Искусственный интеллект (ИИ) оказывает далеко идущее влияние на правила конфиденциальности. Многие хотят знать, как эти технологии взаимодействуют с личными данными, поскольку они все больше вплетаются в повседневную жизнь. Последствия больше, чем вы думаете, поднимая важные вопросы о конфиденциальности.
Вот влияние ИИ на правила конфиденциальности и исторические технологические сдвиги, которые лучше объясняют сложности мира, управляемого данными.
Рост проблем ИИ и конфиденциальности
ИИ быстро превратился из амбициозной концепции в ключевой элемент цифрового мира. Эта технология относится к системам, которые имитируют человеческий интеллект, извлекая уроки из опыта, адаптируясь к новым данным и выполняя задачи, требующие интеллекта. ИИ трансформирует множество секторов общества: от чат-ботов, обеспечивающих поддержку клиентов, до систем диагностики заболеваний и прогнозирования рыночных тенденций.
По мере роста присутствия ИИ растут и проблемы с конфиденциальностью. Инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения полагаются на большие данные для обучения и совершенствования. По данным Statista, объем информации, генерируемой во всем мире, достигнет около 181 зеттабайт в 2025 году. Эта ошеломляющая сумма показывает масштаб данных, которые могут быть доступны для систем ИИ.
Большие объемы данных позволяют раскрывать личную информацию, такую как местоположение, привычки просмотра и историю покупок. Компании, которые собирают и используют конфиденциальную информацию, выражают обеспокоенность по поводу согласия, контроля и неправомерного использования.
«Согласно Statista, прогнозируется, что объем данных, генерируемых во всем мире, достигнет примерно 181 зеттабайта в 2025 году».
Более того, растущая сложность ИИ может даже идентифицировать людей по анонимным данным, что создает дополнительные риски для конфиденциальности. Эти проблемы делают регулирование конфиденциальности в контексте ИИ серьезной проблемой, требующей немедленного внимания и вдумчивого рассмотрения.
Как ИИ бросает вызов традиционным представлениям о регулировании конфиденциальности
Регулирование конфиденциальности включает в себя правила и законы для защиты личных данных людей от несанкционированного доступа или неправомерного использования. Его основная цель — предоставить отдельным лицам контроль над своей информацией и обеспечить ответственное и безопасное обращение с ней предприятий.
Традиционное регулирование конфиденциальности сталкивается с новыми проблемами в области ИИ. Способность систем ИИ обрабатывать огромные объемы данных может нарушать традиционные нормы конфиденциальности. Например, алгоритмы искусственного интеллекта, используемые в целевой рекламе, часто собирают информацию из нескольких источников для создания подробных профилей отдельных лиц, что может помешать согласию и конфиденциальности.
«В сфере ИИ традиционное регулирование конфиденциальности сталкивается с новыми проблемами. Способность систем искусственного интеллекта обрабатывать огромные объемы данных может нарушить общепринятые нормы конфиденциальности».
Более того, способность ИИ «деанонимизировать» данные создает еще одну проблему. Даже если информация является анонимной, сложные модели ИИ могут сопоставлять ее с другими источниками для идентификации отдельных лиц. Эти случаи подчеркивают необходимость разработки правил конфиденциальности, которые решают проблемы этих технологий.
Исторический взгляд из Архива американских инноваций Генри Форда
Архив американских инноваций Генри Форда — это богатое хранилище, в котором хранится хроника некоторых из наиболее значительных технологических сдвигов в американской истории. Благодаря своей инновационной учебной программе, коллекция из 26 миллионов артефактовархив позволяет вам исследовать, как инновации от хлопкоочистительной машины до сборочной линии изменили общество и изменили нормы и правила.
Например, промышленная революция принесла море изменений в законы о труде, правила охраны труда и техники безопасности и даже в систему образования, поскольку общество столкнулось с последствиями механизации и массового производства. Точно так же появление автомобиля потребовало создания правил дорожного движения, систем водительских прав и правил автострахования.
Сегодня общество переживает такой же разрушительный период с появлением ИИ. Подобно тому, как прошлые инновации привели к новым общественным нормам и правилам, ИИ побуждает к переоценке правил конфиденциальности. Обширный сбор данных ИИ, возможности обработки и предсказательная сила перекликаются с прошлыми сдвигами, когда технологии совершили скачок вперед в существующих социальных структурах.
Изучение прошлого помогает людям лучше предвидеть влияние ИИ на регулирование конфиденциальности. Люди могут использовать историю, чтобы формировать будущее конфиденциальности в эпоху все более цифровых технологий.
Извлекая уроки из прошлого, чтобы предсказывать будущее ИИ и регулирования конфиденциальности
Изучение прошлых технологических сдвигов дает ценную информацию об управлении текущим пересечением ИИ и регулирования конфиденциальности. Один из основных выводов заключается в том, что правила часто должны догонять технологии. Например, законы о труде были введены во время промышленной революции для защиты фабричных рабочих. Точно так же сегодняшние правила конфиденциальности должны развиваться, чтобы соответствовать новой реальности ИИ.
В прошлом правила также должны были поддерживать баланс между технологическим ростом и защитой людей. Сегодня это означает позволить ИИ процветать и способствовать экономическому росту при защите прав на неприкосновенность частной жизни. Учитывая это, Gartner прогнозирует, что к концу 2024 г. 75% населения мира будет иметь свои личные данные, защищенные в соответствии с современными правилами конфиденциальности.
Руководство историческими моделями предлагает несколько потенциальных траекторий эволюции регулирования конфиденциальности. Правила могут способствовать повышению прозрачности использования данных и более строгим механизмам получения согласия. Также могут быть более строгие ограничения на сбор и использование с более высокими штрафами за нарушения.
«К концу 2024 года Gartner прогнозирует, что 75% населения мира будут защищать свои личные данные в соответствии с современными правилами конфиденциальности».
Что еще более важно, по мере демократизации технологий в прошлом произошел сдвиг в сторону того, чтобы люди получали больше контроля и прав. Аналогичная тенденция может появиться в регулировании конфиденциальности ИИ, что позволит людям лучше контролировать свои данные и их использование.
Изучение прошлого дает полезную дорожную карту для управления будущим, основанным на данных.
Роль политиков, технологических компаний и отдельных лиц
Обеспечение того, чтобы технологии ИИ соблюдали нормы конфиденциальности, является общей ответственностью нескольких заинтересованных сторон.
Политики также играют важную роль в установлении правил. Они должны разработать дальновидные правила, которые защищают частную жизнь людей, не подавляя при этом технологический прогресс.
Один из примеров этого можно увидеть в Канаде. Канадское правительство предложил Закон о реализации цифровой хартии в 2022 году. Он стремится модернизировать защиту личной информации и вводит новые правила разработки и развертывания ИИ. Например, законодательство направлено на усиление контроля и прозрачности личных данных канадцев, когда они обрабатываются компаниями.
Кроме того, технологические компании, которые занимаются дальнейшим развитием ИИ, должны ответственно относиться к его разработке и развертыванию. Это включает в себя прозрачные методы работы с данными, гарантии конфиденциальности и этичную разработку ИИ.
Наконец, люди должны быть проинформированы, понимая последствия их услуг на основе ИИ для конфиденциальности. В целом безопасность и конфиденциальность в ИИ требуют согласованных усилий, чтобы сбалансировать технологические инновации с ценностью конфиденциальности.
ИИ и регулирование конфиденциальности
ИИ создает серьезные проблемы для регулирования конфиденциальности, повторяя социальные сдвиги, вызванные предыдущими технологическими инновациями. Изучение прошлых событий позволяет людям делать ценные выводы, чтобы ориентироваться в этих сложностях. Продолжайте изучать эту тему с помощью ценных ресурсов, чтобы лучше понять взаимодействие между технологиями, конфиденциальностью и обществом.