%98%D0%98\">Закон про ШІ\u003C/a>», він же Регламент Європейського союзу про штучний інтелект — це перший в історії спеціалізований законодавчий акт щодо генеративного ШІ. Його основні положення:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Забезпечення безпеки Gen AI-проектів, які підтримують фундаментальні права та цінності;\u003C/li>\n\u003Cli>Деталізована категоризація ШІ-моделей відповідно до рівня ризиків (див. вище);\u003C/li>\n\u003Cli>Створення спеціальної Ради з ШІ, яка стане відстежувати ШІ-кейси, зокрема в зборі та аналітиці датасетів з орендою проксі;\u003C/li>\n\u003Cli>Формування незалежної наукової групи та консультативного органу. Вони покликані забезпечити баланс між динамічним розвитком NLP-моделей та дотриманням норм цивільного права;\u003C/li>\n\u003Cli>Штрафи від 7,5 млн євро за порушення умов закону або його недотримання.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor4\">\u003C/a>Перспективи ШІ у зборі даних через Dexodata\u003C/h3>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Cp>Рішеннями для веб дата-харвестингу на основі штучного інтелекту є Scrapestorm, Nimbleway API, Byteline, Kadoa, NeuralScraper та інші. Двома базовими напрямками їх розвитку вважають:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>«Значущий ШІ»\u003C/strong>\u003C/span> («сенсовий ШІ», Meaningful AI) — моделі, які формують нові сенси або мають значимість для суспільства, культури, промисловості. Окрім функціональності, його риси — етичне користування інформацією, прозорі принципи роботи та відповідальність при проектуванні та використанні ШІ-систем;\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>«Причинно-наслідковий ШІ»\u003C/strong>\u003C/span> («каузальний ШІ», Causal AI) — Gen AI, який знаходить причинно-наслідкові зв’язки в комплексних системах і здатний їх відтворювати. Каузальний ШІ не лише відстежує кореляції, але й розуміє причини та фактори, які сформували запропонований датасет. Далі самообучаючу систему налаштовують на управління подіями або їх прогнозування.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Цифрові моделі штучного інтелекту стають складнішими та диференційованішими. Це призведе до подальшого вдосконалення нормативних та етичних положень у сфері ШІ. Незалежно від того, розробляєте ви генеративний ШІ або застосовуєте його, вам потрібно випереджати конкурентів у сфері отримання та обробки інформації. Купіть проксі зі зміною IP від $3,65 за ГБ у \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dexodata, етичній екосистемі з більш ніж мільйоном IP-адрес\u003C/a> та підтримкою API-методів.\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936340536]