目次
倫理的義務
Federated Learning Era
人工知能の分野でデータの機密性を確保する場合、私たちはいくつかの障害に直面しています。懸念される問題の 1 つは、データ侵害の発生です。データに価値がある世界では、サイバー攻撃や情報への不正アクセスが脅威となります。 AI は大量のデータから洞察を引き出すことを目的としていますが、悪意のある個人による不正アクセスを防ぐ保護者としても機能する必要があります。したがって、データの機密性を維持するためのセキュリティ対策と暗号化プロトコルを確立することが重要です。たとえば、暗号化モデルとデータ パイプラインは、さまざまなクライアント環境間での移植性を確保し、有害事象が発生した場合に独自の知的財産を保護できます。まず、組織は強力な暗号化とサイバーセキュリティ対策を導入して機密データを保護する必要があります。第二に、倫理的で透明性があり、説明責任のある AI システムにも投資する必要があります。さらに、業界は規制当局や政策立案者と積極的に協力して、データの機密性を促進し、AI イノベーションを促進する、明確で包括的で標準化されたガイドラインを開発する必要があります。
ホームページ テクノロジー周辺機器 AI 人工知能の分野でデータの機密性を保護するにはどうすればよいでしょうか?

人工知能の分野でデータの機密性を保護するにはどうすればよいでしょうか?

Nov 14, 2023 am 11:21 AM
AI データのプライバシー

人工知能の分野でデータの機密性を保護するにはどうすればよいでしょうか?

絶え間なく変化するスマートな世界では、データの機密性と AI 倫理の融合が企業と社会にとって大きな懸念事項となっています。これは検討する必要がある問題であり、技術の進歩は倫理原則と一致している必要があります。業界には、この課題に対処し、AI テクノロジーがデータの機密性の重要性を優先して維持するようにする責任があります。

倫理的義務

データのプライバシーとデータの倫理的使用は、人工知能の開発と実装にとって常に重要です。データは AI システムの生命線であるため、その機密性を保護することが明らかに重要です。 AI テクノロジーが私たちの生活にますます統合され、医療、金融、個人的なコミュニケーションなどの機密分野に影響を与えるにつれて、私たちはこれらのシステムを動かすデータを保護するという業界住民としての責任を優先する必要があります。

Federated Learning Era

データプライバシーの確保と人工知能モデルの有効性の最大化の間でバランスをとることは、非常に複雑な場合があります。 AI システムのトレーニングに使用するデータが増えるほど、AI システムはより正確かつ強力になります。ただし、このアプローチはプライバシー権を保護する必要性と矛盾することがよくあります。フェデレーテッド ラーニングなどのテクノロジーは、元の情報を共有せずに AI モデルをデータ ソースでトレーニングできるソリューションを提供します。

次のように中国語に書き換えられます。 専門家以外にとって、フェデレーテッド ラーニングは、エッジ コンピューティングの力を利用してローカル モデルをトレーニングする方法です。これらのモデルは、プライベート環境を決して離れることのないデータを使用します。ローカル モデルがトレーニングされると、それらを活用して、関連するユースケースに適した集中モデルを構築できます。フェデレーテッド ラーニング自体は新しい概念ではありませんが、新しい人工知能システムの設計やデータ プライバシーの保護において非常に重要であり、規制の役割は社会秩序の安定と公平性と正義の実現にあります。これらは、公共の利益を保護し、社会保障を維持し、経済発展を促進するために政府によって定められた拘束力のある規則や規制です。規制の導入により、人々の行動を効果的に管理し、違法行為や犯罪行為の発生を防止し、紛争解決の法的根拠を提供することができます。同時に、規制は国民に基本的権利が侵害されないようにする権利と保護も提供します。規制の開発と施行を通じて、秩序があり、公正で持続可能な社会環境を確立することができます。

最近の人工知能の導入の加速により、政府の規制は人工知能と人工知能の将来を形作る役割を果たしています。データの機密性 重要な役割。欧州の一般データ保護規則 (GDPR) やカリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA) などの法律を通じて、議員はデータ プライバシーの重要性をますます認識しています。これらの規制は、データ処理の明確な境界を確立し、データ処理の同意と透明性を強制します。これらの規制は必要ではありますが、諸刃の剣になる可能性があります。これらにより、企業はデータ プライバシーに対してより厳格なアプローチを取ることが求められ、AI アプリケーションの柔軟性と可能性が制限される場合があります。データの機密性の保護とイノベーションの促進の間で適切なバランスを取ることは、テクノロジー部門のリーダーが注力する必要がある難しい課題です。

安全な未来のための戦略

人工知能の分野でデータの機密性を確保する場合、私たちはいくつかの障害に直面しています。懸念される問題の 1 つは、データ侵害の発生です。データに価値がある世界では、サイバー攻撃や情報への不正アクセスが脅威となります。 AI は大量のデータから洞察を引き出すことを目的としていますが、悪意のある個人による不正アクセスを防ぐ保護者としても機能する必要があります。したがって、データの機密性を維持するためのセキュリティ対策と暗号化プロトコルを確立することが重要です。たとえば、暗号化モデルとデータ パイプラインは、さまざまなクライアント環境間での移植性を確保し、有害事象が発生した場合に独自の知的財産を保護できます。まず、組織は強力な暗号化とサイバーセキュリティ対策を導入して機密データを保護する必要があります。第二に、倫理的で透明性があり、説明責任のある AI システムにも投資する必要があります。さらに、業界は規制当局や政策立案者と積極的に協力して、データの機密性を促進し、AI イノベーションを促進する、明確で包括的で標準化されたガイドラインを開発する必要があります。

要約すると、業界はデータ機密性の交差点にある岐路に立たされていると言えます。 AI の倫理は課題であると同時に機会でもあります。テクノロジーのリーダーとして、私たちには AI の可能性とデータの機密性の原則を調和させる必要があることを認識し、この交差点を乗り越える倫理的責任があります。倫理的な AI、安全なデータ処理、規制遵守を組み合わせることが、AI の基盤となるデータを保護しながら、AI の真の可能性を実現する方法です。このバランスを達成することによってのみ、データの信頼性とプライバシーを損なうことなく AI が個人と社会に利益をもたらす未来を確保することができます

以上が人工知能の分野でデータの機密性を保護するにはどうすればよいでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Bytedance Cutting が SVIP スーパー メンバーシップを開始: 継続的な年間サブスクリプションは 499 元で、さまざまな AI 機能を提供 Bytedance Cutting が SVIP スーパー メンバーシップを開始: 継続的な年間サブスクリプションは 499 元で、さまざまな AI 機能を提供 Jun 28, 2024 am 03:51 AM

このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント Jun 10, 2024 am 11:08 AM

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります 微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。 新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。 Jul 25, 2024 am 06:42 AM

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合 SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合 Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性​​を実証しています。 「S」で始まる関連研究

あなたが知らない機械学習の 5 つの流派 あなたが知らない機械学習の 5 つの流派 Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

SKハイニックスは8月6日に12層HBM3E、321層NANDなどのAI関連新製品を展示する。 SKハイニックスは8月6日に12層HBM3E、321層NANDなどのAI関連新製品を展示する。 Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス

See all articles