פרטיות

שיטות הפרטיות ב-AI אחראי כוללות את התייחסות להשלכות האפשריות של שימוש בנתונים רגישים (ראו הקטע 'פרטיות' במאמר שיטות לשימוש אחראי ב-AI מבית Google). המשמעות היא לא רק כיבוד הדרישות המשפטיות והרגולטוריות, אלא גם התחשבות בנורמות חברתיות ובציפיות אישיות אופייניות. לדוגמה, אילו אמצעי הגנה צריך להפעיל כדי להבטיח את הפרטיות של אנשים פרטיים, בהתחשב בכך שמודלים של למידת מכונה עשויים לזכור או לחשוף היבטים של הנתונים שהם נחשפו אליהם? אילו פעולות נדרשות כדי להבטיח למשתמשים שקיפות מספקת ושליטה בנתונים שלהם?

מידע נוסף על פרטיות ב-ML זמין במדריכים האינטראקטיביים של PAIR Explorables:

• איך תשובות אקראיות יכולות לעזור באיסוף מידע רגיש באופן אחראי
• איך למידה משותפת מגינה על הפרטיות
• למה חלק מהמודלים חושפים נתונים