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• 任何个人数据处理的性质、范围、背景和目的，以及个人是否可能期望此类处理活动。 • 计划的处理有哪些替代方案（人工智能和非人工智能），选择这种方法的理由是什么，以及这种方法如何公平。 • 明确指出人工智能处理和自动化决策可能对个人产生影响的地方。 • 考虑个人和分配危害（例如，如果危害是由不允许学生在 GCSE 或 A Level 上选修某门科目决定造成的）和代表性危害（例如，选择一组学生进行不同的干预会导致性别或种族偏见）。 • 通过评估对个人权利和自由的益处与风险，以及/或是否有可能采取保障措施，确定人工智能工具的使用如何是相称和公平的。 • 分析任何可能对个人造成损害的算法偏见或不准确性。 • 如果使用人工智能取代人工干预，则需要对人类和算法的准确性进行比较，以证明在 DPIA 中使用人工智能工具的合理性。 • 如果做出自动化决策，个人将如何获知此信息以及他们如何挑战这些决策。 • 系统性能的相关变化或误差幅度，这可能会影响处理的公平性（包括统计准确性），并描述决策过程是否/何时有人参与。 • 任何安全威胁的潜在影响。 • 与利益相关者已完成或计划进行的磋商的摘要。除非有充分理由不进行这些磋商，否则建议进行这些磋商。咨询您处理其数据的个人可能是合适的，因为他们是重要的利益相关者。 • 处理是有意还是无意地处理特殊类别数据——在许多情况下，会处理非特殊类别数据，但推断出特殊类别数据（例如，邮政编码推断出特定种族）。 • 考虑个人的一般权利和自由，而不仅仅是在数据保护背景下，例如《2010 年平等法案》规定的权利。
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