探讨AI 与隐私数据的关系

从智能设备和语音助理到交通中介和增强个性化购物体验，人工智能在生活的许多方面都得到了广泛的应用。由于它可以为人类很多复杂问题提供解决方案，使得人工智能越来越受欢迎，并且吸引了供应商和其他服务提供商加入人工智能的浪潮。

典型的人工智能项目从识别问题开始，然后收集有价值的资源：用于训练人工智能的数据。这些培训数据通常来自多个来源，包括公司网站、博客、社交媒体帐户上的客户行为，在某些情况下，还来自第三方应用。

在收集数据之后，数据科学家和机器学习（ML）专家介入，以确定解决问题的正确算法。最后，编写与算法一致的代码并将其推送到开发环境中。

整个过程中关键是收集正确的数据，数据越多，这些计算机就越能根据捕获数据中的模式识别算法。这就是为什么人工智能需要过多的高质量数据，因此它可以更准确地预测应该执行哪些操作以及何时执行。

如果组织没有高质量的培训数据，他们通常从第三方来源获取。然而，随着数据泄露和隐私侵犯成为头条新闻，消费者或用户对第三方数据收集做法提出质疑。用户越来越关注从他们那里所收集数据的用途。

出于同样的原因，各国都在制定自己的隐私法，禁止滥用收集的个人身份信息。随着这些法律的实施，专注于人工智能项目的组织在收集和使用培训数据时需要谨慎，并考虑违反数据隐私法的影响。

违反法律规定的公司不仅会被处以巨额罚款，而且可能会失去客户的信任。

本文总结出以下几点，来帮大家了解AI 和隐私数据的关系。

1.人工智能、隐私和数据伦理

数据伦理应该是开发或部署人工智能的公司和个人的中心考虑因素。他们需要制定政策和程序，确保数据收集过程及其在人工智能项目中的使用是合法的、相称的和公正的。

2.隐私法规时代的AI、ML 和数据分析

围绕人工智能数据培训的大多数挑战可以通过创建符合法规、透明、公平和安全的数据收集和使用实践来缓解。这些实践包括数据去标识、数据加密和合成数据生成。

3.重新思考人工智能时代的隐私

随着人工智能的兴起，隐私的概念变得复杂。如今，消费者面临层出不穷的冗长用户协议，他们匆忙地点击“接受”，却没有意识到自己可能会放弃哪些隐私权。从消费者那里收集的大多数数据被用来提供有用的服务，但也可能带来潜在的风险。

4.数据隐私规则对人工智能的影响

每个人都想要自动化，但成功的AI 项目的基础是拥有高质量的数据。虽然大多数公司将数据隐私法视为额外的开销，但它们实际上可以帮助公司推动数据质量计划，以利用更先进的技术。

5.数据与人工智能伦理的兴起

由于数据在公民日常生活中扮演着越来越重要的角色，各国政府正越来越多地考虑其监管责任。例如，欧盟的GDPR、美国加州的《消费者隐私法》（Consumer Privacy Act）和更多的隐私法已经起草，以控制人工智能的不道德使用。

尽管人工智能显示出了很大的潜力，但打算构建人工智能模型的组织需要为数据隐私安全法规做好准备。制定处理培训数据的准则将有助于解决许多法律和道德问题。做好准备不仅可以降低罚款的风险，而且可以改善组织的整体安全状况。

ManageEngine ADAudit Plus 是一款实时变更审核和用户行为分析的解决方案，可帮助您保持Active Directory、Azure AD、成员服务器和工作站的安全性和合规。

使用该解决方案，您可以接受Active Directory 中更改通知，跟踪用户登录，解决账户锁定问题，监控特权用户，保护敏感数据，监控文件完整性，应对各种威胁等。

ADAudit Plus 中的UEBA 利用AI 和ML 检测网络上用户和设备的异常行为，这些算法使用统计精准数据为每个用户和实体建立配置文件。使用历史数据将用户和实体执行的每个动作与其模型生成的结果进行比较，从而识别异常行为并提醒管理员。