인공지능 개인정보를 어떻게 보호하나요?

기업과 소비자 모두 AI가 일상 생활을 변화시킬 수 있는 잠재력에 대해 기대하고 있지만, AI의 광범위한 사용으로 인해 발생하는 개인 정보 보호 문제는 여전히 주요 관심사로 남아 있습니다. 점점 더 많은 개인 데이터가 AI 모델에 입력됨에 따라 많은 소비자가 자신의 개인정보 보호와 데이터 사용 방식에 대해 당연히 우려하고 있습니다.

이 문서는 이러한 소비자가 AI 개인 정보 보호 기능에 대한 더 깊은 지식 기반을 구축하는 데 도움을 주기 위해 작성되었습니다. 또한 비즈니스 소유자와 리더에게 고객 우려 사항을 더 잘 이해하는 방법과 기능을 희생하지 않고 개인 정보를 보호하는 방식으로 AI를 사용하는 방법에 대한 지침을 제공합니다.

AI 및 개인 정보 보호 문제

저작권 및 IP 법률은 거의 존중되지 않습니다.

AI 모델은 웹의 모든 곳에서 교육 데이터를 가져옵니다. 불행하게도 많은 AI 공급업체는 다른 사람의 저작권이 있는 예술 작품, 콘텐츠 또는 기타 지적 재산을 동의 없이 사용하는 것을 인식하지 못하거나 신경 쓰지 않습니다.

이 데이터를 사용하여 모델을 훈련하고, 재훈련하고, 미세 조정함에 따라 이 문제는 점점 더 심각해집니다. 오늘날의 AI 모델 중 상당수는 너무 복잡해서 설계자조차 어떤 데이터를 사용하고 있으며 누가 액세스할 수 있는지 확신할 수 없습니다. 그것에.

사용자 데이터의 무단 병합

인공 지능 모델 사용자가 쿼리 형식으로 자신의 데이터를 입력하면 이 데이터가 모델의 향후 학습 데이터 세트의 일부가 될 가능성이 있습니다. 이런 일이 발생하면 이 데이터가 다른 사용자의 쿼리에 대한 출력으로 표시될 수 있으며, 이는 사용자가 시스템에 민감한 데이터를 입력한 경우 특히 큰 문제입니다.

제한된 규제 기관 및 보호 장치

현재 일부 국가 및 규제 기관에서는 AI 규정 및 안전한 사용 정책을 개발하고 있지만 AI 공급업체가 AI 도구를 구축하고 사용하는 방법에 대해 책임을 지도록 하는 통일된 표준이 없습니다.

과거에는. , 많은 AI 공급업체는 지적 재산권 위반, 불투명한 교육 및 데이터 수집 프로세스로 인해 비판을 받아왔습니다. 그러나 현재 대부분의 AI 공급업체는 간섭 없이 자체 데이터 저장, 사이버 보안 및 사용자 규칙을 결정할 권리가 있습니다. 기존 인증 방법을 대체하는 데 사용됩니다. 동시에 공공 감시 장비는 개인을 더 빠르게 식별하기 위해 인공 지능을 사용하여 생체 인식 데이터를 스캔하는 경우가 많습니다

이러한 새로운 생체 ​​인식 보안 도구는 매우 편리하지만 인공 지능 회사가 이 데이터를 생성한 후 어떻게 사용하는지에 대해서는 여전히 많은 질문이 있습니다. 수집됨. 감독이 제한됩니다. 많은 경우, 개인은 자신의 생체정보가 다른 목적으로 저장되고 사용된다는 사실은커녕 수집되었다는 사실조차 인지하지 못합니다.

은밀한 메타데이터 수집 관행

사용자가 광고, 소셜 미디어 동영상 또는 거의 모든 웹 자산과 상호작용할 때 해당 상호작용의 메타데이터는 향후 더욱 정확한 콘텐츠 타겟팅을 위해 사용자의 검색 기록 및 관심분야와 함께 저장될 수 있습니다.

이러한 메타데이터 수집 방법은 수년간 진행되어 왔지만 인공 지능의 도움으로 더 많은 데이터를 대규모로 수집하고 해석할 수 있으므로 기술 회사는 정보의 작동 방식을 알지 못한 채 사용자를 추가로 타겟팅할 수 있습니다. 대부분의 사용자 사이트에는 이러한 데이터 수집 관행을 언급하는 정책이 있지만 다른 정책 텍스트에서는 간략하게만 언급되므로 대부분의 사용자는 자신이 동의한 내용을 깨닫지 못하고 자신과 모바일 장치에 있는 모든 콘텐츠를 검토 대상으로 삼습니다.

AI 모델에는 내장 보안 기능이 제한되어 있습니다.

일부 AI 공급업체는 기본 사이버 보안 기능 및 보호 기능을 내장하도록 선택할 수 있지만, 많은 AI 모델에는 기본 사이버 보안 보호 기능이 없습니다. 이를 통해 승인되지 않은 사용자와 악의적인 행위자가 개인 식별 정보(PII)를 포함하여 다른 사용자의 데이터에 매우 쉽게 액세스하고 사용할 수 있습니다.

데이터 저장 기간 연장

사용자 데이터를 언제, 어디에 저장하는지 공개할 수 있는 AI 공급업체는 거의 없습니다. 그리고 그 이유는 투명한 공급자가 종종 장기간 동안 데이터를 저장하는 경우가 많습니다.

예를 들어 OpenAI의 정책에는 남용을 식별하기 위해 사용자의 입력 및 출력 데이터를 최대 30일 동안 저장할 수 있다고 명시되어 있습니다. 그러나 회사가 사용자 모르게 사용자의 개인 데이터를 언제, 어떻게 더 세부적으로 살펴보는지는 불분명합니다.

개인 정보 보호 및 AI 데이터 수집

웹 스크래핑 및 웹 크롤링

AI 도구 일반적으로 웹 스크래핑 및 웹 크롤링에 의존하여 구축합니다. 훈련 데이터 세트는 특별한 권한이 필요하지 않으며 공급업체가 대량의 다양한 데이터를 수집할 수 있도록 하기 때문입니다

콘텐츠는 제3자 웹사이트, Wikipedia, 디지털 라이브러리 등을 포함한 인터넷의 공개 소스에서 스크랩됩니다. 최근 몇 년 동안 사용자 메타데이터는 웹 스크래핑 및 크롤링을 통해 수집된 콘텐츠의 대부분이 되었습니다. 이 메타데이터는 마케팅 및 광고 데이터 세트뿐만 아니라 타겟 고객과 이들이 가장 관심을 갖는 콘텐츠가 포함된 웹사이트에서 나오는 경우가 많습니다.

AI 모델의 사용자 쿼리

사용자가 AI 모델에 질문이나 기타 데이터를 입력하면 대부분의 AI 모델은 이 데이터를 최소 며칠 동안 저장합니다. 이 데이터는 다른 목적으로 절대 사용되지 않을 수 있지만 연구에 따르면 많은 AI 도구가 이 데이터를 수집할 뿐만 아니라 향후 교육을 위해 이를 보관합니다.

생체 인식

보안 카메라, 안면 및 지문 스캐너와 같은 감시 장치 사람의 목소리를 감지할 수 있는 마이크는 생체 인식 데이터를 수집하고 사람의 인지나 동의 없이 사람을 식별하는 데 사용될 수 있습니다.

이러한 유형의 기술을 사용할 때 많은 기업이 얼마나 많은 통제를 유지해야 합니까? 투명성 규정이 점점 더 엄격해지고 있습니다. 그러나 대부분의 경우 고객에게 허락을 구하지 않고도 이 데이터를 수집, 저장 및 사용할 수 있습니다.

IoT 센서 및 장치

사물 인터넷(IoT) 센서와 엣지 컴퓨팅 시스템은 대량의 실시간 데이터를 수집하고 근처에서 처리하여 더 크고 빠른 컴퓨팅 작업을 완료합니다. 인공지능 소프트웨어는 일반적으로 IoT 시스템의 데이터베이스를 활용하고 데이터 학습, 데이터 수집, 보안 IoT 프로토콜 및 게이트웨이와 같은 방법을 통해 관련 데이터를 수집하며 API

API

API는 다양한 유형의 비즈니스 소프트웨어와의 인터페이스를 제공하여 사용자가 인공지능 분석 및 훈련을 위한 다양한 데이터를 쉽게 수집하고 통합할 수 있습니다. 올바른 API와 설정을 통해 사용자는 CRM, 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 클라우드 기반 및 온프레미스 시스템에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 디지털화되었습니다. 상장 기업, 현재 및 역사적 사건, 범죄 및 이민 기록, 기타 공개 정보에 대한 정보는 사전 승인 없이 수집될 수 있습니다.

사용자 설문 조사 및 설문지

이 데이터 수집 방법은 다소 구식이지만 설문 조사 및 설문지는 여전히 신뢰할 수 있는 정보입니다. AI 벤더가 사용자로부터 데이터를 수집하는 방법

사용자는 자신이 가장 관심 있는 것, 도움이 필요한 것, 최근 제품이나 서비스에 대한 경험이 어땠는지 또는 기타 질문에 답할 수 있습니다. AI는 미래에 그 사람과의 상호 작용을 어떻게 개인화할지에 대한 더 나은 아이디어입니다. 재작성 후: 사용자는 가장 관심 있는 사항, 도움이 필요한 사항, 제품 또는 서비스에 대한 최근 경험이 어땠는지 또는 기타 질문에 답할 수 있습니다. 이러한 질문은 AI가 미래에 사용자와의 상호 작용을 개인화하는 방법을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 및 개인 정보 보호 문제에 대한 솔루션

기업은 몇 가지 모범 사례, 도구 및 기타 리소스를 통해 AI를 효과적으로 사용하여 사용자 개인 정보를 희생하지 않고도 솔루션을 해결할 수 있습니다. AI 사용의 모든 단계에서 가장 민감한 데이터를 보호하려면 다음 팁을 따르십시오.

AI에 대한 적절한 사용 정책을 만듭니다. 내부 사용자는 사용할 수 있는 데이터와 AI 도구를 사용할 때, 이 데이터가 사용되는 방법과 시기를 알아야 합니다. 이는 민감한 고객 데이터를 처리하는 기업에 특히 중요합니다.

데이터 거버넌스 및 보안 도구에 투자: AI 도구 및 기타 공격 표면을 보호하기 위한 최고의 솔루션에는 XDR(확장 탐지 및 대응), 데이터 손실 방지, 위협 인텔리전스 및 모니터링 소프트웨어가 포함됩니다. 또한 데이터를 보호하고 모든 데이터가 관련 규정을 준수하여 사용되도록 보장할 수 있는 다양한 데이터 거버넌스 관련 도구가 있습니다.

• 작은 글씨 읽기: AI 공급업체는 일반적으로 제품 작동 방식과 교육의 기본 사항을 다루는 일종의 문서를 제공합니다. 이 문서를 주의 깊게 읽어 위험 신호가 있는지 확인하고, 확실하지 않은 내용이나 정책 문서에 불분명한 내용이 있는 경우 해당 담당자에게 문의하여 확인하십시오.
• 민감하지 않은 데이터만 사용: 일반적으로 비공개로 느껴지는 맞춤형 또는 미세 조정된 솔루션이라 하더라도 비즈니스 또는 고객의 가장 민감한 데이터를 AI 도구에 입력하지 마세요. 민감한 데이터와 관련된 특정 사용 사례를 추구하려면 디지털 트윈, 데이터 익명화 또는 합성 데이터를 사용하여 안전하게 수행할 수 있는 방법이 있는지 조사하십시오.
• 요약
• 인공 지능 도구는 작업 자동화, 안내식 Q&A, 제품 디자인 및 프로그래밍을 포함하여 기업과 일반 소비자에게 많은 새로운 편의를 제공합니다. 그러나 이러한 도구는 우리의 삶을 단순화할 수 있지만 개인 정보를 침해할 위험도 있습니다. 이는 공급자의 평판과 소비자의 신뢰를 훼손하는 동시에 사이버 보안 및 규정 준수에도 위협이 될 수 있습니다

사용자 개인정보를 보호하기 위해 책임감 있게 AI를 사용하려면 추가 노력이 필요하지만 개인정보 침해가 비즈니스의 대외 이미지에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 고려할 때 그만한 가치가 있습니다. 특히 이 기술이 성숙해지고 일상 생활에서 더욱 보편화됨에 따라 AI 법률의 통과에 따라 기업 문화 및 고객 개인 정보 보호 기대와 일치하는 보다 구체적인 AI를 개발하는 경우 모범 사례를 사용하는 것이 중요해질 것입니다.

위 내용은 인공지능 개인정보를 어떻게 보호하나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!