सिंगापुर में AI ट्रेनिंग के लिए डेटा इस्तेमाल होने पर कंपनियों को कब बताना होगा?

चार आम स्थितियों में नियम कैसे लागू होंगे?

बैंक: वित्तीय और ग्राहक-सेवा डेटा से AI असिस्टेंट बनाना

अगर कोई बैंक ग्राहक डेटा का इस्तेमाल AI असिस्टेंट विकसित या बेहतर करने के लिए करता है और उसका कानूनी आधार सहमति है, तो उसे ग्राहकों को AI-विशिष्ट नोटिस देना होगा। नोटिस में मॉडल का विकास और ट्रेनिंग, बैंकिंग या ग्राहक-सेवा देने की सामान्य गतिविधियों से अलग स्पष्ट की जानी चाहिए।

कुछ परिस्थितियों में बैंक PDPA की सहमति-छूट, जैसे business-improvement exception, पर निर्भर कर सकता है। लेकिन इसके लिए कानून में तय शर्तों और दायरे का पूरा होना जरूरी है। अगर वैध छूट लागू होती है, तो सहमति और उससे जुड़ा सहमति-आधारित ऑप्ट-आउट जरूरी नहीं भी हो सकता।

बीमा कंपनियां: मेडिकल और क्लेम डेटा का इस्तेमाल

बीमाकर्ता के लिए भी मूल सवाल यही रहेगा: अगर मेडिकल या क्लेम डेटा से जनरेटिव AI मॉडल विकसित करने के लिए सहमति जरूरी है, तो नोटिस में इस AI इस्तेमाल का खास तौर पर उल्लेख करना होगा। सेवा सुधार से जुड़ा कोई पुराना और व्यापक बयान मॉडल ट्रेनिंग के लिए अपने-आप पर्याप्त नहीं माना जाना चाहिए।

बीमा कंपनी को या तो यह साबित करना होगा कि PDPA की कोई प्रासंगिक छूट लागू होती है, या फिर AI-विशिष्ट नोटिस के जरिए वैध सहमति लेनी होगी। उपलब्ध स्रोत यह नहीं बताते कि सभी मेडिकल या क्लेम डेटा को स्वतः छूट प्राप्त है।

ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म: खरीदारी और ब्राउज़िंग डेटा से अलग व्यावसायिक AI उत्पाद बनाना

खरीद इतिहास या ब्राउज़िंग गतिविधि का इस्तेमाल किसी अलग व्यावसायिक जनरेटिव AI उत्पाद को विकसित करने के लिए करना, डेटा को उसके मूल खरीदारी अनुभव से आगे किसी नए उद्देश्य में लगाने का स्पष्ट उदाहरण है। जहां सहमति जरूरी हो, वहां प्लेटफॉर्म को सामान्य “प्रोडक्ट डेवलपमेंट” शर्त पर निर्भर रहने के बजाय AI उद्देश्य सीधे समझाना चाहिए।

कुछ मामलों में business-improvement exception प्रासंगिक हो सकती है, लेकिन यह हर नए व्यावसायिक इस्तेमाल की खुली अनुमति नहीं है। संगठन को इस छूट की कानूनी शर्तें पूरी करनी होंगी और उसके निर्धारित दायरे में ही रहना होगा।

सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म: कंटेंट-क्रिएशन टूल बेहतर करने के लिए यूजर डेटा का इस्तेमाल

अगर कोई सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म प्रोफाइल, फोटो, वीडियो, पोस्ट या यूजर इंटरैक्शन का इस्तेमाल जनरेटिव AI आधारित कंटेंट-क्रिएशन टूल बेहतर करने के लिए करता है, तो सहमति को कानूनी आधार बनाने की स्थिति में उसे AI-विशिष्ट नोटिस देना होगा।

सार्वजनिक रूप से उपलब्ध निजी डेटा पर PDPA की publicly available-data exception लागू हो सकती है और ऐसी स्थिति में सहमति जरूरी नहीं भी हो सकती। लेकिन डेटा का वास्तव में सार्वजनिक होना महत्वपूर्ण है। सभी यूजर्स के लिए दिखाई देने वाली सामग्री और सीमित लोगों के साथ साझा की गई या access controls से सुरक्षित सामग्री एक जैसी नहीं मानी जाएगी।

किन स्थितियों में नोटिस या ऑप्ट-आउट जरूरी नहीं हो सकता?

डेटा वास्तव में anonymised हो

अगर डेटा को इस तरह वास्तविक रूप से anonymise कर दिया गया है कि वह अब निजी डेटा नहीं रह जाता और किसी व्यक्ति की पहचान नहीं की जा सकती, तो PDPA के निजी डेटा संबंधी नोटिस और सहमति दायित्व लागू नहीं होंगे। केवल pseudonymise या mask किए गए डेटा को अपने-आप anonymous नहीं माना जाना चाहिए; अहम सवाल यह है कि क्या व्यक्ति की पहचान अब भी संभव है।

PDPA की वैध सहमति-छूट लागू हो

किसी संगठन को सहमति की जरूरत नहीं हो सकती, अगर वह PDPA की किसी वैध छूट पर सही तरीके से निर्भर कर सकता है। इसमें publicly available-data exception और शर्तें पूरी होने पर business-improvement exception शामिल हैं। चूंकि AI-विशिष्ट नोटिस की आवश्यकता उन्हीं स्थितियों से जुड़ी है जहां सहमति जरूरी है, इसलिए यह हर वैध AI-training उपयोग से बाहर निकलने का सार्वभौमिक अधिकार नहीं बनाती।

लागू सहमति व्यवस्था में ऑप्ट-आउट अनिवार्य न हो

PDPC की सामान्य गाइडलाइन के अनुसार, जहां ऑप्ट-आउट वाला रास्ता अपनाया जाता है, वहां संगठन को नोटिस, इनकार करने के लिए उचित समय और इनकार करने का उचित तरीका देना होता है। इसका यह अर्थ नहीं है कि AI से जुड़ी हर डेटा-प्रोसेसिंग गतिविधि में ऑप्ट-आउट अनिवार्य है—खासकर तब, जब संगठन सहमति के बजाय किसी वैध सहमति-छूट पर निर्भर कर रहा हो।

जहां सहमति दी गई हो या PDPA के तहत सहमति मानी गई हो, वहां लागू कानूनी ढांचे के अधीन उपभोक्ताओं को सहमति वापस लेने का अधिकार फिर भी हो सकता है।

क्या कंपनी AI ट्रेनिंग की सहमति को सेवा लेने की शर्त बना सकती है?

सामान्य तौर पर, अगर AI ट्रेनिंग उस उत्पाद या सेवा को देने के लिए उचित रूप से जरूरी नहीं है जिसे उपभोक्ता मांग रहा है, तो केवल AI ट्रेनिंग की सहमति से इनकार करने पर संगठन सेवा या उत्पाद देने से मना नहीं कर सकता। इसका मतलब है कि सामान्य बैंक खाता खोलने, ऑनलाइन खरीदारी करने या सोशल प्लेटफॉर्म इस्तेमाल करने को किसी सामान्य AI असिस्टेंट या अलग व्यावसायिक मॉडल के विकास की सहमति से जोड़ना आम तौर पर उचित नहीं होगा।

हालांकि, यहां “जरूरत” महत्वपूर्ण अपवाद है। अगर डेटा का संग्रह, इस्तेमाल या खुलासा मांगी गई सेवा या लेन-देन के लिए उचित रूप से आवश्यक है, तो सहमति को सेवा की शर्त बनाया जा सकता है। यह सीमा हर संगठन या AI सिस्टम के लिए एक जैसी नहीं है; इसका आकलन संबंधित सेवा, डेटा के इस्तेमाल और परिस्थितियों के आधार पर होगा।

उपभोक्ताओं और कंपनियों को AI नोटिस में क्या देखना चाहिए?

उपभोक्ताओं को AI से जुड़ा नोटिस पढ़ते समय कम-से-कम इन चार बातों पर ध्यान देना चाहिए:

• क्या नोटिस साफ बताता है कि निजी डेटा का इस्तेमाल जनरेटिव AI मॉडल विकसित, ट्रेन या बेहतर करने के लिए होगा;
• कौन-कौन सी डेटा श्रेणियां इस्तेमाल की जाएंगी;
• डेटा का उद्देश्य और इस्तेमाल का तरीका क्या है; और
• क्या सहमति से इनकार या उसे वापस लेने का विकल्प है, और उसकी प्रक्रिया क्या है।

कंपनियों को पहले यह तय करना चाहिए कि संबंधित जानकारी अब भी निजी डेटा है या नहीं, कोई PDPA छूट लागू होती है या नहीं, और प्रस्तावित AI उपयोग मांगी गई सेवा के लिए उचित रूप से आवश्यक है या नहीं। इसके बाद ही यह तय किया जा सकता है कि AI-विशिष्ट सहमति नोटिस और ऑप्ट-आउट व्यवस्था जरूरी है या नहीं।

यही सिंगापुर की जुलाई 2026 व्यवस्था की केंद्रीय सीमा है: सहमति-आधारित AI ट्रेनिंग में ज्यादा पारदर्शिता, लेकिन डेटा के हर वैध AI इस्तेमाल से स्वतः बाहर निकलने का अधिकार नहीं।