Mối quan tâm về quyền riêng tư dữ liệu trong thế giới AI sáng tạo

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo sáng tạo (AI) là một danh mục công cụ AI tận dụng các thuật toán phức tạp để tìm hiểu các mẫu và tạo nội dung bắt chước sự sáng tạo của con người. Những công cụ này đã được chứng minh là có khả năng biến đổi, trao quyền cho các cá nhân và tổ chức sáng tạo âm nhạc, nghệ thuật và các hình thức truyền thông khác một cách dễ dàng. Họ đã mở ra những con đường mới cho sự đổi mới, cho phép các chuyên gia sáng tạo nâng cao năng suất và khám phá những lãnh thổ chưa được khám phá.

Khi thế giới ngày càng phụ thuộc vào các công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) , các công cụ AI tổng quát đã nổi lên như một công cụ mạnh mẽ cho các mục đích sử dụng khác nhau. Tuy nhiên, tiến bộ nhanh chóng này trong AI làm dấy lên mối lo ngại về quyền riêng tư của dữ liệu. Khả năng của các công cụ AI tổng quát để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và tạo ra các đầu ra được cá nhân hóa cao đặt ra những thách thức đáng kể để bảo vệ thông tin nhạy cảm.

Các loại công cụ AI sáng tạo khác nhau

Có một số loại công cụ AI tổng quát phục vụ các mục đích và ứng dụng sáng tạo khác nhau. Chúng bao gồm các công cụ tạo văn bản, công cụ tạo hình ảnh, công cụ tạo nhạc, công cụ tạo video, công cụ tạo giọng nói, công cụ tạo mã, công cụ chuyển kiểu, công cụ thiết kế trò chơi và công cụ tổng hợp dữ liệu. Chúng hoạt động bằng cách tạo phản hồi cho lời nhắc do người dùng cung cấp, sử dụng quá trình đào tạo và thuật toán của chúng để tạo văn bản, hình ảnh hoặc các kết quả đầu ra khác phù hợp theo ngữ cảnh và mạch lạc. Các phản hồi được tạo dựa trên các mẫu và thông tin đã học được trong quá trình đào tạo, cho phép các công cụ cung cấp kết quả đầu ra phù hợp và sáng tạo để phản hồi đầu vào của người dùng. Ví dụ: khi được cung cấp lời nhắc, các công cụ AI tạo văn bản sẽ tạo văn bản mạch lạc và có liên quan theo ngữ cảnh dưới dạng phản hồi điện tử.

Mối quan tâm về quyền riêng tư dữ liệu của các công cụ AI sáng tạo

Các công cụ AI sáng tạo có thể gây rủi ro cho quyền riêng tư dữ liệu theo một số cách:

• Vi phạm dữ liệu - Nếu không áp dụng các biện pháp bảo mật phù hợp, các công cụ AI tổng quát có thể dễ bị vi phạm dữ liệu, dẫn đến truy cập trái phép hoặc tiết lộ thông tin nhạy cảm của người dùng. Điều này có thể dẫn đến vi phạm quyền riêng tư và khả năng lạm dụng dữ liệu cá nhân.

  
  

• Ẩn danh không đầy đủ - Các công cụ AI sáng tạo có thể yêu cầu quyền truy cập vào dữ liệu cá nhân hoặc dữ liệu nhạy cảm để đào tạo hoặc tạo kết quả đầu ra. Nếu các kỹ thuật ẩn danh được sử dụng không đủ, sẽ có nguy cơ nhận dạng lại, trong đó các cá nhân có thể được xác định từ dữ liệu được tạo, ảnh hưởng đến quyền riêng tư của họ.

  
  

• Chia sẻ dữ liệu trái phép - Trong một số trường hợp, các công cụ AI tổng quát có thể chia sẻ dữ liệu người dùng với bên thứ ba mà không có sự đồng ý rõ ràng hoặc cho các mục đích ngoài những gì đã thông báo ban đầu. Điều này có thể dẫn đến việc chia sẻ dữ liệu ngoài ý muốn và khả năng vi phạm quyền riêng tư.

  
  

• Thành kiến và phân biệt đối xử - Các công cụ AI sáng tạo có thể vô tình duy trì thành kiến có trong dữ liệu đào tạo. Nếu dữ liệu đào tạo chứa các mẫu phân biệt đối xử hoặc thông tin sai lệch, thì kết quả đầu ra được tạo có thể phản ánh và khuếch đại những thành kiến này, tiếp tục gây ra sự đối xử bất công hoặc phân biệt đối xử đối với các nhóm nhất định.

  
  

• Thiếu sự đồng ý và minh bạch - Nếu các công cụ AI tổng quát không nhận được sự đồng ý thích hợp từ người dùng hoặc không cung cấp thông tin minh bạch về cách thu thập, sử dụng và chia sẻ dữ liệu, thì điều đó có thể làm giảm lòng tin của người dùng và vi phạm quyền riêng tư của họ.

  
  

• Thực hành xóa và lưu giữ dữ liệu không phù hợp - Nếu các công cụ AI tổng quát lưu giữ dữ liệu người dùng lâu hơn mức cần thiết hoặc không xóa dữ liệu đúng cách theo yêu cầu hoặc khi kết thúc thời gian lưu giữ, thì điều đó có thể làm tăng nguy cơ truy cập trái phép hoặc sử dụng thông tin cá nhân ngoài ý muốn.

  
  

Bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu trong AI sáng tạo

Vì các công cụ AI tổng quát thường yêu cầu quyền truy cập dữ liệu, có thể bao gồm thông tin cá nhân hoặc thông tin nhạy cảm và có thể ở các dạng khác nhau, nếu không được bảo vệ đúng cách, nó có thể gây rủi ro cho quyền riêng tư của cá nhân và có thể dẫn đến truy cập trái phép, đánh cắp danh tính hoặc sử dụng sai mục đích thông tin cá nhân.

Đó là lý do tại sao việc bảo vệ dữ liệu cá nhân hoặc dữ liệu nhạy cảm là rất quan trọng để duy trì lòng tin của người dùng, tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và đảm bảo các hoạt động AI có đạo đức .

Để giải quyết các mối lo ngại về quyền riêng tư liên quan đến các công cụ AI tổng quát, một số biện pháp chính cần được thực hiện:

• Giảm thiểu dữ liệu - Các tổ chức nên áp dụng các biện pháp giảm thiểu việc thu thập và lưu giữ dữ liệu cá nhân. Bằng cách chỉ sử dụng dữ liệu cần thiết và có liên quan, có thể giảm nguy cơ vi phạm quyền riêng tư tiềm ẩn.

  
  

• Ẩn danh và tổng hợp - Trước khi sử dụng dữ liệu để đào tạo các mô hình AI tổng quát, thông tin cá nhân phải được ẩn danh hoặc tổng hợp để đảm bảo không thể xác định các cá nhân từ kết quả đầu ra được tạo. Một số kỹ thuật ẩn danh phổ biến bao gồm tổng hợp dữ liệu, che giấu hoặc nhiễu loạn, khái quát hóa, quyền riêng tư khác biệt và cân bằng giữa tiện ích dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư.

  
  

• Chính sách dữ liệu minh bạch - Các tổ chức đang phát triển các công cụ AI tổng quát nên truyền đạt rõ ràng các hoạt động thu thập, lưu trữ và sử dụng dữ liệu của họ cho người dùng. Tính minh bạch xây dựng niềm tin và trao quyền cho các cá nhân đưa ra quyết định sáng suốt liên quan đến dữ liệu của họ.

  
  

• Giảm thiểu sai lệch - Nhà phát triển nên triển khai các quy trình nghiêm ngặt để xác định và giảm thiểu sai lệch trong dữ liệu đào tạo. Các kỹ thuật như quản lý tập dữ liệu đa dạng và công bằng thuật toán có thể giúp đảm bảo rằng các công cụ AI tổng quát tạo ra kết quả đầu ra không thiên vị và tôn trọng các giá trị của con người.

  
  

• Kiểm soát và đồng ý của người dùng - Các công cụ AI sáng tạo sẽ cung cấp cho người dùng quyền kiểm soát chi tiết đối với dữ liệu họ chia sẻ và tạo. Việc có được sự đồng ý sau khi hiểu rõ từ người dùng và cho phép họ dễ dàng quản lý dữ liệu của mình sẽ trao quyền cho các cá nhân để bảo vệ quyền riêng tư của họ.

  
  

• Mã hóa - Dữ liệu ở trạng thái nghỉ và đang truyền phải được mã hóa để bảo vệ chống truy cập trái phép. Các thuật toán mã hóa và thực hành quản lý khóa nên được triển khai để đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu.

  
  

• Kiểm soát truy cập - Triển khai kiểm soát truy cập mạnh mẽ giúp hạn chế quyền truy cập dữ liệu đối với các cá nhân hoặc quy trình được ủy quyền. Điều này bao gồm kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC), cơ chế xác thực và quản lý đặc quyền người dùng phù hợp.

  
  

• Xác thực và ủy quyền - Đảm bảo rằng chỉ những người dùng được xác thực và được ủy quyền mới có quyền truy cập vào dữ liệu được lưu trữ là rất quan trọng. Điều này liên quan đến việc sử dụng các phương pháp xác thực an toàn và xác định quyền truy cập chi tiết dựa trên vai trò của người dùng.

  
  

• Kiểm tra và giám sát - Cần có cơ chế ghi nhật ký và giám sát để theo dõi quyền truy cập vào dữ liệu, phát hiện các hoạt động bất thường và tạo cảnh báo trong trường hợp có sự cố bảo mật tiềm ẩn.

  
  

• Sao lưu và phục hồi dữ liệu - Nên thiết lập các kế hoạch sao lưu dữ liệu thường xuyên và khắc phục thảm họa để bảo vệ chống mất hoặc hỏng dữ liệu. Điều này bao gồm lưu trữ dự phòng, lịch trình sao lưu và kiểm tra định kỳ quy trình khôi phục.

  
  

• Tuân thủ các quy định - Lưu trữ dữ liệu trong các công cụ AI phải tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu có liên quan, chẳng hạn như Quy định bảo vệ dữ liệu chung (GDPR) hoặc các yêu cầu cụ thể của ngành. Điều này bao gồm việc tuân thủ các quy tắc về nơi lưu trữ dữ liệu, nhận được sự đồng ý cần thiết và đảm bảo thực hành xử lý dữ liệu phù hợp.

  
  

• Quản lý lỗ hổng - Cần tiến hành đánh giá bảo mật thường xuyên và quét lỗ hổng để xác định và giảm thiểu các điểm yếu tiềm ẩn trong cơ sở hạ tầng lưu trữ. Nên áp dụng các bản vá và cập nhật kịp thời để giải quyết mọi lỗ hổng bảo mật.

  
  

Quy định bảo vệ dữ liệu

Việc sử dụng các công cụ AI yêu cầu các tổ chức phải tự làm quen với các quy định bảo vệ dữ liệu có liên quan và đảm bảo rằng hệ thống AI của họ tuân thủ các quy định đó. Việc tuân thủ các luật này giúp bảo vệ quyền riêng tư của cá nhân và giảm thiểu rủi ro liên quan đến việc xử lý dữ liệu bằng AI.

Hai quy định bảo vệ dữ liệu rất quan trọng có ý nghĩa đối với các công cụ AI là:

• Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) – Đây là quy định về quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu toàn diện do Liên minh châu Âu (EU) ban hành. Nó được triển khai vào ngày 25 tháng 5 năm 2018 nhằm tăng cường bảo vệ dữ liệu cá nhân và cung cấp cho các cá nhân quyền kiểm soát tốt hơn đối với thông tin cá nhân của họ.
• Đạo luật về quyền riêng tư của người tiêu dùng California (CCPA) – Đây là luật về quyền riêng tư dữ liệu được ban hành tại bang California, Hoa Kỳ. Nó có hiệu lực vào ngày 1 tháng 1 năm 2020 và được coi là một trong những quy định về quyền riêng tư dữ liệu toàn diện nhất ở Hoa Kỳ.

Nhìn chung, rõ ràng là sự giao thoa giữa AI tổng quát và quyền riêng tư dữ liệu mang đến cả cơ hội và thách thức. Tuy nhiên, việc triển khai các chiến lược và biện pháp phù hợp sẽ giúp các tổ chức quản lý và giảm thiểu rủi ro một cách hiệu quả đồng thời duy trì lợi ích của các công cụ AI tổng quát.