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Informations personnelles sur le risque de données pour l'IA
Dernière mise à jour : 26 sept. 2024
Informations personnelles sur le risque de données pour l'IA
Confidentialité Icône représentant les risques pour la vie privée.
Risques associés à l'entrée
Phase de formation et d'optimisation
Confidentialité
Risque d'IA traditionnel

Descriptif

L'inclusion ou la présence d'informations personnelles identifiables (PII) et d'informations personnelles sensibles (SPI) dans les données utilisées pour l'entraînement ou l'optimisation du modèle peut entraîner la divulgation non souhaitée de ces informations.

Pourquoi les informations personnelles dans les données sont-elles une préoccupation pour les modèles de base?

S'il n'est pas correctement développé pour protéger les données sensibles, le modèle peut exposer des informations personnelles dans les résultats générés En outre, les données personnelles ou sensibles doivent être examinées et traitées conformément aux lois et réglementations en matière de protection de la vie privée.

Image d'arrière-plan des risques associés à l'entrée
Exemple

Formation sur l'information privée

Selon l'article, Google et sa société mère Alphabet ont été accusés dans un recours collectif d'avoir utilisé une grande quantité d'informations personnelles et de matériel protégé par le droit d'auteur. L'information a été tirée de centaines de millions d'utilisateurs d'Internet pour former ses produits d'IA commerciaux, qui comprennent Bard, son chatbot d'intelligence artificielle générative conversationnelle. Cette affaire fait suite à des poursuites similaires qui sont intentées contre Meta Platforms, Microsoft et OpenAI au sujet de leur prétendue utilisation abusive des données à caractère personnel.

Rubrique parent: Atlas des risques liés à l'IA

Nous fournissons des exemples couverts par la presse pour vous aider à expliquer les risques de nombreux modèles de base. Un grand nombre de ces événements couverts par la presse sont en constante évolution ou ont été résolus, et leur référencement peut aider le lecteur à comprendre les risques potentiels et à s'orienter vers des mesures d'atténuation. La mise en évidence de ces exemples est fournie à des fins d'illustration uniquement.

Recherche et réponse à l'IA générative
Ces réponses sont générées par un modèle de langue de grande taille dans watsonx.ai en fonction du contenu de la documentation du produit. En savoir plus