AI World: Entwerfen mit Privatsphäre im Auge

Künstliche Intelligenz hat die Macht, alles von unseren täglichen Routinen zu bahnbrechenden medizinischen Fortschritten zu verwandeln. Um das Potenzial der AI jedoch wirklich zu nutzen, müssen wir seine Entwicklung mit Verantwortung an vorderster Front nähern.

Aus diesem Grund ist die Diskussion über generative KI und Privatsphäre so entscheidend. Wir sind bestrebt, zu diesem Gespräch mit Erkenntnissen aus dem neuesten Stand der Innovation und unserem tiefen Engagements mit den Aufsichtsbehörden und anderen Experten beizutragen.

In unserem neuen Richtlinienarbeitspapier mit dem Titel "Generative KI und Privatsphäre" setzen wir uns für KI-Produkte ein, um integrierte Schutzmaßnahmen einzubeziehen, die die Sicherheit und Privatsphäre von Benutzer von Anfang an priorisieren. Wir schlagen auch politische Strategien vor, die Datenschutzfragen angehen und gleichzeitig die KI ermöglichen, der Gesellschaft zu florieren und zugute.

Privatsphäre in AI

AI verspricht große Vorteile für Einzelpersonen und die Gesellschaft, kann aber auch bestehende Herausforderungen verstärken und neue einführen, wie unsere Forschung und die anderer gezeigt haben.

Gleiches gilt für die Privatsphäre. Es ist wichtig, Schutzmaßnahmen einzubeziehen, die Transparenz und Kontrolle gewährleisten und Risiken wie die unbeabsichtigte Offenlegung persönlicher Informationen mindern.

Dies erfordert einen soliden Rahmen von der Entwicklungsphase bis zum Einsatz, der in bewährten Prinzipien verwurzelt ist. Jede Organisation, die KI -Tools entwickelt, sollte eine klare Datenschutzstrategie haben.

Unser Ansatz wird von langjährigen Datenschutzpraktiken, unseren Privatsphäre und Sicherheitsprinzipien, verantwortungsbewussten KI-Praktiken und unseren KI-Prinzipien geprägt. Dies bedeutet, dass wir robuste Datenschutzsicherheit und Datenminimierungstechniken einrichten, Transparenz über unsere Datenpraktiken anbieten und Steuerelemente bereitstellen, mit denen Benutzer fundierte Entscheidungen treffen und ihre Informationen verwalten können.

Konzentrieren Sie sich auf KI -Anwendungen, um die Risiken effektiv zu reduzieren

Wenn wir festgelegte Datenschutzgrundsätze auf generative KI anwenden, müssen wichtige Fragen berücksichtigt werden.

Wie praktizieren wir beispielsweise Datenminimierung, wenn sie Modelle für große Datenmengen trainieren? Was sind die besten Möglichkeiten, um eine aussagekräftige Transparenz für komplexe Modelle anzubieten, die sich mit individuellen Bedenken befassen? Und wie können wir altersgerechte Erfahrungen schaffen, die Teenagern in einer KI-gesteuerten Welt zugute kommen?

Unser Papier bietet einige erste Gedanken zu diesen Themen und konzentriert sich auf zwei wichtige Phasen der Modellentwicklung:

• Ausbildung und Entwicklung
• Benutzeranwendige Anwendungen

Während des Trainings und der Entwicklung bilden personenbezogene Daten wie Namen oder biografische Details einen kleinen, aber entscheidenden Teil der Trainingsdaten. Modelle verwenden diese Daten, um zu verstehen, wie Sprache abstrakte Konzepte über menschliche Beziehungen und die Welt um uns herum erfasst.

Diese Modelle sind weder "Datenbanken" und sollen auch Einzelpersonen identifizieren. In der Tat können personenbezogene Daten dazu beitragen, die Verzerrung zu verringern - beispielsweise durch besseres Verständnis von Namen aus verschiedenen Kulturen - und die Modellgenauigkeit und Leistung der Modell zu verbessern.

Auf Anwendungsebene schadet das Risiko von Datenschutz wie Datenleckage, aber auch die Möglichkeit, effektivere Schutzmaßnahmen zu implementieren. Funktionen wie Ausgangsfilter und automatische Delete werden hier von entscheidender Bedeutung.

Die Priorisierung dieser Schutzmaßnahmen auf Anwendungsebene ist nicht nur praktisch, sondern auch der effektivste Weg nach vorne.

Privatsphäre durch Innovation erreichen

Während ein Großteil des heutigen KI -Datenschutzdialogs sich auf die Risikominderung konzentriert - und zu Recht, kann generative KI auch angesichts der Bedeutung des Aufbaus des Vertrauens in die KI auch das Potenzial haben, die Privatsphäre der Benutzer zu verbessern. Wir sollten diese Möglichkeiten auch nutzen.

Generative KI hilft Unternehmen bereits dabei, das Feedback des Datenschutzes von großen Benutzerbasis und Problemen zur Einhaltung von Spot -Compliance zu analysieren. Es ebnet den Weg für neue Cyber ​​-Verteidigungsstrategien. Datenschutzverbesserte Technologien wie synthetische Daten und unterschiedliche Privatsphäre zeigen uns, wie wir mehr gesellschaftliche Vorteile bieten können, ohne persönliche Informationen zu beeinträchtigen. Öffentliche Richtlinien und Branchenstandards sollten diese positiven Entwicklungen fördern - und nicht versehentlich behindern.

Die Notwendigkeit, zusammenzuarbeiten

Datenschutzgesetze sind so konzipiert, dass sie anpassungsfähig, proportional und technologisch-neutral sind-Eigenschaften, die sie im Laufe der Zeit robust und dauerhaft gemacht haben.

Die gleichen Prinzipien gelten in der Ära der KI, da wir uns bemühen, einen starken Schutz der Privatsphäre mit anderen Grundrechten und sozialen Zielen in Einklang zu bringen.

In der Zukunft wird eine Zusammenarbeit in der gesamten Datenschutzgemeinschaft erfordern, und Google ist bestrebt, mit anderen zusammenzuarbeiten, um sicherzustellen, dass die generative KI der Gesellschaft verantwortungsbewusst zugute kommt.

Sie können unser Richtlinienarbeitspapier über generative KI und Privatsphäre [hier] lesen (Link zum Papier).