Prywatność
Ochrona prywatności w odpowiedzialnej AI obejmuje rozważanie potencjalnych konsekwencji związanych z wykorzystywaniem danych wrażliwych. Oznacza to nie tylko przestrzeganie wymagań prawnych i regulacyjnych, ale także uwzględnianie norm społecznych i typowych oczekiwań indywidualnych. Na przykład jakie zabezpieczenia należy wprowadzić, aby zapewnić prywatność osób, biorąc pod uwagę, że modele systemów uczących się mogą zapamiętywać lub ujawniać aspekty danych, z którymi się zetknęły? Jakie kroki należy podjąć, aby zapewnić użytkownikom odpowiednią przejrzystość i kontrolę nad ich danymi?
Dowiedz się więcej o prywatności w ramach uczenia maszynowego dzięki interaktywnym samouczkom PAIR Explorables:
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-02-25 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 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."]]],[]]
