人工智能伦理：企业如何守护隐私？

人工智能伦理：企业如何守护隐私？

随着人工智能技术的迅猛发展，企业在享受AI带来的便利和效率提升的同时，也面临着前所未有的隐私保护挑战。如何在推动技术创新的同时，确保用户数据安全，成为企业亟待解决的重要课题。

中国科学院院士、北京大学教授梅宏在第二届中国科技伦理高峰论坛上指出，当前AI热潮存在泡沫过大的问题，需要一个冷静期。他强调，AI技术的发展应充分考虑伦理问题，需要建立完善的治理体系。梅宏认为，大语言模型目前仍基于概率统计框架，缺乏真正的知识涌现能力，其生成内容的正确性高度依赖于数据的质量。他建议在尚不清楚如何应用AI时，先积累数据。此外，他还呼吁建立生成内容的披露标准机制，推进相关标准和规范的制定。

荣耀终端有限公司全球网络安全与隐私保护官马兵表示，隐私保护和数据安全是AI业务的基础。面对AI带来的安全挑战，企业应给用户提供更透明和可控的服务，让用户做AI的主人。荣耀提出了人工智能开发PFAST原则，用于自身AI数据治理、模型治理和服务治理的业务活动中。具体措施包括“数据使用最小化”、“敏感数据不出端”、“优先端侧处理”、“脱敏加密传输”以及“数据用完即删”。

差分隐私和同态加密是两种主要的隐私保护技术，可以有效地应用于联邦学习中，提高模型训练过程中的隐私保护水平。差分隐私通过在参与方的数据中引入噪声，可以有效地防止个别数据的泄露，从而保护隐私。同态加密则允许在密文状态下对模型参数进行计算，确保参与方的数据在整个训练过程中始终处于加密状态，从而保护隐私。将差分隐私和同态加密结合到联邦学习中，可以获得双重保护，并在保护隐私的同时保持数据的可用性和计算的有效性。

2024年10月11日，电子前沿基金会发布了一份加州近期科技立法的综述情况。加利福尼亚州立法机构在本届会议期间通过了数项涉及隐私和人工智能（AI）的法案。州长加文·纽森在整个9月期间签署了其中的许多法案使其成为法律，但他也否决了三项重要的科技法案。这些法案涵盖了AI生成内容的水印要求、生成式AI的透明度、政府使用生成式AI、与选举相关的AI生成内容、AI在自动拨号电话中的应用、AI生成的非自愿亲密图像、AI生成的儿童性虐待材料、娱乐行业保护、AI在医疗保健中的应用、保护未成年免受成瘾性推送影响、明确个人信息的定义、保护神经数据等多个方面。

面对AI技术带来的隐私保护挑战，企业、技术开发者和政策制定者需要共同努力，构建更加安全可信的AI生态系统。这不仅需要技术创新和法律规制，更需要全社会对AI伦理的深入讨论和共识形成。只有这样，我们才能真正实现技术发展与道德责任的有效平衡，让AI真正成为推动社会进步的强大力量。