資料隱私問題可以說是人們十分關(guān)注的話題，畢竟沒有人想讓別人知道自己的隱私，

隨著全球保護消費者數(shù)據(jù)的新法規(guī)的出臺，這種情況不太可能改變。歐洲GDPR和加利福尼亞CCPA正在制定新的標準來保護消費者數(shù)據(jù)，并給予消費者更多的權(quán)利收集和使用他們的個人信息。同時，他們正在提高消費者對如何使用數(shù)據(jù)的理解，有時甚至在他們不知情的情況下。

有人認為與數(shù)據(jù)隱私?jīng)_突的平行趨勢是人工智能(AI)。AI在我們的日常生活中得到了越來越廣泛的應(yīng)用，它的有用性取決于大數(shù)據(jù)的三個V——容量、多樣性和速度。限制數(shù)據(jù)訪問會影響AI的有效性。

字母表首席執(zhí)行官桑達·皮采和其他有影響力的領(lǐng)導(dǎo)人表達了他們的觀點，即人工智能必須受到監(jiān)督，但重要的是不僅要考慮對人工智能的擔憂，還要考慮它帶來的好處。最后一個問題是如何在不損害數(shù)據(jù)隱私的情況下充分利用人工智能的優(yōu)勢。

為何消費者信任被打破？

私密倡導(dǎo)者常常與技術(shù)供應(yīng)商和營銷人員發(fā)生沖突。大多數(shù)企業(yè)(97.2%)都在使用人工智能來提高市場覆蓋面，細分目標受眾，定制廣告和優(yōu)惠，以及產(chǎn)生相關(guān)內(nèi)容和經(jīng)驗，從而提高轉(zhuǎn)化率。

消費者知道組織可能會在消費者不知情的情況下共享或銷售數(shù)據(jù)。然而，劍橋分析公司丑聞等引人注目的信任違規(guī)行為加劇了消費者對獲取和使用數(shù)據(jù)的企業(yè)的不信任。

以價值建立信任。

當涉及到提供我們的個人數(shù)據(jù)時，消費者通常有兩個基本的前提條件來信任這個過程:

通過分享個人信息，他們可以獲得有意義的價值。

他們知道他們的數(shù)據(jù)是如何保護的，這些數(shù)據(jù)只用于指定的目的。

人們對價值交換的理解因人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)而異。消費者的年齡、國籍、文化或環(huán)境會影響他們?nèi)绾慰创[私，以及他們?yōu)楣蚕頂?shù)據(jù)設(shè)定的界限。然而，大多數(shù)消費者明白，為了訪問應(yīng)用程序和服務(wù)的所有功能，他們需要共享一定數(shù)量的個人信息。例如，如果沒有訪問位置數(shù)據(jù)，智能手機上的全球定位系統(tǒng)功能就不可用了。如果你沒有向PayPal或Venmo提供你的路線和賬戶，你就不能通過電子方式轉(zhuǎn)賬。如果你想在亞馬遜訂購商品，你需要提供送貨地址、電話號碼和其他個人信息。消費者愿意提供這些數(shù)據(jù)，因為他們感知交換的價值，因為他們相信組織會履行他對價值的承諾。

對于人工智能來說，價值交換并不總是顯而易見的。如果不明顯，信任就會崩潰。在不損害數(shù)據(jù)隱私或消費者信任的情況下，如何使用數(shù)據(jù)集為人工智能技術(shù)提供信息？

AI數(shù)據(jù)：少即是多。

一些新技術(shù)支持大型數(shù)據(jù)集的匿名共享：

差異化隱私系統(tǒng)-專注于共享個人信息數(shù)據(jù)集，而不公開數(shù)據(jù)所屬個人的識別細節(jié)。通過這種方式，在不影響數(shù)據(jù)隱私的情況下，可以從數(shù)據(jù)中獲得有價值的觀點。

多方計算——是另一種高級方法，通過隱藏數(shù)據(jù)的某些方式使用個人數(shù)據(jù)。

零因素授權(quán)——提供了一個解決方案，包括使用網(wǎng)上行為的數(shù)據(jù)為個人建立數(shù)字脫氧核糖核酸。通過堅持穩(wěn)定的數(shù)據(jù)收集、持續(xù)的數(shù)據(jù)分析和完整的透明度，這種新的認證方法可以在不損害隱私的情況下變得高效和安全。

沒有監(jiān)控的機器學(xué)習(xí)能夠準確地監(jiān)控用戶的賬戶行為，而不需要獲得大量的個人數(shù)據(jù)。UML可以通過部署復(fù)雜的圖形和聚類技術(shù)來觀察和檢測已知和未知的模式，并且可以找到幫助確定給定動作或者動作集是合法的還是非常精確的欺詐鏈接。UML類似于區(qū)分隱私的方法，因為它可以從用戶操作和行為的聚合數(shù)據(jù)中得出結(jié)論，而不會侵犯個人用戶的隱私。

這些技術(shù)可以在收集和使用數(shù)據(jù)時采用少即是多的方法，在不影響消費者信賴的情況下給組織帶來強有力的結(jié)果。

恢復(fù)數(shù)字時代的信任。

恢復(fù)消費者信任的前進道路要求組織收集哪些數(shù)據(jù)，如何完全透明地使用它。使用轉(zhuǎn)換技術(shù)和技術(shù)，如果沒有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)，我們可以使用人工智能來維護數(shù)據(jù)隱私，同時在更大程度上從消費者和整個世界中受益。完整性。

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