AI 구동 솔루션은 매일 다양한 산업, 서비스 및 제품에서 빠르게 채택되고 있습니다. 그러나 그들의 효과는 전적으로 훈련 된 데이터의 품질에 달려 있습니다. 측면은 종종 데이터 세트 작성 프로세스에서 오해되거나 간과됩니다.
데이터 보호 당국이 AI 기술이 개인 정보 및 데이터 보호 규정과 어떻게 일치하는지에 대한 조사를 증가함에 따라, 회사는 데이터 세트를 준수하고 윤리적 인 방식으로 소스, 주석을 달고 정제해야한다는 압력이 커지고 있습니다.
AI 데이터 세트를 구축하는 데 진정으로 윤리적 인 접근 방식이 있습니까? 회사의 가장 큰 윤리적 도전은 무엇이며 어떻게 해결하고 있습니까? 진화하는 법적 프레임 워크가 교육 데이터의 가용성과 사용에 어떤 영향을 미칩니 까? 이 질문을 살펴 보겠습니다.
데이터 개인 정보 및 AI
본질적으로 AI는 많은 것을 요구합니다 개인 데이터 작업을 실행합니다. 이 정보는이 정보를 수집, 저축 및 사용하는 것에 대한 우려를 제기했습니다. 전 세계의 많은 법률은 GDPR 및 유럽의 AI Act에서 미국의 HIPAA에 이르기까지 개인 데이터의 사용을 규제하고 제한하여 의료 산업의 환자 데이터에 대한 액세스를 규제합니다.
전 세계의 엄격한 데이터 보호법에 대한 참조 / / 파이퍼를 위해
예를 들어, 14 개의 미국 주에서는 현재 포괄적 인 데이터 개인 정보 보호법을 보유하고 있으며 2025 년과 2026 년 초에 6 개의 추가가 발효 될 예정입니다.이 새로운 행정부는 연방 차원에서 데이터 개인 정보 집행에 대한 접근 방식의 전환을 시사했습니다. 주요 초점은 AI 규제이며 제한을 부과하기보다는 혁신을 촉진하는 것을 강조합니다. 이것 교대는 포함됩니다 AI의 이전 행정 명령을 폐지하고 개발 및 응용 프로그램을 안내하기위한 새로운 지침을 도입합니다.
데이터 보호 법안은 여러 국가에서 발전하고 있습니다. 유럽에서는 법률이 더 엄격하고 아시아 나 아프리카에서는 덜 엄격한 경향이 있습니다.
그러나 얼굴 이미지, 여권과 같은 공식 문서 또는 기타 민감한 개인 데이터와 같은 개인 식별 정보 (PII)는 일반적으로 대부분의 국가에서 어느 정도 제한됩니다. 유엔 무역 및 개발에 따르면, 소비자의 통지 또는 동의없이 개인 정보의 수집, 사용 및 공유는 대부분의 세계에 큰 관심사입니다. 194 개국 중 137 개 데이터 보호 및 개인 정보를 보장하는 규정이 있습니다. 결과적으로, 대부분의 글로벌 회사는 EU의 규정과 같은 규정과 같은 규제를 엄격히 금지하기 때문에 모델 교육에 PII를 사용하지 않기 위해 광범위한 예방 조치를 취하며 법 집행과 같은 규제가 심한 틈새에서는 드문 예외가 있습니다.
시간이 지남에 따라 데이터 보호법이 점점 포괄적이고 전 세계적으로 시행되고 있습니다. 회사는 법적 문제를 피하고 신흥 법적 및 윤리적 요구 사항을 충족시키기 위해 자신의 관행을 조정합니다.
회사는 데이터를 얻기 위해 어떤 방법을 사용합니까?
따라서 교육 모델의 데이터 보호 문제를 연구 할 때는 회사 가이 데이터를 얻는 위치를 먼저 이해하는 것이 필수적입니다. 세 가지 주요 데이터 소스와 기본 데이터 소스가 있습니다.
- 데이터 수집
이 방법을 사용하면 크라우드 소싱 플랫폼, 미디어 주식 및 오픈 소스 데이터 세트에서 데이터를 수집 할 수 있습니다.
공개 주식 미디어에는 라이센스 계약이 다릅니다. 상업용 라이센스조차도 종종 콘텐츠가 모델 교육에 사용될 수 없다고 명시 적으로 명시하고 있습니다. 이러한 기대는 플랫폼별로 플랫폼이 다르며 기업은 필요한 방식으로 콘텐츠를 사용할 수있는 능력을 확인해야합니다.
AI 회사가 합법적으로 콘텐츠를 얻는 경우에도 여전히 몇 가지 문제에 직면 할 수 있습니다. AI 모델 교육의 빠른 발전은 법적 프레임 워크를 훨씬 능가했으며, 이는 AI 교육 데이터를 둘러싼 규칙과 규정이 여전히 발전하고 있음을 의미합니다. 결과적으로 회사는 AI 교육을 위해 주식 컨텐츠를 사용하기 전에 법적 개발에 대한 정보를 유지하고 라이센스 계약을 신중하게 검토해야합니다.
- 데이터 생성
가장 안전한 데이터 세트 준비 방법 중 하나는 스튜디오 나 야외 위치와 같은 통제 된 환경에서 사람들을 촬영하는 것과 같은 고유 한 컨텐츠를 만드는 것입니다. 참여하기 전에 개인은 PII를 사용하기위한 동의 양식에 서명하여 수집중인 데이터, 사용 방법 및 위치 및 누가 액세스 할 사람을 지정합니다. 이를 통해 모든 법적 보호를 보장하고 회사가 불법 데이터 사용에 대한 주장에 직면하지 않을 것이라는 확신을줍니다.
이 방법의 주요 단점은 특히 에지 케이스 또는 대규모 프로젝트에 대한 데이터가 생성 될 때 비용입니다. 그러나 대기업과 기업은 최소한 두 가지 이유로이 접근법을 계속 사용하고 있습니다. 첫째, 모든 표준 및 법적 규정을 완전히 준수합니다. 둘째, 회사에 특정 시나리오 및 요구에 맞는 데이터를 제공하여 모델 교육에서 가장 높은 정확도를 보장합니다.
- 합성 데이터 생성
소프트웨어 도구를 사용하여 주어진 시나리오를 기반으로 이미지, 텍스트 또는 비디오를 만듭니다. 그러나 합성 데이터에는 한계가 있습니다. 사전 정의 된 매개 변수를 기반으로 생성되며 실제 데이터의 자연적 변동성이 부족합니다.
이 부족은 AI 모델에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 모든 경우와 관련이 없으며 항상 발생하지는 않지만 여전히 기억하는 것이 중요합니다.모델 붕괴”-합성 데이터에 대한 과도한 의존으로 인해 모델이 저하되어 품질이 좋지 않은 출력이 발생합니다.
합성 데이터는 일반적인 패턴을 인식하거나 객체 식별 또는 얼굴과 같은 근본적인 시각적 요소를 구별하는 것과 같은 기본 작업에 여전히 매우 효과적 일 수 있습니다.
그러나 회사가 모델을 완전히 처음부터 훈련 시키거나 희귀하거나 매우 구체적인 시나리오를 다루어야 할 때 최선의 선택은 아닙니다.
가장 잘 드러나는 상황은 어린이가 산만 한 운전자, 바퀴 뒤에서 피곤한 것처럼 보이는 사람, 심지어 무모한 운전 사례와 같은 카빈 내 환경에서 발생합니다. 이러한 데이터 포인트는 공개 데이터 세트에서 일반적으로 사용할 수 없습니다. 비공개 환경에서 실제 개인과 관련되어 있으므로해야합니다. AI 모델은 합성 출력을 생성하기 위해 교육 데이터에 의존하기 때문에 정확하게 만난 적이없는 시나리오를 나타내는 데 어려움을 겪고 있습니다.
합성 데이터가 실패하면 실제 행위자가있는 제어 된 환경을 통해 수집 된 생성 된 데이터가 해결책이됩니다.
데이터 솔루션 제공 업체가 좋아합니다 keyakr 카메라를 자동차에 넣고, 배우를 고용하며, 아기를 돌보거나, 병에서 마시거나, 피로의 징후를 보이는 것과 같은 행동을 기록하십시오. 행위자들은 계약에 서명하여 AI 교육에 데이터 사용에 대해 명시 적으로 동의하여 개인 정보 보호법 준수를 보장합니다.
데이터 세트 생성 프로세스의 책임
고객에서 주석 회사에 이르기까지 프로세스의 각 참가자는 계약에 설명 된 특정 책임이 있습니다. 첫 번째 단계는 비공개 및 지적 재산에 대한 조항을 포함하여 관계의 특성을 자세히 설명하는 계약을 수립하는 것입니다.
데이터 작업을위한 첫 번째 옵션, 즉 처음부터 생성 된 경우를 고려해 봅시다. 지적 재산권은 제공자가 창출하는 모든 데이터가 채용 회사에 속한다는 것을 의미합니다. 이는 또한 제공자가 데이터를 법적으로 적절하게 얻는지 확인해야한다는 것을 의미합니다.
Keymakr은 데이터 솔루션 회사로서 먼저 데이터가 생성되는 관할 구역을 확인하고 관련된 모든 개인으로부터 적절한 동의를 얻고 AI 교육에 법적으로 사용될 수 있는지 보장함으로써 데이터 준수를 보장합니다.
AI 모델 교육에 데이터가 사용되면 AI가 모두 혼합되어 모델에 어떤 특정 데이터가 기여했는지 결정하는 것이 거의 불가능 해집니다. 따라서 특정 출력은 특히 수백만 개의 이미지를 논의 할 때 출력이 아닙니다.
빠른 발전으로 인해이 분야는 여전히 책임을 분배하기위한 명확한 지침을 설정합니다. 이는 자율 주행 자동차를 둘러싼 복잡성과 유사하며, 이는 운전자, 제조업체 또는 소프트웨어 회사 등 책임에 대한 질문에 여전히 명확한 배포가 필요합니다.
다른 경우, 주석 공급자가 주석을위한 데이터 세트를 수신 할 때, 그는 클라이언트가 데이터를 법적으로 얻었다고 가정합니다. 데이터가 불법적으로 얻어 졌다는 명확한 징후가있는 경우 제공자는이를보고해야합니다. 그러나 이러한 명백한 경우는 극히 드 rare니다.
또한 평판을 소중히 여기는 대기업, 기업 및 브랜드는 처음부터 처음부터 만들어지지 않았지만 다른 법적 소스에서 가져온 경우에도 데이터를 소송하는 위치에 매우주의를 기울이는 것이 중요합니다.
요약하면, 데이터 작업 프로세스에서 각 참가자의 책임은 계약에 따라 다릅니다. 각 참가자가 법적, 윤리적 표준을 유지하는 데 중요한 역할을하는 광범위한 “지속 가능성 체인”의이 프로세스를 고려할 수 있습니다.
AI 개발의 백엔드에 대해 어떤 오해가 있습니까?
AI 개발에 대한 주요 오해는 AI 모델이 검색 엔진과 유사하게 작동하여 학습 된 지식을 기반으로 사용자에게 정보를 수집하고 집계하는 것입니다. 그러나 AI 모델, 특히 언어 모델은 종종 진정한 이해보다는 확률을 기반으로 기능합니다. 그들은 이전 데이터에서 볼 수있는 패턴을 사용하여 통계적 가능성을 기반으로 단어 나 용어를 예측합니다. AI는 아무것도 “알지 못합니다. 확률을 추정하고 추측하며 조정합니다.
또한 많은 사람들은 AI 훈련에 엄청난 데이터 세트가 필요하다고 가정하지만 개, 고양이 또는 인간과 같은 AI가 인식 해야하는 대부분은 이미 잘 정립되어 있습니다. 이제는 인식 기능을 재창조하기보다는 정확성과 정제 모델을 개선하는 데 중점을 둡니다. 오늘날 AI 개발의 대부분은 처음부터 시작하기보다는 마지막 작은 간격을 정확하게 폐쇄하는 데 방해가됩니다.
윤리적 도전과 유럽 연합 AI 법과 미국 규정의 완화가 글로벌 AI 시장에 미치는 영향
데이터 작업의 윤리와 합법성에 대해 논의 할 때 “윤리적”AI를 정의하는 항목을 명확하게 이해하는 것도 중요합니다.
AI에서 오늘날 회사가 직면 한 가장 큰 윤리적 도전은 AI가 허용 할 수없는 것으로 간주되는 것을 결정하는 것입니다. 윤리적 AI가 인간에게 해를 끼치고 속임수를 피하기보다는 도움을 주어야한다는 광범위한 합의가 있습니다. 그러나 AI 시스템은 오류 또는 “환각”을 만들 수 있으며, 이는 이러한 실수가 정보 또는 피해로 자격이 있는지 여부를 결정하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
AI Ethics는 유네스코와 같은 조직이 참여하는 주요 논쟁입니다. 감사 및 추적 성 출력의.
데이터 액세스 및 AI 교육을 둘러싼 법적 프레임 워크는 AI의 윤리적 환경을 형성하는 데 중요한 역할을합니다. 데이터 사용에 대한 제한이 적은 국가는보다 액세스 가능한 교육 데이터를 가능하게하는 반면, 더 엄격한 데이터 법을 가진 국가는 AI 교육의 데이터 가용성을 제한합니다.
예를 들어, AI 법을 채택한 유럽과 많은 AI 규정을 롤백 한 미국은 현재 세계 환경을 나타내는 대조적 인 접근법을 제공합니다.
유럽 연합 AI 법은 유럽에서 운영되는 회사에 큰 영향을 미치고 있습니다. 엄격한 규제 프레임 워크를 시행하여 비즈니스가 특정 AI 모델을 사용하거나 개발하기가 어렵습니다. 회사는 특정 기술과 협력하기 위해 특정 라이센스를 받아야하며, 대부분의 경우 규정은 소규모 기업이 이러한 규칙을 준수하기가 너무 어려워집니다.
결과적으로 일부 신생 기업은 암호 화폐 규정에서 볼 수있는 영향과 유사하게 유럽을 떠나거나 운영을 피하도록 선택할 수 있습니다. 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 필요한 투자를 감당할 수있는 대기업은 적응할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고,이 법은 규제가 덜 엄격한 미국이나 이스라엘과 같은 시장에 찬성하여 유럽에서 AI 혁신을 유도 할 수 있습니다.
제한이 적은 AI 개발에 주요 자원을 투자하기로 한 미국의 결정은 또한 단점을 가질 수 있지만 시장에서 더 많은 다양성을 초대 할 수 있습니다. 유럽 연합은 안전 및 규제 준수에 중점을두고 있지만 미국은 더 많은 위험 감수 및 최첨단 실험을 촉진 할 것입니다.
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