Wie verändert künstliche Intelligenz den Datenschutz?
Aktuelle Untersuchungen zeigen, dass KI-basierte Deep-Learning-Modelle in der Lage sind, die ethnische Zugehörigkeit eines Patienten anhand von radiologischen Bildern wie Röntgenaufnahmen des Brustkorbs genauer zu bestimmen als Anthropologie-Experten. Sandeep Sharma, Chefdatenwissenschaftler bei Capgemini Consulting, wies darauf hin, dass beim Einsatz von KI zur Erfassung und Analyse personenbezogener Daten ein großes Risiko eines Eingriffs in die Privatsphäre besteht. Gleichzeitig wird diese Bedrohung durch das mangelnde Verständnis der Privatsphäre bei Organisationen, die KI einsetzen, verschärft.
Insgesamt gibt es bei aktuellen KI-Anwendungen, die personenbezogene Daten in Unternehmensorganisationen betreffen, mehrere erhebliche Probleme: Erstens die Verwendung von Daten für andere Zwecke als den Erhebungszweck ; zweitens das Sammeln personenbezogener Daten, die nicht in den Umfang der Datenerhebung fallen; drittens das Speichern von Daten länger als nötig. Diese verstoßen möglicherweise gegen Vorschriften zum Datenschutz, etwa gegen die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union.
KI-Anwendungen erhöhen das Risiko einer Gefährdung des Datenschutzes
Die Risiken, die von KI-basierten Systemen ausgehen, umfassen viele Aspekte. Tom Whittaker, Senior Associate im Technologieteam der britischen Anwaltskanzlei Burges Salmon, ist beispielsweise der Ansicht, dass die potenzielle Voreingenommenheit von KI berücksichtigt werden muss. KI-Systeme sind auf Daten angewiesen, und wenn es um personenbezogene Daten geht, können die Daten oder die Art und Weise, wie das Modell trainiert wird, unbeabsichtigt zu Voreingenommenheit führen.
Gleichzeitig kann auch das KI-System beschädigt werden und es können auch personenbezogene Daten durchsickern. Whittaker wies darauf hin, dass ein Grund dafür unter anderem darin liegt, dass KI-Systeme auf große Datenmengen angewiesen sind, was sie zu bevorzugten Zielen für Cyberangriffe machen könnte. Die vom KI-System ausgegebenen Daten können persönliche Datenschutzinformationen direkt oder in Kombination mit anderen Informationen offenlegen.
Da KI-Systeme in immer mehr Anwendungen eingesetzt werden, ist die Gesellschaft auch immer umfassenderen Risiken ausgesetzt. Beispiele hierfür sind Kreditwürdigkeitsprüfungen, kriminelle Risikoanalysen und Einwanderungsentscheidungen. Wenn die KI oder die Art und Weise, wie sie eingesetzt wird, fehlerhaft ist, kann es sein, dass die Privatsphäre der Menschen stärker verletzt wird, als dies sonst der Fall wäre. „
KI kann sich auch positiv auf den Datenschutz auswirken.
Einige Experten haben jedoch darauf hingewiesen, dass KI einen positiven Einfluss auf den Datenschutz haben kann Enhancement Technology (PET) Ein Formular, das Organisationen dabei hilft, die Verpflichtungen zum Datenschutz durch Technikgestaltung einzuhalten
Whittaker erklärt: „KI kann verwendet werden, um synthetische Daten zu erstellen, die die Muster und statistischen Eigenschaften personenbezogener Daten nachbilden. KI kann auch das Risiko von Datenschutzverletzungen minimieren, indem sie personenbezogene Daten verschlüsselt, menschliches Versagen reduziert und potenzielle Cybersicherheitsvorfälle erkennt. „
Einige Regierungen haben die guten Seiten der KI gesehen. Ott Velsberg, Chief Data Officer des estnischen Ministeriums für Wirtschaft und Kommunikation, sagte beispielsweise, dass KI in verschiedenen Branchen eine Schlüsselrolle spielt Das Ziel der estnischen Regierung besteht darin, bis 2030 eine flächendeckende Anwendung von KI zu erreichen . Darüber hinaus hat Estland einen Datentracker gestartet, um die Verarbeitung personenbezogener Daten auf dem Regierungsportal einzusehen Laut Whittaker gibt es in der EU derzeit die strengsten gesetzlichen Regelungen zum Schutz der Privatsphäre, darunter auch die DSGVO. Es gibt auch Pläne, weitere KI-spezifische Regelungen einzuführen, die darauf abzielen, den Missbrauch zu verbieten von Daten durch bestimmte KI-Systeme und die Auferlegung von Verpflichtungen für die Speicherung und Nutzung von Daten für alle Systeme mit hohem Risiko. Diese Vorschriften sind für diejenigen relevant, die KI-Systeme auf dem EU-Markt einsetzen, und wirken sich auf Unternehmen aus, die KI-Lösungen in der EU verkaufen oder einsetzen
Zu diesem Zweck sollten Unternehmensleiter die aktuellen und geplanten KI-Regulierungsrichtlinien verstehen, wenn sie versuchen, die Risiken der Nichteinhaltung dieser Vorschriften zu bewältigen, die schwerwiegende Folgen haben können -Risikopflichten im Rahmen des EU-Gesetzentwurfs zur künstlichen Intelligenz können zu Geldstrafen von bis zu 20 Millionen Euro oder bis zu 4 % des Jahresumsatzes führen. Erstens ist Transparenz bei der Verwendung von Daten von entscheidender Bedeutung, wenn Benutzer dies nicht tun Wenn sie nicht wissen, dass sie von KI-Entscheidungen betroffen sind, können sie diese nicht nachvollziehen oder in Frage stellen. Zweitens: Stellen Sie sicher, dass die Benutzer wissen, wie Daten angemessen und rechtmäßig verwendet werden Algorithmen selbst und die Daten, auf denen sie basieren, werden sorgfältig entworfen, entwickelt und verwaltet, um unnötige negative Folgen zu vermeiden. Gute Datensicherheitsmaßnahmen sind in KI-Anwendungen unverzichtbar. Organisationen sammeln keine unnötigen Daten und stellen sicher, dass Informationen nach einer bestimmten Zeit gelöscht werden Zeit. # 🎜🎜#
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI zweifellos eine bahnbrechende Technologie ist, die in weit verbreiteten kommerziellen Anwendungen zum Einsatz kommen wird, aber sie muss verantwortungsvoll gehandhabt werden, um Datenschutzverletzungen durch Unternehmensführer zu vermeiden darüber, wie KI eingesetzt und missbraucht wird, um die positiven Auswirkungen von KI zu nutzen und die negativen Auswirkungen von KI zu vermeidenDas obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verändert künstliche Intelligenz den Datenschutz?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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