Confidentialité
Les pratiques de confidentialité dans l'IA responsable impliquent de prendre en compte les implications potentielles de l'utilisation de données sensibles. Cela implique non seulement de respecter les exigences légales et réglementaires, mais aussi de prendre en compte les normes sociales et les attentes individuelles typiques. Par exemple, quelles mesures de protection doivent être mises en place pour garantir la confidentialité des individus, étant donné que les modèles de ML peuvent se souvenir ou révéler des aspects des données auxquelles ils ont été exposés ? Quelles mesures devez-vous prendre pour vous assurer que les utilisateurs disposent d'une transparence et d'un contrôle adéquats de leurs données ?
En savoir plus sur la confidentialité du ML grâce aux tutoriels interactifs des explorables PAIR:
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Dernière mise à jour le 2025/02/25 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 2025/02/25 (UTC)."],[[["Responsible AI privacy practices involve respecting legal and regulatory requirements, social norms, and individual expectations regarding sensitive data."],["Safeguards are crucial to ensure individual privacy, as ML models can retain and potentially reveal aspects of the data used in training."],["Transparency and user control over their data are essential considerations in responsible AI development."],["Google's PAIR Explorables offer interactive learning experiences to deepen your understanding of ML privacy concepts like randomized response, federated learning, and data leakage."]]],[]]
