為什麼通用人工智能是資料刪除和隱私的噩夢

מושגי ליבה

即使是用戶的合法權利,一旦您的資料被用於訓練通用人工智能模型,資料刪除也無法得到可靠保證。

תקציר

這篇文章探討了通用人工智能(GenAI)對資料刪除和隱私的影響。

背景:

• 最近,非歐盟的LinkedIn用戶發現自己被偷偷加入了允許LinkedIn及其附屬公司使用他們的內容來訓練內容創作通用人工智能模型的計劃。作者在前一篇文章中解釋了這一事件的經過和如何退出。

核心觀點:

• 一旦您的資料被用於訓練大型語言模型,要從中刪除這些資料就像試圖從蛋糕中刪除糖一樣,只能丟棄整個模型重新開始。
• 即使是用戶的合法權利,資料刪除也無法得到可靠保證,因為這些資料已經被"烘焙"進了模型中。
• 這說明了通用人工智能對隱私和資料控制權的挑戰。即使用戶要求刪除自己的資料,一旦被用於訓練模型,也很難完全刪除。

סטטיסטיקה

無

ציטוטים

無

תובנות מפתח מזוקקות מ:

Why GenAI is a Data Deletion and Privacy Nightmare

by Cassie Kozyr... ב- towardsdatascience.com 09-20-2024

https://towardsdatascience.com/why-genai-is-a-data-deletion-and-privacy-nightmare-bd79a3c0ed85

שאלות מעמיקות

通用人工智能對個人隱私權的長期影響會是什麼?

通用人工智能（GenAI）對個人隱私權的長期影響可能是深遠而複雜的。首先，隨著GenAI模型的訓練依賴於大量的用戶數據，這些數據的收集和使用可能會導致個人隱私的侵害。用戶的內容和行為數據被用來訓練模型，這使得用戶在不知情的情況下，可能成為數據的無償提供者。其次，根據數據刪除法律，儘管用戶有權要求刪除其數據，但一旦數據被用於訓練GenAI模型，實際上很難保證這些數據能夠被完全刪除，這就形成了一種數據持久性問題，進一步削弱了用戶對自己數據的控制權。最後，這種情況可能導致用戶對數字平台的信任度下降，進而影響他們的在線行為和社交互動。

如何在保護個人隱私的同時,促進通用人工智能的發展?

在保護個人隱私的同時促進通用人工智能的發展，可以採取幾種策略。首先，企業應該實施透明的數據使用政策，讓用戶清楚了解其數據如何被收集和使用，並提供明確的選擇權。其次，開發和使用去識別化技術，可以在不暴露個人身份的情況下，利用數據進行模型訓練，這樣可以在一定程度上保護用戶隱私。此外，建立強有力的法律框架和監管機構，確保企業遵循數據保護法規，並對違規行為進行懲罰，這樣可以進一步增強用戶的信任感。最後，鼓勵用戶主動參與數據管理，讓他們能夠更好地控制自己的數據使用權限。

除了資料刪除,還有哪些方法可以增強用戶對自己資料的控制權?

除了資料刪除，增強用戶對自己資料的控制權還可以通過多種方式實現。首先，提供用戶數據訪問權限，讓用戶能夠隨時查看和下載自己的數據，這樣可以提高用戶對自己數據的透明度。其次，實施數據攜帶權，允許用戶將自己的數據轉移到其他平台，這樣可以減少對單一平台的依賴，增強用戶的選擇權。此外，企業可以提供更細緻的隱私設置選項，讓用戶能夠根據自己的需求調整數據共享的範圍和方式。最後，教育用戶關於數據隱私的知識，提升他們的數據保護意識，使其能夠更有效地管理自己的數據。