人工知能:データのプライバシーと倫理への道

Artificial Intelligence

人工知能(AI)は、多くの業界や私たちの日常生活でますます受け入れられています。 AIの概念は、インテリジェントロボット、自動運転車、顔認識テクノロジー、SiriやAlexaなどのインテリジェントヘルパー、チャットボット、機械学習アルゴリズムを駆動するものです。

人工知能技術の指数関数的成長は規制を維持できる速度を超えていますが、EU人工知能倫理ガイドライン、OECD AI原則、シンガポールのモデルAI管理フレームワークなどのフレームワークがあります。

十分に繰り返すことはできません。個人情報はユーザーが所有する財産であり、企業は特定の注意義務に対処する必要があります。

これにより、プライバシーの維持がはるかに困難な課題になります。 企業は、個人データを取り扱う際にユーザーにとって何が最善であるか、ユーザーを満足させる方法、およびさまざまなプライバシー条項の下でユーザーが行使できる権利について、より深く考える必要があります。

AI

AIは一般の人々にとって目新しいものではありません。 私たちはそれをSF映画や私たちの日常生活の中でますます見ています。 AIテクノロジーの最も一般的なアプリケーションの1つは、顔認識ソフトウェアです。 顔認識ソフトウェアは、規制が処理できるよりもはるかに速く進歩しています。

人工知能の使用は、法執行機関、小売、ホスピタリティ、マーケティングと広告、イベント、ソーシャルメディア、エンターテインメントなどの業界を増加させ、変革しています。 企業がAIを使用する主な動機は、ユーザーの利便性とシームレスなエクスペリエンスを向上させることです。

会社の成功のためにGRC管理フレームワークを最適化する方法

成功する組織の特徴は、その目標を達成することに焦点を当て、それを取り巻く複雑な不確実性と機会を監視し、同時に正直に行動することができるものです。 上級管理職からすべてのビジネス機能ユニットまで、すべてのレベルで実行する必要があるため、これを管理することは非常に困難であると想像できます。 それは漕ぎチームを持っているようなものです-すべての努力は一方向に集中し、各漕ぎ手は各引きの勢いを最大化するために一斉に漕ぎます。

ただし、ボートとは異なり、組織内の各ユニットは「水の波紋に合わせて調整し、それに応じて修正する」必要があるため、組織の管理は複雑で困難です。

組織が対処する必要のある領域は何ですか? 「私生活の文化。」

繰り返しになりますが、十分に繰り返すことはできません。個人情報はユーザーが所有する財産であり、企業は特定の注意義務に対処する必要があります。

これにより、プライバシーの維持がはるかに困難な課題になります。 企業は、個人データを取り扱う際にユーザーにとって何が最善であるか、ユーザーを満足させる方法、およびさまざまなプライバシー条項の下でユーザーが行使できる権利について、より深く考える必要があります。

要するに、企業は「守秘義務の文化」を優先する必要があり、Integrity Initiativeやパートナーなどの腐敗防止活動家は、2010年にコンプライアンスの文化の重要性を強調しています。 プライバシーとセキュリティの文化は、2020年代のスローガンになります。

ビッグデータ管理と分析データのブームはビジネスに役立っていますが、ビジネスデータの倫理とそのような作業の機密性の側面は依然として疑問視されています。

GDPRは世界にプラスの影響を与えるため、データの機密保持法と、同様の規制を必要とするGDPRと米国の導入により。 組織は、倫理的なレンズを通してデータを確認し、すべてのガイドラインに準拠していることを確認し、そのような大規模なデータフローを管理する際の倫理的責任を理解する必要があります。

NPCはオンライン貸し手に過剰なデータ収集をやめるように指示します

企業は、個人データを処理する際にユーザーにとって何が最善であるか、ユーザーを遵守する方法、およびさまざまなプライバシー条項の下でユーザーが行使できる権利についてさらに考える必要があります。

フィリピンでのサイバー攻撃は、2020年の同時期と比較して今年1月から6月にかけてほぼ倍増して488万件に達したことに注意することが重要です。

正直なところ、ハッカーはヒューマンエラーに反応しません。 会社の従業員は、その最大のリスクと最大の資産です。 これは、データ侵害のリスクを軽減するための重要な要素は、従業員のトレーニングであることを意味します。

従業員向けの広範なトレーニングに簡単にアクセスできます。 データ保護プロセスの優れた自動化は、データ保護担当者にも提供されます。 助けが必要な場合は教えてください。

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