Quyền riêng tư
Các phương pháp quyền riêng tư trong AI có trách nhiệm liên quan đến việc xem xét các tác động tiềm ẩn trong việc sử dụng dữ liệu nhạy cảm. Điều này không chỉ bao gồm việc tuân thủ các yêu cầu theo pháp luật và quy định, mà còn phải cân nhắc các chuẩn mực xã hội và kỳ vọng thông thường của cá nhân. Ví dụ: cần triển khai biện pháp bảo vệ nào để đảm bảo quyền riêng tư của cá nhân, khi xem xét rằng các mô hình học máy có thể ghi nhớ hoặc tiết lộ các khía cạnh của dữ liệu mà chúng đã tiếp xúc? Bạn cần thực hiện những bước nào để đảm bảo người dùng có được thông tin minh bạch và quyền kiểm soát đầy đủ đối với dữ liệu của họ?
Tìm hiểu thêm về quyền riêng tư trong công nghệ học máy thông qua các hướng dẫn tương tác của PAIR Explorables:
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-02-25 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 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."]]],[]]
