如何保護人工智慧隱私?
儘管企業和消費者都對人工智慧改變日常生活的潛力感到興奮,但人工智慧的廣泛使用所帶來的隱私問題仍是一個主要問題。顯然,隨著越來越多的個人資料被輸入人工智慧模型,許多消費者理所當然地擔心他們的隱私,以及他們的資料如何使用。
本文旨在幫助這些消費者建立有關人工智慧隱私功能的更深入的知識庫。此外,它還為企業主和領導者提供了指南,幫助他們更好地了解客戶的擔憂,以及如何在不犧牲功能的情況下保護隱私的方式使用人工智慧。
人工智慧和隱私問題
很少尊重版權和智慧財產權法
人工智慧模型從網路的各個角落提取訓練資料。不幸的是,許多人工智慧供應商在未經他人同意的情況下使用他人受版權保護的藝術品、內容或其他智慧財產權時,要么沒有意識到,要么不在乎。
隨著模型被訓練、再訓練和使用這些資料進行微調,這個問題變得越來越嚴重,如今的許多人工智慧模型都非常複雜,甚至它們的建構者也無法自信地說出,正在使用哪些數據以及誰可以存取這些數據。
未經授權合併使用者資料
當人工智慧模型使用者以查詢的形式輸入自己的資料時,這些資料有可能成為模型未來訓練資料集的一部分。當這種情況發生時,這些數據可能會作為輸出顯示給其他用戶的查詢,如果用戶向系統輸入了敏感數據,這是一個特別大的問題。
監管機構和保障措施有限
目前,一些國家和監管機構正在製定人工智慧法規和安全使用政策,但是還沒有統一的標準來要求人工智慧供應商對其構建和使用人工智慧工具的方式負責
在過去,許多人工智慧供應商因為侵犯智慧財產權以及不透明的培訓和資料收集流程而受到了批評。然而,目前情況下,大多數人工智慧供應商有權自主決定自己的資料儲存、網路安全和使用者規則,而不會受到干擾
未經授權使用生物辨識資料
越來越多的個人裝置正在採用臉部辨識、指紋、語音辨識和其他生物辨識資料來取代傳統的身份驗證方式。同時,公共監控設備也經常使用人工智慧來掃描生物特徵數據,以便更快辨識個人
雖然這些新的生物辨識安全工具非常方便,但對於人工智慧企業在收集到這些數據後如何使用這些數據的監管有限。在許多情況下,個人甚至不知道他們的生物特徵數據已經被收集,更不用說這些數據被儲存並用於其他目的了。
隱藏元資料收集實踐
當使用者與廣告、社群媒體影片或幾乎任何網路資產互動時,可以儲存來自該互動的元資料以及使用者的搜尋歷史和興趣,以便將來進行更精確的內容定位
這種元數據收集方法已經持續多年,但在人工智慧的幫助下,可以大規模收集和解釋更多數據,使科技企業有可能在用戶不在知道其工作原理的情況下,進一步針對他們的資訊。雖然大多數用戶網站都有提及這些數據收集做法的政策,但只是在其他政策文本中簡短提及,因此大多數用戶沒有意識到他們已經同意了什麼,並將自己和行動裝置上的所有內容置於審查之下。
人工智慧模型的內建安全功能有限
儘管一些人工智慧供應商可能會選擇建立基本的網路安全功能和保護措施,但許多人工智慧模型並沒有本地的網路安全保障措施。這使得未經授權的使用者和惡意行為者非常容易存取和使用其他使用者的數據,包括個人識別資訊(PII)
延長資料儲存週期
很少有人工智慧供應商能夠公開他們儲存用戶資料的時間、地點和原因,而透明的供應商通常會儲存很長一段時間的資料。
例如,OpenAI的政策聲稱,它可以將使用者的輸入和輸出資料儲存長達30天,以便識別濫用行為。然而,目前還不清楚該公司何時或如何在用戶不知情的情況下更加細緻地查看他們的個人資料
隱私和人工智慧資料的收集
網路抓取和網路爬行
人工智慧工具通常依賴網路抓取和網路爬行來建立訓練資料集,這是因為它們不需要特殊權限,同時也使得供應商能夠收集大量不同的資料
內容是從網路上的公開來源中抓取的,包括第三方網站、維基百科、數位圖書館等。近年來,用戶元資料也成為透過網頁抓取和爬行收集的大部分內容。這些元資料通常來自行銷和廣告資料集,以及包含目標受眾和他們最關注的內容的網站。
人工智慧模型中的使用者查詢
當使用者將問題或其他資料輸入人工智慧模型時,大多數人工智慧模型會將這些資料儲存至少幾天。儘管這些數據可能永遠不會被用於其他目的,但研究表明,許多人工智慧工具不僅會收集這些數據,還會保留它們以供將來的訓練使用
生物識別技術
監控設備,如安全攝影機、臉部和指紋掃描儀,以及能夠偵測人類聲音的麥克風,可以用來收集生物識別數據,並在未經人類知情或同意的情況下識別其身份
許多企業在使用此類技術時需要保持多大的透明度的規定越來越嚴格。但在大多數情況下,他們可以收集、儲存和使用這些數據,而無需徵求客戶的許可。
物聯網感測器和設備
物聯網(IoT)感測器和邊緣運算系統收集大量即時數據,並在附近處理這些數據,以完成更大、更快的運算任務。人工智慧軟體通常利用物聯網系統的資料庫,並透過資料學習、資料攝取、安全物聯網協定和網關以及api等方法收集相關資料
API
##API提供了與不同類型商業軟體的接口,使用戶能夠輕鬆收集和整合各種數據,以進行人工智慧分析和訓練。透過正確的API和設置,使用者可以從CRM、資料庫、資料倉儲以及基於雲端的系統和本機系統收集資料公用記錄公有記錄通常都會被收集並納入人工智慧訓練集中,無論它們是否已經數位化。關於上市企業、當前和歷史事件、犯罪和移民記錄以及其他公共資訊的資訊可以在未經事先授權的情況下進行收集用戶調查和問卷雖然這種數據收集方法有些過時,但調查和問卷仍然是人工智慧供應商從用戶那裡收集數據的可靠方法用戶可以回答關於他們最感興趣的內容、所需要幫助的內容、以及最近對產品或服務的體驗如何,或任何其他問題,這些問題可以讓人工智慧更了解如何在未來與該人進行個人化互動。 重寫後:使用者可以回答關於他們最感興趣的內容、所需要幫助的內容、以及最近對產品或服務的體驗如何,或任何其他問題。這些問題可以幫助人工智慧更了解如何在未來與用戶進行個人化互動人工智慧和隱私問題的解決方案借助一些最佳實踐、工具和其他資源,企業可以有效地使用人工智慧解決方案,而無需犧牲用戶隱私。為了在人工智慧使用的各個階段保護最敏感的數據,請遵循以下提示:- 為人工智慧制定適當的使用政策:內部用戶應該知道他們可以使用哪些數據,以及在使用人工智慧工具時,應該如何以及何時使用這些數據,這對於處理敏感客戶資料的企業尤其重要。
- 投資資料治理和安全工具:保護人工智慧工具和其他攻擊面的一些最佳解決方案,包括擴展偵測和回應(XDR)、資料遺失防護以及威脅情報和監控軟體。還有許多特定於資料治理的工具,可以幫助保護資料並確保所有資料的使用均符合相關法規。
- 閱讀細則:人工智慧供應商通常會提供某種文檔,涵蓋其產品的工作原理以及培訓的基礎知識。仔細閱讀這些文件,找出任何危險信號,如果有什麼你不確定的,或者在他們的政策文件中有不清楚的地方,聯繫他們的代表來澄清。
- 僅使用非敏感數據:作為一般規則,不要在任何人工智慧工具中輸入企業或客戶最敏感的數據,即使它是一個定製或微調的感覺私密的解決方案。如果想要追求涉及敏感資料的特定用例,請研究是否有一種方法可以使用數位孿生、資料匿名化或合成資料安全地完成操作。
以負責任的方式使用人工智慧來保護用戶隱私需要付出額外的努力,但當考慮到隱私侵犯會如何影響企業的公眾形象時,這是非常值得的。尤其是隨著這項技術的成熟,並在我們的日常生活中變得更加普遍,遵循人工智慧法律的通過並開發更具體的、符合企業文化和客戶隱私期望的人工智慧,使用最佳實踐將變得至關重要。
以上是如何保護人工智慧隱私?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

本站6月27日訊息,剪映是由位元組跳動旗下臉萌科技開發的一款影片剪輯軟體,依託於抖音平台且基本面向該平台用戶製作短影片內容,並相容於iOS、安卓、Windows 、MacOS等作業系統。剪映官方宣布會員體系升級,推出全新SVIP,包含多種AI黑科技,例如智慧翻譯、智慧劃重點、智慧包裝、數位人合成等。價格方面,剪映SVIP月費79元,年費599元(本站註:折合每月49.9元),連續包月則為59元每月,連續包年為499元每年(折合每月41.6元) 。此外,剪映官方也表示,為提升用戶體驗,向已訂閱了原版VIP

透過將檢索增強生成和語意記憶納入AI編碼助手,提升開發人員的生產力、效率和準確性。譯自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。雖然基本AI程式設計助理自然有幫助,但由於依賴對軟體語言和編寫軟體最常見模式的整體理解,因此常常無法提供最相關和正確的程式碼建議。這些編碼助手產生的代碼適合解決他們負責解決的問題,但通常不符合各個團隊的編碼標準、慣例和風格。這通常會導致需要修改或完善其建議,以便將程式碼接受到應

想了解更多AIGC的內容,請造訪:51CTOAI.x社群https://www.51cto.com/aigc/譯者|晶顏審校|重樓不同於網路上隨處可見的傳統問題庫,這些問題需要跳脫常規思維。大語言模型(LLM)在數據科學、生成式人工智慧(GenAI)和人工智慧領域越來越重要。這些複雜的演算法提升了人類的技能,並在許多產業中推動了效率和創新性的提升,成為企業保持競爭力的關鍵。 LLM的應用範圍非常廣泛,它可以用於自然語言處理、文字生成、語音辨識和推薦系統等領域。透過學習大量的數據,LLM能夠產生文本

大型語言模型(LLM)是在龐大的文字資料庫上訓練的,在那裡它們獲得了大量的實際知識。這些知識嵌入到它們的參數中,然後可以在需要時使用。這些模型的知識在訓練結束時被「具體化」。在預訓練結束時,模型實際上停止學習。對模型進行對齊或進行指令調優,讓模型學習如何充分利用這些知識,以及如何更自然地回應使用者的問題。但是有時模型知識是不夠的,儘管模型可以透過RAG存取外部內容,但透過微調使用模型適應新的領域被認為是有益的。這種微調是使用人工標註者或其他llm創建的輸入進行的,模型會遇到額外的實際知識並將其整合

機器學習是人工智慧的重要分支,它賦予電腦從數據中學習的能力,並能夠在無需明確編程的情況下改進自身能力。機器學習在各個領域都有廣泛的應用,從影像辨識和自然語言處理到推薦系統和詐欺偵測,它正在改變我們的生活方式。機器學習領域存在著多種不同的方法和理論,其中最具影響力的五種方法被稱為「機器學習五大派」。這五大派分別為符號派、聯結派、進化派、貝葉斯派和類推學派。 1.符號學派符號學(Symbolism),又稱符號主義,強調利用符號進行邏輯推理和表達知識。該學派認為學習是一種逆向演繹的過程,透過現有的

編輯|ScienceAI問答(QA)資料集在推動自然語言處理(NLP)研究中發揮著至關重要的作用。高品質QA資料集不僅可以用於微調模型,也可以有效評估大語言模型(LLM)的能力,尤其是針對科學知識的理解和推理能力。儘管目前已有許多科學QA數據集,涵蓋了醫學、化學、生物等領域,但這些數據集仍有一些不足之處。其一,資料形式較為單一,大多數為多項選擇題(multiple-choicequestions),它們易於進行評估,但限制了模型的答案選擇範圍,無法充分測試模型的科學問題解答能力。相比之下,開放式問答

編輯|KX在藥物研發領域,準確有效地預測蛋白質與配體的結合親和力對於藥物篩選和優化至關重要。然而,目前的研究並沒有考慮到分子表面訊息在蛋白質-配體相互作用中的重要作用。基於此,來自廈門大學的研究人員提出了一種新穎的多模態特徵提取(MFE)框架,該框架首次結合了蛋白質表面、3D結構和序列的信息,並使用交叉注意機制進行不同模態之間的特徵對齊。實驗結果表明,該方法在預測蛋白質-配體結合親和力方面取得了最先進的性能。此外,消融研究證明了該框架內蛋白質表面資訊和多模態特徵對齊的有效性和必要性。相關研究以「S

在前端開發的世界裡,VSCode以其強大的功能和豐富的插件生態,成為了無數開發者的首選工具。而近年來,隨著人工智慧技術的快速發展,VSCode上的AI代碼助理也如雨後春筍般湧現,大大提升了開發者的編碼效率。 VSCode上的AI代碼助手,如雨後春筍般湧現,大大提升了開發者的編碼效率。它利用人工智慧技術,能夠聰明地分析程式碼,提供精準的程式碼補全、自動糾錯、語法檢查等功能,大大減少了開發者在編碼過程中的錯誤和繁瑣的手工工作。有今天,就為大家推薦12款VSCode前端開發AI程式碼助手,幫助你在程式設計之路
