Estima-se que o mercado de inteligência artificial atinja $407 bilhões até 2027. Em 2030, espera-se que atinja $1,4 trilhão, aumentando em um CAGR de 38,1%.
Não é uma grande surpresa. Fabricação, segurança cibernética, pesquisa clínica, varejo, educação, marketing, transporte e muitos outros setores estão se beneficiando do uso de IA em práticas e processamento de dados.
No entanto, isso faz Privacidade da IA uma preocupação.
Como o aprendizado de máquina impacta a IA e a privacidade do consumidor?
IA e privacidade de dados estão intrinsecamente conectados devido ao aprendizado de máquina (ML). Como você sabe, o ML é usado para "ensinar" modelos usando aprendizado supervisionado ou não supervisionado.
Você alimenta o modelo com grandes quantidades de dados, que ele usa para aprender. Quanto mais dados você fornece, mais ele desenvolve sua própria lógica com base no que aprendeu. Então, você pode usar esse aprendizado na forma de IA generativa ou automação.
Essa vasta quantidade de dados, ou big data, é muito importante nesse processo. Ela tem um impacto considerável no ML na forma dos três Vs — volume, variedade e velocidade.
Volume
Um volume maior de dados aumenta o poder analítico do modelo. Quanto mais informações ele tiver acesso, mais robustas e abrangentes serão suas análises. Isso também significa que o modelo terá uma compreensão mais detalhada e específica das informações analisadas.
Variedade
Em conjunto com o volume, a variedade ajuda os modelos a descobrir padrões que podem não ser evidentes em uma investigação superficial. Essa diversidade permite análises mais complexas e detalhadas, pois adiciona diferentes dimensões e perspectivas aos dados examinados.
Velocidade
Velocidade refere-se à rapidez com que as informações são geradas, processadas e analisadas. Uma alta velocidade significa que os dados podem ser analisados rapidamente, quase em tempo real ou em tempo real. Essa análise rápida pode ser crucial em aplicações onde decisões urgentes precisam ser tomadas.
Problemas de privacidade da IA
Como você pode ver, a coleta de dados é parte integrante da IA e do ML. No entanto, isso nos leva a inteligência artificial e preocupações com privacidadeA coleta de dados traz certos riscos.
Aqui estão elas:
Coleta de dados e consentimento
Vimos que plataformas de automação inteligente precisam de grandes quantidades de dados para aprender e tomar decisões. A coleta desses dados às vezes pode ocorrer sem consentimento explícito dos indivíduos cujos dados estão sendo usados, o que é uma violação de privacidade.
Garantir que os dados sejam coletados de forma ética e legal, com consentimento claro dos indivíduos, é um desafio significativo.
Proteção de Privacidade e Segurança de Dados
Uma vez coletados os dados, mantê-los seguros de acesso não autorizado e violações é uma preocupação significativa. Os sistemas de IA, como qualquer sistema digital, são vulneráveis a ameaças à segurança cibernética.
Violações de dados pode expor informações pessoais sensíveis, levando a violações de privacidade e potenciais danos aos indivíduos. Projetar a segurança de dados para manter as informações seguras é de extrema importância.
Preconceito e Discriminação
A IA pode aprender e perpetuar inadvertidamente preconceitos presentes nos dados de treinamento. Esses vieses podem levar a resultados discriminatórios, afetando a privacidade e a justiça. Por exemplo, um sistema de IA pode fazer inferências sobre candidatos a emprego com base em dados tendenciosos. Isso pode levar a tratamentos ou decisões injustas.
Vigilância e Monitoramento
A utilização da IA em sistemas de vigilância — como tecnologia de reconhecimento facial — levanta preocupações significativas com a privacidade. Esses sistemas podem monitorar indivíduos sem o seu consentimento em espaços públicos ou por meio do uso de redes sociais.
Como resultado, o indivíduo monitorado perde seu anonimato e privacidade. Ele está sendo seguido onde quer que vá, seja no mundo real ou no ciberespaço. Isso pode ser um potencial uso indevido de seus dados pessoais.
Falta de Transparência e Controle
Os sistemas de IA podem ser complexos e opacos, o que dificulta a compreensão de como seus dados estão sendo usados e para qual finalidade. A falta de transparência e controle sobre dados pessoais é um problema significativo de privacidade.
Sem saber quais informações estão sendo coletadas e por quê, uma pessoa não pode dar consentimento informado. Ela pode não saber se deseja optar por não compartilhar seus dados, o que significa que os dados compartilhados violam sua privacidade.
Minimização de dados
A eficiência da IA depende frequentemente do processamento de grandes conjuntos de dados, o que pode entrar em conflito com a minimização de dados princípio. Este princípio defende a utilização da menor quantidade de dados necessária para uma determinada finalidade, a fim de proteger a privacidade individual.
Você deve equilibrar as necessidades de dados da IA com a necessidade de minimizar a coleta e retenção de dados, o que pode ser desafiador.
Inferência e Predição
Sistemas de IA podem inferir informações sensíveis sobre indivíduos que não foram explicitamente fornecidas. Por exemplo, uma IA pode usar dados aparentemente não relacionados para prever atributos pessoais — como estado de saúde, filiação política ou orientação sexual.
Isso levanta riscos e preocupações com a privacidade, mesmo quando a coleta de dados original foi considerada não sensível.
Princípios da IA Responsável — Política de IA, Privacidade e Regulamentos de Proteção de Dados
Como você pode ver, big data traz consigo grandes responsabilidades. Precisamos de leis e padrões robustos de proteção de dados e privacidade para garantir que as práticas de tratamento de informações pessoais sejam regidas por regulamentações rigorosas.
O papel dessas regulamentações não é apenas proteger a privacidade, mas também promover um ambiente de confiança. Elas precisam garantir que os benefícios da IA possam ser alcançados de forma ética e responsável. Devem garantir transparência, responsabilização e o direito do indivíduo aos seus dados.
Na Europa, o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) protege os dados pessoais dos riscos da IA tecnologias. Nos EUA, o Comissão Federal de Comércio (FTC) responsabiliza as empresas pela coleta, uso e proteção dos dados de seus clientes. A lei penaliza empresas que deturpam como ou por que coletam dados de clientes.
Há também o Ordem Executiva da IA para o desenvolvimento e uso seguro, protegido e confiável de IA nos EUA.
Estratégias para mitigar problemas de IA e privacidade de dados
Como vimos, existem regulamentações em vigor para proteger as informações das pessoas. E elas estão sendo atualizadas conforme a tecnologia evolui.
O fato é que precisamos de dados para criar modelos de IA melhores. No entanto, também precisamos limitá-los apenas ao essencial.
Para manter a privacidade, precisamos proteger os dados e garantir que eles não possam ser vinculados ao indivíduo de onde vieram.
Também temos que garantir:
- Limitação de coleta: Coletando apenas o necessário e nada mais.
- Especificação da finalidade: Clareza sobre para que as informações serão usadas.
- Limitação de uso: Utilizar as informações apenas para a finalidade pretendida.
Veja como você pode fazer isso:
Anonimização e pseudonimização de dados
O anonimato é um aspecto fundamental da coleta de dados. A consideração mais importante para informações pessoais é se elas são identificáveis ou não. Antes de usar dados pessoais para treinar modelos de IA, anonimize-os ou pseudonimize-os para remover ou substituir identificadores que os vinculam a um indivíduo. Isso pode ajudar a proteger a privacidade e reduzir os riscos caso os dados sejam comprometidos.
Criptografia
Ao coletar, processar e analisar dados, você também precisa armazená-los e transferi-los. Em qualquer uma dessas etapas, eles podem ser violados e roubados. Ocultar informações atrás de uma camada de criptografia significa que elas não são tão fáceis de roubar e usar.
Use métodos de criptografia robustos para dados em repouso e em trânsito. Criptografar os dados garante que, mesmo que sejam interceptados ou acessados sem autorização, permaneçam ilegíveis e protegidos contra uso indevido.
Controle de acesso e autenticação
Um dos perigos da coleta de dados para IA é que ela pode ser acessado por pessoas que não precisam dele. Para evitar isso, você deve implementar controles de acesso rigorosos e mecanismos de autenticação, para que somente pessoal autorizado possa acessar dados confidenciais.
Isso inclui o uso de autenticação multifator, controles de acesso baseados em funções, e registrar e monitorar o acesso a dados confidenciais.
Minimização de dados
Excesso de informação não é um ativo. Ocupa espaço de armazenamento e precisa ser protegido. Em suma, é um passivo.
Colete apenas os dados absolutamente necessários para uma aplicação específica de IA. Siga o princípio de minimização de dados para reduzir o volume de informações sensíveis em risco e esteja em conformidade com os princípios de privacidade desde a concepção.
Auditorias regulares de segurança e verificações de conformidade
À medida que a tecnologia evolui, as ameaças cibernéticas também evoluem. Para proteger os dados armazenados, você precisa ter certeza de que está à frente do jogo.
Realizar auditorias regulares de segurança usando inteligência de ameaças de IA para identificar vulnerabilidades em sistemas de IA e infraestruturas de armazenamento de dados. Garantir a conformidade com as regulamentações de proteção de dados relevantes, como GDPR, CCPA, ou quaisquer padrões específicos do setor.
Privacidade Diferencial
Você não pode evitar coletar informações de indivíduos, mas pode proteger sua identidadeA anonimização é uma maneira de fazer isso. A outra é aplicar técnicas de privacidade diferencial ao treinar modelos de IA, o que envolve adicionar uma certa quantidade de ruído aleatório aos conjuntos de dados. Isso ajuda a mascarar pontos de dados individuais, permitindo que os padrões gerais sejam aprendidos pela IA.
Políticas robustas de governança de dados
Sim, existem leis e regulamentações sobre governança de dados. No entanto, sua organização deve ter suas próprias políticas para proteger as informações de seus clientes.
Desenvolver e aplicar políticas abrangentes de governança de dados que abranjam a coleta, o armazenamento, o uso e a exclusão de dados. Essas políticas devem incluir diretrizes para o uso ético de dados, avaliações de impacto à privacidade e procedimentos para responder a violações de dados.
Aprendizagem Federada
Nas formas tradicionais de aprendizado de máquina, as informações eram coletadas e armazenadas em um único banco de dados. Isso, claro, tornava o roubo mais fácil.
Aprendizado federado é uma nova abordagem para o desenvolvimento de modelos de IA. Ele treina sistemas usando dispositivos ou servidores descentralizados sem compartilhar dados locais. Essa abordagem permite que sistemas de IA aprendam com dados sem a necessidade de centralizar informações confidenciais, reduzindo assim os riscos de privacidade e segurança.
Dispositivos de Internet das Coisas (IoT) são capazes de gerar grandes quantidades de dados de clientes. Em vez de coletá-los, você pode usar o aprendizado federado para o seu modelo de IA. Você não corre mais o risco de uma violação de banco de dados, mas seu modelo ainda tem acesso a essas informações valiosas do cliente para aprendizado.
Transparência e Responsabilidade
Uma comunicação clara é essencial para construir confiança com usuários e partes interessadas. Por isso, é importante manter a transparência nas operações de IA e no uso de dados. Informe as partes interessadas sobre o uso dos dados, a finalidade da coleta e as medidas de proteção de dados.
Uma maneira de fazer isso é implementar medidas claras de responsabilização que garantam o tratamento responsável dos dados. Isso demonstra que você se responsabiliza pelos dados coletados e como eles são utilizados. Você também precisaria instalar mecanismos para identificar, relatar e corrigir vieses ou erros nas decisões da IA.
Práticas Seguras de Desenvolvimento de Software
De acordo com os princípios de privacidade desde a concepção, a privacidade e a segurança precisam ser incorporadas desde o início no desenvolvimento de IA. Adote práticas seguras de desenvolvimento de software, incluindo atualizações e patches regulares para sistemas de IA e seus componentes.
Garanta que a segurança esteja integrada ao ciclo de vida de desenvolvimento do software, desde o design inicial até a implantação e manutenção.
Protegendo a privacidade das crianças
Se você coletar e usar dados de crianças menores de treze anos, deverá cumprir as Lei de Proteção à Privacidade Online de Crianças (COPPA)Suas regras são atualizadas periodicamente pela FTC. Atualmente, elas estão sendo atualizadas para supervisionar a IA em produtos e serviços usados por crianças. É importante considerar como seu modelo de IA coletará dados de crianças e como interagirá com elas.
O futuro da IA e da privacidade
A privacidade da IA está prestes a mudar e amadurecer à medida que a tecnologia evolui. Novos desafios exigirão ajustes contínuos nas estruturas regulatórias.
No entanto, também temos novos métodos de gerenciamento do paradoxo da privacidade no desenvolvimento de IA.
Vamos dar uma olhada neles.
Oportunidades emergentes em tecnologias de IA
Criptografia Quântica
Esta tecnologia emergente promete revolucionar a segurança de dados. A criptografia quântica, ou distribuição quântica de chaves (QKD), usa os princípios da mecânica quântica para proteger canais de comunicação.
O QKD permite que duas partes compartilhem uma chave secreta ao compartilhar informações. Ninguém sem a chave pode ler a mensagem criptografada.
Mas isso não é tudo. De acordo com a mecânica quântica, medir um sistema o perturba, o que torna virtualmente impossível para intrusos interceptar ou decifrar dados sem detecção com QKD.
Privacidade Diferencial Avançada
O Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) fornece orientações cruciais sobre a implementação de privacidade diferencial. Privacidade diferencial é uma técnica que adiciona aleatoriedade às consultas de dados, garantindo a privacidade individual e permitindo análises úteis.
Privacidade diferencial avançada refere-se à evolução e ao refinamento de técnicas de privacidade diferencial. Essas técnicas são projetadas para proteger a privacidade dos indivíduos quando seus dados são incluídos em análises estatísticas.
Privacidade diferencial é uma forma de medir o nível de privacidade que um algoritmo oferece. Ele utiliza uma garantia matemática para proteger a privacidade de dados individuais ao realizar uma consulta a um banco de dados. Como resultado, é quase impossível identificar a fonte da informação, mesmo quando se consideram outras informações associadas a ela.
Inovações em privacidade diferencial estão tornando-a mais eficaz e prática para aplicações no mundo real. Novos algoritmos e técnicas estão sendo desenvolvidos para fornecer garantias mais robustas de privacidade. Ao mesmo tempo, eles mantêm a utilidade dos dados para análise.
Aprendizado de máquina que preserva a privacidade
A criptografia homomórfica é uma técnica que permite o cálculo de informações criptografadas sem a necessidade de descriptografá-las primeiro. Ela ajuda a proteger as informações de hackers que podem tentar acessá-las durante o processamento.
Técnicas como aprendizado federado e criptografia homomórfica permitem que modelos de IA aprendam com os dados sem nunca comprometê-los. Isso significa que informações confidenciais podem permanecer no dispositivo do usuário ou criptografadas, o que reduz significativamente o risco de violações de privacidade.
Arquiteturas de Dados Descentralizadas
Em sistemas convencionais de gerenciamento de dados, os dados são armazenados e processados em servidores centrais. Embora eficiente, essa centralização cria vulnerabilidades, incluindo um ponto único de falha. Se esses sistemas centrais forem comprometidos, os dados neles contidos correm o risco de exposição, roubo ou manipulação.
Ao contrário dos sistemas centralizados, as arquiteturas descentralizadas distribuem dados por uma rede de computadores ou nós. Cada nó contém uma cópia dos dados ou parte deles. Todas as transações de dados ou tarefas de processamento são realizadas por meio dessa rede, e não em um único servidor.
Uma forma bem conhecida de tecnologia descentralizada, o blockchain cria um livro-razão seguro e transparente de transações. Cada bloco na cadeia contém um número de transações. Assim que um bloco é concluído, ele é adicionado à cadeia em ordem linear e cronológica. Essa estrutura garante que cada transação seja registrada de forma segura e imutável em vários nós.
O blockchain reduz riscos ao distribuir dados por uma rede, evitando pontos centrais de falha. Mesmo que um ou mais nós sejam comprometidos, a integridade e a disponibilidade dos dados são preservadas pelos outros nós. Além disso, o uso de técnicas criptográficas garante que as transações de dados sejam seguras e à prova de violação.
IA e privacidade de dados com BigID
Com Plataforma líder do setor da BigID, você pode gerencie seus problemas de privacidade de IA com confiança e segurança. Oferecemos soluções para proteger dados confidenciais e garantir que os sistemas de IA sejam construídos com base em privacidade e conformidade.
A plataforma ajuda você identificar automaticamente dados sensíveis. Ele também permite que você aplique políticas de privacidade robustas e se alinhe perfeitamente com as últimas Estruturas de governança de IA.
Nosso compromisso com a minimização e o acesso seguro aos dados aprimora sua postura de segurança. Também garante que suas iniciativas de IA atendam aos mais altos padrões de uso ético e responsável.
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