Cinco leituras dignas: as implicações de privacidade da IA

Cinco leituras dignas é uma coluna regular sobre cinco itens dignos de nota que descobrimos ao pesquisar tópicos populares e atemporais. Nesta semana, exploramos a relação entre IA e privacidade de dados.

De dispositivos inteligentes e assistentes de voz à mediação de tráfego e aprimoramento de experiências de compras personalizadas, a inteligência artificial (IA) encontrou aplicação generalizada em muitos aspectos da vida. Ao revolucionar a solução de problemas complexos em um amplo espectro de empreendimentos humanos, a IA cresceu em popularidade, atraindo fornecedores e outros prestadores de serviços a entrar no movimento da IA.

Um projeto típico de IA começa com a identificação do problema e, em seguida, passa a reunir um recurso precioso: os dados que serão usados ​​para treinar a IA. Esses dados de treinamento geralmente são coletados de várias fontes, incluindo ações do cliente nos próprios sites da empresa, blogs, contas de mídia social e, em alguns casos, de fontes de terceiros. Depois de coletar os dados, os cientistas de dados e os especialistas em aprendizado de máquina (ML) intervêm para identificar o algoritmo certo para resolver o problema. Finalmente, um código alinhado ao algoritmo é gravado e enviado ao ambiente de desenvolvimento.

A etapa mais crucial de todo o processo é coletar os dados corretos. Quanto mais dados, melhor esses computadores podem identificar algoritmos com base em padrões nos dados capturados. É por isso que a IA exige quantidades excessivas de dados de qualidade, para que possa prever com mais precisão quais ações devem ser executadas e quando.

Se as organizações não possuem dados de treinamento de qualidade, geralmente os adquirem de fontes de terceiros. No entanto, com violações de dados e violações de privacidade fazendo manchetes, advogados do consumidor questionaram práticas de coleta de dados de terceiros. Além disso, os próprios usuários estão ficando cada vez mais preocupados com o uso dos dados coletados a partir deles. Pelo mesmo motivo, vários países estão estabelecendo suas próprias leis de privacidade para proibir o uso indevido de informações de identificação pessoal (PII) coletadas de indivíduos.

Com essas leis em jogo, as organizações que se concentram nos projetos de IA precisam ter cuidado ao coletar e usar dados de treinamento e considerar o impacto de uma violação das leis de privacidade de dados. A organização não apenas pode sofrer uma multa pesada, como também pode perder credibilidade entre seus clientes.

Com isso dito, aqui estão cinco leituras interessantes sobre como a privacidade de dados está intimamente relacionada aos projetos de IA. 

1. IA, privacidade e ética de dados

A ética dos dados deve ser uma consideração central para empresas e indivíduos que desenvolvem ou implantam IA. Eles precisam estabelecer políticas e processos que garantam que o processo de coleta de dados e seu uso em projetos de IA sejam legais, proporcionados e justos.

2. AI, ML e análise de dados na era dos regulamentos de privacidade  

A maioria dos desafios que envolvem o treinamento de dados de IA pode ser mitigada com a criação de uma prática compatível com a regulamentação, transparente, justa e segura para coleta e uso de dados. Essas práticas incluem desidentificação de dados, criptografia de dados e geração de dados sintéticos.

3. Repensando a privacidade para a era da IA

Com o surgimento da IA, o conceito de privacidade tornou-se complexo. Hoje, os consumidores enfrentam um fluxo interminável de contratos de usuário demorados, clicando rapidamente em “aceitar” sem perceber quais direitos de privacidade podem estar cedendo. A maioria dos dados coletados dos consumidores é usada para fornecer serviços úteis – mas também pode trazer riscos em potencial.

4. Implicações dos regulamentos de privacidade de dados na IA  

Todo mundo quer automações, mas a base de um projeto de IA de sucesso é ter dados de qualidade. Embora a maioria das empresas veja as leis de privacidade de dados como uma sobrecarga extra, elas podem realmente ajudar as empresas a conduzir um programa de qualidade de dados para alavancar tecnologias mais avançadas.

5. A ascensão dos dados e a ética da IA

Devido ao crescente papel dos dados na vida cotidiana dos cidadãos, os governos estão cada vez mais considerando suas responsabilidades regulatórias. Por exemplo, o GDPR da União Europeia, a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia e mais leis de privacidade foram elaboradas para restringir o uso antiético da IA.

Embora a IA e a ML mostrem muitas promessas, as organizações que pretendem criar modelos de IA precisam estar preparadas para os regulamentos de segurança de privacidade de dados. A definição de diretrizes para lidar com dados de treinamento ajudará a resolver muitas questões legais e éticas. Estar preparado não apenas reduzirá o risco de multas, mas também melhorará a postura geral de segurança da sua organização.

Fonte/Autor: Athira A K

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