Проблемы конфиденциальности данных в мире генеративного ИИ
23 июня 2023 г.Что такое генеративный ИИ?
Генеративный искусственный интеллект (ИИ) – это категория инструментов ИИ, которые используют сложные алгоритмы для изучения шаблонов и создания контента, имитирующего человеческое творчество. Эти инструменты доказали свою преобразующую способность, позволяя отдельным лицам и организациям без особых усилий создавать музыку, искусство и другие формы медиа. Они открыли новые возможности для инноваций, позволяя творческим специалистам повысить свою продуктивность и исследовать неизведанные территории.
Поскольку мир все больше полагается на технологии искусственного интеллекта (ИИ), генеративные инструменты ИИ стали мощным инструментом для разное использование. Однако этот быстрый прогресс в области ИИ вызывает опасения по поводу конфиденциальности данных. Способность генеративных инструментов ИИ обрабатывать огромные объемы данных и генерировать персонализированные результаты создает серьезные проблемы для защиты конфиденциальной информации.
Различные типы инструментов генеративного ИИ
Существует несколько типов генеративных инструментов искусственного интеллекта, которые служат различным целям и творческим приложениям. К ним относятся инструменты генерации текста, инструменты генерации изображений, инструменты генерации музыки, инструменты генерации видео, инструменты генерации голоса, инструменты генерации кода, инструменты передачи стилей, инструменты дизайна игр и инструменты синтеза данных. Они работают, генерируя ответы на подсказки пользователей, используя свое обучение и алгоритмы для создания контекстуально релевантного и связного текста, изображений или других результатов. Сгенерированные ответы основаны на шаблонах и информации, полученной в процессе обучения, что позволяет инструментам предоставлять индивидуальные и творческие результаты в ответ на вводимые пользователем данные. Например, при получении подсказки инструменты искусственного интеллекта для генерации текста создают связный и контекстуально релевантный текст в качестве ответа.
Проблемы конфиденциальности данных инструментов генеративного ИИ
Инструменты генеративного ИИ могут создавать риски для конфиденциальности данных по нескольким причинам:
- Утечка данных. Если не принять надлежащих мер безопасности, инструменты генеративного ИИ могут быть уязвимы для утечки данных, что приведет к несанкционированному доступу или раскрытию конфиденциальной информации пользователя. Это может привести к нарушению конфиденциальности и возможному неправомерному использованию личных данных.
* Неадекватная анонимность. Генеративным инструментам искусственного интеллекта может потребоваться доступ к личным или конфиденциальным данным для обучения или создания выходных данных. Если используемые методы анонимизации недостаточны, существует риск повторной идентификации, когда люди могут быть идентифицированы по сгенерированным данным, что ставит под угрозу их конфиденциальность.
* Несанкционированный обмен данными. В некоторых случаях инструменты генеративного искусственного интеллекта могут передавать пользовательские данные третьим лицам без явного согласия или в целях, выходящих за рамки того, о чем было сообщено изначально. Это может привести к непреднамеренному обмену данными и потенциальным нарушениям конфиденциальности.
* Предубеждения и дискриминация. Инструменты генеративного ИИ могут непреднамеренно увековечить предвзятость, присутствующую в обучающих данных. Если обучающие данные содержат дискриминационные шаблоны или предвзятую информацию, сгенерированные результаты могут отражать и усиливать эти предубеждения, еще больше закрепляя несправедливое обращение или дискриминацию в отношении определенных групп.
* Отсутствие согласия и прозрачности. Если инструменты генеративного ИИ не получают надлежащего согласия пользователей или не предоставляют прозрачную информацию о том, как данные собираются, используются и передаются, это может подорвать доверие пользователей и нарушить их права на конфиденциальность.
* Неадекватные методы хранения и удаления данных. Если инструменты генеративного ИИ хранят пользовательские данные дольше, чем необходимо, или не удаляют данные должным образом по запросу или по истечении срока хранения, это может увеличить риск несанкционированного доступа. доступ или непреднамеренное использование личной информации.
Защита конфиденциальности данных в генеративном ИИ
Поскольку инструменты генеративного ИИ часто требуют доступа к данным, которые могут включать в себя личную или конфиденциальную информацию и могут быть в различных формах, при отсутствии надлежащей защиты они могут создавать риски для конфиденциальности людей и могут привести к несанкционированному доступу, краже личных данных, или неправомерное использование личной информации.
Вот почему защита личных или конфиденциальных данных имеет решающее значение для поддержания доверия пользователей, соблюдения правил конфиденциальности и обеспечения этические методы ИИ.
Чтобы решить проблемы конфиденциальности, связанные с генеративными инструментами искусственного интеллекта, необходимо реализовать несколько ключевых мер:
- Минимизация данных. Организации должны применять методы, сводящие к минимуму сбор и хранение персональных данных. Используя только необходимые и релевантные данные, можно снизить риск потенциального нарушения конфиденциальности.
* Анонимизация и агрегирование. Прежде чем использовать данные для обучения генеративных моделей ИИ, личную информацию следует анонимизировать или агрегировать, чтобы исключить возможность идентификации людей по сгенерированным результатам. Некоторые распространенные методы анонимизации включают агрегирование данных, маскирование или искажение, обобщение, дифференциальную конфиденциальность и баланс между полезностью данных и сохранением конфиденциальности.
* Прозрачная политика в отношении данных. Организации, разрабатывающие генеративные инструменты искусственного интеллекта, должны четко сообщать пользователям о своих методах сбора, хранения и использования данных. Прозрачность укрепляет доверие и позволяет людям принимать обоснованные решения в отношении своих данных.
* Устранение погрешностей. Разработчики должны внедрить строгие процессы для выявления и устранения погрешностей в обучающих данных. Такие методы, как курирование разнообразных наборов данных и алгоритмическая справедливость, могут помочь гарантировать, что инструменты генеративного ИИ будут давать беспристрастные результаты, соответствующие человеческим ценностям.
* Пользовательский контроль и согласие. Инструменты генеративного ИИ должны предоставлять пользователям детальный контроль над данными, которыми они делятся и генерируют. Получение информированного согласия от пользователей и предоставление им возможности легко управлять своими данными позволяет людям защищать свою конфиденциальность.
* Шифрование. Данные при хранении и передаче должны быть зашифрованы для защиты от несанкционированного доступа. Алгоритмы шифрования и методы управления ключами должны быть реализованы для обеспечения конфиденциальности данных.
* Управление доступом. Внедрение строгого контроля доступа помогает ограничить доступ к данным только авторизованным лицам или процессам. Это включает управление доступом на основе ролей (RBAC), механизмы аутентификации и надлежащее управление привилегиями пользователей.
* Аутентификация и авторизация. Крайне важно обеспечить, чтобы доступ к хранимым данным имели только аутентифицированные и авторизованные пользователи. Это включает в себя использование безопасных методов аутентификации и определение детальных разрешений доступа на основе ролей пользователей.
* Аудит и мониторинг. Должны быть предусмотрены механизмы регистрации и мониторинга для отслеживания доступа к данным, обнаружения необычных действий и создания предупреждений в случае потенциальных инцидентов безопасности.
* Резервное копирование и восстановление данных. Необходимо разработать планы регулярного резервного копирования данных и аварийного восстановления для защиты от потери или повреждения данных. Это включает в себя избыточное хранилище, расписания резервного копирования и периодическое тестирование процесса восстановления.
* Соответствие нормативным требованиям. Хранение данных в инструментах ИИ должно соответствовать соответствующим нормативным требованиям по защите данных, таким как Общий регламент по защите данных (GDPR) или отраслевым требованиям. Это включает в себя соблюдение правил хранения данных, получение необходимого согласия и обеспечение надлежащих методов обработки данных.
* Управление уязвимостями. Необходимо проводить регулярные оценки безопасности и сканирование уязвимостей для выявления и устранения потенциальных слабых мест в инфраструктуре хранения. Необходимо оперативно устанавливать исправления и обновления для устранения любых уязвимостей в системе безопасности.
Правила защиты данных
Использование инструментов искусственного интеллекта требует от организаций ознакомления с соответствующими правилами защиты данных и обеспечения их соответствия их системам искусственного интеллекта. Соблюдение этих законов помогает защитить права людей на неприкосновенность частной жизни и снижает риски, связанные с обработкой данных искусственным интеллектом.
Два очень важных правила защиты данных, которые имеют отношение к инструментам искусственного интеллекта:
- Общее положение о защите данных (GDPR) – Это комплексное положение о защите данных и конфиденциальности, принятое Европейским союзом (ЕС). Он был реализован 25 мая 2018 года, чтобы усилить защиту персональных данных и предоставить людям больший контроль над своей личной информацией.
- Закон штата Калифорния о конфиденциальности потребителей (CCPA) — это закон о конфиденциальности данных, принятый в штате Калифорния, США. Оно вступило в силу 1 января 2020 года и считается одним из самых полных правил конфиденциальности данных в США.
В целом очевидно, что пересечение генеративного ИИ и конфиденциальности данных создает как возможности, так и проблемы. Однако внедрение правильных стратегий и мер поможет организациям эффективно управлять рисками и снижать их, сохраняя при этом преимущества генеративных инструментов ИИ.
:::информация Также опубликовано здесь
:::
Оригинал