人工智慧的隱私潘多拉魔盒：生成式人工智慧過度共享的風險

想象一下：您正在瀏覽社交媒體，看到一段名人做了一些令人髮指的事情的影片。它看起來很真實，但似乎有些不對勁。只有當你閱讀標題時，你才會意識到這是一個使用生成人工智慧建立的深度偽造品。從 Deepfake 影片到 ChatGPT 生成的響應，區分人造內容和人工智慧生成的內容變得越來越困難。

但隨著對 日益依賴，出現了一個新的擔憂：個人資料的過度共享。隨著我們對人工智慧越來越熟悉，我們可能會在不知不覺中洩露可用於我們從未想過的目的的敏感資訊。我們正面臨著開啟侵犯隱私的潘多拉魔盒的危險，我們的個人資訊被以我們無法想象的方式使用。

過度共享個人資料的後果可能是可怕的，風險包括資料洩露和建立惡意內容。雖然生成人工智慧的潛在好處是無窮無盡的，但我們需要警惕隨之而來的潛在風險。在本文中，我們將深入探討與生成人工智慧過度共享個人資料相關的隱私洩露和潛在風險，以及減輕風險和保護您自己和您的資料的方法。

行走在生成式人工智慧的雙刃劍上

生成式人工智慧是一種使用演算法透過從資料集中學習來建立新的原創內容的技術。 AI演算法可以生成與原始資料相似但不相同的新內容。這就像廚師學習菜餚的食譜和配料，然後利用他們的創造力做出新的變化。

但能力越大，責任越大，生成式人工智慧也不例外。該技術需要大量資料才能有效工作，這可能會導致隱私問題。您輸入演算法的資料越多，它生成的內容就越準確和個性化。然而，這也意味著個人資料正在被使用，這可能會引起人們的擔憂。

生成人工智慧的主要隱私問題之一是過度共享個人和機密資訊的風險。當個人或公司將大量個人資料輸入演算法時，就會發生這種情況，其中可能包括醫療記錄、財務資訊和個人聯絡人等敏感資訊。如果這些資料落入壞人之手，可能會被用於惡意目的，例如身份盜竊、網路攻擊和社會工程詐騙。  

例如，生成式人工智慧模型可以根據電子郵件地址、姓名和社交媒體資料等個人資料進行訓練，以建立高度可信的網路釣魚電子郵件。然後，這些電子郵件可能會被用來誘騙人們提供密碼或信用卡詳細資訊等敏感資訊。自聊天機器人技術問世以來，惡意軟體詐騙的數量明顯增加，該技術在應用程式中的快速採用引發了人們 、隱私以及剽竊和   盛行的擔憂。

其他人也注意到了生成式人工智慧應用程式 ChatGPT 的問題，它的推廣也如此迅速和有力。技術和人工智慧領域的領導者也對此發出了警報。 2021 年，史丹佛大學和華盛頓大學的研究人員證明，可以使用ChatGPT 的另一種變體 姓名、電話號碼和電子郵件地址等個人資訊。   研究表明，新型 AI 密碼破解程式可以在不到一天的時間內破譯 71% 的常用密碼。

探索保密方式

生成式人工智慧可以帶來很多好處，但我們不能對訓練資料中個人資訊洩露的可能性視而不見，從而使其難以保護。關聯式資料庫可以限制對包含個人資訊的特定表的訪問，但人工智慧可以透過數十種不同的方式進行查詢。攻擊者將很快學會如何提出正確的問題來獲取敏感資料。教會人工智慧保護私人資料是我們尚不瞭解的事情。

為了保護您自己和您的資料免受生成人工智慧的侵害，瞭解您正在共享哪些資料並使用強大而獨特的密碼來保護您的資料非常重要。限制對裝置的訪問、保持軟體最新，並使用 VPN 和瀏覽器擴充套件等隱私保護工具來保護資料。此外（也是重要的），請仔細閱讀隱私政策，瞭解正在收集哪些資料、如何使用這些資料以及與誰共享資料。

世界各地的監管機構越來越多地採取措施保護使用者資料免受生成人工智慧的影響。自 2016 年以來，全球立法程式中 增加了 6.5 倍，從 2016 年的 1 次增加到 2022 年的 37 次。以下是他們發起的一些步驟：

資料保護法 ：各國政府正在制定或加強資料保護法，以確保公司對其從使用者收集的資料負責。

演算法責任 ：監管機構也在推動加強演算法問責制，這意味著控股公司對其使用的演算法負責，並確保它們透明和公平。

隱私設計 ：監管機構採取的另一種方法是鼓勵公司採用 “ ”方法，這意味著從一開始就在設計產品和服務時考慮到隱私。

人工智慧道德準則 ：包括歐盟在內的許多組織都制定了 ，以幫助企業應對圍繞人工智慧的複雜道德問題，並確保以道德和負責任的方式開發和使用人工智慧。

監管機構 ：各國政府還在建立專門負責監督人工智慧的監管機構，例如 歐盟委員會的人工智慧級別專家組 ，該小組就人工智慧相關的政策和監管問題提供意見和建議。

 

總體而言，這些措施的目的是確保使用生成人工智慧的公司對其收集和使用的資料負責，並保護使用者的隱私權。急於整合這項技術可能會導致資料洩露、不準確和 ，這表明需要謹慎和負責任的管理。

生命未來研究所 要求人工智慧實驗室和企業在 ChatGPT-4 之後停止開發 OpenAI 系統。包括蘋果公司聯合創始人史蒂夫·沃茲尼亞克和 OpenAI 聯合創始人埃隆·馬斯克在內的知名人士一致認為，應該停止進展，以確保人們能夠從現有系統中受益並享受現有系統的樂趣。

在本文即將結束時，一個緊迫的問題讓我一直困擾著 ——當我們人類變得如此依賴生成式人工智慧，以至於我們無法再為訓練模型生產新材料時，會發生什麼？