• Lưu ý không SPAM, nếu vi phạm tài khoản sẽ bị xoá không lý do.

Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư của AI

Congnghe

Moderator
Một tập TDS Podcast gần đây đã khám phá quyền riêng tư trong các công nghệ AI hiện đại và cách các chính sách bảo mật dữ liệu liên tục bị lấp lửng. Jeremie Harris, người dẫn chương trình podcast, đã nói chuyện với Eliano Marques, Giám đốc điều hành về Dữ liệu và AI tại Protegrity. Những hiểu biết sâu sắc của ông qua các sáng kiến của công ty tư nhân đến các quảng cáo được nhắm mục tiêu đến nâng cao nhận thức về quyền riêng tư. Ông đã đưa ra những bình luận xuất sắc về nền giáo dục dành riêng cho việc dạy công chúng về tất cả ý nghĩa của điều này.

Một khái niệm cực kỳ quan trọng nhưng bị hiểu lầm, quyền riêng tư của AI là một chủ đề mà tất cả chúng ta nên tìm hiểu thêm. Vì vậy tôi đã tìm hiểu về TDS để tìm các bài viết mở rộng về vấn đề này. Tôi đã kết thúc trong một lỗ hổng thông tin về học tập liên kết và thấy rằng nó gắn kết khá tốt với các chủ đề được thảo luận trong tập podcast.

Phân cấp AI & Quyền riêng tư ứng dụng​

Andre Ye đã xuất bản bài đọc nhiều thông tin, dễ hiểu này về lợi ích của việc học máy có đạo đức và không xâm lấn vào tháng 9 năm 2020. Ye đã làm một công việc tuyệt vời khi làm sáng tỏ về việc học liên hợp trong một bối cảnh dễ hiểu - một điều khá hiếm và khó có thể làm được trong khoa học văn bản công nghệ. Ông đặt câu hỏi quan trọng ở đây: "Làm thế nào để nhận ra lợi ích của dữ liệu lớn đối với trải nghiệm được cá nhân hóa và hấp dẫn hơn trong khi nó đã tuyệt vời - không chỉ đơn thuần là thừa nhận - quyền riêng tư của dữ liệu của người dùng?"
Câu trả lời, vượt qua những lập luận ủng hộ và chống lại việc thu thập dữ liệu để hình dung ra một nền tảng trung gian: Kịch bản tốt nhất có thể xảy ra cho một phần không thể tránh khỏi của cuộc sống.

Chiến lược AI và Chia sẻ Dữ liệu​

Alexandre Gonfalonieri, một nhà tư vấn AI tại Phillips, đã viết về chia sẻ dữ liệu cho các dự án máy học quy mô lớn vào tháng 5 năm 2020. Ông nhận thấy rằng việc học liên kết phụ thuộc vào trường hợp sử dụng và loại mô hình, hệ thống thù lao được chấp nhận bởi những người tham gia khác. Loại dữ liệu có thể được chia sẻ, số lượng công ty tham gia vào liên minh chia sẻ dữ liệu, được lựa chọn và chi phí đào tạo địa phương và truyền thông mạng.
 
Hướng dẫn mua bán tiền điện tử
Hướng dẫn tiền điện tử
Bitcoin, Litecoin, XRP, Ethereum
Bên trên