7、欧盟边境的数据保护与机器学习辅助决策：ETIAS分析受审视

欧盟边境的数据保护与机器学习辅助决策：ETIAS分析受审视

1. 引言

在欧盟边境，机器学习（ML）算法训练的模型已投入使用，在欧洲旅行信息与授权系统（ETIAS）中也有迹象表明会使用此类模型。ML训练的模型能基于大量数据高效解决诸多问题，尤其用于风险评估。然而，这些数据驱动模型的问责机制尚不成熟，构建能解释特定输入产生特定输出原因的模型仍是研究目标。此外，部分现有模型存在显著偏差，将个人数据输入此类模型会对数据保护和其他基本权利构成风险。因此，在欧盟边境控制等可能影响基本权利的领域使用ML令人担忧。

2. ETIAS系统

ETIAS是一个即将上线的、高度自动化的IT系统，旨在识别免签证第三国国民（TCNs）前往申根区时带来的安全、非正常移民或高疫情风险。预计2022年底投入使用，由欧盟大型IT系统运营管理机构（eu - LISA）开发。

ETIAS规定，免签证TCNs前往申根区需申请旅行授权，该授权的发放或拒绝基于两步风险评估：
- 第一步：自动处理 ：ETIAS中央系统自动处理申请文件以识别匹配项。将数据与预先确定的欧盟信息系统和国际刑警组织数据进行比对，包括申根信息系统（SIS）、欧洲刑警组织数据等，同时应用ETIAS筛选规则，并与ETIAS观察名单进行比对。
- 风险指标确定 ：分两步进行。首先，委员会根据统计数据和其他信息确定与安全、非法移民或高疫情风险相关的风险；然后，ETIAS中央单元在咨询ETIAS筛选委员会后确定风险指标，指标包括年龄范围、性别、国籍、居住地、教育水平和职业等。
- ETIAS观察名单