By · Last updated 2026-06-05

العودة إلى المدونةالامتثال لـ GDPR

لجنة FTC الأمريكية: تطبيق خصوصية الذكاء الاصطناعي بموجب المادة الخامسة

أصدرت لجنة FTC 19 إجراءً تنفيذيًا في مجال الذكاء الاصطناعي خلال 2024. غرامة Amazon Alexa بلغت 875 مليون دولار. 25 قانونًا ولائيًا ساريًا. يُعالج نظام الخزانة الصفرية المعرفة مباشرةً المخاوف التي ترصدها اللجنة.

June 5, 20269 دقيقة قراءة
FTC enforcementUS privacy lawAI privacy complianceSection 5state privacy laws

لجنة FTC: خصوصية الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة بموجب المادة الخامسة

محدَّث لعام 2026.

تطبِّق لجنة التجارة الفيدرالية (FTC) قانون الخصوصية الأمريكي بموجب المادة الخامسة من قانون لجنة التجارة الفيدرالية. تحظر هذه المادة «الممارسات غير العادلة أو المضللة». لا يوجد في الولايات المتحدة قانون اتحادي موحَّد للخصوصية كاللائحة GDPR. بيد أن اللجنة سجَّلت رقمًا قياسيًا جديدًا في 2024.

2024: عام قياسي في التطبيق

أصدرت اللجنة 19 إجراءً تتعلق بالذكاء الاصطناعي في 2024. وهذا يفوق مجموع السنوات الثلاث السابقة مجتمعةً. يُضاف إلى ذلك 25 قانونًا ولائيًا ساريًا على مستوى الولايات المتحدة. وتُرسي معًا عبئًا تنظيميًا بالغ التعقيد على أي شركة تعمل في الولايات المتحدة.

أبرز قضايا 2024:

Amazon Alexa (25 مليون دولار، 2023/جارية): دفعت Amazon 25 مليون دولار بسبب انتهاكات قانون COPPA. احتفظت الشركة بملفات صوتية للأطفال بعد انقضاء المدد المُعلنة. وأكدت اللجنة أن Amazon استخدمت تلك الملفات لتدريب الذكاء الاصطناعي دون الحصول على موافقة مناسبة. وأُمرت Amazon بحذف الملفات المحتجزة.

حظر Meta على استخدام بيانات المراهقين في الإعلانات: منعت السلطات الفيدرالية Meta من استخدام بيانات المستخدمين دون 18 عامًا في الإعلانات. جاء ذلك استكمالًا لأمر موافقة قائم.

إجراءات ضد وسطاء بيانات الذكاء الاصطناعي: اتخذت اللجنة إجراءات ضد عدة وسطاء باعوا ملفات شخصية مُنشأة بالذكاء الاصطناعي دون إخطار مناسب أو موافقة. أرسى ذلك قاعدة مهمة: يُعدُّ التنميط الشخصي بواسطة الذكاء الاصطناعي معالجةً «حساسة» تستوجب التزامات إخطار إضافية.

قضايا السجلات الصحية: تملك اللجنة صلاحية الرقابة على السجلات الصحية غير الخاضعة للقانون HIPAA. تندرج تطبيقات المستهلكين والأجهزة القابلة للارتداء وبعض شركات الرعاية الصحية عن بُعد ضمن هذا النطاق. استهدفت عدة قضايا في 2024 شركات شاركت تلك السجلات دون موافقة مناسبة.

25 قانونًا ولائيًا: الفسيفساء الأمريكية

لا يوجد قانون اتحادي موحَّد يغطي جميع المقيمين الأمريكيين. بدلًا من ذلك، تغطي 25 قانونًا ولائيًا معًا معظم أرجاء البلاد.

قانون CPRA الكاليفورني (منذ 2023): أشمل قانون ولائي في الولايات المتحدة. يغطي 40 مليون مقيم في الولاية. ينطبق على الشركات التي يتجاوز إيرادها 25 مليون دولار أو تحتفظ ببيانات أكثر من 100,000 مستهلك ولائي. أسَّس الوكالة الكاليفورنية لحماية الخصوصية (CPPA) بوصفها جهة تنظيمية متفرغة.

فيرجينيا وكولورادو وكونيتيكت: ثلاثة قوانين مماثلة في حقوق المستهلكين. تغطي مجتمعةً أكثر من 20 مليون مقيم.

تكساس وفلوريدا: ولايتان كبيرتان اعتمدتا الآن قوانين خصوصية نافذة.

قانون واشنطن لبيانات الصحة الشخصية: أقوى قانون أمريكي لبيانات الصحة خارج كاليفورنيا. يمدُّ الحقوق إلى ما وراء HIPAA ليشمل تطبيقات الصحة الاستهلاكية.

بالنسبة للشركات العاملة في جميع الولايات الخمسين، تتقاسم هذه القوانين الـ25 منظومة أساسية مشتركة من الالتزامات. حقوق المستهلك وإشعارات الخصوصية وعقود الموردين وحدود الاحتفاظ بالبيانات، كلها مطلوبة بأشكال متفاوتة.

راجع دليل الامتثال القانوني للاطلاع على كيفية تضافر هذه الالتزامات.

ما تعنيه إجراءات 2024 للفرق التقنية

تُقدِّم قضايا 2024 توجيهًا تقنيًا واضحًا.

سجلات التدريب: يجب على الشركات تتبع البيانات الشخصية التي دربت كل نموذج ذكاء اصطناعي. ويتعين عليها إثبات أن الموافقة شملت استخدام التدريب هذا. كما يجب التأكيد على المدد الزمنية المنطبقة.

حدود الغرض: لا يجوز استخدام ملفات الذكاء الاصطناعي التنميطية لأغراض تتجاوز ما أُخبر به المستخدمون عند التسجيل. استخدام تحليل السلوك في قرارات التوظيف حين لم يُكشف إلا عن الإعلانات يُشكِّل انتهاكًا للمادة الخامسة.

التزامات الموردين: تعامل اللجنة أدوات SaaS بوصفها مصدر مخاطر الشركة المُشغِّلة. إذا كانت الأداة تعالج بيانات المستخدمين، وجب ذكر ذلك في إشعار الخصوصية. ويجب أن يتوافق سلوك المورد مع الأغراض المُعلنة.

أنظمة الخزانة الصفرية المعرفة: تستهدف معظم قضايا موردي الذكاء الاصطناعي الاستخدام غير المُفصح عن السجلات. لا يحتفظ نظام الخزانة الصفرية المعرفة إلا بملفات مُشفَّرة. والمورد لا يملك مفتاح فتح هذه الملفات. ومن ثَمَّ لا يستطيع توظيف السجلات بطرق لم يُكشف عنها. وهذه الحقيقة التقنية تتوافق تمامًا مع ما تستهدفه اللجنة.

تعرَّف على آلية عمل الخزانة الصفرية المعرفة في anonym.legal على /security-compliance.

قاعدة المراقبة التجارية المقترحة

لا تزال القاعدة المقترحة للجنة بشأن التتبع التجاري قيد الدراسة اعتبارًا من 2025. إن أُقرَّت، ستُرسي قواعد فيدرالية صريحة.

  • حدود الاحتفاظ بالبيانات لاستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • حقوق الانسحاب من التنميط الآلي.
  • حظر استخدام البيانات المجمَّعة لأغراض جديدة.
  • قواعد أمنية للبيانات الشخصية المحفوظة.

ستُضيف هذه القاعدة التزامات مشابهة للائحة GDPR لأي شركة تخدم المستهلكين الأمريكيين. وسترفع الحدَّ الأدنى لقانون الخصوصية الأمريكي على مستوى البلاد.

اطلع على حدود الاحتفاظ بالبيانات على /docs/faq.

المصادر

  • FTC: لجنة التجارة الفيدرالية. ftc.gov.
  • FTC: إجراءات تطبيق الذكاء الاصطناعي 2024. ftc.gov/news-events/news/press-releases/.
  • CPPA: الوكالة الكاليفورنية لحماية الخصوصية. cppa.ca.gov.
  • FTC: قواعد المراقبة التجارية المقترحة. ftc.gov/legal-library/browse/rules/commercial-surveillance-rulemaking.

هل أنت مستعد لحماية بياناتك؟

ابدأ بإخفاء المعلومات الشخصية مع أكثر من 285 نوع كيان عبر 48 لغة.

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

Related reading

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
  • ISO/IEC 27001:2022.
  • NIS2 (EU 2022/2555).
  • HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).

Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our servers live in Falkenstein, Germany.

We use Hetzner. They hold ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

Backups run every day.

Need help?

Email support@anonym.legal.

We reply within one business day.

How we test

We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

What we never do

  • We never sell your information to third parties.
  • We never train models on what you upload.
  • We never keep your work after you delete it.
  • We never share keys with any outside firm.
  • We never run ads inside the product.

Plans in plain words

We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

You can top up at any time.

Unused credits roll over each month.

Read the plans page for current rates.

Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.