ორი ტექნიკური ოპტიმისტი მონაცემთა კონფიდენციალურობისა და ინტ

მონტგომერი: კონფიდენციალურობის სივრცეში მარეგულირებელი ლანდშაფტი აფეთქ და მას შემდეგ, რაც ევროპ ამ 2018 წელს შემოიღო მონაცემთა დაც ჩვენ 100 წელზე მეტი ხნის განმავლობაში მოვიპოვეთ ჩვენი კლიენტების ნდობა და გვინდა შევინარჩუნოთ ეს ნდობა. ჩვენ დავამყარეთ პრინციპები ხელოვნური ინტელექტის გარშემო, მათ შორის, რომ ხელოვნურმა ინტელექტმა უნდა გაზარდოს ადამიანის ინტელექტი, ის უნდა იყოს გამჭვირვალე, ახსნელი და

მონტგომერი: ეს არის მაგალითი იმისა, თუ როგორ არიან ჩვენი შესაბამისი კომპანიები ძალიან გარეგნულად ჩართული იმაში, რომ ხელს უწყობენ პროგრესის მიღწევას სანდო მონაცემების სივრცეში, ჩვენი კომპანი ჩვენ ნამდვილად გვჯერა, რომ ჩვენი როლის ნაწილია არა მხოლოდ პრაქტიკის შემუშავება და ამ პრაქტიკის შესაბამისი პოლიტიკის მხარდაჭერა და ვიყოთ პასუხისმგებელი სტუარდები, არამედ მსოფლიოსთვის გადაწყვეტილებების პოვნაში და Data & Trust Alli ance არის მონაცემთა წარმოშობის სტანდარტების შექმნის შუაგულში - სტანდარ ტების დამკვიდრება მსოფლიოსთვის და არა მხოლოდ ჩვენი კომპანიისთვის. ეს ეხება მონაცემთა წარმოშობას და იმას, თუ როგორ უნდა გვქონდეს მეთოდოლოგია და თანმიმდევრული ჩარჩო იმის შესახებ, თუ როგორ არის მონაცემების მარკირება და შეძლოთ მისი მიმდევრულად თვალყურება თავიდან ბოლომდე მონაცემთა ეკო ეს იქნებოდა თამაშის შეცვლა, თუ შეგვიძლია მონაცემთა სტანდარტების საერთო ნაკრების შეთანხმება.

ლ@@ უვო: თუთქვენ არ გაქვთ სანდო გზა თქვენი მონაცემების ორგანიზებისთვის და რეალურ დროში გასაგებად, თქვენ მიიღებთ მოთხოვნებს იმის შესახებ, თუ როგორ შეიძლება მონაცემების შეგროვება, გამოყენება და გაზიარება, რაც ნამდვილად ართულებს ინოვაციას.
 

მონტგომერი: სწორედ აქ ცოტა რთული ხდება. თქვენ შეგიძლიათ დაათვალიეროთ ისეთი რამ, როგორიცაა მონაცემთა დარღვევა ან რამდენად სწრაფად რეაგირებთ მონაცემთა სუბიექტის უფლებ ხელოვნური ინტელექტის მხრივ, ჩვენ ვუყურებთ ახალი რეგულაციების შესაბამისობას (ანუ რამდენი დღის განმავლობაში შესაბამისობა?) , რამდენად სწრაფად ვაგრძელებთ პროცესებს ან რამდენად რეაგირებთ ბიზნესზე. მაგრამ კრიტიკული ნივთების დიდი ნაწილი არ არის გაზომვადი. როგორ შეინარჩუნებთ ისეთი კარგად დამკვიდრებული ბრენდების ნდობას, როგორიცაა Mastercard და IBM? ამის გაზომვა ბევრად რთულია.
 

ლუვო: ყველაფ ერი - მართალია თუ არა - რაც მასტერკარდის რეპუტაციას საფრთხის ქვეშ აყენებს ღამით. რადგან, როგორც ვიცით, ნდობის შემცირების შემდეგ, მისი დაბრუნება ნამდვილად რთულია.

მონტგომერი: ნდობა აშენებულია წვეთებში და იკარგება ვედროებში. ნდობის დაკარგვა მართლაც ადვილია. განსაკუთრებით რთულია სტანდარტებისა და მოლოდინების მაღალი შენარჩუნება ლანდშაფტში, რომელიც ასე სწრაფად ვითარდება.
 

მონტგომერი: მე ნამდვილად ვფიქრობ, რომ ყველაზე მნიშვნელოვანი უნარი არის ზრდის აზროვნება. ამ სამსახურში შევედი იმის გარეშე, რომ ვიცოდი რა იყო AI ეთიკა, არა? არავინ გააკეთა. იყო ადამიანების ძალიან მცირე ჯგუფი, რომელმაც იცოდა რა იყო ეს იმ დროს. ასე რომ, ყველას შეუძლია ისწავლოს ეს. ჩვენ პირველ სართულზე ვართ, მაგრამ თქვენ უნდა გინდოდეთ ამის სწავლა და ბევრი დრო სჭირდება იმისთვის, რომ მუდმივად დარჩეთ რა ხდება და გაიფიქროთ ამაზე.

ლუვო: ჩვენ ასევე პრიორ იტეტს გვაქვს ყველაფრის მრავალფეროვნება - დისციპლინები, წარმომადგენლობა, კულტურა, გეოგრაფია ჩვენ ბევრი ჩართულობა გვაქვს ადგილობრივ მოთამაშეებთან. მნიშვნელოვანია ადგილობრივად დაკავშირებული იყოთ, იმის გაგება, რას ნიშნავს ეს ახალი AI პოლიტიკა, როგორ ხდება მათი ინტერპრეტაცია და ადგილობრივი კონტექსტის არსებობა სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია. ვფიქრობ, ჩვენ ასევე შეგვიძლია ვისწავლოთ ჩვენი ტექნოლოგიების, ბიზნესისა და უ ჩვენ არ ვცდილობთ შემოვიღუდოთ იურიდიულ და მარეგულირებელ საკითხებით. თუ გსურთ ამაში კარგი იყოთ, უნდა გაიგოთ დანარჩენი, როგორ ჯდება ისინი უფრო ფართო კონტექსტში.
 

ლუვო: ამდენი გადახურვა იქნება AI, ონლაინ უსაფრთხოების, შინაარსის მოდერაციისა და ციფრული სივრცის რეგულაციებს შორის. როდესაც GDPR შევიდა, ჩვენ მოვაწყეთ სემინარები ჩვენი მომხმარებლებისთვის, რადგან ბევრ მათგანს ძალიან უჭირდა იმის გაგება, თუ რა იყო მოსალოდნელი. ახლა, როდესაც ჩვენ ვხვდებით AI რეგულაციებს, ჩვენთვის მნიშვნელოვანი იქნება გავიგოთ რა არის საჭირო მათ შორის საერთოების მოსაძებნად და პროგრამებისა და საფუძვლის შესაქმნელად, რაც საშუალებას მოგცემთ შევიცვალოთ ახალი რეგულაციები მათი გამოჩენისას და შემდეგ დავეხმაროთ ჩვენს მომხმარებლებს იგივე გააკეთებაში.

მონტგომერი: ამაზე მეტად ვერ ვეთანხმები. არასოდეს ვგრძნობდი უფრო ოპტიმისტურად ჩვენს უნარს, რომ ასეთი მნიშვნელოვანი როლი შეასრულოთ ჩვენი კომპანიების მომავალში და პოლიტიკის შემუშავებაში. ყველას სურს გაეცნოს AI შესახებ. პოლიტიკის შემქმნელებმა უნდა გაეცნონ ხელოვნური ინტელექტის შესახებ, რადგან თუ არა, მაშინ ისინი შეცდომებს დაუშვებენ პოლიტიკის რეკომენდაციების თვალსაზრისით ჩვენთვის უზარმაზარი შესაძლებლობები არსებობს დადებითი გავლენის მიღება.