Ugrás a fő tartalomhoz

MI etika és biztonság

Bevezetés​

Az MI technológiák terjedésével egyre fontosabbá válnak az etikai és biztonsági kérdések. Ebben a leckében megvizsgáljuk a legfontosabb kihívásokat és a lehetséges megoldásokat.

Adatvédelem az MI-ben​

Személyes adatok kezelése​

Az MI rendszerek gyakran nagy mennyiségű személyes adattal dolgoznak. A megfelelő adatkezelés kulcsfontosságú:

  1. Adatgyűjtés alapelvei

  2. Adattárolás biztonsága

Gyakorlati példa

Egy arcfelismerő rendszer esetében:

GDPR megfelelés​

Az európai adatvédelmi rendelet specifikus követelményeket támaszt:

  1. Alapelvek

  2. Érintetti jogok

    # Példa: Adathozzáférési kérelem kezelése
    def handle_data_access_request(user_id):
        user_data = collect_user_data(user_id)
        anonymize_sensitive_info(user_data)
        return generate_report(user_data)

Elfogultság és torzítás​

Adatok reprezentativitása​

Az MI rendszerek teljesítményét nagyban befolyásolja a tanító adatok minősége:

  1. Gyakori problémák

  2. Megoldási stratégiák

A torzítás típusai​

TípusLeírásPélda
MintavételiNem reprezentatív adatgyűjtésCsak városi adatok használata
MérésiHibás vagy pontatlan mérésekKalibrálatlan szenzorok
AggregációsCsoportok közti különbségek elvesztéseÁtlagok használata részletes adatok helyett
TársadalmiMeglévő előítéletek tükröződéseNemi sztereotípiák

Felelősségteljes MI-fejlesztés​

Etikai alapelvek​

  1. Átláthatóság

  2. Méltányosság

Biztonsági megfontolások​

  1. Technikai biztonság

  2. Társadalmi hatások

További olvasmányok​

Hivatkozások​

  1. EU Guidelines on AI Ethics
  2. IEEE Ethically Aligned Design
  3. ACM Code of Ethics and Professional Conduct