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| 不只是縮時，還有粉塵、噪音、位移偵測 |
簡介
人工智慧系統通常依靠大量資料來訓練其演算法並提高效能。 這些資料可以包括個人資訊，如姓名、地址、財務資訊，以及敏感資訊，如醫療記錄和社會安全號碼。 收集和處理這些資料可能會引起人們對如何使用這些資料以及誰可以訪問這些資料的擔憂。
隨著人工智慧（AI）的不斷進步，它引發了人們對個人資料隱私的無數擔憂。 人工智慧系統通常依賴大量個人資料來學習和預測，這引起了人們對此類資料的收集、處理和儲存的擔憂。 展望未來，這是來自技術專家的見解。
「人工智慧（AI）技術正變得越來越普遍，從Siri和Alexa等虛擬助理到自動駕駛汽車和面部識別系統。 然而，使用人工智慧技術引起了隱私問題，主要涉及個人資料，」Mass Software Solutions 行銷和銷售總監Bhaskar Ganguli說。
人工智慧系統通常依靠大量資料，來訓練其演算法並提高效能。 這些資料可以包括個人資訊，如姓名、地址、財務資訊，以及敏感資訊，如醫療記錄和社會安全號碼。 收集和處理這些資料，可能會引起人們對如何使用這些資料，以及誰可以訪問這些資料的擔憂。
圍繞人工智慧的主要隱私問題，是資料洩露和未經授權訪問個人資訊的可能性。 收集和處理了這麼多資料，無論是透過駭客攻擊，還是其他安全漏洞，它都有可能落入壞人之手。
「隨著人工智慧的發展，它進一步增加了個人資訊的參與，從而使資料洩露案件激增。 生成人工智慧可能被濫用，來建立虛假配置檔案或操縱影像。像所有其他人工智慧技術一樣，它也依賴於資料。 網路犯罪影響了全球80%企業的安全，我們理解，落入壞人之手的個人資料可能會產生可怕的結果。 我們需要採取積極措施，透過使用資料平台，進行身份驗證來保護客戶資訊的隱私，」Harsha Solanki，醫學博士，印度，孟加拉國，尼泊爾和斯里蘭卡，Infobip。
「當然，人工智慧有可能徹底改變我們的生活，但它也引起了對隱私的嚴重擔憂。 Quarks Technosoft執行長Vipin Vindal說：「隨著人工智慧越來越普遍，它有可能收集和分析大量個人資料，這些資料可用於各種目的，包括正面和負面。
另一個擔憂，是將人工智慧用於監視和監控目的。 例如，執法機構已使用臉部辨識技術來識別嫌疑人，並在公共場所跟蹤個人。 這引發了關於隱私權，和濫用這些技術的可能性的問題。
當人工智慧收集個人資料時，必須確保收集、使用和處理此類資料符合GDPR。 人工智慧演算法的設計，應儘量減少個人資料的收集和處理，並確保資料的安全和保密。
人工智慧技術正變得越來越先進，使他們能夠收集和分析大量關於個人的資料，包括他們的行為、偏好，甚至他們的思想和情緒。 Vindal說：「這些資訊可用於對個人進行預測，用廣告或其他行銷資訊定位他們，甚至決定他們獲得服務或機會。」
憑藉分析大量資料的能力，人工智慧可用於以以前不可能的方式監控個人，包括追蹤他們的運動，監控他們的社交媒體活動，甚至分析他們的臉部表情和其他生物特徵資料。
人們還擔心，人工智慧系統可能會使現有的偏見和歧視永久化。 如果用於訓練人工智慧系統的資料包含偏好偏見，該系統可能會學習並延續這些偏見。 這可能會產生嚴重的後果，特別是在就業等領域，人工智慧演算法可能會被用來做出招聘決策。
必須負責任地開發和佈署人工智慧技術，以解決這些問題。 這包括確保透明、安全地收集和處理資料，並確保個人可以控制資料。 這也意味著確保人工智慧系統的設計和測試，是為了識別和減輕偏見，並接受持續的監測和監督。
「為瞭解決這些問題，確保負責任地開發和佈署人工智慧非常重要。 這涉及確保個人資料的收集和使用，是透明和道德的，並就如何使用和共享個人資料制訂了明確的指導方針。 Vindal說：「它還意味著納入保護措施，以防止濫用人工智慧技術，例如為個人開發控制其資料收集和使用方式的機制。」
「歸根究底，促進人工智慧的負責任開發和佈非常重要，以確保其潛在好處得以實現，同時最大限度地減少個人隱私和公民自由的風險。 企業資料庫（EnterpriseDB）首席行銷官斯科特·霍恩（Scott Horn）說：「決策者、行業領袖和民間社會，必須合作制訂政策和做法，支援負責任地使用人工智慧技術。」
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