AI World：プライバシーを念頭に置いてデザイン

人工知能には、日常の日常から画期的な医学的進歩にすべてを変える力があります。ただし、AIの可能性を真に活用するには、最前線で責任を持ってその発展にアプローチする必要があります。

これが、生成的AIとプライバシーに関する議論が非常に重要である理由です。私たちは、イノベーションの最先端からの洞察と、規制当局や他の専門家との深い関与からの洞察とのこの会話に貢献したいと考えています。

「生成AIとプライバシー」というタイトルの新しいポリシーワーキングペーパーでは、AI製品に、ユーザーの安全性とプライバシーを最初から優先する組み込み保護を含めることを提唱しています。また、AIが社会を繁栄し、利益をもたらすことを可能にしながら、プライバシーの問題に取り組む政策戦略を提案します。

AIのプライバシーごとの設計

AIは、個人と社会に大きな利益の約束を抱いていますが、既存の課題を増幅し、新しい課題を紹介することもできます。

同じことがプライバシーにも当てはまります。透明性と制御を確保し、個人情報の意図しない開示のようなリスクを軽減する保護を組み込むことが不可欠です。

これには、開発段階から展開までの確固たるフレームワークが必要であり、実施された原則に根ざしています。 AIツールを開発する組織には、明確なプライバシー戦略が必要です。

私たちのアプローチは、長年のデータ保護慣行、プライバシーとセキュリティの原則、責任あるAIプラクティス、およびAIの原則によって形作られています。これは、堅牢なプライバシーセーフガードとデータの最小化手法を導入し、データプラクティスに関する透明性を提供し、ユーザーが情報に基づいた意思決定を行い、情報を管理できるコントロールを提供することを意味します。

AIアプリケーションに焦点を当てて、リスクを効果的に削減します

確立されたプライバシー原則を生成AIに適用すると、考慮すべき重要な質問があります。

たとえば、膨大な量のデータでモデルをトレーニングするときに、データの最小化をどのように練習しますか？個々の懸念に対処する複雑なモデルに意味のある透明性を提供する最良の方法は何ですか？そして、どのようにして、AI主導の世界で10代の若者に利益をもたらす年齢に適した体験を作成できますか？

私たちの論文は、これらのトピックに関する最初の考えを提供し、モデル開発の2つの重要なフェーズに焦点を当てています。

• トレーニングと開発
• ユーザー向けアプリケーション

トレーニングと開発中、名前や伝記の詳細などの個人データは、トレーニングデータの小さなが重要な部分を形成します。モデルはこのデータを使用して、言語が人間関係や私たちの周りの世界に関する抽象的な概念をどのように捉えているかを理解します。

これらのモデルは「データベース」ではなく、個人を識別するためのものでもありません。実際、個人データを含めると、たとえば、さまざまな文化からの名前をよりよく理解することで、バイアスを減らし、モデルの精度とパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。

アプリケーションレベルでは、データの漏れのようなプライバシーの危害のリスクは増加しますが、より効果的なセーフガードを実装する機会も増加します。ここでは、出力フィルターやオートディレートなどの機能が不可欠になります。

アプリケーションレベルでこれらの保護手段を優先することは、実用的であるだけでなく、最も効果的な方法であると考えています。

イノベーションを通じてプライバシーを達成します

今日のAIプライバシーの対話の多くはリスク軽減に焦点を当てていますが、当然のことながら、AIへの信頼を構築することの重要性を考えると、生成AIはユーザーのプライバシーを強化する可能性があります。これらの機会もつかむべきです。

生成AIはすでに、組織が大規模なユーザーベースからのプライバシーフィードバックを分析し、コンプライアンスの問題をスポットするのを支援しています。新しいサイバー防衛戦略への道を開いています。合成データや差別的なプライバシーなどのプライバシー強化技術は、個人情報を損なうことなく、より大きな社会的利益を提供する方法を示しています。公共政策と業界の基準は、これらの前向きな発展を奨励する必要があります。

一緒に働く必要性

プライバシー法は、適応性があり、比例し、テクノロジーに中立なものであるように設計されています。

私たちが強力なプライバシー保護と他の基本的な権利と社会的目的とのバランスをとるよう努めているため、AIの時代にも同じ原則が適用されます。

今後の道はプライバシーコミュニティ全体で協力を必要とし、Googleは他の人と協力して、生成的AIが責任を持って社会に利益をもたらすことを保証することに専念しています。

生成AIとプライバシーに関するポリシーワーキングペーパー[こちら]（紙へのリンク）を読むことができます。