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AI的数据困境：伦理AI
AI驱动的解决方案每天都在各种行业，服务和产品中迅速采用。但是，它们的有效性完全取决于他们经过培训的数据的质量 - 在数据集创建过程中，这种方面经常被误解或忽略。随着数据保护当局对AI技术如何与隐私保持一致以及[…] AI后的数据困境的审查：隐私，法规和道德AI的未来首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AIAI驱动的解决方案每天都在各种行业，服务和产品中迅速采用。但是，它们的有效性完全取决于他们经过培训的数据的质量 - 在数据集创建过程中，这种方面经常被误解或忽略。
随着数据保护当局对AI技术如何与隐私和数据保护法规保持一致的审查，公司面临着以合规和道德方式来源，注释和完善数据集的压力越来越大。
是否有真正的道德方法来构建AI数据集？公司最大的道德挑战是什么？如何解决这些挑战？不断发展的法律框架如何影响培训数据的可用性和使用？让我们探讨这些问题。
数据隐私和AI
本质上，AI需要大量个人数据来执行任务。这引起了人们对收集，储蓄和使用此信息的担忧。来自GDPR和新介绍的欧洲AI法案到美国的HIPAA，全球许多法律规范和限制了个人数据的使用，该法规调节了医疗行业中对患者数据的访问。
个人数据参考全球数据保护法的严格保护法 / DLA Piper < / div>
参考全世界数据保护法的严格保护法 / < / div> DLA Piper例如，美国目前有14个州拥有全面的数据隐私法，其中有六个将于2025年和2026年初生效。新政府表明其在联邦一级的数据隐私执行方法发生了变化。重点是AI监管，强调促进创新而不是施加限制。这一转变包括废除先前的AI执行命令，并引入新指令以指导其开发和应用。
轮班包括数据保护立法在各个国家正在发展：在欧洲，法律更加严格，而在亚洲或非洲，它们往往不那么严格。
137个国家中的137个国家 模型崩溃 keymakr