探索数据隐私增强技术对人工智能治理用例的相关性

隐私增强技术的发展在减少数据交换与分析中隐私与性能之间的权衡方面取得了巨大进展。类似的结构化透明工具可通过提供外部审查、审计和来源验证等能力，对人工智能治理大有裨益。将这些不同的人工智能治理目标视为一个信息流系统是有用的，以避免治理中的局部解决方案和显著缺口，因为本文提及的人工智能治理用例所需的软件栈可能存在显著重叠。在将系统作为一个整体看待时，这些不同人工智能治理解决方案之间互操作性的重要性变得清晰。因此，在这些标准、审计程序、软件和规范固化之前，将人工智能治理中的这些问题作为一个系统来审视已是迫在眉睫。