責任ある AI におけるプライバシーの実践には、センシティブ データの使用による潜在的な影響を考慮することが含まれます。法的要件や規制要件を尊重するだけでなく、社会規範や一般的な個人の期待も考慮する必要があります。たとえば、ML モデルが接触したデータの側面を記憶または開示する可能性があることを考慮して、個人のプライバシーを確保するためにどのような保護対策を講じる必要がありますか？ユーザーが自分のデータを十分に把握し、管理できるようにするには、どのような手順が必要ですか？
ML のプライバシーについて詳しくは、PAIR Explorables のインタラクティブなチュートリアルをご覧ください。
[[["わかりやすい","easyToUnderstand","thumb-up"],["問題の解決に役立った","solvedMyProblem","thumb-up"],["その他","otherUp","thumb-up"]],[["必要な情報がない","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["複雑すぎる / 手順が多すぎる","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["最新ではない","outOfDate","thumb-down"],["翻訳に関する問題","translationIssue","thumb-down"],["サンプル / コードに問題がある","samplesCodeIssue","thumb-down"],["その他","otherDown","thumb-down"]],["最終更新日 2025-02-25 UTC。"],[[["Responsible AI privacy practices involve respecting legal and regulatory requirements, social norms, and individual expectations regarding sensitive data."],["Safeguards are crucial to ensure individual privacy, as ML models can retain and potentially reveal aspects of the data used in training."],["Transparency and user control over their data are essential considerations in responsible AI development."],["Google's PAIR Explorables offer interactive learning experiences to deepen your understanding of ML privacy concepts like randomized response, federated learning, and data leakage."]]],[]]
