Отраслевые игроки аргументируют необходимость изменений тем, что внутренние ресурсы и партнерские базы практически исчерпаны. Для прогресса в создании ИИ-продуктов разработчикам требуются масштабные наборы поведенческой и медицинской статистики. По мнению экспертов, применение технологий повышения приватности (PETs) сводит риск деанонимизации к минимуму, однако текущая нормативная база уравнивает эти математические методы с обычным обезличиванием, что создает правовые барьеры.
В разделе Новости корпораций
IT-отрасль настаивает на доступе к обезличенным данным для обучения ИИ
Российские технологические компании и Ассоциация больших данных (АБД) предложили смягчить правила обработки пользовательской информации. Инициатива предполагает использование математических методов защиты приватности для обучения нейросетей без прямого согласия граждан, что должно решить проблему дефицита качественных массивов данных, с которыми столкнулись разработчики при создании прикладных моделей.
АБД предлагает внедрить институт «доверенных посредников» — аккредитованных структур, которые возьмут на себя хранение массивов и контроль доступа к ним. Условием для обработки таких данных без согласия владельцев должно стать их использование исключительно в целях обучения алгоритмов внутри страны. Параллельно с этим участники рынка развивают методы синтеза данных, позволяющие генерировать репрезентативные выборки без обращения к реальным персональным сведениям, что частично снижает остроту вопроса.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!