Topp tre personvernproblemer i AI - eksponering av forespørsler, mangel på personvern i tilpassede AI-modeller, bruk av private data for å trene AI-systemer.

Topp tre personvernproblemer i AI - eksponering av forespørsler, mangel på personvern i tilpassede AI-modeller, bruk av private data for å trene AI-systemer.

AI (Artificial Intelligence) har skapt frenetisk begeistring blant både forbrukere og bedrifter – drevet av troen på at LLMs (Large Language Models) og verktøy som ChatGPT vil transformere måten vi studerer, jobber og lever på. Imidlertid er det bekymringer om personvern siden mange brukere ikke vurderer hvordan deres personlige opplysninger brukes og hvilken innvirkning dette kan ha på deres personvern.

Det har vært utallige eksempler på AI-datainnbrudd. I mars 2023 tok OpenAI ChatGPT midlertidig offline etter at en "betydelig" feil resulterte i at brukere kunne se fremmedes samtalehistorier. Den samme feilen førte til at betalingsinformasjon for abonnenter, inkludert navn, e-postadresser og delvise kredittkortnumre, ble offentlig tilgjengelig.

I september 2023 ble 38 terabyte med Microsoft-data ved et uhell publisert av en ansatt, noe som fikk cybersikkerhetseksperter til å advare om at angripere kunne injisere ondsinnet kode i AI-modeller. Forskere har også vært i stand til å manipulere AI-systemer for å avsløre konfidensielle poster. Disse datainnbruddene fremhever utfordringene AI må overvinne for å bli en pålitelig og pålitelig styrke i livene våre.

Et annet problem er mangelen på åpenhet i AI-systemer. Gemini, Googles chatbot, innrømmer åpent at alle samtaler blir vurdert av menneskelige anmeldere. Det er bekymring for at informasjon som mates inn i AI-systemer kan bli gjenbrukt og distribuert til et bredere publikum. Selskaper som OpenAI står allerede overfor flere søksmål som påstår at chatbotene deres ble trent på opphavsrettsbeskyttet materiale.

Et annet personvernproblem er at tilpassede AI-modeller trent av organisasjoner ikke er helt private når de eksisterer på plattformer som ChatGPT. Det er ingen måte å vite om inndata blir brukt til å trene disse massive systemene eller om personlig informasjon kan brukes i fremtidige modeller.

En annen bekymring er at private data brukes til å trene AI-systemer. Det er frykt for at AI-systemer har hentet sin intelligens fra utallige nettsteder. For noen av disse kildene kan det hevdes at eierne av denne informasjonen hadde en rimelig forventning om personvern.

Det er viktig å merke seg at AI allerede har en sterk innvirkning på vårt daglige liv. Mange verktøy og apper som vi bruker hver dag er allerede sterkt påvirket av AI og reagerer på oppførselen vår. Dette gir både muligheter og risikoer innen databeskyttelse.

For å beskytte personvernet i AI kan desentralisering spille en viktig rolle. Desentraliserte fysiske infrastrukturnettverk (DePIN-er) kan sikre at brukere fullt ut kan dra nytte av fordelene med AI uten å kompromittere deres personvern. Krypterte innganger kan gi mer personlige resultater, mens LLM-er for personvern kan sikre at brukere har full kontroll over dataene sine til enhver tid og er beskyttet mot misbruk.

Det er imidlertid en risiko for at regulatorer ikke vil være i stand til å holde tritt med den rasende hastigheten til AI-industrien. Derfor må forbrukere beskytte sine egne data og overvåke hvordan de brukes. Det må også tas lærdom av databeskyttelsesskandalene de siste årene.

Totalt sett vil AI ha en uutslettelig innvirkning på alle våre liv i de kommende årene. Det er imidlertid avgjørende at personvernspørsmål tas opp for å opprettholde tilliten til teknologien samtidig som den drar full nytte av fordelene.