Le marché de l’intelligence artificielle devrait atteindre 14407 milliards de livres sterling d'ici 2027D'ici 2030, il devrait atteindre $1,4 billion, augmentant à un TCAC de 38,1%.
Ce n'est pas une grande surprise. Industrie manufacturière, cybersécurité, recherche clinique, la vente au détail, l’éducation, le marketing, les transports et de nombreux autres secteurs bénéficient de l’utilisation de l’IA dans les pratiques et le traitement des données. .
Cependant, cela fait Confidentialité de l'IA une préoccupation.
Quel est l’impact de l’apprentissage automatique sur l’IA et la confidentialité des consommateurs ?
IA et confidentialité des données sont intrinsèquement liés grâce à l'apprentissage automatique (ML). Comme vous le savez, le ML est utilisé pour « enseigner » des modèles par apprentissage supervisé ou non supervisé.
Vous alimentez le modèle avec de grandes quantités de données, qu'il utilise pour apprendre. Plus vous lui fournissez de données, plus il développe sa propre logique basée sur ce qu'il a appris. Vous pouvez ensuite utiliser cet apprentissage sous forme de IA générative ou l'automatisation.
Cette vaste quantité de données, ou big data, est essentielle dans ce processus. Son impact sur le ML est considérable, sous la forme des trois V : volume, variété et vélocité.
Volume
Un volume de données plus important renforce la puissance analytique du modèle. Plus il a accès à d'informations, plus ses analyses sont robustes et complètes. Cela signifie également que le modèle aura une compréhension plus détaillée et spécifique des informations analysées.
Variété
Associée au volume, la variété permet aux modèles de découvrir des tendances qui pourraient ne pas être évidentes lors d'une analyse superficielle. Cette diversité permet des analyses plus complexes et plus nuancées, car elle ajoute différentes dimensions et perspectives aux données examinées.
Vitesse
La vélocité désigne la vitesse à laquelle l'information est générée, traitée et analysée. Une vélocité élevée permet une analyse rapide des données, quasiment en temps réel. Cette rapidité d'analyse peut s'avérer cruciale dans les applications où des décisions urgentes doivent être prises.
Problèmes de confidentialité liés à l'IA
Comme vous pouvez le constater, la collecte de données fait partie intégrante de l'IA et du ML. Cependant, cela nous amène à l'intelligence artificielle et les préoccupations en matière de confidentialitéLa collecte de données comporte certains risques.
Les voici :
Collecte de données et consentement
Nous avons constaté que les plateformes d'automatisation intelligente ont besoin de grandes quantités de données pour apprendre et prendre des décisions. La collecte de ces données peut parfois se faire sans consentement explicite des personnes dont les données sont utilisées, ce qui constitue une violation de la vie privée.
Assurer que les données sont collectées de manière éthique et légale, avec le consentement clair des individus, constitue un défi majeur.
Protection de la vie privée et sécurité des données
Une fois les données collectées, il est important de les protéger contre accès non autorisés et violations constitue une préoccupation majeure. Les systèmes d’IA, comme tout système numérique, sont vulnérables aux menaces de cybersécurité.
Violations de données peut exposer informations personnelles sensibles, ce qui peut entraîner des violations de la vie privée et des préjudices potentiels pour les individus. Il est primordial de concevoir des mesures de sécurité pour préserver la sécurité des informations.
Préjugés et discrimination
L'IA peut apprendre et perpétuer par inadvertance préjugés présents dans les données d'apprentissage. Ces biais peuvent conduire à des résultats discriminatoires, portant atteinte à la confidentialité et à l'équité. Par exemple, un système d'IA pourrait tirer des conclusions sur les candidats à un emploi à partir de données biaisées. Cela pourrait entraîner un traitement ou des décisions injustes.
Surveillance et suivi
L’utilisation de l’IA dans les systèmes de surveillance — tels que technologie de reconnaissance faciale — soulève d'importantes préoccupations en matière de confidentialité. Ces systèmes peuvent surveiller les individus sans leur consentement dans les espaces publics ou via leur utilisation des réseaux sociaux.
Par conséquent, la personne surveillée perd son anonymat et sa vie privée. Elle est suivie partout où elle va, que ce soit dans le monde réel ou dans le cyberespace. Cela peut constituer une utilisation abusive de ses données personnelles.
Manque de transparence et de contrôle
Les systèmes d'IA peuvent être complexes et opaques, ce qui empêche les individus de comprendre comment leurs données sont utilisées et à quelles fins. Le manque de transparence et de contrôle sur les données personnelles constitue un problème majeur de confidentialité.
Sans connaître les informations collectées et les raisons pour lesquelles elles le sont, une personne ne peut donner son consentement éclairé. Elle peut ne pas savoir si elle souhaite refuser le partage de ses données, ce qui signifie que ces données portent atteinte à sa vie privée.
Minimisation des données
L’efficacité de l’IA dépend souvent du traitement de grands ensembles de données, ce qui peut entrer en conflit avec les minimisation des données principe. Ce principe préconise l'utilisation de la quantité minimale de données nécessaire à un objectif donné afin de protéger la vie privée des individus.
Vous devez équilibrer les besoins en données de l’IA avec la nécessité de minimiser la collecte et la conservation des données, ce qui peut être difficile.
Inférence et prédiction
Les systèmes d'IA peuvent déduire des informations sensibles sur des individus qui n'ont pas été explicitement fournies. Par exemple, une IA peut utiliser des données apparemment sans rapport pour prédire des attributs personnels, comme l'état de santé, l'appartenance politique ou l'orientation sexuelle.
Cela soulève des risques et des préoccupations en matière de confidentialité, même lorsque la collecte de données initiale était considérée comme non sensible.
Principes d'une IA responsable — Politique d'IA, réglementation sur la confidentialité et la protection des données
Comme vous pouvez le constater, le big data implique de lourdes responsabilités. Nous avons besoin de lois et de normes rigoureuses en matière de protection des données et de la vie privée afin de garantir que les pratiques de traitement des informations personnelles soient soumises à une réglementation stricte.
Le rôle de ces réglementations n'est pas seulement de protéger la vie privée, mais aussi de favoriser un climat de confiance. Elles doivent garantir que les avantages de l'IA puissent être exploités de manière éthique et responsable. Elles doivent garantir la transparence, la responsabilité et le droit des individus à accéder à leurs données.
En Europe, le Règlement général sur la protection des données (RGPD) protège les données personnelles des risques de l'IA technologies. Aux États-Unis, le Commission fédérale du commerce (FTC) oblige les entreprises à rendre des comptes sur la collecte, l'utilisation et la sécurisation des données de leurs clients. Elle pénalise les entreprises qui déforment leurs méthodes et leurs motivations de collecte des données clients.
Il y a aussi le Décret exécutif sur l'IA pour un développement et une utilisation sûrs, sécurisés et dignes de confiance de l’IA aux États-Unis.
Stratégies pour atténuer les problèmes liés à l'IA et à la confidentialité des données
Comme nous l'avons vu, des réglementations sont en place pour protéger les informations personnelles. Elles sont mises à jour au fur et à mesure de l'évolution technologique.
Il est vrai que nous avons besoin de données pour créer de meilleurs modèles d'IA. Cependant, nous devons également les limiter à l'essentiel.
Pour préserver la confidentialité, nous devons sécuriser les données et nous assurer qu’elles ne peuvent pas être liées à la personne dont elles proviennent.
Nous devons également nous assurer :
- Limitation de la collecte : Je ne collecte que ce qui est nécessaire, et rien de plus.
- Spécification de l'objectif : Clarté sur l’utilisation qui sera faite des informations.
- Limitation d'utilisation : Utiliser les informations uniquement aux fins prévues.
Voici comment vous pourriez le faire :
Anonymisation et pseudonymisation des données
L'anonymat est un élément essentiel de la collecte de données. Le plus important pour les informations personnelles est de savoir si elles sont identifiables ou non. Avant d'utiliser des données personnelles pour entraîner des modèles d'IA, anonymisez-les ou pseudonymisez-les afin de supprimer ou de remplacer les identifiants qui les relient à une personne. Cela contribue à protéger la confidentialité et à réduire les risques en cas de compromission des données.
Cryptage
Lorsque vous collectez, traitez et analysez des données, vous devez également les stocker et les transférer. À chacune de ces étapes, elles peuvent être piratées et volées. Cacher les informations derrière une couche de chiffrement rend leur vol et leur utilisation plus difficiles.
Utilisez des méthodes de chiffrement robustes pour les données au repos et en transit. Le chiffrement des données garantit qu'elles restent illisibles et protégées contre toute utilisation abusive, même en cas d'interception ou d'accès non autorisé.
Contrôle d'accès et authentification
L’un des dangers de la collecte de données pour l’IA est qu’elle pourrait être accessible aux personnes qui n'en ont pas besoinPour éviter cela, vous devez mettre en œuvre des contrôles d'accès stricts et des mécanismes d’authentification, afin que seul le personnel autorisé puisse accéder aux données sensibles.
Cela inclut l’utilisation de l’authentification multifacteur, les contrôles d'accès basés sur les rôles, et la journalisation et la surveillance de l'accès aux données sensibles.
Minimisation des données
L'excès d'informations n'est pas un atout. Il occupe de l'espace de stockage et doit être protégé. En bref, c'est un handicap.
Collectez uniquement les données absolument nécessaires à une application d'IA spécifique. Suivez le principe de minimisation des données pour réduire le volume d'informations sensibles exposées et respectez les principes de confidentialité dès la conception.
Audits de sécurité et contrôles de conformité réguliers
À mesure que la technologie évolue, les cybermenaces évoluent également. Pour protéger les données que vous stockez, vous devez avoir une longueur d'avance.
Effectuer des audits de sécurité réguliers en utilisant renseignement sur les menaces de l'IA Identifier les vulnérabilités des systèmes d'IA et des infrastructures de stockage de données. Assurer le respect des réglementations en vigueur en matière de protection des données, telles que GDPR, CCPA, ou toute norme spécifique à l’industrie.
Confidentialité différentielle
Vous ne pouvez pas éviter de collecter des informations auprès des individus, mais vous pouvez protéger leur identitéL'anonymisation est une solution. L'autre consiste à appliquer des techniques de confidentialité différentielle lors de l'entraînement des modèles d'IA, ce qui implique d'ajouter une certaine quantité de bruit aléatoire aux ensembles de données. Cela permet de masquer des points de données individuels tout en permettant à l'IA d'apprendre des modèles globaux.
Politiques de gouvernance des données robustes
Oui, il existe des lois et réglementations concernant la gouvernance des données. Cependant, votre organisation doit disposer de ses propres politiques pour protéger les informations de ses clients.
Élaborer et appliquer des politiques complètes de gouvernance des données couvrant la collecte, le stockage, l'utilisation et la suppression des données. Ces politiques doivent inclure des lignes directrices pour une utilisation éthique des données, des évaluations d'impact sur la vie privée et des procédures de réponse aux violations de données.
Apprentissage fédéré
Dans les formes traditionnelles d'apprentissage automatique, les informations étaient collectées et stockées dans une base de données unique. Cela facilitait évidemment leur vol.
L'apprentissage fédéré est une nouvelle approche de développement de modèles d'IA. Il entraîne les systèmes à l'aide d'appareils ou de serveurs décentralisés, sans partage de données locales. Cette approche permet aux systèmes d'IA d'apprendre à partir de données sans centraliser d'informations sensibles, réduisant ainsi les risques pour la confidentialité et la sécurité.
Les objets connectés (IoT) sont capables de générer d'énormes quantités de données clients. Au lieu de les collecter, vous pouvez utiliser l'apprentissage fédéré pour votre modèle d'IA. Vous ne courez plus le risque d'une violation de base de données, mais votre modèle a toujours accès à ces précieuses informations clients pour l'apprentissage.
Transparence et responsabilité
Une communication claire est essentielle pour instaurer la confiance avec les utilisateurs et les parties prenantes. C'est pourquoi il est essentiel de maintenir la transparence dans les opérations d'IA et l'utilisation des données. Informez les parties prenantes de l'utilisation des données, de la finalité de leur collecte et des mesures de protection des données.
Une façon d'y parvenir est de mettre en œuvre des mesures de responsabilisation claires garantissant un traitement responsable des données. Cela démontre que vous assumez la responsabilité des données collectées et de leur utilisation. Vous devrez également mettre en place des mécanismes permettant d'identifier, de signaler et de corriger les biais ou les erreurs dans les décisions de l'IA.
Pratiques de développement de logiciels sécurisés
Conformément aux principes de protection de la vie privée dès la conception, la confidentialité et la sécurité doivent être intégrées dès le début du développement de l'IA. Adoptez des pratiques de développement logiciel sécurisées, notamment des mises à jour et des correctifs réguliers pour les systèmes d'IA et leurs composants.
Assurez-vous que la sécurité est intégrée au cycle de vie du développement logiciel, de la conception initiale au déploiement et à la maintenance.
Protection de la vie privée des enfants
Si vous collectez et utilisez des données d'enfants de moins de treize ans, vous devez vous conformer aux Loi sur la protection de la vie privée des enfants en ligne (COPPA)Ses règles sont régulièrement mises à jour par la FTC. Elles sont actuellement mises à jour pour encadrer l'IA dans les produits et services utilisés par les enfants. Il est important de réfléchir à la manière dont votre modèle d'IA collectera les données des enfants et interagira avec eux.
L'avenir de l'IA et de la confidentialité
La confidentialité de l'IA est appelée à évoluer et à mûrir à mesure que la technologie évolue. De nouveaux défis nécessiteront un ajustement continu des cadres réglementaires.
Cependant, nous disposons également de nouvelles méthodes pour gérer le paradoxe de la confidentialité dans le développement de l’IA.
Jetons un oeil à eux.
Opportunités émergentes dans les technologies de l'IA
Chiffrement quantique
Cette technologie émergente promet de révolutionner la sécurité des donnéesLe chiffrement quantique, ou distribution de clés quantiques (QKD), utilise les principes de la mécanique quantique pour sécuriser les canaux de communication.
La QKD permet à deux parties de partager une clé secrète lors de l'échange d'informations. Personne sans la clé ne peut lire le message chiffré.
Mais ce n'est pas tout. Selon la mécanique quantique, mesurer un système le perturbe, ce qui rend pratiquement impossible pour des intrus d'intercepter ou de déchiffrer des données sans être détectés grâce à la QKD.
Confidentialité différentielle avancée
Le Institut national des normes et de la technologie (NIST) Fournit des conseils essentiels pour la mise en œuvre de la confidentialité différentielle. La confidentialité différentielle est une technique qui ajoute un caractère aléatoire aux requêtes de données, garantissant ainsi la confidentialité des données tout en permettant des analyses utiles.
La confidentialité différentielle avancée fait référence à l'évolution et au perfectionnement des techniques de confidentialité différentielle. Ces techniques visent à protéger la vie privée des individus lorsque leurs données sont incluses dans des analyses statistiques.
La confidentialité différentielle est une méthode permettant de mesurer le niveau de confidentialité offert par un algorithme. Elle utilise une garantie mathématique pour protéger la confidentialité des données individuelles lors d'une requête de base de données. Par conséquent, il est quasiment impossible d'identifier la source de l'information, même en prenant en compte d'autres informations associées.
Les innovations en matière de confidentialité différentielle la rendent plus efficace et plus pratique pour les applications concrètes. De nouveaux algorithmes et techniques sont développés pour offrir de meilleures garanties de confidentialité, tout en préservant l'utilité des données pour l'analyse.
Apprentissage automatique préservant la confidentialité
Le chiffrement homomorphe est une technique qui permet de traiter des informations chiffrées sans avoir à les déchiffrer au préalable. Il contribue à protéger les informations contre les pirates informatiques qui pourraient tenter d'y accéder pendant la phase de traitement.
Des techniques telles que l'apprentissage fédéré et le chiffrement homomorphe permettent aux modèles d'IA d'apprendre à partir des données sans jamais les compromettre. Ainsi, les informations sensibles peuvent rester sur l'appareil de l'utilisateur ou rester chiffrées, ce qui réduit considérablement le risque d'atteinte à la vie privée.
Architectures de données décentralisées
Dans les systèmes de gestion de données conventionnels, les données sont stockées et traitées sur des serveurs centraux. Bien qu'efficace, cette centralisation crée des vulnérabilités, notamment un point de défaillance unique. Si ces systèmes centraux sont compromis, les données qu'ils contiennent risquent d'être exposées, volées ou manipulées.
Contrairement aux systèmes centralisés, les architectures décentralisées distribuent les données sur un réseau d'ordinateurs ou de nœuds. Chaque nœud détient une copie des données, ou une partie de celles-ci. Toutes les transactions ou tâches de traitement de données sont effectuées sur ce réseau, plutôt que sur un serveur unique.
Forme bien connue de technologie décentralisée, la blockchain crée un registre de transactions sécurisé et transparent. Chaque bloc de la chaîne contient un certain nombre de transactions. Une fois terminé, un bloc est ajouté à la chaîne selon un ordre linéaire et chronologique. Cette structure garantit que chaque transaction est enregistrée de manière sécurisée et immuable sur plusieurs nœuds.
La blockchain réduit les risques en distribuant les données sur un réseau, évitant ainsi les points de défaillance centraux. Même si un ou plusieurs nœuds sont compromis, l'intégrité et la disponibilité des données sont préservées par les autres nœuds. De plus, l'utilisation de techniques cryptographiques garantit la sécurité et l'inviolabilité des transactions de données.
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La plateforme vous aide identifier automatiquement les données sensiblesIl vous permet également d'appliquer des politiques de confidentialité robustes et de vous aligner de manière transparente sur les dernières Cadres de gouvernance de l'IA.
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