https://doi.org/10.26521/profuturo/2025/1/16196
A recenzió Váradi Szilvia Adatvédelem a mesterséges intelligencia korában című monográfiáját mutatja be, amely az első magyar nyelvű, átfogó munka a témában. A kötet nagy erénye, hogy a technológiai alapok ismertetésétől a jogi és adatvédelmi kérdések részletes elemzéséig vezeti végig az olvasót, külön hangsúlyt fektetve a GDPR és az AI Act relevanciájára. Váradi nemcsak jogi, hanem társadalmi és gazdasági kontextusban is elhelyezi az MI jelentőségét, érzékeltetve a szabályozás sürgető voltát. A könyv közérthetően tárgyalja a gépi tanulás és a nagy nyelvi modellek adatvédelmi kihívásait, kiemelve az átláthatóság és az elszámoltathatóság problémáit. Kritikai szempontból a technológiai háttér részletes ismertetése olykor túlzottnak tűnhet, ugyanakkor ez a szélesebb perspektíva kínál értékes alapot az interdiszciplináris megközelítésekhez. A recenzió arra a következtetésre jut, hogy a könyv hiánypótló és iránymutató munka, amely egyaránt szolgálja a szakmai közönséget és a szélesebb olvasóréteget.
Kulcsszavak: adatvédelem, mesterséges intelligencia, GDPR, AI Act, interdiszciplinaritás
The review presents Szilvia Váradi's monograph 'Data Protection in the Age of Artificial Intelligence', the first comprehensive work on the subject in Hungarian. One of the book's major strengths is that it guides the reader from the introduction of technological foundations to the detailed analysis of legal and data protection issues, with particular emphasis on the relevance of the GDPR and the AI Act. Váradi situates the significance of AI not only within a legal, but also
- 142/143 -
within a social and economic context, underlining the urgency of regulation. The book clearly explains the data protection challenges of machine learning and large language models, highlighting problems of transparency and accountability. From a critical perspective, the detailed technological background may at times appear encyclopedic, yet this broader perspective provides a valuable basis for interdisciplinary approaches. The review concludes that the book is both a pioneering and a guiding work, serving the needs of professionals as well as a wider readership.
Keywords: data protection, AI, GDPR, AI Act, interdisciplinarity
A mesterséges intelligencia (MI) térnyerése az elmúlt évtizedben gyökeresen megváltoztatta a társadalom működését. Az algoritmusok ma már nem csupán ipari és technológiai folyamatokat optimalizálnak, hanem közvetlenül hatással vannak a mindennapi életünkre: alakítják, milyen híreket olvasunk, hogyan utazunk, milyen állásajánlatokat kapunk, sőt, milyen döntéseket hozunk az egészségünkről vagy a pénzügyeinkről. Az MI alapját képező adatok mennyisége és sokszínűsége soha nem látott lehetőségeket rejt, ugyanakkor komoly veszélyeket is hordoz az egyéni jogok és szabadságok szempontjából.
Az adatvédelem ezért a mesterséges intelligencia korában nem pusztán jogi követelmény vagy adminisztratív feladat, hanem alapvető társadalmi érték. Egyszerre szolgálja az egyén méltóságának és önrendelkezési jogának védelmét, valamint a technológiába vetett bizalom fenntartását. Az adatvédelem hiánya ugyanis nemcsak az egyéni jogsérelmek kockázatát növeli, hanem alááshatja a gazdasági fejlődést és a demokratikus intézmények működését is.[1]
A mesterséges intelligencia fejlesztése és alkalmazása számos új kérdést vet fel. Egyrészt az MI rendszerek gyakran "feketedobozként" működnek, ami megnehezíti annak megértését, hogy pontosan milyen adatokat használnak fel és milyen logika mentén hoznak döntéseket.[2] Másrészt az adatgyűjtés mértéke és intenzitása soha nem volt ekkora: a különféle szenzorok, alkalmazások és online szolgáltatások révén folyamatosan keletkeznek és áramlanak az adatok, gyakran a felhasználók tudta vagy beleegyezése nélkül.[3]
Ebben a környezetben az adatvédelem szerepe kettős. Egyfelől védőernyő, amely biztosítja az egyén jogainak érvényesülését, másfelől útmutató, amely kereteket és szabályokat nyújt a felelős technológiai innováció számára. A jövő mesterséges
- 143/144 -
intelligenciája csak akkor lehet fenntartható és társadalmilag elfogadott, ha fejlesztése és alkalmazása szervesen összhangban áll az adatvédelmi alapelvekkel. Ezért mondhatjuk, hogy az adatvédelem a mesterséges intelligencia korában nem csupán kísérője, hanem feltétele a technológiai fejlődésnek.
Ebben a világban lesz kalauzunk Váradi Szilvia Adatvédelem a mesterséges intelligencia korában című könyve, amelynek 2024-es, a Wolters Kluwer Kiadó gondozásában való megjelenése mérföldkő a hazai szakirodalomban.[4] Ez az első magyar nyelvű, átfogó online kötet, amely egyszerre mutatja be az MI nyújtotta lehetőségeket és az ezekkel járó adatvédelmi, etikai és jogi kihívásokat. A mesterséges intelligencia rohamos térnyerésével egyre sürgetőbbé válik, hogy a döntéshozók, a szakemberek és a felhasználók is tisztában legyenek azzal, hogyan őrizhetők meg alapvető jogaink és biztonságunk egy adatvezérelt világban. A könyv nemcsak hiánypótló, hanem iránytű is: segít eligazodni a gyorsan változó technológiai környezetben, és megalapozza a hazai szakmai és társadalmi párbeszédet arról, miként teremthetünk egyensúlyt az innováció és az adatvédelem között.
A mű időszerű és fontos kérdéskörrel foglalkozik: hogyan viszonyul az adatvédelem a mesterséges intelligencia (MI) rohamos fejlődéséhez, és milyen válaszokat adhatnak a meglévő jogi szabályok az új technológiai kihívásokra. A szerző alapállítása, hogy a meglévő adatvédelmi szabályok, különösen a GDPR, alapvetően alkalmazhatók az MI-re, még ha a gyakorlatban számos probléma és értelmezési nehézség merül is fel. Jelentősége abban rejlik, hogy átfogó képet ad arról, hogyan illeszkedik a gyorsan fejlődő MI-technológia a meglévő jogi keretek közé, milyen kihívásokat támaszt az adatvédelem szempontjából, és milyen válaszokat kínálhat a szabályozás, különösen az általános adatvédelmi rendelet (GDPR) és a mesterséges intelligenciáról szóló, újonnan elfogadott uniós rendelet (AI Act) keretein belül. A kötet egyaránt szolgál bevezetésként a téma iránt érdeklődő laikusoknak, és részletes elemzésként a szakembereknek azáltal, hogy felépítése logikus és tematikus: a szerző először a technológiai alapokat mutatja be, majd a jogi és adatvédelmi kérdésekre tér át, végül a szabályozási mentességeket és az adatkezelők, illetve felhasználók felelősségének kérdését elemzi. Ez a struktúra jól szolgálja azt a célt, hogy az olvasó - legyen akár jogász, informatikus vagy egyszerű technológiai felhasználó - átfogó és érthető képet kapjon arról, mit is jelent az MI és az adatvédelem kapcsolata.
A bevezetésben Váradi hangsúlyozza, hogy a mesterséges intelligencia szabályozásának kérdése nem új keletű: már az 1970-es években felmerült az igény a
- 144/145 -
nemzetközi jogi keretek rendezésére. John McCarthy idézett gondolata - miszerint addig nem érdemes szabályozásról beszélni, amíg nem értjük az emberi intelligencia természetét - rámutat arra, hogy a mai dilemmák gyökerei az alapokban keresendők. A szerző azonban már a kezdetektől világossá teszi: a szabályozatlanság sokáig nem tartható fenn, hiszen az MI mindennapokba való beépülése, az adatvezérelt innováció térnyerése és a társadalmi kihívások szükségessé teszik a jogi keretek mielőbbi kijelölését. Ezzel összhangban a Szerző az Európai Unió törekvéseit emeli ki, amelyek nemcsak az adatvédelemben, hanem az MI szabályozásában is globális mintát kívánnak nyújtani. Ez a kiindulópont kettős tanulságot hordoz: egyrészt érzékelteti, hogy a szabályozás mindig a technológiai fejlődés mögött halad, másrészt figyelmeztet arra, hogy a halogatás luxusát ma már nem engedhetjük meg magunknak. A bevezető továbbá világosan kijelöli a Szerző célját: a GDPR és az AI Act fényében kívánja feltárni a mesterséges intelligencia adatvédelmi vonatkozásait: nem csupán elméleti keretet kínál, hanem a társadalmi és gazdasági kontextust is érzékelteti. Bemutatja az EU adatvezérelt innovációra épülő stratégiáját, valamint a globális versenyhelyzetet. Ugyanakkor kirajzolódik a könyv egyik visszatérő korlátja is: a nem uniós szabályozások - például az amerikai vagy a kínai megközelítés - csak érintőlegesen jelennek meg. Ez azonban egyben lehetőséget is teremt: a monográfia kiváló alapot nyújt ahhoz, hogy a jövőben összehasonlító perspektívából továbbfejlesszék az érvelést.
A szerző önálló fejezetet - szám szerint a másodikat - szentel annak, hogy a jogi és adatvédelmi kérdések tárgyalását megelőzően bemutassa a mesterséges intelligencia technológiai alapjait, fejlődéstörténetét és működését. A fejezet első része kronologikus áttekintést nyújt: az ókori előzményektől és a logika megalapozóitól vezet el a modern, deep learning alapú rendszerekig. Külön figyelmet fordít a magyar tudósok hozzájárulására, így Erdős Pál, Rényi Alfréd, Barabási-Albert László és Neumann János szerepére az MI fejlődésében. E történeti kontextus hangsúlyozza, hogy a mesterséges intelligencia nem a 21. század hirtelen szülötte, hanem hosszú intellektuális és tudományos hagyományra épül, amely Arisztotelésztől és al-Hvárizmitől Turingon és a Dartmouth-konferencián át vezet a jelenig.
A Szerző nem csupán a fejlődéstörténetet vázolja, hanem részletesen ismerteti a mesterséges intelligencia főbb típusait is: a szűk, az általános és a szuperintelligenciát, továbbá a funkcionalitás szerinti osztályozást (reaktív gépek, korlátozott memóriájú rendszerek, tudatelméleti MI, illetve öntudattal rendelkező MI). Ez a tipológia nem pusztán technológiai ismereteket közvetít, hanem előkészíti a jogi és adatvédelmi problémák megértését is, hiszen rámutat az MI fejlődésével járó kockázatokra és lehetőségekre.
A fejezet a gépi tanulás és a mélytanulás módszereit is elemzi. A Szerző közérthetően mutatja be a gépi tanulás különböző formáit - felügyelt, felügyelet nélküli, megerősítéses, mély- és föderált tanulást -, szemléletes példákkal illusztrálva azok működését. Nemcsak elméleti kereteket ad, hanem konkrét alkalmazási területeket is említ, így az egészségügyi diagnosztikát, az önvezető autókat vagy az ajánlórendszereket. A legújabb fejlesztések, például a föderált tanulás és a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) ismertetése különösen releváns. Az LLM-ek, így a ChatGPT példája érzékletesen világít rá a megbízhatóság és az adatminőség problémájára, amelyek
- 145/146 -
közvetlenül kapcsolódnak az adatvédelemhez és a felhasználói jogokhoz. A feketedoboz-jelenség tárgyalása pedig az átláthatóság és az elszámoltathatóság hiányát emeli ki, ami jogi szempontból kulcskérdés.
Összességében a fejezet didaktikus áttekintést nyújt a mesterséges intelligencia történetéről, típusairól és működéséről. A részletes technológiai leírás olykor enciklopédikus jellegűnek tűnhet, ami felveti a kérdést: nem volna-e célszerűbb a jogi elemzés szempontjából közvetlenül releváns technológiákra szűkíteni a fókuszt? A történeti kitérők vagy a szuperintelligencia jövőbeli lehetőségeinek tárgyalása inkább érdekességként hat, semmint a jogi diskurzus szerves részeként. Ugyanakkor ez az a széles perspektíva, ami hozzájárul az interdiszciplináris megközelítésekhez, és ráirányítja a figyelmet arra, hogy ezen a területen a jog szabályainak ismerete nem elegendő: szükséges a technológiai háttér mélyebb megértése. Ebben a szerzőre bátran támaszkodhatunk.
A következő - harmadik - fejezet az uniós adatvédelmi szabályozás általános bemutatására koncentrál. Itt a Szerző részletesen ismerteti a GDPR főbb alapelveit, különös tekintettel a jogszerű adatkezelésre, a célhozkötöttségre, az adatminimalizálásra, a tájékoztatáshoz és hozzáféréshez való jogra, valamint a profilalkotásra és automatizált döntéshozatalra vonatkozó szabályokra. A fejezet célja, hogy az olvasó átfogó képet kapjon arról a jogi háttérről, amelyhez viszonyítani kell az MI sajátos működését. Ennek körében a GDPR és az uniós adatvédelmi rendszer általános áttekintését adja. A szerző részletesen elemzi az alapelveket, valamint az adatkezelő és érintett jogait és kötelezettségeit. Ez a fejezet kétségkívül nagy erénye a könyvnek, mert egyfajta "tudásbázist" kínál: az olvasó megérti, milyen szabályrendszer az, amelyhez az MI-t viszonyítani kell. Didaktikus, tankönyvszerű összefoglalás ez, amely nem törekszik átfogóan saját értelmezések vagy kritikai állásfoglalások bemutatására. Átfogó alapot ad, amelyre építhetünk. Az adatvédelmi irodalomban gyakran tárgyalt dilemmák - például a hozzájárulás valódi önkéntessége a digitális platformokon - inkább csak röviden kerülnek szóba. Ugyanakkor éppen ez biztosítja a fejezet alapozó jellegű értékét: közérthető és stabil mankót kínál a GDPR és az uniós adatvédelmi keretrendszer megértéséhez, és nyitva hagyja a lehetőséget a későbbi kutatások számára, hogy erre építve mélyebb vagy kritikusabb értelmezéseket dolgozzanak ki - akkor már a gyakorlati problémák bővebb köréből építkezve.
A negyedik fejezet a GDPR rendelkezéseinek mesterséges intelligenciára történő adaptációját tárgyalja. Itt kerülnek felszínre azok a konkrét kihívások, amelyek az MI sajátosságaiból adódnak. Az egyik legfontosabb probléma az adatkezelés jogalapja: hogyan biztosítható a hozzájárulás önkéntessége és tájékozottsága egy olyan környezetben, ahol az algoritmus működése a felhasználó számára gyakran átláthatatlan? Hasonló dilemmát vet fel az adatminimalizálás elve, amely nehezen egyeztethető össze a gépi tanulás adatigényével. A Szerző rámutat arra is, hogy az elszámoltathatóság és átláthatóság követelményei sokszor összeütközésbe kerülnek a deep learning modellek feketedoboz-jellegével. Ezek a problémák nem pusztán technikai, hanem alapjogi dimenzióval is bírnak, hiszen közvetlen kapcsolatban állnak az emberi méltóság és a magánszféra védelmével.
A fejezet egyik hangsúlyos üzenete az interdiszciplináris együttműködés szükségessége. Az MI adatvédelmi megfelelősége nem valósítható meg pusztán jogászok
- 146/147 -
munkájával: az informatikusok, a felhasználási terület szakértői (például orvosok), valamint a jogi és adatvédelmi szakemberek közös munkájára van szükség. Ez a megközelítés jól mutatja a szerző pragmatikus szemléletét: az MI kihívásai komplexek, ezért csak komplex válaszokkal kezelhetők. A szerző nem a szabályok elégtelenségét hangsúlyozza, hanem a rugalmas alkalmazhatóság lehetőségét emeli ki. Úgy véli, a GDPR alapelvei önmagukban megfelelő irányt jelölnek ki, a gyakorlati megvalósítás azonban interdiszciplináris együttműködést kíván. Ez a gondolat egyszerre újszerű és pragmatikus, mert a meglévő keretek megerősítésére és továbbgondolására ösztönöz. Bár a szerző világosan diagnosztizálja a problémákat - például a transzparencia hiányát vagy a jogalap bizonytalanságait -, kevés figyelmet szentel annak, hogyan reagálnak ezekre a kérdésekre az adatvédelmi hatóságok vagy a bírósági gyakorlat. Ez hiányérzetet kelthet az olvasóban, de nem szabad szem elől téveszteni, hogy ez egy dinamikusan fejlődő és folyamatosan formálódó olyan terület, ahol a gyakorlat sok esetben még csak az elgondolások talaján létezik. Ennek ékes példája az automatikus döntéshozatal területe, amely a szakirodalom slágertémája, elsősorban az abban rejlő lehetőségek miatt. Ezek is inkább a potenciális lehetőségek és kihívások, főképpen pedig a rejtett csapdák és az erre irányuló szabályozási hiátusok elméleti elemzései,[5] mintsem a gyakorlat tapasztalatok alapján levont következtetések, hiszen az automatikus döntéshozatal még, mondhatni, gyerekcipőben jár ahhoz képest, amire a technika lehetőséget nyújtana. Egy ilyen fejtegetés részletes bemutatása szét is zilálná a monográfia egységét. A fejezetben foglaltak ugyanakkor kiváló alapot teremtenek a gyakorlati tapasztalatokra és precedensekre építő jövőbeli munkákhoz.
Az ötödik, egyben utolsó fejezet a mentességekre koncentrál, különösen a GDPR-ban ismert 'háztartási kivételre'. A Szerző azt vizsgálja, milyen esetekben mentesülhetnek a felhasználók az adatvédelmi szabályok alól, és hogyan kapcsolódik ez a kérdés az infokommunikációs technológiák és a közösségi média használatához. A fejezet emlékeztet arra, hogy az adatvédelem nem kizárólag a nagy technológiai vállalatok és a szabályozó hatóságok ügye, hanem a hétköznapi felhasználó is érintett benne - gyakran anélkül oszt meg adatokat, hogy tisztában lenne ennek következményeivel. A könyv egyik fontos következtetése található itt, jelesül: a meglévő adatvédelmi szabályok alapvetően alkalmazhatók a mesterséges intelligenciára, ugyanakkor új kihívásokkal kell szembenézni. A GDPR rugalmassága lehetővé teszi az adaptációt, de a gyakorlatban számos értelmezési és megvalósítási probléma merül fel. A szerző szerint e kihívások áthidalásához elengedhetetlen az interdiszciplináris
- 147/148 -
együttműködés, valamint a felhasználói tudatosság erősítése. Arra is rámutat, hogy az MI és a közösségi média világában a hétköznapi felhasználó is adatkezelővé válhat, sokszor anélkül, hogy ennek tudatában lenne. Ez a téma fontos, mert érzékelteti, hogy az adatvédelem mindenkit érintő társadalmi kérdés, nem csupán állami szabályozás vagy nagyvállalati felelősség. Ezzel együtt az utolsó fejezet a korábbiak sorában inkább csak kiegészítő jellegű. Bár a háztartási kivétel és az infokommunikációs technológiák összefonódásának bemutatása érdekes, a könyv fő kérdéséhez - az MI adatvédelmi kihívásaihoz - lazábban kapcsolódik. Ugyanakkor ez a megközelítés nem hiányosságként, hanem lehetőségként értelmezhető: a fejezet inkább társadalmi érzékenyítést nyújt, és alapot teremt a jövőbeni munkák számára, amelyek részletesebben vizsgálhatják a mentességek és az MI kapcsolatát.
Váradi Szilvia könyve kétségtelenül hiánypótló munka a magyar nyelvű szakirodalomban. Erényei közé tartozik a széles körű áttekintés, a közérthető, didaktikus magyarázat, valamint az interdiszciplináris megközelítés hangsúlyozása. Az olvasó a kötet végére nemcsak az MI technológiai működését érti meg jobban, hanem az adatvédelmi szabályokhoz való viszonyát is. Hátránya - ha lehet akként értékelni - talán csak a modern életviszonyokhoz igazodó külleme: a könyv nyomtatott formában nem kapható, kizárólag online, az Adatvédelem és mesterséges intelligencia Szakkönyvek Modul részeként, a Wolters Kluwer Jogtáron keresztül érhető el.
Összességében a munka kiemelkedően értékes hozzájárulás az MI és az adatvédelem metszetében zajló diskurzushoz. Erőssége, hogy nem csupán jogi szemszögből közelít, hanem a technológiai és társadalmi dimenziókat is figyelembe veszi. Így a könyv egyszerre lehet hasznos az akadémiai közegben, a jogalkotás és jogalkalmazás területén, de a szélesebb olvasóközönség számára is, akik szeretnék megérteni, miként érinti őket az MI adatvédelmi szempontból. Objektív, mégis gyakorlatias szemlélete segíti a megfelelőségi törekvéseket, és hozzájárul ahhoz, hogy az MI használata az alapjogok tiszteletben tartásával történjen.
Első fecskének lenni sosem könnyű, márpedig a monografikus igénnyel feldolgozott téma tekintetében Váradi műve úttörő, ekként egy gondosan megírt, erős alapmű, és mint ilyen, természetes velejárója, hogy bizonyos részek inkább összefoglaló jellegűek, míg másutt a technológiai háttér részletező bemutatása kap hangsúlyt. Ez azonban nem hiányosság, hanem szakirodalmi hézagpótlás, és sokak számára lehetőség: a szakavatott olvasó ezek mentén gondolkodhat tovább, mélyítheti el saját értelmezését, vagy akár új kutatási irányokat is kijelölhet. A könyv ezzel teret ad annak, hogy az olvasó gondolatai "gellert kapjanak", és új megközelítések felé terelődjenek, ekként a monográfia betölti a funkcióját. Tanít és gondolkodtat azáltal, hogy az üzenete világos: a mesterséges intelligencia nem csupán technológiai kérdés, hanem alapvetően emberi és társadalmi dimenziókkal bíró jelenség. Szabályozása és alkalmazása csak akkor lehet sikeres, ha az adatvédelem szempontjai szervesen beépülnek a fejlesztési és felhasználási folyamatokba. Váradi Szilvia könyve ehhez kínál biztos alapot, amelyre a jövőbeli munkák és mélyebb elemzések bátran építhetnek. ■
JEGYZETEK
[1] White Paper on Artificial Intelligence: a European approach to excellence and trust. Brussels, 19.2.2020 COM(2020) 65 final 1-2.
[2] Selbst, Andrew D.-Barooas, Solon: The Intuitive Appeal of Explainable Machines. Fordham Law Review, 2018/3. 1089-1090.
[3] Englehardt, Steven et al.: Cookies that give you away: The surveillance implications of web tracking. WWW ,15: Proceedings of the 24th International Conference on World Wide Web, 2014, 289-299. (DOI: https://doi.org/10.1145/2736277.2741679); Binns, Reuben: Tracking on the Web, Mobile and the Internet-of-Things. 2022, 3-52. (DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.10831).
[4] Váradi Szilvia: Adatvédelem a mesterséges Intelligencia korában. Wolters Kluwer, Budapest, 2024. Elérhető: https://shop.wolterskluwer.hu/termek-reszletek/jog/adatvedelem-gdpr/adatvedelem-es-mesterseges-intelligencia-szakkonyvek-modul.p2213/NSO1599.v9828. Jelen írás nem tartalmaz a műre vonatkozó oldalszám szerinti hivatkozást, mivel egyéni beállításfüggő, hogy az olvasó a rendszerből milyen általa választott betűmérettel tölti le a dokumentumot, ekként melyik oldalra esnek az egyes fejezetek.
[5] Lásd különböző államok gyakorlatát, pl. Jovanović, Zoran R.-Andonović, Stefan: Automated Decision Making in Administrative Procedure - Myth or Reality? Journal of Criminalistics and Law, 2020/3, 66-67. (DOI: https://doi.org/10.5937/nabepo25-28953); Allars, Margaret: Automated Decision-Making and Review of Administrative Decisions. Georgia Law Review, 2024/3. 1180-1181.; Murray, Andrew: Automated Public Decision Making and the Need for Regulation. LSE Public Policy Review, 2024/3. 6-7. (DOI: https://doi.org/10.31389/lseppr.110); Suksi, Markku: Administrative due process when using automated decision-making in public administration: some notes from a Finnish perspective. Artificial Intelligence and Law, 2021/29. 100-105. (DOI: https://doi.org/10.1007/S10506-020-09269-x); a magyar joggyakorlat kapcsán: Csatlós Erzsébet: Tényleg egyszerűbb? Gyorsjelentés az automatikus döntéshozatali eljárásban született egyes hatósági határozatok felülvizsgálata tárgyában megmutatkozó tapasztalatokról. Közjogi Szemle, 2024/4., 28.
Lábjegyzetek:
[1] A szerző habilitált egyetemi docens, Szegedi Tudományegyetem Állam- és Jogtudományi Kar, Közjogi Intézet. E-mail: csatlos.e@juris.u-szeged.hu. https://orcid.org/0000-0001-8129-6189.
Visszaugrás
