AI, quyền riêng tư và hiệu suất: Công nghệ luôn thay đổi

AI đang phát triển với tốc độ chóng mặt và các cuộc trò chuyện về quyền riêng tư cũng không thực sự chậm lại. Đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về hiệu suất cao, và bạn sẽ có một sự rối rắm thực sự.

Đối với các nhà tiếp thị, nhóm vận hành và bất kỳ ai tung hứng nhiều tài khoản trên các nền tảng, áp lực là tăng lên. Ngăn xếp tăng trưởng hiện đại hầu như không giống với những gì chúng ta đã sử dụng chỉ vài năm trước. Nhưng tốc độ và quy mô? Chúng sẽ vô dụng nếu sự tin tưởng và tuân thủ không đi kèm với chuyến đi.

Hướng dẫn này cắt giảm tiếng ồn để giúp bạn hiểu AI, quyền riêng tư và hiệu suất chồng chéo như thế nào và phải làm gì với nó.

Nơi AI đáp ứng quyền riêng tư và tốc độ

AI cần nhiều dữ liệu hơn. Quyền riêng tư muốn ít hơn. Hiệu năng? Nó bị mắc kẹt khi cố gắng làm cho cả hai hoạt động. Đẩy và kéo liên tục này đang định hình cách chúng ta xây dựng, chạy và mở rộng quy mô các hệ thống kỹ thuật số.

AI trở nên thông minh hơn như thế nào (và tại sao nó lại quan trọng bây giờ)

AI ban đầu rất rườm rà. Cây logic, phản hồi theo kịch bản, nếu-cái này-thì-cái kia. Bây giờ? Chúng ta có mạng lưới thần kinh, mô hình tổng quát và hệ thống thích ứng làm những việc trông giống như việc ra quyết định của con người.

Tại sao phải quan tâm? Bởi vì AI ngày nay bắt chước chúng ta. Lấy Synthesia. Hình đại diện biết nói AI của họ không chỉ nói lời thoại; nó trông giống như người thật. Điều đó đã thay đổi cách các nhóm tạo nội dung đào tạo, tài liệu bán hàng và thậm chí cả các luồng hỗ trợ.

Quay vòng nhanh hơn. Ít công cụ hơn. Quy trình làm việc gọn gàng hơn. Nhưng AI thông minh hơn có nghĩa là tải dữ liệu nặng hơn. Tự động hóa nhiều hơn thu hút nhiều sự chú ý hơn từ các cơ quan quản lý, nền tảng và người dùng của bạn.

Quyền riêng tư có nghĩa là gì trong thời đại của AI?

Trước đây rất đơn giản: đừng theo dõi tôi. Bây giờ là "giải thích bản thân". Tại sao bạn lại thu thập cái này? Trong bao lâu? Và ai khác đang chạm vào nó?

Quyền riêng tư đã trở nên năng động hơn. Biểu ngữ cookie biến thành trung tâm sở thích. Bảng thông tin theo dõi sự đồng ý. Và nếu bạn đang cá nhân hóa bất cứ thứ gì với AI, bạn phải đi trên một sợi dây giữa hữu ích và rùng rợn. Tôn trọng quyền riêng tư ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của hệ thống.

Rủi ro quyền riêng tư thực sự mà bạn không thể bỏ qua trong hệ thống AI

Sức mạnh của AI là không thể phủ nhận, nhưng rủi ro của nó cũng vậy. Nếu thiết lập của bạn quá dựa vào dữ liệu liên tục hoặc đào tạo trực tiếp, tốt hơn hết bạn nên biết mọi thứ có thể đi ngang ở đâu.

1. Mặt xấu xí của việc thu thập dữ liệu

AI chạy trên dữ liệu. Nhưng làm thế nào để nó có được dữ liệu đó? Đó là nơi mọi thứ trở nên lộn xộn.

Các công cụ AI hiện đại bao gồm mọi thứ: mẫu hành vi, thông tin thiết bị, sinh trắc học, bạn đặt tên cho nó. Các mô hình học tập liên tục tiến thêm một bước nữa, học hỏi liên tục từ đầu vào của người dùng trực tiếp. Điều đó rất mạnh mẽ, nhưng nguy hiểm nếu bạn không xử lý các quyền và tiết lộ đúng cách.

Đối với các nhóm tăng trưởng, nhiều dữ liệu hơn thường có nghĩa là nhắm mục tiêu tốt hơn. Nhưng người dùng không còn không biết gì nữa. Các nền tảng đang đàn áp. Và các nhà quản lý đang theo dõi. Nếu ngăn xếp của bạn dựa vào việc cạo tích cực hoặc theo dõi yên tĩnh, bạn đang cầu xin rắc rối.

1. Các mô hình AI không miễn nhiễm với các cuộc tấn công

Ngay cả khi bạn đang chơi công bằng với dữ liệu của mình, bản thân các mô hình có thể gặp rủi ro.

Đảo ngược mô hình có thể tiết lộ thông tin cá nhân từ một hệ thống được đào tạo. Suy luận thành viên có thể cho biết liệu dữ liệu của ai đó có trong tập hợp của bạn hay không. Đây không phải là vấn đề "có thể một ngày nào đó". Chúng đã xảy ra, đặc biệt là trong các mô hình dữ liệu sức khỏe, tài chính và người tiêu dùng.

1. Luật bảo mật so với tham vọng AI

Các luật như GDPR và CCPA được xây dựng cho dữ liệu web. AI? Nó chơi theo một bộ quy tắc khác, hoặc nó cố gắng làm vậy.

Đó là lý do tại sao các công cụ theo dõi phía máy chủ như Usercentrics đang phát triển. Chúng giúp dễ dàng nắm bắt sự đồng ý, kiểm soát luồng dữ liệu và giảm hiển thị mà không cần dựa vào các tập lệnh trình duyệt không rõ ràng. Điều đó rất lớn khi bạn đang cố gắng chạy các đường ống AI mà không vi phạm pháp luật.

Tuy nhiên, chỉ vì một cái gì đó hợp pháp không có nghĩa là nó có đạo đức. Nếu mô hình của bạn khiến người dùng quằn quại, họ sẽ rời đi. Tuân thủ hay không.

Cách tăng hiệu suất AI mà không giết chết quyền riêng tư

Bạn không cần phải lựa chọn giữa tốc độ và an toàn. Với các chiến lược phù hợp, bạn có thể làm cả hai và trông đẹp hơn khi bạn đang làm điều đó.

4 cách để xây dựng AI thông minh hơn mà không phá vỡ quyền riêng tư

Cùng với nhau, những điều này tạo thành nền tảng ưu tiên quyền riêng tư cho AI sẵn sàng cho tương lai.

1. Học liên kết: đào tạo trên các thiết bị của người dùng mà không cần lấy dữ liệu thô vào máy chủ trung tâm. Bạn nhận được lợi ích của các bộ đào tạo đa dạng mà không vi phạm chủ quyền dữ liệu.
2. Quyền riêng tư khác biệt: thêm nhiễu toán học vào bộ dữ liệu, để các mẫu vẫn hiển thị nhưng các cá nhân vẫn ẩn. Hữu ích cho việc phân tích, cá nhân hóa và đào tạo.
3. Mã hóa đồng hình: chạy tính toán trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã nó. Nó vẫn là công nghệ mới nổi, nhưng đầy hứa hẹn cho tài chính, y tế và các lĩnh vực nhạy cảm khác.
4. Tính toán đa bên: chia một phép tính cho nhiều bên để không ai nhìn thấy toàn bộ đầu vào. Lý tưởng để phân tích cộng tác giữa các tổ chức mà không cần chia sẻ dữ liệu thô.

Bạn có thể có cả độ chính xác và quyền riêng tư không?

Bạn có thể, nhưng nó cần một cách tiếp cận nhiều lớp, không chỉ là một cách khắc phục duy nhất.

Bắt đầu với dữ liệu tổng hợp để tái tạo các tình huống nhạy cảm mà không tiết lộ bất cứ điều gì thực tế. Sử dụng nó để kiểm tra áp suất mô hình của bạn sớm. Sau đó, khi cần dữ liệu thực, hãy hạn chế việc sử dụng dữ liệu trong các môi trường an toàn, kiểm soát truy cập, nơi kiểm tra và truy xuất nguồn gốc được tích hợp.

Về mặt phân tích, hãy dựa vào tổng hợp và mô hình hóa. Bạn vẫn có thể đo lường các kết quả như chuyển đổi, giảm hoặc luồng người dùng mà không ràng buộc chúng trở lại hành vi cá nhân. Điều này giữ cho tín hiệu của bạn sạch sẽ trong khi tư thế tuân thủ của bạn vẫn mạnh mẽ.

Quy trình làm việc dựa trên sự đồng ý là một trụ cột khác. Đảm bảo việc xử lý dữ liệu của bạn tôn trọng lựa chọn của người dùng ở mọi bước, đặc biệt là khi các quy định phát triển. Xây dựng quy trình nơi các quyền được thực thi theo chương trình, không được kiểm tra thủ công.

Bạn sẽ hy sinh một số độ chính xác của trường hợp biên, chắc chắn. Nhưng sự đánh đổi? Các hệ thống mở rộng quy mô nhanh hơn, chống lại đòn roi theo quy định và giành được niềm tin về lâu dài.

Ẩn danh không phải là một viên đạn bạc; Đây là những gì hoạt động

Nếu đúng, ẩn danh giúp bảo vệ người dùng và hiệu suất. Hoàn thành cẩu thả? Đó là một trách nhiệm pháp lý đang chờ xảy ra.

Bút danh có thể bảo vệ danh tính, nhưng chỉ khi các khóa mã hóa được cách ly đúng cách và kiểm soát truy cập được kín. Các triển khai mạnh nhất đi xa hơn, kết hợp mặt nạ dữ liệu động với hoán đổi mã thông báo luân phiên, các lớp xác thực theo ngữ cảnh và phân vùng dữ liệu nghiêm ngặt. Điều này đặc biệt quan trọng trong quá trình đào tạo mô hình, chuyển giao của bên thứ ba hoặc chuyển giao giữa các môi trường nơi rủi ro tăng đột biến.

Ngăn xếp công nghệ ưu tiên quyền riêng tư cho quy trình làm việc AI có thể mở rộng quy mô

Nếu ngăn xếp của bạn không được xây dựng cho quyền riêng tư ngay từ đầu, việc mở rộng quy mô sẽ rất đau đầu. Dưới đây là cách để đảm bảo bạn có thể phát triển suôn sẻ.

Biến quyền riêng tư thành một phần của bản dựng, không phải là suy nghĩ sau

Bắt đầu ở cấp độ kiến trúc: giới hạn ai có thể chạm vào cái gì, khi nào và như thế nào. Điều đó có nghĩa là quyền truy cập bị khóa, khung zero-trust và các dấu vết kiểm tra nội bộ được đưa vào quy trình CI/CD của bạn.

Trước khi triển khai các tính năng mới, hãy chạy đánh giá tác động về quyền riêng tư. Sử dụng chúng để mô hình hóa rủi ro, phát hiện sự phụ thuộc của dữ liệu và lập bản đồ cách thông tin cá nhân di chuyển trong hệ thống của bạn. Mục tiêu là để ngăn chặn sự thổi ngược.

Làm cho tính minh bạch trở thành một tính năng, không phải là một mục Câu hỏi thường gặp. Điều đó có thể có nghĩa là nhật ký kiểm tra trực tiếp cho người dùng, thỏa thuận đồng ý theo phiên bản hoặc các lớp khả năng giải thích cho thấy cách đưa ra quyết định.

Nếu quyền riêng tư không phải là một phần trong DNA của sản phẩm của bạn, nó sẽ thất bại khi nó quan trọng nhất.

Sử dụng một công cụ tôn trọng quyền riêng tư và giúp bạn di chuyển nhanh chóng

Khi quy trình làm việc của bạn trải dài trên nhiều tài khoản, khu vực địa lý hoặc nền tảng, chỉ tốc độ thôi là không đủ; bạn cũng cần phải tàng hình.

DICloak được xây dựng cho thực tế này. Môi trường cách ly dấu vân tay và duyệt web ẩn của nó giúp ngăn chặn sự phát hiện, trong khi proxy di động và khu dân cư luân phiên giữ cho lưu lượng truy cập của bạn trôi chảy và sạch sẽ. Nó không chỉ là bay dưới radar, mà còn ở quy mô lớn và với tính năng tự động hóa tích hợp bắt chước hành vi của con người trong các thiết lập đào tạo hoặc sản xuất.

Tăng tốc hơn mà không gặp rủi ro hơn

Các hệ thống thông minh, nhanh chóng được xây dựng để tránh các loại đánh đổi quyền riêng tư làm trì hoãn việc áp dụng hoặc mời gọi sự giám sát kỹ lưỡng. Chìa khóa là hiệu suất với những ràng buộc, không phải hiệu suất bất chấp chúng.

• Sử dụng điện toán phía biên để cắt giảm độ trễ ở vị trí cần thiết, gần người dùng. Điều này có nghĩa là thời gian phản hồi nhanh hơn mà không cần thêm giám sát.
• Dựa vào việc cắt tỉa và lượng tử hóa mô hình để giảm chi phí suy luận trong khi vẫn giữ độ chính xác cao. Các mô hình nhỏ hơn chạy nhanh hơn và dễ kiểm tra hơn.
• Kết hợp tính năng lọc đầu vào theo thời gian thực để phát hiện và loại bỏ thông tin nhạy cảm trước khi nó đi vào quy trình AI. Hãy nghĩ đến bộ lọc ngôn từ tục tĩu, máy quét PII và điểm kiểm tra sự đồng ý.
• Thử nghiệm với khối lượng công việc thích ứng có thể mở rộng quy mô dựa trên sự đồng ý và ngữ cảnh của người dùng. Ví dụ: giảm chi tiết trong phân tích hoặc bỏ qua cá nhân hóa nếu người dùng chọn không tham gia.
• Nhúng an toàn lỗi và móc kiểm tra vào hệ thống AI của bạn để các hành vi rủi ro có thể được gắn cờ hoặc đảo ngược trong sản xuất, không phải sau khi vi phạm dữ liệu.

Quyền riêng tư và hiệu suất không đối lập nếu bạn xây dựng thông minh

Công nghệ có thể thay đổi, nhưng các nguyên tắc cơ bản của niềm tin vẫn quan trọng.

AI đang phát triển nhanh chóng. Các quy định đang bắt kịp. Và các doanh nghiệp đang cố gắng giữ cho cả hai hạnh phúc mà không mất đà.

Nhưng đây không phải là một trò chơi có tổng bằng không. Bạn không cần phải giảm tốc độ để giữ an toàn.

Với thiết kế thông minh, công cụ nhận thức về quyền riêng tư và các hệ thống như DiCloak giúp bảo vệ quy trình làm việc của bạn mà không gây tắc nghẽn, bạn có thể tự tin mở rộng quy mô. Cách ly vân tay, môi trường tàng hình và tự động hóa bắt chước con người giúp bạn có thể hoạt động ở tốc độ mà không cần phát ra âm thanh báo động.

Quyền riêng tư và hiệu suất không cần phải cạnh tranh. Nếu bạn xây dựng đúng, chúng sẽ làm việc cùng nhau và làm cho ngăn xếp AI của bạn mạnh mẽ hơn.