생산성 및 개인 정보 균형 균형 : AI 중심 도구 시대의 데이터 보호

반복적 인 작업을 수행하고, 인간 능력을 넘어서 속도로 통찰력을 제공하고, 생산성을 크게 향상시켜야합니다. 대변인 지능은 우리가 일하는 방식을 재구성하여 사용하여 숙련 된 전문가의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 40%.

AI는 이미 회의를 예약하는 AI 조수 클라라에서 프레젠테이션 제작을 자동화하는 감마 (Gamma)에 이르기까지 이미 유용한 도구를 제공했습니다.‘S 상승. 마찬가지로 Otter AI 및와 같은 플랫폼 좋은 테이프시간이 많이 걸리는 전사 과정을 자동화합니다. 이 도구와 다른 많은 도구는 포괄적 인 도구를 제공합니다 AI 기반 생산성 툴킷우리의 직업을보다 쉽고 효율적으로 만들기 – McKinsey와 함께 AI가 잠금 해제 할 수 있다고 추정 $ 4.4 조 생산성 성장에서.

일체 포함‘S 데이터 개인 정보 보호 문제

그러나 AI에 점점 더 의존하여 프로세스를 간소화하고 효율성을 향상시키면서‘잠재적 인 데이터 개인 정보 영향을 고려하는 것이 중요합니다.

일부 84% 소비자는 조직이 데이터를 수집, 저장 및 사용하는 방식을 더 많이 통제해야한다고 생각합니다. 이것이 데이터 프라이버시의 원칙이지만,이 이상적인 것은 AI 개발의 요구와 충돌합니다.

모든 정교함에 대해 AI 알고리즘은 본질적으로 지능적이지 않습니다. 그것들은 잘 훈련되어 있으며,이를 위해서는 광산, 귀하의 및 다른 사용자의 데이터를 달성하기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요합니다. AI 시대에 데이터 처리에 대한 표준 접근 방식은 “우리는 귀하의 데이터를 누구와 공유하지 않을 것입니다.” “우리는 귀하의 데이터를 가져 와서 제품을 개발하는 데 사용할 것입니다.”데이터 사용 방법, 누가 접근 할 수 있는지, 그리고 개인 정보 보호에 장기적으로 미치는 영향에 대한 우려를 제기합니다.

데이터 소유권

대부분의 경우 서비스에 액세스하기 위해 데이터를 기꺼이 공유합니다. 그러나 일단 우리가 일단 우리가 끝나는 곳을 제어하기가 어려워집니다. 우리‘유전자 검사 회사의 파산 23andme의 파산과 함께이 연주를 보는 것은 1,500 만 명의 고객의 DNA 데이터 판매 될 것입니다 최고 입찰자에게.

많은 플랫폼은 사용자가 제품 사용을 중단 한 후에도 데이터를 저장, 사용 및 판매 할 권리를 유지합니다. 음성 전사 서비스 Rev 명시 적으로 상태 사용자 데이터를 사용합니다 “영구적으로”그리고 “익명으로”AI 시스템을 훈련시키기 위해 계정을 삭제하더라도 계속 그렇게합니다.

데이터 추출

데이터가 AI 모델을 훈련시키는 데 사용되면 추출하는 것은 매우 어려워집니다. 불가능한. 머신 러닝 시스템 돈‘t 원시 데이터를 저장하십시오. 그들은 그 안의 패턴과 통찰력을 내부화하여 특정 사용자 정보를 분리하고 지우기가 어렵습니다.

원래 데이터 세트를 제거하더라도, 미량의 미량은 모델 출력으로 유지되어 사용자 동의 및 데이터 소유권에 대한 윤리적 문제를 제기합니다. 또한 GDPR 및 CCPA와 같은 데이터 보호 규정에 대한 의문도 제기합니다. 기업이 AI 모델을 진정으로 만들 수 없다면 ‘잊다‘그들은 진정으로 준수한다고 주장 할 수 있습니까?

데이터 개인 정보 보호를위한 모범 사례

AI 기반 생산성 도구가 워크 플로를 재구성함에 따라 IT‘위험을 인식하고 데이터 개인 정보를 보호하는 전략을 채택하는 데 중요합니다. 이러한 모범 사례는 AI 부문이 더 높은 표준을 준수하도록 추진하면서 데이터를 안전하게 유지할 수 있습니다.

돈을받는 회사를 찾으십시오‘T 사용자 데이터에 대한 교육

~에 좋은 테이프우리‘AI 교육에 사용자 데이터를 사용하지 않고이를 전달할 때 투명성을 우선시하기 위해 노력했습니다.‘t 그러나 산업 표준.

하는 동안 86% 미국 소비자들은 투명성이 그 어느 때보 다 중요하다고 말합니다. 의미있는 변화는 더 높은 표준을 요구하고 데이터의 사용이 자신의 발에 투표하여 명확하게 공개되어 데이터 프라이버시를 경쟁력있는 가치 제안으로 분명히 공개 할 때만 의미있는 변화가 발생할 것입니다.

데이터 개인 정보 보호 권한을 이해하십시오

일체 포함‘S 복잡성은 종종 블랙 박스처럼 느껴질 수 있지만, 말하면 지식은 힘입니다. AI와 관련된 개인 정보 보호법 이해는 회사가 무엇을 할 수 있고 할 수 있는지 아는 데 중요합니다.‘t 데이터와 함께합니다. 예를 들어, GDPR은 회사가 특정 목적에 필요한 최소한의 데이터 만 수집하고 해당 목적을 사용자와 명확하게 전달해야한다고 규정합니다.

그러나 규제 당국이 따라 잡을 때 최소한의 최소값만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 정보를 유지하면서 더 똑똑한 선택을하고‘당신이 신뢰할 수있는 서비스 만 사용합니다.‘가장 엄격한 표준을 준수하는 것은 데이터에 부주의 할 것입니다.

서비스 약관 확인을 시작하십시오

Avoma‘S 이용 약관은 4,192 단어 길이이며 클릭‘S는 6,403 단어에 걸쳐 있고 시계 방향으로‘S 서비스 약관은 6,481입니다. 평균 성인이 필요합니다 한 시간 이상 세 가지를 모두 읽습니다.

이용 약관은 종종 설계에 의해 복잡하지만‘t는 간과되어야한다는 것을 의미합니다. 많은 AI 회사 들이이 긴 계약 내에 데이터 교육 공개를 묻습니다. 나는 금지되어야한다고 생각합니다.

팁: 길고 복잡한 T & C를 탐색하려면 AI를 사용하여 유리하게 고려하십시오. 계약을 Chatgpt에 복사하고 데이터 사용 방법을 요약하도록 요청하십시오. 법적 전문 용어의 끝없는 페이지를 스캔하지 않고 주요 세부 정보를 이해하도록합니다.

더 큰 규제를 추진하십시오

AI 공간에서 규제를 환영해야합니다. 감독의 부족은 개발을 장려 할 수 있지만 AI의 변형 잠재력은보다 측정 된 접근법을 요구합니다. 여기서, 소셜 미디어의 부상과 부적절한 규제로 인한 프라이버시의 침식은 상기시켜 줄 것입니다.

유기농, 공정 거래 및 안전 인증 제품에 대한 표준이있는 것처럼 AI 도구는 데이터 처리 표준을 지우려면 보유해야합니다. 잘 정의 된 규정이 없으면 개인 정보 및 보안에 대한 위험이 너무 커집니다.

AI의 개인 정보 보호 보호

요컨대, AI는 사용자 정보의 소유권을 유지하는 사람 또는 모델에서 데이터를 추출하기가 어려운 사람과 같은 데이터 개인 정보 보호 문제 (최대 40%까지 효율성을 흡수하는 상당한 생산성 부스트 잠재력)를 활용하는 반면, 무시할 수는 없습니다. 새로운 도구와 플랫폼을 수용함에 따라 데이터 사용, 공유 및 저장 방법에 대해 경계해야합니다.

도전은 데이터를 보호하면서 AI의 이점을 누리고, 투명한 회사를 찾는 것과 같은 모범 사례를 채택하고, 귀하의 권리에 대한 정보를 유지하며, 적절한 규제를 옹호하는 데 있습니다. 보다 AI 기반 생산성 도구를 워크 플로우에 통합함에 따라 강력한 데이터 개인 정보 보호 보호 장치가 필수적입니다. 우리는 비즈니스, 개발자, 국회의원 및 사용자와 같은 모든 사람들에게 더 강력한 보호, 더 명확성 및 윤리적 관행을 위해 AI가 개인 정보를 손상시키지 않으면 서 생산성을 향상시킬 수 있도록해야합니다.

올바른 접근 방식과 신중한 고려로 AI를 다룰 수 있습니다.‘개인 정보 보호 문제, 안전하고 안전한 부문을 만듭니다.