Мир 2.0: Переход бизнеса к Искусственному Интеллекту. Олег Лебедев

Чтение книги онлайн.

      Одним из наиболее острых этических вопросов в применении ИИ является защита конфиденциальности данных. ИИ-системы работают с огромными объемами информации, в том числе с личными данными пользователей, и могут получить доступ к чувствительной информации, такой как медицинские записи, финансовая информация или поведение человека в сети. Использование таких данных для обучения моделей ИИ может привести к нарушению конфиденциальности и утечкам данных, если не принять должных мер по защите.

      Проблема: Большие объемы данных, которые собираются компаниями для обучения ИИ, могут включать личную информацию, которая используется для улучшения рекомендаций, прогнозов и других функций. Без должной защиты этих данных существует риск утечек или их использования в целях, не согласованных с пользователями.

      Пример: В 2018 году Facebook столкнулся с крупным скандалом вокруг утечки данных пользователей, связанных с компанией Cambridge Analytica. Эти данные были использованы для манипуляций с политической рекламой на платформе. Этот случай стал ярким примером того, как использование личных данных может вызвать общественное недовольство и привести к утрате доверия пользователей.

      Решение: Для решения проблемы конфиденциальности многие компании начинают внедрять более строгие меры по защите данных. Например, использование технологий шифрования, анонимизации данных и регулярных аудитов безопасности. Более того, создание прозрачных процессов сбора и использования данных, а также возможность контроля и удаления данных пользователями помогают повысить доверие и избежать нарушений конфиденциальности.

      Пример: Европейский Союз внедрил Общий регламент по защите данных (GDPR), который регулирует сбор, обработку и использование личных данных в ЕС. Компании, такие как Google и Microsoft, активно внедряют практики, соответствующие требованиям GDPR, чтобы гарантировать конфиденциальность и прозрачность использования данных своих пользователей.

      4.2. Предвзятость и дискриминация в ИИ

      Одной из самых серьезных проблем, с которыми сталкиваются системы ИИ, является предвзятость, встроенная в алгоритмы и обучающие данные. ИИ-системы обучаются на данных, которые могут содержать исторические предвзятости и не учитывать разнообразие человеческого опыта, что может привести к дискриминации.

      Проблема: Когда ИИ обучается на данных, которые отражают исторические стереотипы или предвзятости, алгоритм может бессознательно усиливать эти предвзятости, принимая решения, которые могут дискриминировать определенные группы людей. Например, в области кредитования ИИ-системы могут предоставлять кредиты клиентам с определенными социально-экономическими характеристиками, игнорируя другие важные аспекты.

      Пример: В 2016 году исследование показало, что алгоритмы, используемые для оценки рисков преступлений, такие СКАЧАТЬ