人工智慧與資料安全：PVML 的差分隱私技術
導讀
企業為實現其人工智慧抱負而積累了更多資料，同時也擔心誰可以存取這些極具私密性質的資料。位於特拉維夫的 PVML 公司提供了一個有趣的解決方案，將類似 ChatGPT 的資料分析工具與差分隱私的安全保證相結合。該公司最近宣布籌集了 800 萬美元的種子輪融資，NFX 領投，FJ Labs 和 Gefen Capital 參與。
差分隱私技術
差分隱私並不是一個新概念，其核心思想是確保大資料集中個人使用者的隱私並對此提供數學保證。實現這一點的最常見方法是在資料集中引入一定程度的隨機性，但這樣做不應該改變資料分析本身。PVML 團隊認為當今的資料存取解決方案效率低下且造成了許多額外負擔。然而差分隱私的應用能幾乎降低所有這些額外負擔，並安全解鎖這些訊息供人工智慧使用。
技術實踐
企業現在都在某種程度上使用差分隱私，並將其工具和庫提供給開發人員。然而 PVML 團隊認為大部分資料社群尚未真正將其付諸實踐。他們開發了實用的算法，能在真實場景中最佳地處理資料。
應用場景
PVML 最明顯的應用場景之一是能夠與資料進行對話，並保證任何敏感資料不會洩露到對話中。此外差分隱私還使企業可以在各業務單元之間共享資料，並允許企業向第三方實現對資料的價值。NFX 合夥人 Gigi Levy-Weiss 指出，當今股市中 70%的交易由人工智慧執行，並且採用人工智慧的組織將在明天佔得先機。
社論與建議
差分隱私的價值
隨著資料在企業運營中扮演著日益重要的角色，保障資料隱私成為了不可或缺的一環。PVML 所使用的差分隱私技術不僅適用於大型科技公司也有潛力應用於各行各業。其技術的實踐應用將成為促進資料開放與保密並存的關鍵一步。
技術推廣
雖然差分隱私技術已得到廣泛認可，但實際應用仍然有待更多領域的推廣。相關組織可以透過向外界介紹其效益和價值，鼓勵更多業務單位運用這一技術以實現資料共享和保密。
風險與監管
透明度和監管將是推廣差分隱私技術和實踐的關鍵。企業在使用這一技術時需要處理隱私保護的風險，同時也需要遵守相應的監管政策，確保資料使用的合法性和公平性。
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