Gizlilik
Sorumlu yapay zekadaki gizlilik uygulamaları, hassas verilerin kullanılmasıyla ilgili olası sonuçların dikkate alınmasını içerir. Bu, yalnızca yasal ve idari şartlara uymayı değil, aynı zamanda toplumsal normları ve kullanıcıların beklentilerini de dikkate almayı kapsar. Örneğin, yapay zeka modellerinin maruz kaldıkları verilerin bazı yönlerini hatırlayabileceği veya açıklayabileceği göz önüne alındığında, bireylerin gizliliğini sağlamak için hangi önlemlerin alınması gerekir? Kullanıcıların verilerini yeterince şeffaf bir şekilde görmesini ve kontrol etmesini sağlamak için hangi adımlar gereklidir?
PAIR Explorables'ın etkileşimli açıklamalı kılavuzları aracılığıyla yapay zeka gizliliği hakkında daha fazla bilgi edinin:
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-02-25 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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."]]],[]]
