Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Sorumlu yapay zekadaki gizlilik uygulamaları, hassas verilerin kullanılmasıyla ilgili olası sonuçların dikkate alınmasını içerir. Bu, yalnızca yasal ve idari şartlara uymayı değil, aynı zamanda toplumsal normları ve kullanıcıların beklentilerini de dikkate almayı kapsar. Örneğin, yapay zeka modellerinin maruz kaldıkları verilerin bazı yönlerini hatırlayabileceği veya açıklayabileceği göz önüne alındığında, bireylerin gizliliğini sağlamak için hangi önlemlerin alınması gerekir? Kullanıcıların verilerini yeterince şeffaf bir şekilde görmesini ve kontrol etmesini sağlamak için hangi adımlar gereklidir?
PAIR Explorables'ın etkileşimli açıklamalı kılavuzları aracılığıyla yapay zeka gizliliği hakkında daha fazla bilgi edinin:
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","otherDown","thumb-down"]],["Son güncelleme tarihi: 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."]]],[]]
