資料隱私問題可以說是人們十分關(guān)注的話題，畢竟沒有人想讓別人知道自己的隱私，

隨著全球保護(hù)消費(fèi)者數(shù)據(jù)的新法規(guī)的出臺(tái)，這種情況不太可能改變。歐洲GDPR和加利福尼亞CCPA正在制定新的標(biāo)準(zhǔn)來保護(hù)消費(fèi)者數(shù)據(jù)，并給予消費(fèi)者更多的權(quán)利收集和使用他們的個(gè)人信息。同時(shí)，他們正在提高消費(fèi)者對(duì)如何使用數(shù)據(jù)的理解，有時(shí)甚至在他們不知情的情況下。

有人認(rèn)為與數(shù)據(jù)隱私?jīng)_突的平行趨勢(shì)是人工智能(AI)。AI在我們的日常生活中得到了越來越廣泛的應(yīng)用，它的有用性取決于大數(shù)據(jù)的三個(gè)V——容量、多樣性和速度。限制數(shù)據(jù)訪問會(huì)影響AI的有效性。

字母表首席執(zhí)行官桑達(dá)·皮采和其他有影響力的領(lǐng)導(dǎo)人表達(dá)了他們的觀點(diǎn)，即人工智能必須受到監(jiān)督，但重要的是不僅要考慮對(duì)人工智能的擔(dān)憂，還要考慮它帶來的好處。最后一個(gè)問題是如何在不損害數(shù)據(jù)隱私的情況下充分利用人工智能的優(yōu)勢(shì)。

為何消費(fèi)者信任被打破？

私密倡導(dǎo)者常常與技術(shù)供應(yīng)商和營(yíng)銷人員發(fā)生沖突。大多數(shù)企業(yè)(97.2%)都在使用人工智能來提高市場(chǎng)覆蓋面，細(xì)分目標(biāo)受眾，定制廣告和優(yōu)惠，以及產(chǎn)生相關(guān)內(nèi)容和經(jīng)驗(yàn)，從而提高轉(zhuǎn)化率。

消費(fèi)者知道組織可能會(huì)在消費(fèi)者不知情的情況下共享或銷售數(shù)據(jù)。然而，劍橋分析公司丑聞等引人注目的信任違規(guī)行為加劇了消費(fèi)者對(duì)獲取和使用數(shù)據(jù)的企業(yè)的不信任。

以價(jià)值建立信任。

當(dāng)涉及到提供我們的個(gè)人數(shù)據(jù)時(shí)，消費(fèi)者通常有兩個(gè)基本的前提條件來信任這個(gè)過程:

通過分享個(gè)人信息，他們可以獲得有意義的價(jià)值。

他們知道他們的數(shù)據(jù)是如何保護(hù)的，這些數(shù)據(jù)只用于指定的目的。

人們對(duì)價(jià)值交換的理解因人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)而異。消費(fèi)者的年齡、國(guó)籍、文化或環(huán)境會(huì)影響他們?nèi)绾慰创[私，以及他們?yōu)楣蚕頂?shù)據(jù)設(shè)定的界限。然而，大多數(shù)消費(fèi)者明白，為了訪問應(yīng)用程序和服務(wù)的所有功能，他們需要共享一定數(shù)量的個(gè)人信息。例如，如果沒有訪問位置數(shù)據(jù)，智能手機(jī)上的全球定位系統(tǒng)功能就不可用了。如果你沒有向PayPal或Venmo提供你的路線和賬戶，你就不能通過電子方式轉(zhuǎn)賬。如果你想在亞馬遜訂購(gòu)商品，你需要提供送貨地址、電話號(hào)碼和其他個(gè)人信息。消費(fèi)者愿意提供這些數(shù)據(jù)，因?yàn)樗麄兏兄粨Q的價(jià)值，因?yàn)樗麄兿嘈沤M織會(huì)履行他對(duì)價(jià)值的承諾。

對(duì)于人工智能來說，價(jià)值交換并不總是顯而易見的。如果不明顯，信任就會(huì)崩潰。在不損害數(shù)據(jù)隱私或消費(fèi)者信任的情況下，如何使用數(shù)據(jù)集為人工智能技術(shù)提供信息？

AI數(shù)據(jù)：少即是多。

一些新技術(shù)支持大型數(shù)據(jù)集的匿名共享：

差異化隱私系統(tǒng)-專注于共享個(gè)人信息數(shù)據(jù)集，而不公開數(shù)據(jù)所屬個(gè)人的識(shí)別細(xì)節(jié)。通過這種方式，在不影響數(shù)據(jù)隱私的情況下，可以從數(shù)據(jù)中獲得有價(jià)值的觀點(diǎn)。

多方計(jì)算——是另一種高級(jí)方法，通過隱藏?cái)?shù)據(jù)的某些方式使用個(gè)人數(shù)據(jù)。

零因素授權(quán)——提供了一個(gè)解決方案，包括使用網(wǎng)上行為的數(shù)據(jù)為個(gè)人建立數(shù)字脫氧核糖核酸。通過堅(jiān)持穩(wěn)定的數(shù)據(jù)收集、持續(xù)的數(shù)據(jù)分析和完整的透明度，這種新的認(rèn)證方法可以在不損害隱私的情況下變得高效和安全。

沒有監(jiān)控的機(jī)器學(xué)習(xí)能夠準(zhǔn)確地監(jiān)控用戶的賬戶行為，而不需要獲得大量的個(gè)人數(shù)據(jù)。UML可以通過部署復(fù)雜的圖形和聚類技術(shù)來觀察和檢測(cè)已知和未知的模式，并且可以找到幫助確定給定動(dòng)作或者動(dòng)作集是合法的還是非常精確的欺詐鏈接。UML類似于區(qū)分隱私的方法，因?yàn)樗梢詮挠脩舨僮骱托袨榈木酆蠑?shù)據(jù)中得出結(jié)論，而不會(huì)侵犯?jìng)€(gè)人用戶的隱私。

這些技術(shù)可以在收集和使用數(shù)據(jù)時(shí)采用少即是多的方法，在不影響消費(fèi)者信賴的情況下給組織帶來強(qiáng)有力的結(jié)果。

恢復(fù)數(shù)字時(shí)代的信任。

恢復(fù)消費(fèi)者信任的前進(jìn)道路要求組織收集哪些數(shù)據(jù)，如何完全透明地使用它。使用轉(zhuǎn)換技術(shù)和技術(shù)，如果沒有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)，我們可以使用人工智能來維護(hù)數(shù)據(jù)隱私，同時(shí)在更大程度上從消費(fèi)者和整個(gè)世界中受益。完整性。

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