ผู้นำทางความคิด

ปัญหาข้อมูลของ AI: ความเป็นส่วนตัว การกำกับดูแล และอนาคตของ AI ที่มีจริยธรรม

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

โซลูชันแบบไดรฟ์ AI กำลังถูกนำมาใช้อย่างรวดเร็วในอุตสาหกรรม บริการ และผลิตภัณฑ์ต่างๆ ทุกวัน อย่างไรก็ตาม ประสิทธิผลของโซลูชันเหล่านี้ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรม ซึ่งเป็นด้านที่มักถูกเข้าใจผิดหรือมองข้ามในการสร้างชุดข้อมูล

เมื่อหน่วยงานคุ้มครองข้อมูลเพิ่มการตรวจสอบว่าเทคโนโลยี AI สอดคล้องกับข้อกำหนดการคุ้มครองข้อมูลและความเป็นส่วนตัวหรือไม่ บริษัทต่างๆ ก็เผชิญกับแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นในการหาข้อมูล ระบุ และปรับปรุงชุดข้อมูลในลักษณะที่สอดคล้องกับข้อกำหนดและจริยธรรม

มีแนวทางที่มีจริยธรรมในการสร้างชุดข้อมูล AI หรือไม่? อะไรคือความท้าทายด้านจริยธรรมที่ใหญ่ที่สุดของบริษัท และพวกเขากำลังจัดการกับมันอย่างไร? และวิธีการเปลี่ยนแปลงของกรอบกฎหมายส่งผลกระทบต่อความพร้อมใช้งานและการใช้ข้อมูลฝึกอบรมอย่างไร? มาสำรวจคำถามเหล่านี้กัน

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและ AI

โดยธรรมชาติ AI ต้องการข้อมูลส่วนบุคคลจำนวนมากในการทำงาน ซึ่งทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการรวบรวม การเก็บข้อมูล และการใช้ข้อมูลนี้

กฎหมายหลายแห่งทั่วโลกควบคุมและจำกัดการใช้ข้อมูลส่วนบุคคล ตั้งแต่ GDPR และ AI Act ที่เพิ่งแนะนำในยุโรป ไปจนถึง HIPAA ในสหรัฐอเมริกา ซึ่งควบคุมการเข้าถึงข้อมูลผู้ป่วยในอุตสาหกรรมทางการแพทย์

อ้างอิงว่ากฎหมายคุ้มครองข้อมูลมีกฎเกณฑ์เข้มงวดแค่ไหนทั่วโลก / DLA Piper

ตัวอย่างเช่น รัฐทั้ง 14 ของสหรัฐอเมริกามีกฎหมายคุ้มครองข้อมูลที่ครอบคลุม โดยมีอีก 6 รัฐที่จะบังคับใช้ในปี 2025 และต้นปี 2026 รัฐบาลใหม่ส่งสัญญาณการเปลี่ยนแปลงแนวทางในการบังคับใช้การคุ้มครองข้อมูลในระดับ联邦 โดยมุ่งเน้นในการส่งเสริมนวัตกรรมมากกว่าการกำหนดข้อจำกัด

วิธีการที่บริษัทใช้ในการรับข้อมูล

เมื่อศึกษาปัญหาเกี่ยวกับการคุ้มครองข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลอง AI เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องเข้าใจว่าบริษัทได้รับข้อมูลเหล่านี้มาจากที่ใด

  • การรวบรวมข้อมูล

วิธีการนี้ช่วยให้สามารถรวบรวมข้อมูลจากแพลตฟอร์มการระดมทุน สต็อกสื่อ และชุดข้อมูลแบบเปิด

ความรับผิดชอบในการสร้างชุดข้อมูล

ผู้เข้าร่วมแต่ละคนในกระบวนการมีหน้าที่ที่กำหนดไว้ในข้อตกลง ขั้นตอนแรกคือการสร้างสัญญา ซึ่งระบุถึงลักษณะของความสัมพันธ์ รวมถึงข้อกำหนดเกี่ยวกับการไม่เปิดเผยและทรัพย์สินทางปัญญา

ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับการพัฒนาด้านหลังของ AI

ความเข้าใจผิดหลักเกี่ยวกับการพัฒนาด้านหลังของ AI คือว่า AI ทำงานเหมือนกับเครื่องมือค้นหา โดยรวบรวมและรวบรวมข้อมูลเพื่อนำเสนอผู้ใช้ตามความรู้ที่ได้เรียนรู้

ความท้าทายด้านจริยธรรมและการเปลี่ยนแปลงของกฎระเบียบ AI ในสหภาพยุโรปและอเมริกา

เมื่อพูดถึงจริยธรรมและความ合法ของการทำงานกับข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่า “AI ที่มีจริยธรรม” หมายถึงอะไร

ความท้าทายด้านจริยธรรมที่ใหญ่ที่สุดสำหรับบริษัทคือการกำหนดสิ่งที่ไม่ควรทำหรือสอน AI ให้ทำ มีความเห็นพ้องกันว่า AI ที่มีจริยธรรมควรช่วยเหลือมนุษย์มากกว่าทำอันตรายและหลีกเลี่ยงการหลอกลวง

กรอบกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับการเข้าถึงข้อมูลและฝึกอบรม AI มีบทบาทสำคัญในการกำหนดภูมิทัศน์ทางจริยธรรมของ AI

ตัวอย่างเช่น สหภาพยุโรปที่ได้นำ AI Act มาใช้ และสหรัฐอเมริกาที่ได้ยกเลิกกฎระเบียบ AI จำนวนมาก นำเสนอแนวทางที่แตกต่างกันซึ่งบ่งบอกถึงภูมิทัศน์โลกในปัจจุบัน

การกระทำของสหรัฐอเมริกาที่จะลงทุนในพัฒนาการ AI โดยมีข้อจำกัดน้อยกว่าอาจมีผลเสีย แต่ก็ช่วยให้ตลาดมีความหลากหลายมากขึ้น ในขณะที่สหภาพยุโรปมุ่งเน้นไปที่ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ สหรัฐอเมริกาน่าจะส่งเสริมการเสี่ยงและทดลองอย่างล้ำสมัยมากขึ้น

Michael Abramov เป็นผู้ก่อตั้ง & ซีอีโอของ Scryon โดยนำประสบการณ์ด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์และระบบ AI การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์กว่า 15+ ปีมาสร้างเครื่องมือทำเครื่องหมายระดับองค์กร.

Michael เริ่มต้นอาชีพในฐานะวิศวกรซอฟต์แวร์และผู้จัดการฝ่าย R&D โดยสร้างระบบข้อมูลที่สามารถขยายได้และบริหารทีมวิศวกรรมข้ามหน้าที่ จนถึงปี 2025 เขาได้ดำรงตำแหน่งซีอีโอของ Keymakr ซึ่งเป็นบริษัทให้บริการทำเครื่องหมายข้อมูล ที่ซึ่งเขาเป็นผู้บุกเบิกกระบวนการทำงานแบบมนุษย์ในลูป, ระบบ QA ขั้นสูง, และเครื่องมือเฉพาะที่ออกแบบเพื่อสนับสนุนความต้องการข้อมูลการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์และระบบอิสระขนาดใหญ่.

เขามีปริญญาตรีวิทยาศาสตร์ (B.Sc.) สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์และมีพื้นฐานด้านวิศวกรรมและศิลปะสร้างสรรค์ ทำให้มองปัญหาที่ซับซ้อนได้จากหลายมิติ. Michael ดำรงชีวิตที่จุดตัดของนวัตกรรมเทคโนโลยี, ความเป็นผู้นำผลิตภัณฑ์เชิงกลยุทธ์, และผลกระทบในโลกจริง, โดยผลักดันขอบเขตใหม่ของระบบอิสระและระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ.