Управление личной информацией в языковых моделях
Обработка персонально идентифицируемой информации (PII) в больших языковых моделях (LLMs) представляет собой серьезную проблему для конфиденциальности. Модели обучаются на огромных наборах данных, содержащих чувствительную информацию, что приводит к рискам запоминания и случайного раскрытия данных.
Сложности управления PII
Управление PII усложняется постоянным обновлением наборов данных и запросами пользователей на удаление данных. В таких областях, как здравоохранение, удаление PII не всегда возможно. Тонкая настройка моделей для конкретных задач увеличивает риск сохранения чувствительной информации.
Методы снижения рисков запоминания PII
Существующие методы снижения запоминания PII включают фильтрацию чувствительных данных и машинное “забывание”, при котором модели переобучаются без определенной информации. Однако эти подходы сталкиваются с серьезными проблемами, особенно в условиях постоянно меняющихся наборов данных.
Предложение нового подхода
Исследователи из Университета Нортheastern, Google DeepMind и Университета Вашингтона предложили метод “ассистированного запоминания”, который анализирует, как личные данные сохраняются в LLM со временем. Этот подход позволяет лучше понять, когда и почему происходит запоминание.
Результаты исследований
Результаты показали, что PII не всегда запоминается мгновенно, а может стать доступной позже, особенно при наложении новых данных на старую информацию. Это подрывает существующие стратегии удаления данных, игнорирующие долгосрочные последствия запоминания.
Практические рекомендации для бизнеса
Рассмотрите возможность использования технологий искусственного интеллекта для оптимизации рабочих процессов:
- Идентифицируйте процессы, которые можно автоматизировать, и моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить ценность.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительный результат.
- Выберите инструменты, соответствующие вашим потребностям, и настройте их под свои цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Контактная информация
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
Пример решения на базе ИИ
Посмотрите практический пример решения на базе ИИ: бот для продаж от itinai.ru, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
