최근 연구에 따르면 AI 기반 딥러닝 모델은 흉부 엑스레이 등 방사선 영상을 기반으로 인류학 전문가보다 더 정확하게 환자의 민족성을 판단할 수 있는 것으로 나타났습니다. 캡제미니 컨설팅(Capgemini Consulting)의 최고 데이터 과학자 산딥 샤르마(Sandeep Sharma)는 개인 데이터 수집 및 분석에 AI가 적용될 경우 개인 사생활 침해 위험이 크다고 지적했다. 동시에 AI를 사용하는 조직의 개인 정보 보호에 대한 적절한 이해가 부족하여 이러한 위협은 더욱 악화됩니다.
일반적으로 기업 조직의 개인 정보와 관련된 현재 AI 애플리케이션에는 몇 가지 중요한 문제가 있습니다. 첫째, 수집 이외의 목적으로 데이터를 사용하고, 둘째, 데이터 수집 범위에 속하지 않는 개인 정보를 수집합니다. ; 셋째, 필요 이상으로 데이터를 오래 저장하는 것입니다. 이는 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 데이터 개인 정보 보호 규정을 위반할 수 있습니다.
AI 기반 시스템으로 인한 위험은 여러 측면과 관련됩니다. 예를 들어, 영국 법률 회사인 Burges Salmon의 기술 팀 선임 직원인 Tom Whittaker는 AI의 잠재적 편견을 고려해야 한다고 믿습니다. AI 시스템은 데이터에 의존하며, 개인 데이터의 경우 데이터 또는 모델이 훈련되는 방식이 의도치 않게 편견을 만들 수 있습니다.
동시에 AI 시스템도 손상될 수 있으며 개인정보가 유출될 수도 있습니다. Whittaker는 그 이유 중 하나는 AI 시스템이 대규모 데이터 세트에 의존하기 때문에 사이버 공격의 주요 표적이 될 수 있다는 점이라고 지적했습니다. AI 시스템이 출력하는 데이터는 직접적으로 또는 다른 정보와 결합되어 개인정보가 노출될 수 있습니다.
AI 시스템이 점점 더 많은 응용 분야에 사용됨에 따라 사회는 더욱 광범위한 위험에 노출됩니다. 신용 점수, 범죄 위험 분석, 이민 판결 등이 그 예입니다. AI 또는 AI 사용 방식에 결함이 있는 경우 사람들은 그렇지 않은 경우보다 더 큰 개인정보 침해를 겪을 수 있습니다. ”
그러나 AI가 프라이버시 강화 기술(PET)의 한 형태로 사용될 수 있다고 지적하는 전문가도 있습니다. 데이터 보호 설계를 통해 조직이 의무를 준수하도록 돕습니다.
Whittaker는 “AI를 사용하여 개인 데이터의 패턴과 통계 속성을 복제하는 합성 데이터를 생성할 수 있습니다. AI는 또한 개인 데이터를 암호화하고, 인적 오류를 줄이고, 잠재적인 사이버 보안 사고를 감지함으로써 개인 정보 침해 위험을 최소화할 수 있습니다.
일부 정부에서는 AI의 좋은 면을 보았습니다. 예를 들어 에스토니아 경제통신부 최고 데이터 책임자인 Ott Velsberg는 AI가 다양한 산업에서 핵심적인 역할을 하며 에스토니아 정부의 목표는 이를 달성하는 것이라고 말했습니다. 2030년까지 AI 널리 사용됨
신청하는 동안 데이터 보호 규정을 준수하기 위해 에스토니아는 사람들이 정부 보유 데이터를 외부 이해관계자와 공유할 수 있는 서비스를 개발했습니다. 개인 데이터 처리는 정부 포털에서 확인할 수 있습니다.
AI는 현재 GDPR을 포함한 규정에 의해 규제되지만 EU에서는 향후 더 많은 개인 정보 보호 규정이 도입될 예정입니다. 가장 강력한 법적 AI 관련 개인 정보 보호
Whittaker는 EU가 특정 AI 시스템이 데이터를 남용하는 것을 금지하고 고위험 시스템에 데이터 저장 방법에 대한 의무를 부과하는 것을 목표로 더 많은 AI 관련 규정을 도입할 계획이라고 지적했습니다. 이러한 규정은 EU 시장에 AI 시스템을 배포하는 것과 관련이 있으며 EU에 AI 솔루션을 판매하거나 배포하는 기업에 영향을 미칩니다.
이를 위해 비즈니스 리더는 AI의 위험을 관리하려고 노력해야 합니다. 현재 및 계획된 AI 규제 정책을 준수하지 않으면 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 보고서에 따르면 EU가 제안한 AI 법안에 따라 고위험 의무를 위반하면 최대 2천만 유로 또는 연간 최대 4천만 유로의 벌금이 부과될 수 있습니다.
첫째, AI 시스템을 사용하는 기업 조직의 경우 데이터 사용 방식에 대한 투명성이 중요합니다. 다시 말해, 조직은 AI 알고리즘 자체와 그들이 의존하는 데이터가 불필요한 부정적인 결과를 피하기 위해 신중하게 설계, 개발 및 관리되도록 해야 합니다. , AI 애플리케이션에서는 우수한 데이터 보안 조치가 필수적입니다. 조직은 불필요한 데이터를 수집하지 않고 일정 기간이 지나면 정보가 삭제되도록 하는 동시에 데이터에 대한 액세스를 적절하게 제한하고 우수한 보안 관행을 마련합니다.
요약하자면, AI는 의심할 여지 없이 광범위한 상용 애플리케이션에 등장하게 될 판도를 바꾸는 기술이지만, 개인정보 침해를 방지하기 위해 책임감 있게 관리해야 하며 비즈니스 리더는 AI가 어떻게 사용되고 남용되는지 신중하게 생각해야 합니다. , AI의 긍정적인 영향을 발휘하고 AI의 부정적인 영향을 피하세요위 내용은 인공 지능은 데이터 개인 정보 보호에 대한 판도를 어떻게 변화시키고 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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