在数据匮乏的世界中维护企业数据隐私：作者：Erica Andersen

大型语言模型（LLM）和其他人工智能系统的兴起创造了对数据的无限需求。虽然这些模型提供了令人难以置信的潜力，但它们对数据的渴望给努力维护数据隐私的企业带来了重大挑战。

我们还需要在整个数据即权力背景下看到数据隐私，以保证长期的寻租收入。我们发现，我们的数据和人工智能的控制权掌握在大型科技卡特尔中的少数人手中。他们日益增强的权力寻求以牺牲自由市场竞争为代价来寻租，从而扼杀了最初使我们走出困境的竞争和创新。

不管怎样，时间就是金钱，我会放下我的肥皂盒，直接投入到一篇文章中，探讨在数据驱动时代保护敏感信息的关键策略和注意事项。

了解风险

• 数据提取和公开： 法学硕士可能会无意中记住并重现训练数据集中的敏感信息，从而可能导致数据泄露。
• 推理攻击： 即使无法直接访问数据，攻击者也可以使用巧妙的提示来提取敏感信息或从模型输出中推断模式。
• 无意识的偏见： 如果训练数据包含偏差，则生成的模型可能会延续甚至放大这些偏差，从而导致歧视性结果。

保护企业数据的策略

• 数据最小化：仅收集和保留出于业务目的绝对必要的数据。实施数据保留政策并安全地处置过时的信息。
• 去识别化和匿名化：在将数据用于培训或其他目的之前删除或混淆个人身份信息 (PII)。差分隐私等技术可能会在保留数据统计特性的同时增加数据噪音。
• 联合学习：在分散的数据集上训练模型，而无需直接访问或共享敏感信息。这种方法允许多方协作进行模型开发，同时维护数据隐私。
• 同态加密：对加密数据进行计算而不解密。该技术可以在不损害隐私的情况下实现安全的数据共享和分析。
• 隐私保护机器学习：利用专门设计的算法和技术来在模型训练和部署期间保护隐私。这包括安全多方计算和差分隐私等方法。
• 强大的访问控制：实施严格的访问控制，以限制谁可以访问敏感数据以及如何使用敏感数据。定期审查和更新访问权限，确保数据安全。
• 数据治理框架：建立全面的数据治理框架，包括数据隐私政策、程序和指南。该框架应解决数据收集、存储、使用、共享和处置问题。
• 员工培训和意识：对员工进行数据隐私最佳实践以及保护敏感信息的重要性的教育。在组织内培养数据隐私文化。
• 供应商尽职调查：与第三方供应商合作时，仔细评估他们的数据隐私实践并确保它们符合您组织的标准。在合同中包含数据保护条款。
• 定期审计和监控：进行定期审计和监控以评估数据隐私控制的有效性。识别并解决安全措施中的任何漏洞或差距。

在数据匮乏的世界中维护企业数据隐私需要采取多方面的方法。虽然实施去身份识别、访问控制和联合学习等强大的数据保护策略至关重要，但组织可以通过探索使用 私有小语言模型 (SLM)。

这些 SLM 使用 100% 许可的数据进行专门的本地培训，提供了令人信服的解决方案。通过利用内部数据源并保持对培训过程的完全控制，公司可以实现高度的隐私并降低与公共法学硕士共享数据相关的风险。这种方法使组织能够利用人工智能的力量，同时维护敏感信息的机密性和安全性。

随着数据格局的不断发展，采用私有 SLM 等策略对于确保数据隐私仍然是重中之重至关重要。