एआई वर्ल्ड: गोपनीयता को ध्यान में रखते हुए डिजाइनिंग
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में हमारे दैनिक दिनचर्या से लेकर मेडिकल प्रगति को ग्राउंडब्रेकिंग करने के लिए सब कुछ बदलने की शक्ति है। हालांकि, एआई की क्षमता में वास्तव में टैप करने के लिए, हमें इसके विकास को सबसे आगे जिम्मेदारी के साथ संपर्क करना चाहिए।
यही कारण है कि जनरेटिव एआई और गोपनीयता के आसपास चर्चा इतनी महत्वपूर्ण है। हम नवाचार के अत्याधुनिक और नियामकों और अन्य विशेषज्ञों के साथ हमारी गहरी भागीदारी से अंतर्दृष्टि के साथ इस बातचीत में योगदान करने के लिए उत्सुक हैं।
"जेनरेटिव एआई और गोपनीयता" शीर्षक से हमारे नए नीति वर्किंग पेपर में, हम एआई उत्पादों की वकालत करते हैं, जिसमें अंतर्निहित सुरक्षा शामिल है जो गेट-गो से उपयोगकर्ता सुरक्षा और गोपनीयता को प्राथमिकता देते हैं। हम नीतिगत रणनीतियों का भी सुझाव देते हैं जो गोपनीयता के मुद्दों से निपटते हैं, जबकि अभी भी एआई को समाज को पनपने और लाभान्वित करने की अनुमति देते हैं।
एआई में गोपनीयता-दर-डिजाइन
एआई व्यक्तियों और समाज के लिए महान लाभों का वादा करता है, फिर भी यह मौजूदा चुनौतियों को बढ़ा सकता है और नए लोगों को पेश कर सकता है, जैसा कि हमारे शोध और दूसरों ने दिखाया है।
वही गोपनीयता के लिए जाता है। यह उन सुरक्षा को शामिल करने के लिए आवश्यक है जो पारदर्शिता और नियंत्रण सुनिश्चित करते हैं, और व्यक्तिगत जानकारी के अनपेक्षित प्रकटीकरण की तरह जोखिमों को कम करते हैं।
इसके लिए विकास चरण से तैनाती के माध्यम से एक ठोस ढांचे की आवश्यकता होती है, जो समय-परीक्षण किए गए सिद्धांतों में निहित है। AI उपकरण विकसित करने वाले किसी भी संगठन में एक स्पष्ट गोपनीयता रणनीति होनी चाहिए।
हमारा दृष्टिकोण लंबे समय से चली आ रही डेटा सुरक्षा प्रथाओं, हमारे गोपनीयता और सुरक्षा सिद्धांतों, जिम्मेदार एआई प्रथाओं और हमारे एआई सिद्धांतों द्वारा आकार दिया गया है। इसका मतलब है कि हम मजबूत गोपनीयता सुरक्षा उपायों और डेटा न्यूनतमकरण तकनीकों को रखते हैं, हमारे डेटा प्रथाओं के बारे में पारदर्शिता प्रदान करते हैं, और उन नियंत्रण प्रदान करते हैं जो उपयोगकर्ताओं को सूचित निर्णय लेने और उनकी जानकारी का प्रबंधन करने की अनुमति देते हैं।
जोखिम को प्रभावी ढंग से कम करने के लिए एआई अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करें
जैसा कि हम जनरेटिव एआई के लिए स्थापित गोपनीयता सिद्धांतों को लागू करते हैं, विचार करने के लिए महत्वपूर्ण प्रश्न हैं।
उदाहरण के लिए, जब हम डेटा की बड़ी मात्रा में प्रशिक्षण मॉडल को प्रशिक्षण देते हैं, तो हम डेटा न्यूनतमकरण का अभ्यास कैसे करते हैं? व्यक्तिगत चिंताओं को संबोधित करने वाले जटिल मॉडल के लिए सार्थक पारदर्शिता की पेशकश करने के सर्वोत्तम तरीके क्या हैं? और हम उम्र-उपयुक्त अनुभव कैसे बना सकते हैं जो एआई-चालित दुनिया में किशोरों को लाभान्वित करते हैं?
हमारा पेपर इन विषयों पर कुछ प्रारंभिक विचार प्रदान करता है, जो मॉडल विकास के दो प्रमुख चरणों पर ध्यान केंद्रित करता है:
- प्रशिक्षण एवं विकास
- उपयोगकर्ता का सामना करने वाले अनुप्रयोग
प्रशिक्षण और विकास के दौरान, नाम या जीवनी विवरण जैसे व्यक्तिगत डेटा प्रशिक्षण डेटा का एक छोटा लेकिन महत्वपूर्ण हिस्सा बनता है। मॉडल इस डेटा का उपयोग यह समझने के लिए करते हैं कि भाषा मानव संबंधों और हमारे आसपास की दुनिया के बारे में अमूर्त अवधारणाओं को कैसे पकड़ती है।
ये मॉडल "डेटाबेस" नहीं हैं और न ही वे व्यक्तियों की पहचान करने के लिए हैं। वास्तव में, व्यक्तिगत डेटा सहित, पूर्वाग्रह को कम करने में मदद कर सकता है - उदाहरण के लिए, विभिन्न संस्कृतियों से बेहतर नामों को समझने के द्वारा - और मॉडल सटीकता और प्रदर्शन में सुधार।
एप्लिकेशन स्तर पर, डेटा रिसाव की तरह गोपनीयता के नुकसान का खतरा बढ़ जाता है, लेकिन इसलिए अधिक प्रभावी सुरक्षा उपायों को लागू करने का अवसर मिलता है। आउटपुट फ़िल्टर और ऑटो-डिलीट जैसी विशेषताएं यहां महत्वपूर्ण हो जाती हैं।
आवेदन स्तर पर इन सुरक्षा उपायों को प्राथमिकता देना न केवल व्यावहारिक है, बल्कि, हम मानते हैं, सबसे प्रभावी तरीका है।
नवाचार के माध्यम से गोपनीयता प्राप्त करना
जबकि आज के एआई गोपनीयता संवाद का अधिकांश हिस्सा जोखिम शमन पर केंद्रित है - और ठीक है, एआई में बिल्डिंग ट्रस्ट के महत्व को देखते हुए - जेनेरिक एआई में भी उपयोगकर्ता गोपनीयता बढ़ाने की क्षमता है। हमें इन अवसरों को भी जब्त करना चाहिए।
जनरेटिव AI पहले से ही संगठनों को बड़े उपयोगकर्ता ठिकानों और स्पॉट अनुपालन मुद्दों से गोपनीयता प्रतिक्रिया का विश्लेषण करने में मदद कर रहा है। यह नई साइबर रक्षा रणनीतियों के लिए मार्ग प्रशस्त कर रहा है। सिंथेटिक डेटा और डिफरेंशियल गोपनीयता जैसी गोपनीयता-बढ़ाने वाली प्रौद्योगिकियां हमें दिखा रही हैं कि व्यक्तिगत जानकारी से समझौता किए बिना अधिक सामाजिक लाभ कैसे प्रदान किया जाए। सार्वजनिक नीतियों और उद्योग के मानकों को प्रोत्साहित करना चाहिए - और अनजाने में बाधा नहीं - ये सकारात्मक विकास।
एक साथ काम करने की आवश्यकता है
गोपनीयता कानूनों को अनुकूलनीय, आनुपातिक और प्रौद्योगिकी-तटस्थ-गुणों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिन्होंने उन्हें समय के साथ मजबूत और स्थायी बना दिया है।
एआई के युग में समान सिद्धांत लागू होते हैं, क्योंकि हम अन्य मौलिक अधिकारों और सामाजिक उद्देश्यों के साथ मजबूत गोपनीयता सुरक्षा को संतुलित करने का प्रयास करते हैं।
आगे की सड़क को गोपनीयता समुदाय में सहयोग की आवश्यकता होगी, और Google दूसरों के साथ सहयोग करने के लिए समर्पित है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि जनरेटिव AI जिम्मेदारी से समाज को लाभान्वित करता है।
आप हमारे नीति वर्किंग पेपर को जेनेरिक एआई और गोपनीयता [यहां] (पेपर से लिंक) पर पढ़ सकते हैं।
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Judge Penalizes Law Firms for Using AI Without DisclosureIn a recent ruling, California Judge Michael Wilner slapped two prominent law firms with a hefty fine of $31,000 for secret
सूचना (45)
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![OliviaJones]()
OliviaJones
10 अप्रैल 2025 1:00:47 अपराह्न GMT
AI World's focus on privacy is crucial. It's refreshing to see a company prioritizing ethical AI development. The discussion on generative AI and privacy is spot on. However, I wish there were more practical examples of how they implement privacy in their designs.
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![KeithGonzález]()
KeithGonzález
11 अप्रैल 2025 12:30:16 अपराह्न GMT
AI Worldのプライバシー重視は重要です。倫理的なAI開発を優先する会社を見るのは新鮮です。生成AIとプライバシーの議論は的を射ています。ただ、デザインにプライバシーをどのように実装しているかの具体例がもっと欲しいですね。
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![TerryRoberts]()
TerryRoberts
10 अप्रैल 2025 11:15:14 अपराह्न GMT
AI World의 프라이버시 중심은 중요해요. 윤리적인 AI 개발을 우선시하는 회사를 보는 건 새롭네요. 생성 AI와 프라이버시에 대한 논의는 적절해요. 다만, 디자인에서 프라이버시를 어떻게 구현하는지에 대한 구체적인 예시가 더 있었으면 좋겠어요.
0
![WillNelson]()
WillNelson
10 अप्रैल 2025 2:56:41 अपराह्न GMT
O foco da AI World na privacidade é crucial. É refrescante ver uma empresa priorizando o desenvolvimento ético de IA. A discussão sobre IA generativa e privacidade está no ponto. No entanto, gostaria de ver mais exemplos práticos de como eles implementam a privacidade em seus designs.
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![AnthonyJohnson]()
AnthonyJohnson
11 अप्रैल 2025 10:45:43 पूर्वाह्न GMT
El enfoque de AI World en la privacidad es crucial. Es refrescante ver a una empresa priorizando el desarrollo ético de la IA. La discusión sobre la IA generativa y la privacidad está en el punto. Sin embargo, desearía ver más ejemplos prácticos de cómo implementan la privacidad en sus diseños.
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![PeterThomas]()
PeterThomas
11 अप्रैल 2025 10:13:15 पूर्वाह्न GMT
AI World really puts privacy first, which is a big plus for me. It's refreshing to see an AI tool that's not just about the tech but also about ethical use. Sometimes it feels a bit slow, but I guess that's the price for privacy. Overall, it's a solid choice if you care about where your data goes!
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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में हमारे दैनिक दिनचर्या से लेकर मेडिकल प्रगति को ग्राउंडब्रेकिंग करने के लिए सब कुछ बदलने की शक्ति है। हालांकि, एआई की क्षमता में वास्तव में टैप करने के लिए, हमें इसके विकास को सबसे आगे जिम्मेदारी के साथ संपर्क करना चाहिए।
यही कारण है कि जनरेटिव एआई और गोपनीयता के आसपास चर्चा इतनी महत्वपूर्ण है। हम नवाचार के अत्याधुनिक और नियामकों और अन्य विशेषज्ञों के साथ हमारी गहरी भागीदारी से अंतर्दृष्टि के साथ इस बातचीत में योगदान करने के लिए उत्सुक हैं।
"जेनरेटिव एआई और गोपनीयता" शीर्षक से हमारे नए नीति वर्किंग पेपर में, हम एआई उत्पादों की वकालत करते हैं, जिसमें अंतर्निहित सुरक्षा शामिल है जो गेट-गो से उपयोगकर्ता सुरक्षा और गोपनीयता को प्राथमिकता देते हैं। हम नीतिगत रणनीतियों का भी सुझाव देते हैं जो गोपनीयता के मुद्दों से निपटते हैं, जबकि अभी भी एआई को समाज को पनपने और लाभान्वित करने की अनुमति देते हैं।
एआई में गोपनीयता-दर-डिजाइन
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वही गोपनीयता के लिए जाता है। यह उन सुरक्षा को शामिल करने के लिए आवश्यक है जो पारदर्शिता और नियंत्रण सुनिश्चित करते हैं, और व्यक्तिगत जानकारी के अनपेक्षित प्रकटीकरण की तरह जोखिमों को कम करते हैं।
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जोखिम को प्रभावी ढंग से कम करने के लिए एआई अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करें
जैसा कि हम जनरेटिव एआई के लिए स्थापित गोपनीयता सिद्धांतों को लागू करते हैं, विचार करने के लिए महत्वपूर्ण प्रश्न हैं।
उदाहरण के लिए, जब हम डेटा की बड़ी मात्रा में प्रशिक्षण मॉडल को प्रशिक्षण देते हैं, तो हम डेटा न्यूनतमकरण का अभ्यास कैसे करते हैं? व्यक्तिगत चिंताओं को संबोधित करने वाले जटिल मॉडल के लिए सार्थक पारदर्शिता की पेशकश करने के सर्वोत्तम तरीके क्या हैं? और हम उम्र-उपयुक्त अनुभव कैसे बना सकते हैं जो एआई-चालित दुनिया में किशोरों को लाभान्वित करते हैं?
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प्रशिक्षण और विकास के दौरान, नाम या जीवनी विवरण जैसे व्यक्तिगत डेटा प्रशिक्षण डेटा का एक छोटा लेकिन महत्वपूर्ण हिस्सा बनता है। मॉडल इस डेटा का उपयोग यह समझने के लिए करते हैं कि भाषा मानव संबंधों और हमारे आसपास की दुनिया के बारे में अमूर्त अवधारणाओं को कैसे पकड़ती है।
ये मॉडल "डेटाबेस" नहीं हैं और न ही वे व्यक्तियों की पहचान करने के लिए हैं। वास्तव में, व्यक्तिगत डेटा सहित, पूर्वाग्रह को कम करने में मदद कर सकता है - उदाहरण के लिए, विभिन्न संस्कृतियों से बेहतर नामों को समझने के द्वारा - और मॉडल सटीकता और प्रदर्शन में सुधार।
एप्लिकेशन स्तर पर, डेटा रिसाव की तरह गोपनीयता के नुकसान का खतरा बढ़ जाता है, लेकिन इसलिए अधिक प्रभावी सुरक्षा उपायों को लागू करने का अवसर मिलता है। आउटपुट फ़िल्टर और ऑटो-डिलीट जैसी विशेषताएं यहां महत्वपूर्ण हो जाती हैं।
आवेदन स्तर पर इन सुरक्षा उपायों को प्राथमिकता देना न केवल व्यावहारिक है, बल्कि, हम मानते हैं, सबसे प्रभावी तरीका है।
नवाचार के माध्यम से गोपनीयता प्राप्त करना
जबकि आज के एआई गोपनीयता संवाद का अधिकांश हिस्सा जोखिम शमन पर केंद्रित है - और ठीक है, एआई में बिल्डिंग ट्रस्ट के महत्व को देखते हुए - जेनेरिक एआई में भी उपयोगकर्ता गोपनीयता बढ़ाने की क्षमता है। हमें इन अवसरों को भी जब्त करना चाहिए।
जनरेटिव AI पहले से ही संगठनों को बड़े उपयोगकर्ता ठिकानों और स्पॉट अनुपालन मुद्दों से गोपनीयता प्रतिक्रिया का विश्लेषण करने में मदद कर रहा है। यह नई साइबर रक्षा रणनीतियों के लिए मार्ग प्रशस्त कर रहा है। सिंथेटिक डेटा और डिफरेंशियल गोपनीयता जैसी गोपनीयता-बढ़ाने वाली प्रौद्योगिकियां हमें दिखा रही हैं कि व्यक्तिगत जानकारी से समझौता किए बिना अधिक सामाजिक लाभ कैसे प्रदान किया जाए। सार्वजनिक नीतियों और उद्योग के मानकों को प्रोत्साहित करना चाहिए - और अनजाने में बाधा नहीं - ये सकारात्मक विकास।
एक साथ काम करने की आवश्यकता है
गोपनीयता कानूनों को अनुकूलनीय, आनुपातिक और प्रौद्योगिकी-तटस्थ-गुणों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिन्होंने उन्हें समय के साथ मजबूत और स्थायी बना दिया है।
एआई के युग में समान सिद्धांत लागू होते हैं, क्योंकि हम अन्य मौलिक अधिकारों और सामाजिक उद्देश्यों के साथ मजबूत गोपनीयता सुरक्षा को संतुलित करने का प्रयास करते हैं।
आगे की सड़क को गोपनीयता समुदाय में सहयोग की आवश्यकता होगी, और Google दूसरों के साथ सहयोग करने के लिए समर्पित है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि जनरेटिव AI जिम्मेदारी से समाज को लाभान्वित करता है।
आप हमारे नीति वर्किंग पेपर को जेनेरिक एआई और गोपनीयता [यहां] (पेपर से लिंक) पर पढ़ सकते हैं।
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11 अप्रैल 2025 12:30:16 अपराह्न GMT
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11 अप्रैल 2025 10:13:15 पूर्वाह्न GMT
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