Aprimorando a privacidade de dados orientada por IA

Autor: Erick Tauil, Pre Sales Solutions Architect da SEK   Conforme as tecnologias de Inteligência Artificial, continuam a transformar os setores e a revolucionar a maneira como vivemos e trabalhamos, garantir a privacidade e a segurança dos dados que elas processam se tornou uma preocupação fundamental. Neste artigo, vamos nos aprofundar na importância de realizar avaliações de risco de privacidade de IA. Antes de adentrarmos neste tema, é sempre importante lembrarmos o conceito de IA e alguns outros termos que estão ligados ao mesmo. Inteligência artificial (IA) é um termo amplo que engloba todos os campos da ciência da computação que permitem que as máquinas realizem tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana. O aprendizado de máquina e a IA generativa são duas subcategorias de IA.   – O aprendizado de máquina (ML) é um subconjunto da IA que se concentra na criação de algoritmos que podem aprender com os dados. Os algoritmos de aprendizado de máquina são treinados em um conjunto de dados e, em seguida, podem usar esses dados para fazer previsões ou tomar decisões sobre novos dados. – A IA generativa é um tipo de aprendizado de máquina que se concentra na criação de novos dados. Geralmente, a GenAI depende do uso de modelos de linguagem grandes para executar as tarefas necessárias para criar os novos dados. – Um modelo de linguagem grande (LLM) é um tipo de modelo de IA que processa e gera texto semelhante ao humano. No contexto da inteligência artificial, um “modelo” refere-se a um sistema que é treinado para fazer previsões com base em dados de entrada. Os LLMs são treinados especificamente em grandes conjuntos de dados de linguagem natural e o nome modelos de linguagem grandes.   A necessidade de avaliações de risco de privacidade de IA Os sistemas de Inteligência Artificial, […]