Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
Ochrona prywatności w odpowiedzialnej AI obejmuje rozważanie potencjalnych konsekwencji związanych z wykorzystywaniem danych wrażliwych. Oznacza to nie tylko przestrzeganie wymagań prawnych i regulacyjnych, ale także uwzględnianie norm społecznych i typowych oczekiwań indywidualnych. Na przykład jakie zabezpieczenia należy wprowadzić, aby zapewnić prywatność osób, biorąc pod uwagę, że modele systemów uczących się mogą zapamiętywać lub ujawniać aspekty danych, z którymi się zetknęły? Jakie kroki należy podjąć, aby zapewnić użytkownikom odpowiednią przejrzystość i kontrolę nad ich danymi?
Dowiedz się więcej o prywatności w ramach uczenia maszynowego dzięki interaktywnym samouczkom PAIR Explorables:
[[["Łatwo zrozumieć","easyToUnderstand","thumb-up"],["Rozwiązało to mój problem","solvedMyProblem","thumb-up"],["Inne","otherUp","thumb-up"]],[["Brak potrzebnych mi informacji","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zbyt skomplikowane / zbyt wiele czynności do wykonania","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nieaktualne treści","outOfDate","thumb-down"],["Problem z tłumaczeniem","translationIssue","thumb-down"],["Problem z przykładami/kodem","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Inne","otherDown","thumb-down"]],["Ostatnia aktualizacja: 2025-02-25 UTC."],[[["Responsible AI privacy practices involve respecting legal and regulatory requirements, social norms, and individual expectations regarding sensitive data."],["Safeguards are crucial to ensure individual privacy, as ML models can retain and potentially reveal aspects of the data used in training."],["Transparency and user control over their data are essential considerations in responsible AI development."],["Google's PAIR Explorables offer interactive learning experiences to deepen your understanding of ML privacy concepts like randomized response, federated learning, and data leakage."]]],[]]
