人工知能のプライバシーを保護するにはどうすればよいですか?

企業も消費者も同様に、日常生活を変える人工知能の可能性に興奮していますが、人工知能の広範な使用によって生じるプライバシーの懸念は依然として大きな懸念事項です。 AI モデルに入力される個人データが増えるにつれ、多くの消費者が自分のプライバシーと自分のデータがどのように使用されるかについて当然のことながら懸念を抱いていることは明らかです。

#この記事は、こうした消費者が人工知能のプライバシー機能に関するより深い知識ベースを構築できるようにすることを目的としています。さらに、ビジネスオーナーやリーダー向けに、顧客の懸念をより深く理解する方法や、機能を犠牲にすることなくプライバシーを保護する方法で AI を使用する方法についてのガイダンスを提供します。

人工知能とプライバシーの問題

著作権法と知的財産法はほとんど尊重されません

AI モデルは、ウェブの隅々からトレーニング データを取得します。残念ながら、多くの AI ベンダーは、他人の著作権で保護されたアートワーク、コンテンツ、その他の知的財産を同意なしに使用することに気づいていないか、気にしていません。

このデータを使用してモデルがトレーニング、再トレーニング、微調整されるにつれて、問題は悪化しており、今日の AI モデルの多くは非常に複雑なので、その構築者ですら、データが何なのかを自信を持って言えないほどです。使用されているのか、誰がそれにアクセスできるのか。

ユーザー データの不正なマージ

人工知能モデルのユーザーがクエリの形式で自分のデータを入力すると、このデータはモデルの将来のトレーニング データ セットの一部になる可能性があります。 。これが発生すると、このデータが他のユーザーのクエリへの出力として表示される可能性があります。これは、ユーザーがシステムに機密データを入力した場合に特に大きな問題になります。

限られた規制機関と保護措置

現在、一部の国や規制機関は人工知能の規制と安全な使用ポリシーを策定していますが、人工知能のサプライヤーに人工知能の構築と使用を義務付ける統一基準はありません。 AI ツールの責任ある

過去には、多くの AI ベンダーが知的財産権の侵害や不透明なトレーニングおよびデータ収集プロセスで批判されてきました。しかし現状では、ほとんどの AI ベンダーは、干渉を受けることなく独自のデータ ストレージ、サイバーセキュリティ、およびユーザー ルールを決定する権利を持っています

生体認証データの不正使用

ますます多くの個人デバイスが顔認証を使用しています認識、指紋、音声認識、その他の生体認証データを利用して、従来の認証方法を置き換えます。同時に、公共の監視機器は、個人をより迅速に識別するために、人工知能を使用して生体認証データをスキャンすることが多く、これらの新しい生体認証セキュリティ ツールは非常に便利ですが、人工知能企業がこのデータを収集した後に収集することは困難です。このデータの使用方法の規制。多くの場合、個人は自分の生体認証データが収集されていることにさえ気づいていません。

ステルス メタデータ収集の実践

ユーザーが広告、ソーシャル メディア ビデオ、または事実上あらゆる Web プロパティを操作すると、その操作からのメタデータがユーザーの検索履歴や興味とともに保存されることがあります。将来のより正確なコンテンツターゲティングに向けて

このメタデータ収集方法は何年も前から行われていますが、人工知能の助けを借りて、より多くのデータを大規模に収集して解釈できるため、テクノロジー企業はこれを可能にします。ユーザーがどのように機能するかに関する情報を提供して、さらにターゲットを絞ります。ほとんどのユーザー サイトには、これらのデータ収集の慣行について言及するポリシーがありますが、他のポリシー テキストでは簡単に言及されるだけであるため、ほとんどのユーザーは自分が同意した内容に気づかず、自分自身と自分のモバイル デバイス上のすべてのコンテンツをレビューの対象にします。

AI モデルに組み込まれているセキュリティ機能は限られています

一部の AI ベンダーは基本的なサイバーセキュリティ機能と保護機能を組み込むことを選択する場合がありますが、多くの AI モデルにはネイティブのサイバーセキュリティ機能がありません。これにより、権限のないユーザーや悪意のある攻撃者が、個人識別情報 (PII) を含む他のユーザーのデータに非常に簡単にアクセスして使用できるようになります。

データ保存期間の延長

プロバイダーが提供できる人工知能の供給量はほとんどありません。ユーザーデータをいつ、どこに、そしてなぜ保存するのかを明らかにする必要があり、透明性のあるプロバイダーはデータを長期間保存することがよくあります。

たとえば、OpenAI のポリシーでは、不正行為を特定するためにユーザーの入力および出力データを最大 30 日間保存できると規定されています。ただし、同社がいつ、どのようにユーザーの知らないうちにユーザーの個人データをより詳細に調べたのかは不明です。

プライバシーと人工知能のデータ収集

Web スクレイピングと Web クローリング

人工知能ツールは、特別な権限を必要とせず、ベンダーが大量のさまざまなデータを収集できるため、トレーニング データセットを構築するために Web スクレイピングと Web クローリングに依存することがよくあります。

コンテンツは、サードパーティの Web サイト、Wikipedia、デジタル ライブラリなど、インターネット上の公開ソースから収集されます。近年では、ユーザーのメタデータも、Web スクレイピングやクローリングを通じて収集されるコンテンツの大部分を占めるようになりました。このメタデータは多くの場合、マーケティング データ セットや広告データ セットのほか、ターゲット ユーザーと彼らが最も関心のあるコンテンツを含む Web サイトから取得されます。

人工知能モデルにおけるユーザー クエリ

ユーザーが質問やその他のデータを AI モデルに入力すると、ほとんどの AI モデルはこのデータを少なくとも数日間保存します。このデータは他の目的に使用されることはありませんが、調査によると、多くの人工知能ツールはこのデータを収集するだけでなく、将来のトレーニングのために保存することもわかっています。セキュリティカメラ、顔および指紋スキャナー、人間の声を検出できるマイクなどは、本人の知識や同意なしに生体認証データを収集し、人間を識別するために使用される可能性があります。

多くの企業では、どの程度透明性を確保する必要があるかについて、ますます厳格なルールが設けられています。そのようなテクノロジーを使用する場合に注意してください。しかし、ほとんどの場合、顧客の許可を得ることなくこのデータを収集、保存、使用できます。

IoT センサーとデバイス

モノのインターネット (IoT) センサーとエッジ コンピューティング システムは、大量のリアルタイム データを収集し、近くで処理して、より大規模で高速なコンピューティング タスクを完了します。人工知能ソフトウェアは通常、IoT システムのデータベースを利用し、データ学習、データ取り込み、安全な IoT プロトコルとゲートウェイなどの方法を通じて関連データを収集し、API

API

API はさまざまなタイプを提供しますユーザーが人工知能の分析とトレーニングのためのさまざまなデータを簡単に収集および統合できるようにする商用ソフトウェア インターフェイス。適切な API と設定を使用すると、ユーザーは CRM、データベース、データ ウェアハウス、クラウドベースおよびオンプレミスのシステムからデータを収集できます。

公開レコード

公開レコードは通常、手動で収集され、組み込まれます。すでにデジタル化されているかどうかにかかわらず、スマートなトレーニング セット。上場企業、現在および過去の出来事、犯罪記録および入国記録、その他の公開情報に関する情報は、事前の許可なく収集される場合があります。

ユーザー調査とアンケート

このデータ収集方法はやや古いものですが、 , しかし、アンケートやアンケートは、AI ベンダーがユーザーからデータを収集するための信頼できる方法であることに変わりはありません。ユーザーは、最も興味のあること、サポートが必要なこと、製品について最近学んだことなどの質問に答えることができます。サービスの経験、または将来その人とのやり取りをパーソナライズする方法について AI に良いアイデアを与えることができるその他の質問。 書き換え後: ユーザーは、最も興味のあること、サポートが必要なこと、製品やサービスに関する最近の経験がどのようなものであったか、またはその他の質問についての質問に答えることができます。これらの質問は、AI が将来的にユーザーとのやり取りをパーソナライズする方法をよりよく理解するのに役立ちます。

人工知能とプライバシーに関する質問の解決策

いくつかのベスト プラクティス、ツール、その他のリソースを使用すれば、企業は AI を使用できます。ユーザーのプライバシーを犠牲にすることなく、ソリューションを効果的に提供します。 AI 使用のすべての段階で最も機密性の高いデータを保護するには、次のヒントに従ってください:

AI の適切な使用ポリシーを作成する: 内部ユーザーは、どのようなデータを使用できるのか、いつ使用できるのかを把握する必要があります。人工知能ツールを使用するときにこのデータをいつ使用するかは、機密性の高い顧客データを扱う企業にとって特に重要です。

データ ガバナンスとセキュリティ ツールに投資する: AI ツールやその他の攻撃対象領域を保護するための最適なソリューションには、Extended Detection and Response (XDR)、データ損失防止、脅威インテリジェンスと監視ソフトウェアなどがあります。データを保護し、すべてのデータが関連する規制に従って確実に使用されるようにする、データ ガバナンスに特化したツールも多数あります。

詳細をお読みください: AI ベンダーは通常、自社の製品がどのように機能するか、トレーニングの基本について説明した何らかのドキュメントを提供します。これらの文書を注意深く読んで危険信号を探し、ポリシー文書に不明な点がある場合は、担当者に連絡して説明を求めてください。

• 非機密データのみを使用する: 原則として、プライベートと思われるカスタム ソリューションや微調整されたソリューションであっても、ビジネスや顧客の最も機密性の高いデータを AI ツールに入力しないでください。機密データを含む特定のユースケースを追求したい場合は、デジタルツイン、データの匿名化、または合成データを使用して安全に実行する方法があるかどうかを調査してください。
• 概要
• 人工知能ツールは、タスクの自動化、ガイド付き Q&A、製品設計とプログラミングなど、多くの新たな利便性を企業や日常消費者にもたらします。ただし、これらのツールは私たちの生活を簡素化する一方で、個人のプライバシーを侵害するリスクも抱えており、プロバイダーの評判や消費者の信頼を損なう可能性があるほか、サイバーセキュリティや規制遵守への脅威にもなります。

• ユーザーのプライバシーを保護するために AI を責任を持って使用するには追加の努力が必要ですが、プライバシー侵害が企業の公共イメージにどのような影響を与えるかを考えると、それだけの価値は十分にあります。特に、このテクノロジーが成熟し、私たちの日常生活にさらに普及し、AI 法の可決を受けて、企業文化や顧客のプライバシーの期待と一致するより具体的な AI を開発するにつれて、ベスト プラクティスを使用することが重要になります。

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