Digital Clearinghouse 2.0, בינה מלאכותית בחינוך ובגיוס

ה-EDPS מציע להקים Digital Clearinghouse 2.0

מה חדש?

הממונה האירופי על הגנת המידע (EDPS) הציע להקים את Digital Clearinghouse 2.0: פורום שבו רשויות האוכפות דינים של האיחוד בכלכלה הדיגיטלית יוכלו להחליף דעות וליישר קו במדיניות ובפרשנות משפטית. ה-EDPS מצביע על חפיפות בין ה-GDPR לבין ה-Digital Services Act, ה-Digital Markets Act, ה-Data Act וה-AI Act. מדובר בהצעה בלבד. פורום כזה עדיין אינו קיים ברמת האיחוד, וה-EDPS מציין ששיתוף מידע על מקרי אכיפה שמתנהלים כעת ידרוש כנראה חקיקה, שאינה מתוכננת כרגע. ראו את עמוד ה-EDPS.

למה זה חשוב?

מכאן זו פרשנות מקצועית. כשכמה דינים חלים על אותה פעילות עיבוד, מעודדים את הרגולטורים לקרוא אותם באופן עקבי. לכן מערכת בינה מלאכותית אחת עשויה להיבחן מול ה-AI Act וה-GDPR בו זמנית.

מה כדאי לעשות?

כדאי שהאחראים על פרטיות, אבטחה וממשל בינה מלאכותית יפעלו במסגרת ממשל אחת, כך שהערכה אחת תכסה את כל הדינים החלים.

1EdTech פותח בעבודה על מסגרת לבינה מלאכותית בחינוך

מה חדש?

קונסורציום 1EdTech הודיע על שיתוף פעולה בין מגזרים, בשם K-20 Collaboration, שמטרתו להגדיר כיצד בינה מלאכותית יכולה לתמוך בהוראה ובלמידה באופן אחראי. היעד הוא מסגרת משותפת ופתוחה שנותנת למודלים הקשר חינוכי ומגינה על מידע של לומדים ושל מורים. המסגרת נשענת על Model Context Protocol, והעבודה תתנהל בדיוני 1EdTech Labs ובקבוצות עבודה טכניות. זו יוזמה של התעשייה שעדיין בפיתוח. לא פורסם תקן, ואין בה דרישה מחייבת בדין. ראו את הודעת 1EdTech.

למה זה חשוב?

זו פרשנות. ספקי טכנולוגיה חינוכית שמטפלים במידע על תלמידים צריכים לצפות שהציפיות מכלי בינה מלאכותית בנושאי פרטיות, אבטחה ושקיפות יושפעו מהעבודה הזו.

מה כדאי לעשות?

כדאי לעקוב אחר קבוצות העבודה. עקרונות פרטיות כלליים נשארים רף מינימום, ואפשר להוסיף מעליהם מסגרות אתיות ייעודיות למגזר.

דוח Employ: 65% מהמגייסים משתמשים בבינה מלאכותית

מה חדש?

חברת Employ Inc. פרסמה ב-15 באוקטובר 2025 את דוח Recruiter Nation לשנת 2025. לפי הסיכום שלה, 65% מהמגייסים כבר משתמשים בבינה מלאכותית בתהליכי העבודה, והם שוקלים פרטיות מידע, פיקוח אנושי ויכולת הסבר כשהם משקיעים בה. ראו את הפרסום של Employ.

למה זה חשוב?

זו פרשנות. החלטות גיוס על אנשים כרוכות במידע אישי ועלולות להשפיע על הקריירה של אדם. פרטיות מידע, פיקוח אנושי ויכולת הסבר הם הנקודות שכלי גיוס צריך להיות מסוגל להוכיח.

מה כדאי לעשות?

בבחירת כלי בינה מלאכותית למשאבי אנוש, בקשו מהספקים דוחות שקיפות וביקורות הטיה, ושמרו על גורם אנושי מחליט בתהליך. על הצד ההנדסי של בדיקות הוגנות ראו למה אתיקה של בינה מלאכותית היא בעיה הנדסית.