Comprendre la confidentialité de l’IA : principaux défis et solutions

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Les préoccupations concernant la confidentialité de l’IA augmentent à mesure que l’intelligence artificielle se généralise, soulevant des questions sur la manière dont les données sont collectées, utilisées et protégées. Si l’IA peut accroître l’efficacité et améliorer les flux de travail, elle introduit également des risques tels que la sécurité des données et leur utilisation illégale. De nombreuses personnes sont profondément préoccupées par la collecte d’informations pour entraîner des modèles d’IA sans leur consentement.

Comprendre comment l’IA utilise les données est essentiel pour protéger les clients et leurs informations personnelles. Cela implique de se renseigner sur les risques courants en matière de confidentialité, les méthodes de collecte de données d’IA et les meilleures pratiques pour atténuer ces risques.

5 façons dont l’IA peut collecter et utiliser vos données

La collecte et l’utilisation de données personnelles pour l’IA ont considérablement augmenté. Des interactions sur les réseaux sociaux aux appareils intelligents, les systèmes d’IA collectent de grandes quantités de données pour améliorer l’expérience utilisateur, personnaliser le contenu et générer des publicités ciblées. Il est clair que cette vaste collecte de données présente des risques importants pour la vie privée. Comprendre comment l’IA collecte et traite vos données peut vous aider à naviguer dans le paysage numérique de manière plus sûre et à prendre de meilleures décisions concernant votre activité en ligne.

• Interactions sur les réseaux sociaux et Internet : Les systèmes d’IA collectent des données sur vos interactions sur les plateformes de médias sociaux et les sites Web, telles que les likes, les partages, les commentaires, le temps passé sur une page et les clics sur les liens. Ces interactions aident l’IA à comprendre vos préférences et vos intérêts, vous permettant ainsi de personnaliser les informations et les campagnes publicitaires.
• Reconnaissance faciale et vocale : L’IA utilise des algorithmes de reconnaissance faciale et vocale pour analyser les images, les vidéos et les enregistrements vocaux. Ces données permettent à l’IA d’identifier (dans une certaine mesure) les émotions apparentes des individus dans ces vidéos et les lieux où elles ont été produites.
• Algorithmes d’apprentissage automatique : Les algorithmes d’apprentissage automatique utilisent de grands volumes de données pour prédire les comportements et personnaliser les expériences. En évaluant les données historiques, l’IA peut prédire vos comportements ou préférences futurs, puis personnaliser le contenu en ligne, les publicités et autres recommandations en fonction de vos besoins spécifiques.
• Surveillance et appareils intelligents : La surveillance et les appareils intelligents collectent des données de capteurs telles que des informations de localisation et d’activité. Le GPS et d’autres technologies de localisation surveillent les mouvements des utilisateurs, tandis que les appareils domestiques intelligents qui automatisent les tâches suivent les habitudes et les routines quotidiennes.
• Suivi en ligne et cookies : Les sites Web utilisent des cookies et des technologies de suivi pour suivre l’historique de navigation d’un utilisateur et cibler les publicités. Les cookies suivent les visites de sites Web, permettant à l’IA de mieux comprendre le comportement en ligne et de diffuser des publicités ciblées en fonction de l’historique de navigation de l’utilisateur.

Principaux problèmes liés à l’IA et à la confidentialité

Étant donné que le rôle de l’intelligence artificielle s’est développé si rapidement, il n’est pas surprenant que des problèmes tels que l’incorporation non autorisée de données d’utilisateurs, des politiques de données peu claires et des garanties réglementaires limitées aient créé des problèmes importants en matière d’IA et de confidentialité.

Incorporation non autorisée de données utilisateur

Lorsque les utilisateurs de modèles d’IA saisissent leurs propres données sous forme de requêtes, il est possible que ces données fassent partie du futur ensemble de données de formation du modèle. Lorsque cela se produit, ces données peuvent apparaître comme résultats des requêtes d’autres utilisateurs, ce qui constitue un problème particulièrement préoccupant si les utilisateurs saisissent des données sensibles dans le système.

Utilisation non réglementée des données biométriques

De nombreux appareils personnels utilisent la reconnaissance faciale, les empreintes digitales, la reconnaissance vocale et d’autres formes de sécurité des données biométriques au lieu des formes plus traditionnelles de vérification d’identité. Les dispositifs de surveillance publique commencent également à utiliser l’IA pour rechercher des données biométriques et identifier rapidement les individus. De nombreuses personnes ignorent que leurs données biométriques sont activement collectées, et encore moins qu’elles sont stockées et utilisées à d’autres fins.

Pratiques secrètes de collecte de métadonnées

Lorsqu’un utilisateur interagit avec une publicité, un TikTok ou une autre vidéo de réseau social, ou tout autre site Web important, les métadonnées de cette interaction – ainsi que l’historique de recherche et les intérêts de la personne – peuvent être stockées pour un ciblage de contenu plus nécessaire à l’avenir. Bien que la plupart des sites d’utilisateurs aient des politiques qui mentionnent ces pratiques de collecte de données et/ou exigent que les utilisateurs s’inscrivent, elles ne sont mentionnées que brièvement et parmi d’autres textes de politique, de sorte que la plupart des utilisateurs ne connaissent pas les directives que vous avez acceptées.

Fonctionnalités de sécurité intégrées limitées pour les modèles IA

Même si certains fournisseurs d’IA peuvent choisir d’intégrer des fonctionnalités et des protections de base en matière de cybersécurité dans leurs modèles, de nombreux modèles d’IA ne disposent pas de mesures de protection natives en matière de cybersécurité. Même les technologies d’IA dotées de garanties de base sont rarement accompagnées de protections complètes en matière de cybersécurité. En effet, la création d’un modèle plus sûr et plus sécurisé peut coûter cher aux développeurs d’IA en termes de délais de commercialisation et de budget de développement global.

Politiques de stockage de données étendues et peu claires

De nombreux fournisseurs d’IA ne savent pas exactement combien de temps, où et pourquoi ils conservent les données des utilisateurs, s’ils les conservent pendant une période prolongée ou s’ils les utilisent d’une manière qui ne donne pas la priorité à la confidentialité. Politique de confidentialité d’OpenAI, par exemple, il permet à divers fournisseurs, tels que les fournisseurs d’analyses en ligne et cloud, d’accéder et de manipuler les données des utilisateurs comme demandé. Cela inclut également des parties non identifiées dans une large catégorie « parmi d’autres », ce qui soulève des inquiétudes quant au traitement des données. Bien qu’OpenAI permette aux utilisateurs d’accéder, de supprimer ou de restreindre le traitement des données, les restrictions de confidentialité sont limitées, en particulier pour les utilisateurs des forfaits Free et Plus, laissant certaines pratiques d’utilisation des données floues.

Manque de respect des lois sur le droit d’auteur et la propriété intellectuelle

Les modèles d’IA utilisent souvent des données de formation collectées sur Internet, qui peuvent contenir du contenu protégé par le droit d’auteur, et certaines sociétés d’IA ignorent ou négligent les règles en matière de droit d’auteur et de propriété intellectuelle. Les plates-formes d’imagerie IA telles que Stability AI, Midjourney, DeviantArt et Runway AI ont été confrontées à des problèmes juridiques pour avoir supprimé du Web des images protégées par le droit d’auteur sans l’autorisation des créateurs d’origine. Certains fournisseurs affirment que les réglementations existantes n’interdisent pas expressément cette méthode pour la formation à l’IA. À mesure que les modèles d’IA s’améliorent, les interdictions d’utilisation de contenus protégés par le droit d’auteur pourraient devenir plus courantes, rendant de plus en plus difficile pour les développeurs de suivre les origines et les licences des données utilisées par leurs modèles.

Garanties réglementaires limitées

Certains pays et organismes de réglementation travaillent sur des réglementations et des politiques pour une utilisation sûre de l’IA, mais il n’existe pas de normes officielles complètes qui tiennent les fournisseurs d’IA responsables de la manière dont ils créent et utilisent les outils d’intelligence artificielle. La réglementation la plus axée sur la confidentialité est Loi européenne sur l’IAqui est entrée en vigueur le 1er août 2024. Certains aspects de la loi mettront jusqu’à trois ans pour devenir applicables. Avec une réglementation aussi limitée, certains fournisseurs d’IA ont été critiqués pour violations de la propriété intellectuelle et processus de formation et de collecte de données opaques, mais ces allégations n’ont guère abouti. Dans la plupart des cas, les fournisseurs d’IA décident sans interférence de leurs propres règles de stockage de données, de cybersécurité et d’utilisation.

Comment la collecte de données crée des problèmes de confidentialité en matière d’IA

Malheureusement, le grand nombre et la diversité des façons dont les données sont collectées garantissent pratiquement qu’elles seront utilisées à des fins irresponsables. Du web scraping à la technologie biométrique et aux capteurs IoT, la vie moderne est essentiellement vécue au service des efforts de collecte de données.

• Le Web Scraping ratisse large : Le contenu provient de sources accessibles au public sur Internet, notamment des sites Web tiers, des wikis, des bibliothèques numériques, etc. Les métadonnées des utilisateurs sont également de plus en plus extraites d’ensembles de données marketing et publicitaires et de sites Web, y compris des données sur les publics cibles et sur ce avec quoi ils interagissent le plus.
• Les requêtes des utilisateurs dans les modèles d’IA conservent les données : Lorsqu’un utilisateur saisit une question ou d’autres données dans un modèle d’IA, la plupart des modèles d’IA stockent ces données pendant au moins quelques jours. Bien que ces données ne puissent jamais être utilisées à d’autres fins, de nombreux outils d’intelligence artificielle les collectent et les stockent à des fins de formation futures.
• La technologie biométrique peut être intrusive : Les équipements de surveillance – notamment les caméras de sécurité, les scanners de visages et d’empreintes digitales et les microphones – peuvent être utilisés pour collecter des données biométriques et identifier des individus à leur insu ou sans leur consentement. Les entreprises peuvent collecter, stocker et utiliser ces données sans demander l’autorisation des clients.
• Les capteurs et appareils IoT sont toujours connectés : Les capteurs de l’Internet des objets (IoT) et les systèmes informatiques de pointe collectent de grandes quantités de données instantanées et traitent ces données à proximité pour effectuer des tâches de calcul plus importantes et plus rapides. Les logiciels d’IA exploitent généralement la base de données détaillée d’un système IoT et collectent ses données pertinentes via des méthodes telles que l’apprentissage des données, l’ingestion de données, les protocoles et passerelles IoT sécurisés et les API.
• Interface API avec de nombreuses applications : Les API fournissent aux utilisateurs une interface avec les logiciels d’entreprise afin qu’ils puissent facilement collecter et intégrer différents types de données pour l’analyse et la formation de l’IA. Avec l’API et la configuration appropriées, les utilisateurs peuvent collecter des données à partir de CRM, de bases de données, d’entrepôts de données et de systèmes sur site et basés sur le cloud.
• Les archives publiques sont facilement accessibles : Que les dossiers soient numérisés ou non, les dossiers publics sont souvent collectés et intégrés dans les ensembles de formation en IA. Les informations sur les entreprises publiques, les événements actuels et historiques, les casiers judiciaires, les documents d’immigration et autres informations publiques peuvent être collectées sans autorisation préalable.
• La recherche sur les utilisateurs stimule la personnalisation : Bien que cette méthode de collecte de données soit désuète, les enquêtes et les questionnaires restent une méthode éprouvée utilisée par les fournisseurs d’IA pour collecter les données des utilisateurs. Les utilisateurs peuvent répondre à des questions sur le contenu qui les intéresse le plus, sur quoi ils ont besoin d’aide ou sur toute autre question qui donne à l’IA une méthode plus précise de personnalisation des interactions.

Tendances émergentes en matière d’IA et de confidentialité

Étant donné que le paysage de l’IA évolue si rapidement, les tendances émergentes qui façonnent les problèmes d’IA et de confidentialité évoluent également à un rythme remarquable. Parmi les principales tendances figurent les avancées majeures dans la technologie de l’IA elle-même, le renforcement des réglementations et le rôle de l’opinion publique dans la croissance de l’IA.

Avancées des technologies d’IA

Les logiciels d’IA ont explosé en termes de sophistication technologique, de cas d’utilisation, ainsi que d’intérêt et de connaissances du public. Cette croissance s’est produite avec l’IA plus traditionnelle, les technologies d’apprentissage automatique et l’IA générative. Les grands modèles linguistiques (LLM) de Generative AI et d’autres technologies d’IA à grande échelle sont formés sur des ensembles de données incroyablement volumineux, y compris des données Internet ainsi que des ensembles de données plus privés ou propriétaires. Même si les méthodologies de collecte de données et de formation se sont améliorées, les fournisseurs d’IA et leurs modèles manquent souvent de transparence dans leur formation ou dans les processus algorithmiques qu’ils utilisent pour générer des réponses.

De nombreuses entreprises d’IA générative ont mis à jour leurs politiques de confidentialité et leurs normes de collecte et de stockage de données pour résoudre ce problème. D’autres, comme Anthropic et Google, ont travaillé pour développer et publier des recherches détaillées illustrant comment ils s’efforcent d’incorporer des pratiques d’IA plus explicables dans leurs modèles d’IA, ce qui améliore la transparence et l’utilisation éthique des données.

Impact de l’IA sur les lois et réglementations en matière de confidentialité

La plupart des lois et réglementations sur la confidentialité ne traitent toujours pas directement de l’IA et de la manière dont elle peut être utilisée ou de la manière dont les données peuvent être utilisées dans les modèles d’IA. En conséquence, les entreprises d’IA disposent d’une énorme liberté pour faire ce qu’elles veulent. Ce manque de réglementation a conduit à des dilemmes éthiques tels que le vol de propriété intellectuelle, les deepfakes, les données sensibles exposées lors de violations ou d’ensembles de données de formation, et les modèles d’IA qui semblent agir sur la base de préjugés cachés ou d’intentions malveillantes.

De plus en plus d’organismes de réglementation – tant gouvernementaux que sectoriels – reconnaissent la menace que représente l’IA et élaborent des lois et des réglementations sur la protection de la vie privée qui répondent directement aux préoccupations liées à l’IA. Attendez-vous à ce que davantage de réglementations régionales, spécifiques à l’industrie et à l’entreprise entrent en vigueur dans les mois et les années à venir, nombre d’entre elles suivant la loi européenne sur l’IA comme modèle de protection de la vie privée des consommateurs.

Perception et sensibilisation du public aux problèmes de confidentialité liés à l’IA

Depuis le lancement de ChatGPT, le grand public a développé des connaissances de base et un intérêt pour les technologies de l’IA. Malgré cet enthousiasme, la perception qu’a le grand public de la technologie de l’IA est craintive, notamment en ce qui concerne la confidentialité de l’IA. De nombreux consommateurs ne font pas confiance aux motivations des grandes entreprises d’IA et de technologie et craignent que leurs données personnelles et leur vie privée ne soient compromises par la technologie. Les fusions, acquisitions et partenariats fréquents dans cet espace peuvent conduire à l’émergence de monopoles et à la peur du pouvoir dont disposent ces organisations.

Selon une enquête menée par l’Association internationale des professionnels de la vie privée en 2023, 57 % des consommateurs craignent que l’IA constitue une menace importante pour leur vie privée, tandis que 27 % se sentent neutres quant aux questions d’IA et de confidentialité. Seuls 12 % ne sont pas d’accord avec l’idée que l’IA nuirait considérablement à leur vie privée.

Exemples concrets de problèmes d’IA et de confidentialité

Bien qu’il y ait eu plusieurs failles de sécurité importantes et très médiatisées impliquant la technologie de l’IA, de nombreux fournisseurs et secteurs font des progrès importants vers une meilleure protection des données. Les exemples suivants couvrent les échecs et les réussites.

Problèmes de confidentialité très médiatisés impliquant l’IA

Voici quelques-unes des violations de la vie privée les plus importantes qui ont directement impliqué la technologie de l’IA au cours des dernières années :

• Microsoft: L’annonce récente par Microsoft de la fonctionnalité Recall, qui permet aux chefs d’entreprise de collecter, d’enregistrer et d’examiner des captures d’écran des activités des utilisateurs sur leurs appareils, a reçu d’importantes critiques en raison de son manque d’éléments de conception de confidentialité ainsi que des problèmes récents de l’entreprise en matière de failles de sécurité. Microsoft permettra désormais aux utilisateurs de s’inscrire ou de se retirer plus facilement du processus et prévoit d’améliorer la protection des données avec un décryptage juste à temps et des bases de données d’index de recherche cryptées.
• OpenAI: OpenAI a connu sa première panne majeure en mars 2023 en raison d’un bug qui exposait l’historique des discussions, les paiements et d’autres données personnelles de certains utilisateurs à des utilisateurs non autorisés.
• Google: Un ancien employé de Google a volé des secrets commerciaux et des données d’IA pour les partager avec la République populaire de Chine. Même si cela n’affecte pas nécessairement la confidentialité des données personnelles, il est préoccupant que les employés des entreprises technologiques aient ce niveau d’accès à des données hautement confidentielles.

Implémentations réussies de l’IA avec de solides protections de la vie privée

De nombreuses entreprises d’IA innovent pour créer des technologies d’IA respectueuses de la vie privée dès la conception qui profitent aux entreprises et aux consommateurs, notamment :

• Anthropique: Anthropic a continué à développer ce qu’elle appelle une approche constitutionnelle de l’IA, qui augmente la sécurité et la transparence du modèle. L’entreprise suit également une politique de mise à l’échelle responsable pour tester régulièrement et partager avec le public les performances de ses modèles par rapport à des mesures de sécurité biologiques, cybernétiques et autres.
• PRINCIPALEMENT IA: MOSTLY AI est l’un des nombreux fournisseurs d’IA qui ont développé une technologie complète de génération de données synthétiques qui protège les données originales d’une utilisation et d’une exposition inutiles. La technologie fonctionne particulièrement bien pour le développement responsable de l’IA et du ML, le partage de données, les tests et l’assurance qualité.
• Collecter: L’une des solutions de recherche d’entreprise en IA les plus populaires sur le marché, Glean est conçue avec la sécurité et la confidentialité en son cœur. Ses fonctionnalités incluent la sécurité Zero Trust, l’authentification des utilisateurs, le principe du moindre privilège, la conformité au RGPD et le cryptage des données au repos et en transit.
• IA hippocratique: Hippocratic AI est une application d’IA générative conçue pour les soins de santé. Il est conforme à la loi HIPAA et a été examiné en profondeur par les infirmières, les médecins, les systèmes de santé et les partenaires payeurs pour garantir que la confidentialité des données est protégée et que les données des patients sont utilisées de manière éthique dans les services de soins aux patients.
• Simplifié: Simplifai est une solution de réclamation d’assurance et de traitement de documents basée sur l’IA. Il suit explicitement une approche de confidentialité dès la conception pour protéger les données financières sensibles de ses clients. Ses pratiques de confidentialité comprennent le masquage des données, des durées de stockage limitées, la suppression régulière des données, une plate-forme intégrée, des composants de sécurité du réseau et des données et le cryptage des données.

Confidentialité de l’IA et droits des consommateurs

À mesure que l’IA continue de s’intégrer dans de plus en plus de facettes de nos vies, les préoccupations concernant la vie privée et les droits des consommateurs ont considérablement augmenté. Les grands volumes de données nécessaires à la formation et au fonctionnement des systèmes d’IA soulèvent de sérieuses inquiétudes quant à la manière dont ces informations sont acquises, utilisées et protégées. La transparence, le consentement éclairé et la protection des données sont nécessaires pour maintenir la confiance des clients et les normes de confidentialité.

Les clients disposent de droits particuliers sur leurs données, tels que la possibilité d’accéder, de mettre à jour, de supprimer et de s’opposer à leur traitement. Les mesures réglementaires mondiales visent à concilier la promesse révolutionnaire de l’IA avec la nécessité de préserver la vie privée et les droits des consommateurs.

Confidentialité de l’IA

Les systèmes d’IA s’appuient sur de grands volumes de données, notamment des informations personnelles, pour fonctionner de manière optimale. Le besoin constant de davantage de données provenant de ces systèmes soulève un certain nombre de considérations importantes concernant la collecte, l’utilisation et la protection des données :

• Collecte et utilisation des données : Les systèmes d’IA nécessitent parfois de gros volumes de données, qui peuvent impliquer des informations personnelles. Cette utilisation de données sensibles soulève des questions sur la manière dont les données sont collectées, stockées et utilisées.
• Transparence: Il est souvent difficile pour les consommateurs de comprendre quels éléments de leurs données sont collectés et utilisés. Les entreprises doivent être transparentes sur leurs pratiques en matière de données envers leurs clients.
• Consentement: La pratique principale de la confidentialité de l’IA consiste à obtenir le consentement éclairé des consommateurs avant de collecter et d’utiliser leurs données.
• Sécurité des données : Garantir le niveau de sécurité des données qui protège les informations des utilisateurs contre les violations et les accès illégaux est essentiel pour maintenir la confiance des consommateurs.

Droits des consommateurs

La croissance de l’IA a rendu les droits des consommateurs plus urgents. Avec les systèmes d’IA utilisant des données personnelles, les utilisateurs doivent garder le contrôle de leurs informations. Les droits clés sont les suivants :

• Droit d’accès : Les consommateurs devraient avoir le droit de savoir quelles informations sont collectées à leur sujet et comment elles sont utilisées.
• Droit de rectification : Les clients doivent être en mesure de résoudre toute inexactitude dans leurs informations.
• Droit de suppression : Les consommateurs doivent avoir le droit de demander la suppression de leurs données, également appelé « droit à l’oubli ».
• Droit d’opposition : Les consommateurs devraient pouvoir s’opposer à l’utilisation de données personnelles à des fins spécifiques, telles que le marketing.

Meilleures pratiques pour gérer les problèmes d’IA et de confidentialité

Bien que l’IA présente un certain nombre de problèmes difficiles en matière de confidentialité, les entreprises peuvent surmonter ces préoccupations en utilisant les meilleures pratiques suivantes en matière de gouvernance des données, en établissant des politiques d’utilisation des données appropriées et en éduquant toutes les parties prenantes :

• Investissez dans des outils de gouvernance et de sécurité des données : Certaines des meilleures solutions pour protéger les outils d’IA et le reste de la surface d’attaque incluent la détection et la réponse étendues (XDR), la prévention des pertes de données et les logiciels de veille et de surveillance sur les menaces.
• Établir une politique d’utilisation appropriée de l’IA : Les managers et le personnel doivent savoir quelles données ils peuvent utiliser et comment les utiliser lorsqu’ils interagissent avec des outils d’IA.
• Lisez les petits caractères : Tous les utilisateurs doivent lire attentivement la documentation sur la gouvernance de l’IA pour identifier les signaux d’alarme. S’ils ne sont pas sûrs de quelque chose ou si cela n’est pas clair dans leurs documents de politique, ils doivent contacter un représentant pour obtenir des éclaircissements.
• Utilisez uniquement des données non sensibles : Pour tout cas d’utilisation de l’IA nécessitant l’utilisation de données sensibles, les entreprises doivent trouver un moyen de réaliser l’opération en toute sécurité avec des jumeaux numériques, l’anonymisation des données ou des données synthétiques.
• Éduquer les parties prenantes et les utilisateurs sur la confidentialité : En fonction de votre niveau d’accès, les parties prenantes et les employés de votre organisation doivent recevoir une formation générale et spécialisée sur la protection des données et la confidentialité.
• Améliorez les fonctionnalités de sécurité intégrées : Pour améliorer les capacités de sécurité de votre modèle, concentrez-vous fortement sur la sécurité des données en augmentant les pratiques telles que le masquage des données, l’anonymisation des données et l’utilisation de données synthétiques ; Envisagez également d’investir dans des boîtes à outils complètes de cybersécurité en matière d’IA pour vous protéger.
• Mettre en œuvre de manière proactive des mesures réglementaires plus strictes : Définissez et appliquez des politiques claires d’utilisation des données, fournissez aux utilisateurs des moyens de partager leurs commentaires et leurs préoccupations, et réfléchissez à la manière dont l’IA et les données de formation nécessaires peuvent être utilisées sans compromettre les réglementations spécifiques au secteur ou les attentes des consommateurs.
• Améliorer la transparence dans l’utilisation des données : Être transparent sur l’utilisation de vos données donne aux clients une plus grande confiance lorsqu’ils utilisent vos outils et fournit également les informations nécessaires dont les fournisseurs d’IA ont besoin pour réussir un audit de données et de conformité.
• Réduisez les périodes de stockage des données : Réduire les périodes de stockage des données au temps exact nécessaire à la formation et à l’assurance qualité permet de protéger les données contre tout accès non autorisé. Cela donne également aux consommateurs une plus grande tranquillité d’esprit lorsqu’ils savent que cette politique de stockage réduit des données est en vigueur.
• Veiller au respect des lois sur le droit d’auteur et la propriété intellectuelle : Même si les réglementations actuelles sur la manière dont l’IA peut intégrer du contenu protégé par le droit d’auteur et d’autres droits de propriété intellectuelle sont pour le moins obscures, les fournisseurs d’IA amélioreront leur réputation (et seront mieux préparés aux réglementations imminentes) s’ils réglementent et surveillent leurs sources de contenu dès le début.

Top 3 des outils et technologies de confidentialité de l’IA

Les solutions et technologies de confidentialité de l’IA aident les entreprises à protéger les données sensibles contre les vulnérabilités et les menaces potentielles. Nous recommandons trois outils qui effectuent des tests d’intrusion, appliquent des politiques, surveillent et assurent une protection solide des données : Nightfall AI, Private AI et Troj.AI.

Conclusion : Résoudre les problèmes d’IA et de confidentialité est essentiel pour la confiance des consommateurs

Les outils d’IA offrent aux entreprises et aux consommateurs de nombreuses nouvelles commodités, de l’automatisation des tâches aux questions-réponses guidées en passant par la conception et la programmation de produits. Même si ces outils peuvent améliorer la vie des utilisateurs, ils risquent également de porter atteinte à la vie privée des individus, ce qui pourrait nuire à la réputation des fournisseurs, à la confiance des consommateurs, à la cybersécurité et aux efforts de conformité réglementaire.

Utiliser l’IA de manière responsable pour protéger la vie privée des utilisateurs nécessite des efforts supplémentaires, mais s’avère essentiel si l’on considère la manière dont les violations de la vie privée peuvent affecter l’image publique d’une entreprise. À mesure que cette technologie évolue et devient de plus en plus omniprésente dans la vie des utilisateurs, il est essentiel de suivre les réglementations en matière d’IA et de développer les meilleures pratiques spécifiques à l’IA qui correspondent à la culture de votre organisation et aux attentes des clients en matière de confidentialité.

Pour plus d’informations sur la façon de résoudre ces problèmes d’IA, lisez notre article sur l’IA et l’éthique.