모델은 사람으로부터 학습합니다. 모든 학습 데이터 세트에는 실제 개인의 흔적이 포함되어 있으며, 모든 예측은 시스템 구축에 데이터를 제공한 누군가의 영향을 받습니다. 데이터 프라이버시는 이러한 정보가 어떻게 수집, 저장, 사용 및 보호되는지에 대한 문제입니다.
규정은 최소한의 기준을 제시합니다. 유럽의 GDPR, 캘리포니아의 CCPA 및 기타 유사한 법률은 개인 데이터에 대한 접근, 수정 및 삭제 권한을 부여합니다. AI 시스템은 모델이 데이터에서 패턴을 학습하고 특정 사례를 쉽게 잊지 않기 때문에 규정 준수를 더욱 복잡하게 만듭니다.
주요 관심사
- 데이터 수집에 있어서 동의와 투명성
- 익명으로 처리된 데이터로부터의 재식별
- 훈련 예제의 모델 기억
- 국경 간 데이터 전송
- 민감한 속성의 추론
차분 프라이버시, 연합 학습, 데이터 최소화와 같은 기술은 위험을 줄여주지만 비용과 복잡성을 증가시킵니다. 완벽한 프라이버시는 거의 달성 불가능합니다. 현실적인 목표는 명확한 책임 소재를 확보하면서 의미 있는 보호를 제공하는 것입니다.
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