I takt med att generativ AI blir alltmer integrerad i juridiska arbetsflöden – från dokumentutkast till juridisk research och klientkommunikation – växer behovet av att hantera frågor kring integritet, regelefterlevnad och dataskydd. Den allmänna dataskyddsförordningen (GDPR), spelar en avgörande roll i hur jurister och advokatbyråer på ett ansvarsfullt sätt kan använda AI-teknik.
I den här artikeln pratar vi med Maiken Sundahl Jakobsen, Nordic Data Protection & Compliance Manager på Karnov Group och Norstedts Juridik, för att utforska kopplingen mellan GDPR och generativ AI, samt förstå de största riskerna, möjliga skyddsåtgärder och best praxis för regelefterlevnad.
GDPR:s roll i generativ AI
GDPR gäller direkt för generativa AI-modeller som behandlar personuppgifter och ställer strikta krav på hur dessa data samlas in, lagras och används. Kärnan i GDPR är Artikel 5, som beskriver de grundläggande principerna för laglig behandling: laglighet, korrekthet, transparens, ändamålsbegränsning, dataminimering, korrekthet, lagringsbegränsning, integritet, konfidentialitet och ansvarsskyldighet.
Maiken Sundahl Jakobsen, Nordic Data Protection & Compliance Manager på Karnov Group och Norstedts Juridik
– En av de största utmaningarna är att balansera innovation med ansvar. Även vid träning av AI-tjänster behöver vi upprätthålla GDPR:s grundprinciper – särskilt dataminimering och transparens. Generativa AI-system, särskilt de som tränats på stora datamängder, måste därför designas med dessa principer från början. Det innebär att utforma modeller och arbetsflöden som begränsar exponeringen för personuppgifter och säkerställer att sådan data används med tydligt syfte och lämpligt samtycke, förklarar Maiken Sundahl Jakobsen.
Risker för regelefterlevnad vid AI-databehandling
En central oro är bristen på förståelse för hur tekniken fungerar samt att personuppgifter eller känsliga uppgifter oavsiktligt inkluderas i träningsdata – särskilt vid arbete med ostrukturerade juridiska dokument.
– Det finns en reell risk att personliga eller konfidentiella uppgifter inkluderas oavsiktligt, särskilt i stora historiska dataset som inte har rensats ordentligt – och som sedan blir svåra att ta bort ur systemet. Organisationer bör därför implementera principer för dataminimering, såsom pseudonymisering, för att uppfylla GDPR-kraven, bekräftar Maiken Sundahl Jakobsen.
För att minska regelefterlevnadsriskerna vid behandling av personuppgifter i generativa AI-system, måste organisationer ha ett robust ramverk för dataskydd. Detta är särskilt viktigt när man hanterar ostrukturerad juridisk data, där personuppgifter kan finnas gömda i dokument utan tydlig märkning eller struktur. Att misslyckas med att identifiera och skydda sådan data kan leda till brott mot GDPR – särskilt principerna om dataminimering, integritet och konfidentialitet.
I praktiken innebär detta inte bara att AI-system ska tränas och användas ansvarsfullt, utan även att starka operativa kontroller bör införas för att förhindra missbruk eller oavsiktlig exponering av personuppgifter. Genom att ha ett proaktivt förhållningssätt till datastyrning kan byråer och företag minska risken för överträdelser och bygga förtroende hos klienter och tillsynsmyndigheter.
Viktiga skyddsåtgärder inkluderar:
- Strikta åtkomstkontroller för att begränsa vem som får se och behandla data.
- Anonymisering och pseudonymisering för att skydda identiteter.
- Kryptering och andra säkerhetsåtgärder för att förhindra obehörig åtkomst eller dataintrång.
Regelbundna revisioner, avancerade filter och tydlig dokumentation av datakällor är också viktiga verktyg för att minska juridiska risker och visa ansvarstagande enligt GDPR.
Den registrerades rättigheter och AI-genererat innehåll
GDPR ger individer flera rättigheter när det gäller deras personuppgifter, inklusive rätten att bli bortglömd (Artikel 17). Denna rättighet gäller även AI-genererat innehåll om det innehåller eller bygger på personuppgifter.
– AI-system behöver utformas för att kunna hantera begäranden om radering eller åtkomst. Det innebär inte bara att ta bort ett namn ur en databas, utan att säkerställa att alla förekomster – även i AI-genererade texter – raderas eller anonymiseras. Att bygga in dessa funktioner i AI-tjänster är avgörande för efterlevnad och för att skapa förtroende, säger Maiken Sundahl Jakobsen.
Att utveckla och använda AI i enlighet med GDPR
Innan en generativ AI-tjänst tas i bruk bör organisationer genomföra en konsekvensbedömning (Data Protection Impact Assessment, DPIA), ett centralt krav enligt GDPR. En väl genomförd DPIA ska:
- Identifiera arten och omfattningen av databehandlingen.
- Bedöma risker för individers rättigheter.
- Beskriva planerade åtgärder för att minska dessa risker.
- Inkludera samråd med intressenter och dokumentation av resultatet.
Vid användning av tredjepartstjänster eller molnplattformar behöver organisationer säkerställa att leverantörerna uppfyller GDPR-kraven. Det innebär due diligence, personuppgiftsbiträdesavtal och att säkerhetsrutiner är på plats. Att upprätthålla kund- och klientsekretess är en annan prioritet. AI-behandling ska ske i säkra och kontrollerade miljöer, med integritet och säkerhet inbyggda från början.
AI i juridiska arbetsflöden: ansvar och rekommendationer
När AI används för juridisk research, kontraktsgranskning eller utkast, bär advokatbyrån fortsatt ansvar för eventuell personuppgiftsbehandling. Det innebär att man måste:
- Granska AI:s resultat manuellt.
- Förhindra obehörig åtkomst eller delning av data.
- Hantera så kallade hallucinationer (felaktiga eller påhittade svar) genom att kontinuerligt testa och uppdatera AI-modellerna.
– AI kan vara ett kraftfullt verktyg, men det ersätter inte juridisk rådgivning. Det är avgörande att jurister och advokater granskar svaren de får av AI-tjänster innan de används. Målet är inte bara att följa GDPR – det är att bygga system som klienter och användare kan lita på, betonar Maiken Sundahl Jakobsen.
Tillsyn och regulatoriska trender
Regelefterlevnad är inte statisk – särskilt inte inom ett område i snabb utveckling som AI. Dataskyddsexperter och juridiska team spelar en nyckelroll i att övervaka AI-projekt och säkerställa att dataskyddsåtgärder är uppdaterade och effektiva.
Strategier för framtidssäkring inkluderar:
- Deltagande i regulatoriska diskussioner och uppdatering kring nya lagkrav.
- Skapa skalbara efterlevnadsramverk som kan anpassas till nya regler.
- Implementera automatiserade efterlevnadskontroller och mekanismer för snabb hantering av incidenter.
Vägledande principer för AI-utveckling hos Norstedts Juridik
Norstedts Juridik har starkt fokus på regelefterlevnad i utvecklingen av AI-tjänster. JUNO AI baseras på principer som transparens, tillförlitlighet, etik, integritet och säkerhet från grunden. Vi strävar efter att balansera innovation med regelefterlevnad och säkerställa datakvalitet, lagring och radering i enlighet med juridiska krav.
En av de största utmaningarna är att hantera efterlevnad bortom GDPR, särskilt vid träning av AI-modeller med upphovsrättsskyddat material. Dessutom väcker AI-genererat innehåll frågor om upphovsrätt enligt DSM-direktivet. Olika rättsliga ramar i Sverige och Danmark samt det nordiska harmoniseringsprojektet kring juridiska informationssystem och databasskydd behöver också beaktas.
Norstedts Juridik är fast beslutna att upprätthålla sekretess via strikt datastyrning – både internt och i samarbeten. Det innebär att vi kontinuerligt arbetar med att identifiera och minska bias i AI-algoritmer. AI:s verkliga styrka kommer i kombination med mänsklig kompetens och kunskap, vilket kräver samarbete och nyfikenhet genom hela utvecklingsresan.
För att stödja detta har Norstedts Juridik definierat fem vägledande principer för AI-utveckling och regelefterlevnad:
- Tillförlitlighet: Våra lösningar ska alltid vara en källa till högkvalitativa insikter – oavsett teknik.
- Säkerhet genom transparens: För att kunna lita på resultaten behöver våra kunder förstå bakgrunden och modellerna. Därför tror vi på förklarbarhet i svaren.
- Etisk AI och minskad bias: I ett område där opartiskhet är avgörande, arbetar vi aktivt för att minska bias i våra AI-modeller.
- Design för integritet och säkerhet: Sekretess och strikt datastyrning är ett krav – både internt och för samarbetspartners.
- Mänsklig AI: Vi tror att AI:s effekt förstärks av mänskliga färdigheter och kunskap.
Läs mer om vår AI-lösning JUNO AI.