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首先，无论我们考虑哪种趋势，我观察到大多数有影响力的人工智能应用的用例都处理个人数据。很容易得出这样的结论：人工智能系统在我们日常生活中的部署将在很大程度上依赖于个人数据的处理。在人工智能的开发和训练阶段，会收集大量个人数据，包括文本、图像、音频和视频，通常包含生物特征和行为数据等敏感信息，这会带来重大风险，例如潜在的数据泄露、滥用或将有偏见或不具代表性的数据纳入人工智能模型。经过训练后，人工智能模型还可能会记住部分训练数据集，并可能受到数据提取攻击。此外，在人工智能系统部署阶段，用户与模型的交互可能涉及进一步处理个人数据，从而引发隐私问题，尤其是涉及生物特征数据时。
2025 年报告 - 欧洲数据保护监督机构
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