プライバシー
責任ある AI におけるプライバシーの実践には、センシティブ データの使用による潜在的な影響を考慮することが含まれます。法的要件や規制要件を尊重するだけでなく、社会規範や一般的な個人の期待も考慮する必要があります。たとえば、ML モデルが接触したデータの側面を記憶または開示する可能性があることを考慮して、個人のプライバシーを確保するためにどのような保護対策を講じる必要がありますか？ユーザーが自分のデータを十分に把握し、管理できるようにするには、どのような手順が必要ですか？
ML のプライバシーについて詳しくは、PAIR Explorables のインタラクティブなチュートリアルをご覧ください。
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最終更新日 2025-02-25 UTC。
[null,null,["最終更新日 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."]]],[]]
