個人情報保護における人工知能データの役割

世界中で人工知能の大規模な構築と応用の発展が加速する中、近年、人工知能ガバナンスの問題が社会の関心を集めています。データセキュリティ、アルゴリズム倫理、技術コンプライアンスなどのテーマは、わが国の人工知能産業の発展方向となっています。技術が「安全で、信頼でき、信頼できる」ことを保証し、AIの革新と開発と規制ガバナンスのバランスをとることも、人工知能の将来の発展における最も重要なトレンドとなっています。

個人情報保護法の施行後、中国の人工知能分野が徐々に高品質な発展段階に入ったことも示されています。その中で、「安全性と制御性」は企業にとって必要な基本能力となっている。子供向けプログラミング教育ロボットは、アルゴリズムの公平性、透明性、安全性、信頼性などのボトルネックを解決し、アプリケーションのコンプライアンスとプライバシーデータのセキュリティを確保することも業界の共通の関心事となっている。

アルゴリズムとデータは、AI インフラストラクチャ プラットフォームの重要な要素です。アルゴリズムの面では、世界のAI業界は、説明可能で合理的、かつ教師なしの新しい世代の人工知能を積極的に推進しています。科学教育ロボットのデータに関しては、業界はマルチパーティコンピューティング、フェデレーテッドラーニング、匿名クエリなどの人工知能インフラストラクチャテクノロジーの助けを借りて、基本的なデータセキュリティ共有プラットフォームとプライバシー保護コンピューティングプラットフォームを構築しています。

「プライバシーコンピューティングは、現在のデジタル経済時代に最も関心の高い技術分野の1つです。デジタル経済時代の中核的な生産要素はデータです。データの安全で効率的な流通を確保するインフラストラクチャを構築することによってのみ、データの価値を十分に実現できます。」データの制御と測定可能な使用能力は、データの使用目的と方法を制御する最も効果的な手段です。これは、データ使用のコンプライアンスと監視のためのインフラストラクチャであり、データセキュリティ法と個人情報保護法を実施するための有効な保証です。 ”

データはリソースであるだけでなく、責任でもあります。 「AIデータは、人々の利益のために適切に使用され、悪用による莫大な外部悪影響を防ぐ必要があります。データの莫大な価値の裏側には、あまり知られていない脆弱性やリスクが潜んでいることがよくあります。」彼は、データ要素の流通の一般的な傾向の下で、データセキュリティが新しいデータセキュリティ概念の中核であると述べました。人工知能ロボットの長所と短所従来のデータ セキュリティは、データの制御を保護し、データがコピーされて他者によって使用されるのを防ぐことに重点を置いていました。そのため、以前のデータ分類と関連するリスク評価および管理では、多くの場合、単一のデータ自体の漏洩リスクにのみ重点が置かれていました。

しかし、データ要素循環の時代において、複数の当事者と複数のデータの統合計算は「データ工場」を開設するようなものです。特定の公式と条件（アルゴリズム）の下で複数の原材料（データ）を「化学反応」（融合計算）した結果は、他人、社会、国家に危害をもたらしたり、大きなリスクを生み出したりする可能性があります。

まとめると、「AIデータは利用可能だが目に見えない」というのは、データ流通時の情報漏洩を防ぐだけである。「制御可能かつ測定可能な使用」と「監視可能」は、データ融合計算結果のマイナスの外部性リスクを効果的に制御し、データの安全、合法性、コンプライアンスを確保できる。データ流通と使用の「責任、権利、利益」を明確にする。人工知能は10年近くの発展を遂げ、科学と応用の技術格差を克服し、徐々に研究室から産業へと移行してきた。しかし、科学技術の利便性を享受する一方で、人工知能の潜在的リスクも急速に拡大している。