探討AI 與隱私數(shù)據(jù)的關(guān)系

從智能設(shè)備和語(yǔ)音助理到交通中介和增強(qiáng)個(gè)性化購(gòu)物體驗(yàn)，人工智能在生活的許多方面都得到了廣泛的應(yīng)用。由于它可以為人類很多復(fù)雜問(wèn)題提供解決方案，使得人工智能越來(lái)越受歡迎，并且吸引了供應(yīng)商和其他服務(wù)提供商加入人工智能的浪潮。

典型的人工智能項(xiàng)目從識(shí)別問(wèn)題開(kāi)始，然后收集有價(jià)值的資源：用于訓(xùn)練人工智能的數(shù)據(jù)。這些培訓(xùn)數(shù)據(jù)通常來(lái)自多個(gè)來(lái)源，包括公司網(wǎng)站、博客、社交媒體帳戶上的客戶行為，在某些情況下，還來(lái)自第三方應(yīng)用。

在收集數(shù)據(jù)之后，數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）專家介入，以確定解決問(wèn)題的正確算法。最后，編寫(xiě)與算法一致的代碼并將其推送到開(kāi)發(fā)環(huán)境中。

整個(gè)過(guò)程中關(guān)鍵是收集正確的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)越多，這些計(jì)算機(jī)就越能根據(jù)捕獲數(shù)據(jù)中的模式識(shí)別算法。這就是為什么人工智能需要過(guò)多的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，因此它可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)應(yīng)該執(zhí)行哪些操作以及何時(shí)執(zhí)行。

如果組織沒(méi)有高質(zhì)量的培訓(xùn)數(shù)據(jù)，他們通常從第三方來(lái)源獲取。然而，隨著數(shù)據(jù)泄露和隱私侵犯成為頭條新聞，消費(fèi)者或用戶對(duì)第三方數(shù)據(jù)收集做法提出質(zhì)疑。用戶越來(lái)越關(guān)注從他們那里所收集數(shù)據(jù)的用途。

出于同樣的原因，各國(guó)都在制定自己的隱私法，禁止濫用收集的個(gè)人身份信息。隨著這些法律的實(shí)施，專注于人工智能項(xiàng)目的組織在收集和使用培訓(xùn)數(shù)據(jù)時(shí)需要謹(jǐn)慎，并考慮違反數(shù)據(jù)隱私法的影響。

違反法律規(guī)定的公司不僅會(huì)被處以巨額罰款，而且可能會(huì)失去客戶的信任。

本文總結(jié)出以下幾點(diǎn)，來(lái)幫大家了解AI 和隱私數(shù)據(jù)的關(guān)系。

1.人工智能、隱私和數(shù)據(jù)倫理

數(shù)據(jù)倫理應(yīng)該是開(kāi)發(fā)或部署人工智能的公司和個(gè)人的中心考慮因素。他們需要制定政策和程序，確保數(shù)據(jù)收集過(guò)程及其在人工智能項(xiàng)目中的使用是合法的、相稱的和公正的。

2.隱私法規(guī)時(shí)代的AI、ML 和數(shù)據(jù)分析

圍繞人工智能數(shù)據(jù)培訓(xùn)的大多數(shù)挑戰(zhàn)可以通過(guò)創(chuàng)建符合法規(guī)、透明、公平和安全的數(shù)據(jù)收集和使用實(shí)踐來(lái)緩解。這些實(shí)踐包括數(shù)據(jù)去標(biāo)識(shí)、數(shù)據(jù)加密和合成數(shù)據(jù)生成。

3.重新思考人工智能時(shí)代的隱私

隨著人工智能的興起，隱私的概念變得復(fù)雜。如今，消費(fèi)者面臨層出不窮的冗長(zhǎng)用戶協(xié)議，他們匆忙地點(diǎn)擊“接受”，卻沒(méi)有意識(shí)到自己可能會(huì)放棄哪些隱私權(quán)。從消費(fèi)者那里收集的大多數(shù)數(shù)據(jù)被用來(lái)提供有用的服務(wù)，但也可能帶來(lái)潛在的風(fēng)險(xiǎn)。

4.數(shù)據(jù)隱私規(guī)則對(duì)人工智能的影響

每個(gè)人都想要自動(dòng)化，但成功的AI 項(xiàng)目的基礎(chǔ)是擁有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。雖然大多數(shù)公司將數(shù)據(jù)隱私法視為額外的開(kāi)銷，但它們實(shí)際上可以幫助公司推動(dòng)數(shù)據(jù)質(zhì)量計(jì)劃，以利用更先進(jìn)的技術(shù)。

5.數(shù)據(jù)與人工智能倫理的興起

由于數(shù)據(jù)在公民日常生活中扮演著越來(lái)越重要的角色，各國(guó)政府正越來(lái)越多地考慮其監(jiān)管責(zé)任。例如，歐盟的GDPR、美國(guó)加州的《消費(fèi)者隱私法》（Consumer Privacy Act）和更多的隱私法已經(jīng)起草，以控制人工智能的不道德使用。

盡管人工智能顯示出了很大的潛力，但打算構(gòu)建人工智能模型的組織需要為數(shù)據(jù)隱私安全法規(guī)做好準(zhǔn)備。制定處理培訓(xùn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)則將有助于解決許多法律和道德問(wèn)題。做好準(zhǔn)備不僅可以降低罰款的風(fēng)險(xiǎn)，而且可以改善組織的整體安全狀況。

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