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As práticas de privacidade na IA responsável
envolvem a consideração de possíveis implicações no uso de dados
sensíveis. Isso inclui não apenas respeitar os requisitos legais e regulamentares, mas
também considerar as normas sociais e as expectativas comuns dos indivíduos. Por exemplo,
quais salvaguardas precisam ser implementadas para garantir a privacidade das pessoas,
considerando que os modelos de ML podem lembrar ou revelar aspectos dos dados a que
foram expostos? Quais etapas são necessárias para garantir que os usuários tenham transparência
e controle adequados dos dados?
Saiba mais sobre a privacidade de ML com as instruções interativas do PAIR Explorables:
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Não contém as informações de que eu preciso","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muito complicado / etapas demais","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desatualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Problema com as amostras / o código","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 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."]]],[]]
