De tre främsta integritetsproblemen inom AI - exponering av prompter, brist på integritet i anpassade AI-modeller, användning av privata data för att träna AI-system.

De tre främsta integritetsproblemen inom AI - exponering av prompter, brist på integritet i anpassade AI-modeller, användning av privata data för att träna AI-system.

AI (Artificial Intelligence) har genererat frenetisk spänning bland både konsumenter och företag - driven av tron ​​att LLMs (Large Language Models) och verktyg som ChatGPT kommer att förändra vårt sätt att studera, arbeta och leva. Det finns dock integritetsproblem eftersom många användare inte överväger hur deras personliga information används och vilken inverkan detta kan ha på deras integritet.

Det har funnits otaliga exempel på AI-dataintrång. I mars 2023 tog OpenAI tillfälligt ChatGPT offline efter att ett "betydande" fel resulterade i att användare kunde se främlingars konversationshistorik. Samma fel resulterade i att betalningsinformation för prenumeranter, inklusive namn, e-postadresser och partiella kreditkortsnummer, blev allmänt tillgänglig.

I september 2023 publicerades 38 terabyte Microsoft-data av misstag av en anställd, vilket fick cybersäkerhetsexperter att varna för att angripare kunde injicera skadlig kod i AI-modeller. Forskare har också kunnat manipulera AI-system för att avslöja konfidentiella register. Dessa dataintrång belyser de utmaningar som AI måste övervinna för att bli en pålitlig och pålitlig kraft i våra liv.

Ett annat problem är bristen på transparens i AI-system. Gemini, Googles chatbot, medger öppet att alla konversationer granskas av mänskliga granskare. Det finns en oro för att information som matas in i AI-system kan återanvändas och distribueras till en bredare publik. Företag som OpenAI står redan inför flera stämningar som påstår att deras chatbotar tränades på upphovsrättsskyddat material.

En annan integritetsfråga är att anpassade AI-modeller som utbildats av organisationer inte är helt privata när de finns inom plattformar som ChatGPT. Det finns inget sätt att veta om indata används för att träna dessa enorma system eller om personlig information kan användas i framtida modeller.

En annan oro är att privata data används för att träna AI-system. Det finns en rädsla för att AI-system har hämtat sin intelligens från otaliga webbplatser. För vissa av dessa källor kan det hävdas att ägarna av denna information hade en rimlig förväntning om integritet.

Det är viktigt att notera att AI redan har en stark inverkan på vårt dagliga liv. Många verktyg och appar som vi använder varje dag är redan starkt påverkade av AI och reagerar på vårt beteende. Detta innebär både möjligheter och risker inom dataskyddsområdet.

För att skydda integriteten i AI kan decentralisering spela en viktig roll. Decentraliserade fysiska infrastrukturnätverk (DePINs) kan säkerställa att användare fullt ut kan dra nytta av fördelarna med AI utan att kompromissa med deras integritet. Krypterade indata kan ge mer personliga resultat, medan sekretess-LLM:er kan säkerställa att användare har full kontroll över sina data hela tiden och är skyddade från missbruk.

Det finns dock en risk att regulatorer inte kommer att kunna hålla jämna steg med AI-branschens rasande hastighet. Därför måste konsumenter skydda sin egen data och övervaka hur den används. Lärdomar måste också dras av de senaste årens dataskyddsskandaler.

Sammantaget kommer AI att ha en outplånlig inverkan på alla våra liv under de kommande åren. Det är dock avgörande att integritetsfrågor åtgärdas för att behålla förtroendet för tekniken samtidigt som man drar full nytta av dess fördelar.