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AI のリスクの再特定化
最終更新: 2024年12月12日
AI のリスクの再特定化
プライバシー プライバシーリスクを表すアイコン。
入力に関連するリスク
トレーニングおよびチューニングのフェーズ
プライバシー
従来型の AI リスク

説明

データから個人を特定できる情報(PII)や機微な個人情報(SPI)を削除しても、データ内の他の特徴との相関関係から個人を特定できる可能性がある。

再識別がファウンデーション・モデルの問題となるのはなぜですか?

モデルのトレーニングのために、個人情報に無関係だが相関性の高い特徴を含めることは、再識別のリスクを高める可能性がある。

親トピック: AI リスク・アトラス

財団モデルのリスクの多くを説明するために、報道で取り上げられた例を提供する。 報道されたこれらの出来事の多くは、現在も進行中であるか、あるいは解決済みであり、それらを参照することは、読者が潜在的なリスクを理解し、軽減策を講じるのに役立つ。 これらの例を強調するのは説明のためである。

生成 AI の検索と回答
これらの回答は、製品資料の内容に基づいて、 watsonx.ai のラージ言語モデルによって生成されます。 詳細