Estima-se que o mercado de inteligência artificial alcance $407 bilhões até 2027Até 2030, está previsto que atinja $1,4 trilhão, aumentando a uma taxa composta de crescimento anual de 38,1%.
Não é uma grande surpresa. Manufatura, segurança cibernética, pesquisa clínicaVarejo, educação, marketing, transporte e muitas outras indústrias 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 vastas 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 aprendizado de máquina na forma dos três Vs — volume, variedade e velocidade.
Volume
Um maior volume de dados aumenta o poder analítico do modelo. Quanto mais informações ele tiver à disposição, mais robustas e abrangentes serão suas análises. Isso também significa que o modelo terá uma compreensão mais detalhada e específica das informações que estão sendo analisadas.
Variedade
Em conjunto com o volume, a variedade ajuda os modelos a descobrir padrões que podem não ser evidentes numa investigação superficial. Essa diversidade permite uma análise mais complexa e matizada, pois adiciona diferentes dimensões e perspectivas aos dados em análise.
Velocidade
Velocidade refere-se à rapidez com que a informação é gerada, processada e analisada. Uma alta velocidade significa que os dados podem ser analisados rapidamente, quase em tempo real ou até mesmo instantaneamente. Essa análise rápida pode ser crucial em aplicações que exigem decisões urgentes.
Questões de privacidade em 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 a privacidadeA coleta de dados acarreta certos riscos.
Aqui estão elas:
Coleta de dados e consentimento
Observamos que as 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 utilizados, o que constitui uma violação de privacidade.
Garantir que os dados sejam coletados de forma ética e legal, com o consentimento explícito dos indivíduos, é um desafio significativo.
Proteção da privacidade e segurança dos dados
Uma vez que os dados são coletados, é preciso mantê-los seguros contra... acesso não autorizado e violações É uma preocupação significativa. Os sistemas de IA, como qualquer sistema digital, são vulneráveis a ameaças de segurança cibernética.
violações de dados pode expor informações pessoais sensíveis, o que leva a violações de privacidade e potenciais danos aos indivíduos. Projetar segurança de dados para manter as informações protegidas é de extrema importância.
Preconceito e discriminação
A IA pode aprender e perpetuar-se inadvertidamente. preconceitos presentes nos dados de treinamento. Esses vieses podem levar a resultados discriminatórios, afetando a privacidade e a equidade. Por exemplo, um sistema de IA pode fazer inferências sobre candidatos a emprego com base em dados tendenciosos. Isso pode levar a tratamento ou decisões injustas.
Vigilância e Monitoramento
O uso de IA em sistemas de vigilância — como tecnologia de reconhecimento facial — levanta preocupações significativas em relação à 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 passa a ser seguido aonde quer que vá, seja no mundo real ou no ciberespaço. Isso pode representar 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, por parte dos indivíduos, de como seus dados estão sendo usados e para qual finalidade. A falta de transparência e de controle sobre os dados pessoais representa um problema significativo de privacidade.
Sem saber quais informações estão sendo coletadas e por quê, uma pessoa não pode dar seu consentimento informado. Ela pode não saber se deseja optar por não compartilhar seus dados, o que significa que os dados que ela compartilha violam sua privacidade.
Minimização de dados
A eficiência da IA muitas vezes depende 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.
É preciso equilibrar as necessidades de dados da IA com a necessidade de minimizar a coleta e a retenção de dados, o que pode ser um desafio.
Inferência e Predição
Sistemas de IA podem inferir informações sensíveis sobre indivíduos que não foram fornecidas explicitamente. 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 quanto à privacidade, mesmo quando a coleta de dados original era considerada não sensível.
Princípios da IA Responsável — Política de IA, Privacidade e Regulamentos de Proteção de Dados
Como podem ver, o Big Data traz consigo uma grande responsabilidade. Precisamos de leis e normas robustas 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 fomentar um ambiente de confiança. Elas precisam garantir que os benefícios da IA possam ser alcançados de forma ética e responsável. Devem assegurar transparência, responsabilização e o direito do indivíduo aos seus dados.
Na Europa, o Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD) Protege os dados pessoais dos riscos da IA. tecnologias. Nos EUA, o Comissão Federal de Comércio (FTC) Responsabiliza as empresas pela coleta, uso e segurança dos dados de seus clientes. A lei penaliza empresas que deturpam como ou por que coletam dados de clientes.
Há também o Ordem Executiva sobre IA Para o desenvolvimento e uso seguros, protegidos e confiáveis da IA nos EUA.
Estratégias para mitigar problemas de IA e privacidade de dados
Como vimos, existem regulamentações para proteger as informações das pessoas. E elas estão sendo atualizadas conforme a tecnologia evolui.
O fato é que precisamos de dados para criar melhores modelos de IA. No entanto, também precisamos limitá-los apenas ao essencial.
Para preservar a privacidade, precisamos proteger os dados e garantir que não possam ser vinculados ao indivíduo que os originou.
Também temos que garantir:
- Limitação da coleta: Coletar apenas o necessário, nada mais.
- Especificação da finalidade: Clareza sobre a finalidade da informação.
- Limitação de uso: Utilizar a informação apenas para o fim a que se destina.
Eis como você pode fazer isso:
Anonimização e pseudonimização de dados
O anonimato é um aspecto fundamental na coleta de dados. A principal consideração em relação às informações pessoais é se elas são identificáveis ou não. Antes de usar dados pessoais para treinar modelos de IA, é essencial anonimizá-los ou pseudonimizá-los para remover ou substituir os identificadores que vinculam os dados 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, os dados podem ser violados e roubados. Ocultar informações por trás de uma camada de criptografia significa que elas não são tão fáceis de roubar e usar.
Utilize métodos de criptografia robustos para dados em repouso e em trânsito. A criptografia dos dados garante que, mesmo se interceptados ou acessados sem autorização, eles 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 delePara evitar isso, você deve Implementar controles de acesso rigorosos e mecanismos de autenticação, para que apenas pessoal autorizado possa acessar dados sensíveis.
Isso inclui o uso de autenticação multifatorial. controles de acesso baseados em funçõese registro e monitoramento do acesso a dados sensíveis.
Minimização de dados
Informação em excesso não é um ativo. Ocupa espaço de armazenamento e precisa ser protegida. Em resumo, é um passivo.
Colete apenas os dados absolutamente necessários para uma aplicação específica de IA. Siga o princípio da 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 de segurança e verificações de conformidade regulares
Com a evolução da tecnologia, as ameaças cibernéticas também evoluem. Para proteger os dados armazenados, é fundamental estar um passo à frente.
Realizar auditorias de segurança regulares usando inteligência de ameaças de IA Identificar vulnerabilidades em sistemas de IA e infraestruturas de armazenamento de dados. Garantir a conformidade com as regulamentações de proteção de dados relevantes, tais como: RGPD, CCPAou quaisquer normas específicas do setor.
Privacidade diferencial
Você não pode evitar coletar informações de indivíduos, mas pode proteger sua identidadeUma maneira de fazer isso é anonimizar. Outra é aplicar técnicas de privacidade diferencial no treinamento de modelos de IA, que envolvem a adição de uma certa quantidade de ruído aleatório aos conjuntos de dados. Isso ajuda a mascarar pontos de dados individuais, permitindo que a IA aprenda os padrões gerais.
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 implementar políticas abrangentes de governança de dados que cubram 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 na privacidade e procedimentos para resposta 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, é claro, significava que era mais fácil roubá-las.
A aprendizagem federada é uma nova abordagem para o desenvolvimento de modelos de IA. Ela treina sistemas usando dispositivos ou servidores descentralizados, sem compartilhar dados locais. Essa abordagem permite que os sistemas de IA aprendam com os dados sem a necessidade de centralizar informações sensíveis, reduzindo assim os riscos à privacidade e à segurança.
Dispositivos da Internet das Coisas (IoT) são capazes de gerar grandes quantidades de dados de clientes. Em vez de coletá-los, você pode usar aprendizado federado para seu modelo de IA. Dessa forma, você não corre mais o risco de uma violação de banco de dados, mas seu modelo ainda tem acesso a essas valiosas informações do cliente para aprendizado.
Transparência e Responsabilidade
A 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 de dados, a finalidade da coleta e as medidas de proteção de dados.
Uma forma de fazer isso é implementar medidas claras de responsabilização que garantam o tratamento responsável dos dados. Isso demonstra que você assume a responsabilidade pelos dados que coleta e pela forma como eles são usados. Você também precisaria instalar mecanismos para identificar, relatar e corrigir vieses ou erros nas decisões da IA.
Práticas de desenvolvimento de software seguro
De acordo com os princípios de privacidade por design, a privacidade e a segurança precisam ser incorporadas desde o início no desenvolvimento de IA. Adote práticas de desenvolvimento de software seguro, incluindo atualizações e correções regulares para sistemas de IA e seus componentes.
Garantir que a segurança seja integrada ao ciclo de vida do desenvolvimento de software, desde o projeto inicial até a implantação e a manutenção.
Protegendo a privacidade das crianças
Se você coletar e usar dados de crianças menores de treze anos, deverá cumprir a legislação aplicável. Lei de Proteção da Privacidade Online das Crianças (COPPA)Suas regras são atualizadas periodicamente pela FTC. Atualmente, 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 na área da IA está destinada a mudar e amadurecer à medida que a tecnologia evolui. Novos desafios exigirão ajustes contínuos nos marcos regulatórios.
No entanto, também dispomos de novos métodos para lidar com o paradoxo da privacidade no desenvolvimento da IA.
Vamos dar uma olhada neles.
Oportunidades emergentes em tecnologias de IA
Criptografia Quântica
Essa tecnologia emergente promete revolucionar a segurança de dadosA criptografia quântica, ou distribuição quântica de chaves (QKD), utiliza os princípios da mecânica quântica para proteger os canais de comunicação.
A QKD permite que duas partes compartilhem uma chave secreta ao trocar informações. Ninguém sem a chave consegue ler a mensagem criptografada.
Mas isso não é tudo. De acordo com a mecânica quântica, medir um sistema o perturba, o que torna praticamente impossível para intrusos interceptarem ou decifrarem dados sem serem detectados com a QKD (Distribuição Quântica de Chaves).
Privacidade Diferencial Avançada
O Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) Este documento fornece orientações cruciais sobre a implementação da privacidade diferencial. A privacidade diferencial é uma técnica que adiciona aleatoriedade às consultas de dados, garantindo a privacidade individual e, ao mesmo tempo, permitindo análises úteis.
Privacidade diferencial avançada refere-se à evolução e ao aprimoramento das 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. Ela utiliza uma garantia matemática para proteger a privacidade de dados individuais durante uma consulta em um banco de dados. Como resultado, torna-se praticamente impossível identificar a origem da informação, mesmo considerando outras informações associadas a ela.
As 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 de privacidade mais robustas, mantendo, ao mesmo tempo, a utilidade dos dados para análise.
Aprendizado de máquina com preservação de privacidade
A criptografia homomórfica é uma técnica que permite o processamento de informações criptografadas sem a necessidade de descriptografá-las primeiro. Ela ajuda a proteger as informações contra hackers que possam tentar acessá-las durante a fase de processamento.
Técnicas como aprendizado federado e criptografia homomórfica permitem que modelos de IA aprendam com os dados sem jamais comprometê-los. Isso significa que informações sensíveis podem permanecer no dispositivo do usuário ou criptografadas, o que reduz significativamente o risco de violações de privacidade.
Arquiteturas de dados descentralizadas
Nos 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 que eles armazenam correm o risco de serem expostos, roubados ou manipulados.
Diferentemente dos sistemas centralizados, as arquiteturas descentralizadas distribuem os dados por uma rede de computadores ou nós. Cada nó armazena uma cópia dos dados ou uma parte deles. Todas as transações de dados ou tarefas de processamento são realizadas nessa rede, em vez de em um único servidor.
Uma forma bem conhecida de tecnologia descentralizada, o blockchain cria um registro seguro e transparente de transações. Cada bloco na cadeia contém uma série 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 múltiplos nós.
A tecnologia blockchain reduz o risco ao distribuir os 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 demais nós. Além disso, o uso de técnicas criptográficas garante que as transações de dados sejam seguras e invioláveis.
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 sensíveis e garantir que os sistemas de IA sejam construídos sobre uma base sólida de... privacidade e conformidade.
A plataforma te ajuda identificar automaticamente dados sensíveisAlém disso, permite que você implemente políticas de privacidade robustas e se alinhe perfeitamente com as mais recentes regulamentações. estruturas de governança de IA.
Nosso compromisso com a minimização de dados e o acesso seguro a eles aprimora seu nível de segurança. Também garante que suas iniciativas de IA atendam aos mais altos padrões de uso ético e responsável.
Você gostaria de saber mais sobre Segurança de IA—Agende hoje mesmo uma demonstração individual com nossos especialistas.
Autor
