Đào tạo mô hình AI đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm cả dữ liệu cá nhân. Việc xử lý dữ liệu cá nhân trong giai đoạn phát triển hoặc triển khai có thể kích hoạt Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung (GDPR). Bài viết này cung cấp các mẹo hữu ích để xử lý dữ liệu cá nhân khi phát triển mô hình AI mà không vi phạm quy định bảo mật.
Mục lục
1. Xử lý dữ liệu cá nhân trong phát triển AI
Ví dụ, một cửa hàng trực tuyến tại EU phát triển chatbot trả lời câu hỏi của khách hàng. Chatbot được huấn luyện dựa trên dữ liệu lịch sử hội thoại. Tương tự, một tổ chức tài chính sử dụng AI để tự động hóa quy trình phê duyệt khoản vay. Cả hai hệ thống đều xử lý dữ liệu cá nhân trong giai đoạn triển khai, điều này khiến GDPR có hiệu lực.
2. Mô hình AI ẩn danh
GDPR không áp dụng cho dữ liệu ẩn danh. Một mô hình AI được coi là ẩn danh nếu dữ liệu cá nhân từ tập huấn luyện không thể được trích xuất, và đầu ra của mô hình không liên quan đến các cá nhân cụ thể. Phương pháp đơn giản là ẩn danh hóa dữ liệu trước khi huấn luyện.
3. Biện pháp kỹ thuật
Sử dụng giả danh hóa để giảm khả năng liên kết dữ liệu với danh tính gốc. Ví dụ, thay tên thực của người vay bằng mã số. Nếu nội dung dữ liệu không quan trọng, việc thay thế bằng dữ liệu giả là giải pháp phù hợp.
4. Hỗ trợ quyền của chủ thể dữ liệu
Nhà phát triển có thể tuân thủ GDPR bằng cách tạo điều kiện cho chủ thể dữ liệu thực hiện quyền của họ. Ví dụ, khách hàng có thể yêu cầu xóa lịch sử hội thoại hoặc phản đối việc sử dụng dữ liệu của họ để huấn luyện chatbot.
5. Biện pháp minh bạch
Cung cấp thông tin công khai, chi tiết về quá trình phát triển mô hình AI. Điều này có thể bao gồm chiến dịch truyền thông trên mạng xã hội để thông báo về việc xử lý dữ liệu cá nhân.
6. Tổng kết
Để đào tạo mô hình AI tuân thủ GDPR, nhà phát triển có thể sử dụng dữ liệu ẩn danh hoặc áp dụng các biện pháp kỹ thuật, tổ chức để tăng cường bảo mật và hỗ trợ quyền của chủ thể dữ liệu.
