NSF ve DOE, gizlilik araştırmalarını geliştirmeye adanmış bir Araştırma Koordinasyon Ağı kuruyor

Yapay zekadaki ilerlemelerin yönlendirdiği hızla gelişen veri toplama ve analiz ortamına yanıt olarak, ABD Ulusal Bilim Vakfı ve ABD Enerji Bakanlığı (DOE), gizlilik araştırmalarını ve geliştirmeyi ilerletmeye adanmış bir Araştırma Koordinasyon Ağı (RCN) kurdu. gizliliği artıran teknolojilerin (PET'ler) dağıtımı ve ölçeklendirilmesi. “den gelen bir görevi yerine getirmek”Yapay Zekanın Güvenli, Emniyetli ve Güvenilir Geliştirilmesi ve Kullanımına İlişkin Yönetici Emri,” girişim, aşağıdaki önerilerde yer almaktadır: Gizliliği Koruyan Veri Paylaşımını ve Analitiği Geliştirmeye Yönelik Ulusal Strateji Verilerin yararlı gücünün gizliliği korurken açığa çıkarılabileceği bir veri ekosistemine doğru ilerlemek.
NSF'nin Bilgisayar ve Bilgi Bilimi ve Mühendislik Direktörlüğü direktör yardımcısı Dilma DaSilva, “Bu önemli yatırım, sorumlu yapay zeka ve gizliliği artıran teknolojilerin temellerini ilerletme konusundaki kararlılığımızı temsil ediyor” dedi. “Bu çaba, bireylerin ve toplumun gizliliği koruyan veri paylaşımı ve analitikten elde edilen değerden adil bir şekilde yararlanmasını sağlayan araştırma ve geliştirmeyi desteklemektedir.”
DOE Bilim Ofisi direktörü Asmeret Asefaw Berhe, “Gizliliği artıran teknolojiler, günümüzün veri odaklı ortamında giderek daha önemli hale geliyor. Bunlar, geniş bir araştırma, geliştirme ve gösteri portföyünü geliştirmek için gereken hassas veri kümelerini ve bilgileri korumamıza olanak tanıyor” dedi. “Bu Araştırma Koordinasyon Ağı, temiz enerji ve endüstriyel hedeflerimize ulaşmak için ihtiyaç duyduğumuz yenilikleri ve bilimsel keşifleri geliştirmeye devam etmemizi sağlayacak veri güvenliği ve güvenliği için yeni standartlar oluşturma yönündeki ortak hedefe doğru ilerlememize yardımcı olacak.”
Neden olmuş Gizliliğin Geleceği Forumu Eğitim ve İnovasyon Vakfı tarafından düzenlenen bu RCN, PET'lerin geliştirilmesini, dağıtılmasını ve ölçeklendirilmesini desteklemek için akademi, endüstri ve hükümetten uzmanları bir araya getiriyor. Bu önemli teknolojiler, bireysel gizliliği korurken ve veri analizi tekniklerinin giderek daha karmaşık hale gelmesi nedeniyle ortaya çıkan endişeleri giderirken veri analizine olanak tanır.
RCN'nin temel hedeflerinden biri, düzenleyici hususlar da dahil olmak üzere, PET'lerin yaygın olarak benimsenmesinin önündeki engelleri ortadan kaldırmaktır. RCN, çok disiplinli, sektörler arası ve uluslararası uzman gruplarını bir araya getirerek, dışlanmış ve savunmasız gruplar için veri paylaşımı ve analitik risklerini anlamayı amaçlıyor. RCN'nin misyonunun merkezinde, araştırma, teknolojik yenilikler ve düzenleyici önlemler ile standartlar ve sertifikalar dahil olmak üzere PET'lerin dağıtımına yönelik çeşitli mekanizmaların incelenmesi yer almaktadır. Ekip, gizliliği koruyan makine öğrenimini destekleyen PET'lere ve yapay zekanın adil kullanımını sağlamak için federal kurumlar için gerekli olanlara yönelik kullanım senaryolarına öncelik verecek.
NSF ve DOE'nin desteğiyle RCN, PET'lerin geliştirilmesinde ve dağıtımında anlamlı ilerleme sağlayacak ve hızlı teknolojik ilerlemenin tanımladığı bir çağda veri paylaşımı ve analitiğine yönelik daha gizlilik bilincine sahip bir yaklaşımın temelini atacak.