Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Các phương pháp quyền riêng tư trong AI có trách nhiệm liên quan đến việc xem xét các tác động tiềm ẩn trong việc sử dụng dữ liệu nhạy cảm. Điều này không chỉ bao gồm việc tuân thủ các yêu cầu theo pháp luật và quy định, mà còn phải cân nhắc các chuẩn mực xã hội và kỳ vọng thông thường của cá nhân. Ví dụ: cần triển khai biện pháp bảo vệ nào để đảm bảo quyền riêng tư của cá nhân, khi xem xét rằng các mô hình học máy có thể ghi nhớ hoặc tiết lộ các khía cạnh của dữ liệu mà chúng đã tiếp xúc? Bạn cần thực hiện những bước nào để đảm bảo người dùng có được thông tin minh bạch và quyền kiểm soát đầy đủ đối với dữ liệu của họ?
Tìm hiểu thêm về quyền riêng tư trong công nghệ học máy thông qua các hướng dẫn tương tác của PAIR Explorables:
[[["Dễ hiểu","easyToUnderstand","thumb-up"],["Giúp tôi giải quyết được vấn đề","solvedMyProblem","thumb-up"],["Khác","otherUp","thumb-up"]],[["Thiếu thông tin tôi cần","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Quá phức tạp/quá nhiều bước","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Đã lỗi thời","outOfDate","thumb-down"],["Vấn đề về bản dịch","translationIssue","thumb-down"],["Vấn đề về mẫu/mã","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Khác","otherDown","thumb-down"]],["Cập nhật lần gần đây nhất: 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."]]],[]]
