Κάθε Δεύτερο του Κάθε Ημέρα, 1,7 MB Δεδομένων Δημιουργούνται για Κάθε Άτομο – Δείτε Πώς Μπορούμε να Ελέγξουμε τα Δεδομένα

Σήμερα, η τεχνητή νοημοσύνη είναι παντού.

Από τους ψηφιακούς βοηθούς φωνής που μας βοηθούν να παραμείνουμε στην κορυφή των εργασιών, μέχρι την εξάρτησή μας από το Google Maps για οδηγίες, μέχρι τις μηχανές συστάσεων που μας βοηθούν να αποφασίσουμε τι να δούμε στο Netflix , η τεχνητή νοημοσύνη έχει γίνει αναπόσπαστο μέρος της ζωής μας. Αν και κάποιοι μπορεί να υποστηρίξουν ότι ο όρος έχει γίνει σχεδόν ανούσιος, στην πραγματικότητα είναι πιο σημαντικός niż ποτέ.

Νοβελίστικες χρήσεις όπως το AI-ενισχυμένο οδοντόβουρτσα των 220 δολαρίων που θα φωτίσει τα λευκά σας δόντια στην τελειότητα, εκτός από το γεγονός ότι χρησιμοποιείται με τρόπους που είναι απίστευτοι και επηρεάζουν περισσότερο niż όχι. Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται για να βοηθήσει τις τράπεζες να καθορίσουν εάν οι συναλλαγές είναι απάτες ή νόμιμες, επιτρέπει στα νοσοκομεία να βελτιώσουν την φροντίδα των ασθενών και, απίστευτα, η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στην αναγνώριση ατόμων με αυτοτραυματικές τάσεις και να τους παρέχει την απαραίτητη βοήθεια πριν προκαλέσουν ζημιά στον εαυτό τους ή σε άλλους, μεταξύ άλλων σημαντικών χρήσεων.

Πώς Η Τεχνητή Νοημοσύνη Δημιουργεί Τόσο Πολύ Δεδομένα

Αλλά καθώς η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται πιο συνηθισμένη, η ποσότητα των προσωπικών δεδομένων που διαθέτουν οι οργανισμοί αυξάνεται με εκθετικό ρυθμό – και στην πραγματικότητα, αυτό είναι ακριβώς πώς η τεχνητή νοημοσύνη εκπαιδεύεται. Όσο περισσότερα δεδομένα λαμβάνει, τόσο περισσότερα μαθαίνει και τόσο καλύτερα εκτελεί. Το αποτέλεσμα; Τώρα, περισσότερα από 1,7 MB δεδομένων δημιουργούνται για κάθε άτομο σε κάθε δευτερόλεπτο της ημέρας. Αυτό είναι ένα εκπληκτικό αριθμός και οι τεχνολογίες που ενισχύονται από την τεχνητή νοημοσύνη είναι ένας σημαντικός συντελεστής.

Ενδιαφέρον είναι ότι, τα τελευταία χρόνια, οι καταναλωτές έχουν γίνει πιο συνειδητοί και ανήσυχοι σχετικά με τους τρόπους με τους οποίους χρησιμοποιούνται τα δεδομένα τους και đôiότερες φορές滥用. Μέρος του λόγου για αυτό είναι η τεχνητή νοημοσύνη, αλλά και μέσω πολλών άλλων εργαλείων, τα προσωπικά δεδομένα έχουν γίνει η αιμοραδιά των στόχων marketing. Τα δεδομένα βοηθούν τις οργανώσεις να κατανοήσουν τα πρότυπα αγορών, τη συμπεριφορά των πελατών, τους δείκτες κλικ, και άλλα, για να φτάσουν σε μια σειρά από νέες επιτυχίες.

Σκεφτείτε, για παράδειγμα, πώς λειτουργούν οι αγαπημένες μας μηχανές συστάσεων. Μετά από μια μακρά μέρα στη δουλειά (ή στο τραπέζι-εργαστήριο), θέλετε να ξεκουραστείτε και να χαλαρώσετε με μια καλή εκπομπή. Ενεργοποιείτε την αγαπημένη σας υπηρεσία streaming, περιμένοντας να δείτε τις πολλές επιλογές προβολής σας.

Πώς γνωρίζουν οι έξυπνοι άνθρωποι στην υπηρεσία streaming σας τι σας ενδιαφέρει; Η ομάδα επιστημών δεδομένων συλλέγει χιλιάδες σημεία δεδομένων ανά χρήστη, όπως το πόσο χρόνο περάσατε να δείτε μια συγκεκριμένη εκπομπή, την ώρα της ημέρας που συνήθως παρακολουθείτε, τις συσκευές που χρησιμοποιείτε, κ.λπ. Όσο περισσότερο παρακολουθείτε, τόσο περισσότερα προσωπικά δεδομένα συλλέγει η τεχνητή νοημοσύνη για εσάς, επιτρέποντάς της να κάνει καλύτερες, πιο ακριβείς προβλέψεις για τι σας ενδιαφέρει. Αυτός ο κύκλος συλλογής προσωπικών δεδομένων και δημιουργίας ακόμα περισσότερων προσωπικών δεδομένων δεν σταματά ποτέ, οδηγώντας στο εκπληκτικό ποσό δεδομένων που «γεννιούνται» κάθε στιγμή.

Το Πρόβλημα Με Τη Λιγότερη Πληροφόρηση

Αλλά τώρα που η υπηρεσία streaming σας έχει συλλέξει και δημιουργήσει όλα αυτά τα δεδομένα, πρέπει να αποθηκευτούν, να διαχειριστούν και να保持ούνται ασφαλή. Αυτό είναι μια δαπανηρή πρόταση. Επιπλέον, η φύση των δεδομένων είναι να διασκορπίζονται. Βέβαια, υπάρχει μόνο μια βάση δεδομένων, η οποία πιθανότατα θεωρείται ως το κεντρικό δοχείο για όλα τα δεδομένα, αλλά η πραγματικότητα είναι τόσο πολύ πιο σύνθετη και ακατάστατη· οι ομάδες επιστημών δεδομένων δημιουργούν συνεχώς αντίγραφα σε διάφορες μορφές ως μέρος της εκπαίδευσης και δοκιμής των μοντέλων. Οι υπάλληλοι επίσης δημιουργούν αντίγραφα, στέλνοντας προσωπικά στοιχεία με email, δημιουργώντας αναφορές, κ.λπ.

Το αποτέλεσμα είναι ένα τεράστιο ποσό προσωπικών δεδομένων πάνω στα οποία υπάρχει μικρή εποπτεία και ακόμα λιγότερος έλεγχος. Περισσότερο από αυτό, το μεγαλύτερο μέρος τους δεν έχει καμία χρήση για την οργάνωση και μπορεί να διαγραφεί μετά τη χρήση τους, αλλά ποιος θυμάται/ξέρει ότι υπάρχει; Αυτό αφήνει τις οργανώσεις ανοιχτές σε κριτική και προστίματα, καθώς και σε κινδύνους ασφαλείας. Πώς μπορεί όλα αυτά τα δεδομένα, τα οποία φαίνονται να είναι σχεδόν ακαταμάχητα, να συμφιλιωθούν με την ανάγκη να τηρήσουν τους κανονισμούς προστασίας δεδομένων όπως το GDPR και το CCPA;

Φαίνεται ότι το πρόβλημα είναι επίσης η λύση.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη για να Ελέγξει Όλα τα Δεδομένα

Οι ανθρώπινες προσπάθειες να φέρουν τάξη στο ατελείωτο πρόβλημα των προσωπικών δεδομένων φυσικά αποτυγχάνουν. Πολύ σύντομα. Αυτό είναι γιατί η απόκτηση ελέγχου σε όλα όσα έχετε απαιτεί να γνωρίζετε ότι τα έχετε στην πρώτη θέση, το οποίο έχουμε καθορίσει ότι είναι σχεδόν αδύνατο. Αλλά η τεχνητή νοημοσύνη, η οποία είναι όλα για κλίμακα, ταχύτητα, ακρίβεια και αυτοματοποίηση, είναι ιδανικά κατάλληλη για να διατηρήσει τα προσωπικά δεδομένα υπό έλεγχο.

Για να αρχίσετε, η τεχνητή νοημοσύνη είναι πολύ πιο γρήγορη στην ταξινόμηση και οργάνωση τεράστιων όγκων πληροφοριών από τους ανθρώπους (συγγνώμη, άνθρωποι). Μπορεί να διαβάσει δεδομένα πολύ πιο ακριβώς και γρήγορα από εμάς. Μπορεί να ταξινομήσει αυτόματα δεδομένα σε κατηγορίες ευαίσθητων δεδομένων GDPR ή CCPA, να εξαγάγει προσωπικά στοιχεία από δομημένα και μη δομημένα δεδομένα, να συνδυάσει αντίγραφα προσωπικών στοιχείων, και να αναγνωρίσει потенτικά ευαίσθητα έγγραφα σε εικόνες – και ποτέ δεν κουράζεται να το κάνει.

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να αναγνωρίσει δεδομένα σε μέρη όπου δεν πρέπει να βρίσκονται και μπορεί να παρακολουθήσει και να ελέγξει όλες τις κινήσεις δεδομένων, επιτρέποντάς της να παρακολουθήσει για κινδύνους. Όσον αφορά τους κινδύνους, με την αυτόματη ανακάλυψη άγνωστων χρήσεων ευαίσθητων δεδομένων και την εξάλειψη όλων των περιττών αντιγράφων, η τεχνητή νοημοσύνη σας επιτρέπει να μειώσετε δραστικά την επιφάνεια επίθεσης.

Για παράδειγμα, ας υποθέσουμε ότι έχετε einen κινητήρα AI που μπορεί να εκτελέσει εξαγωγή οντοτήτων, να κατανοήσει τις σχέσεις οντοτήτων, τη σημασία των στοιχείων δεδομένων, καθώς και τις κατηγορίες πληροφοριών όπως οι πληροφορίες υγείας ή οι πληροφορίες εγκλήματος. Με την τεχνητή νοημοσύνη, μπορείτε να αναλύσετε άπειρα αντίγραφα σε διαφορετικά τύπου δεδομένων, όπως δεδομένα σε κίνηση, δεδομένα σε ηρεμία, δομημένα και μη δομημένα, για να αποκτήσετε μεγαλύτερο έλεγχο και διαχείριση των δεδομένων. Τέλος, με την τεχνητή νοημοσύνη, οι οργανισμοί μπορούν να εκτελέσουν μεγάλης κλίμακας πολυγλωσσική ανάλυση δεδομένων για να εξαγάγουν μοναδικές επιχειρηματικές επιτυχίες.

Η Νόσος Είναι Η Θεραπεία

Σε μια από τις αγαπημένες μου ταινίες, Οι Ακαταμάχητοι, ο Κ. Ακαταμάχητος καταλαβαίνει ότι το μόνο που είναι αρκετά ισχυρό για να καταστρέψει τον ρομπότ είναι ο ρομπότ ο ίδιος. Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα απίστευτα ισχυρό εργαλείο. Και καθώς συνεχίζουμε να ταΐζουμε το μεγάλο τέρας, θα μεγαλώσει ακόμα περισσότερο. Τώρα είναι η ώρα να διασφαλίσουμε ότι χρησιμοποιείται σωστά και με καλό σκοπό, χρησιμοποιώντας την για να ermögουν τις οργανώσεις να αποκτήσουν πολύ μεγαλύτερο έλεγχο над το πιο πολύτιμο περιουσιακό τους στοιχείο. ο ρομπότ είναι ο ίδιος ο ρομπότ. Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα απίστευτα ισχυρό εργαλείο. Και καθώς συνεχίζουμε να ταΐζουμε το μεγάλο τέρας, θα μεγαλώσει ακόμα περισσότερο. Τώρα είναι η ώρα να διασφαλίσουμε ότι χρησιμοποιείται σωστά και με καλό σκοπό, χρησιμοποιώντας την για να ermögουν τις οργανώσεις να αποκτήσουν πολύ μεγαλύτερο έλεγχο над το πιο πολύτιμο περιουσιακό τους στοιχείο.