机器学习中已公开个人数据的合法利用路径
所屬分類：技术论文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>886 K
標(biāo)簽： 已公开个人数据 机器学习 竞争性权益
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文檔介紹：已公开个人数据作为机器学习的重要训练语料 , 应对其秉持开放利用的 目标取向 。但采取宽松获取策 略 , 却由于爬取范围不清晰 、用于生成式 AI存在侵权风险 、个人数据主体难以行使信息自决权而面临合法利用 的实践困境 。检视困境成因 , 应围绕机器学习应用全周期 , 构建已公开个人数据的合法利用路径 : 在数据获取 阶段 , 评估爬取行为的正当性与潜在影响 , 若涉及竞争性权益 , 应转向 API 授权等合法路径 , 确保数据来源合 法 ; 在机器学习智力成果投入应用阶段 , 应依据个人信息种类设置分类安全机制 , 并实时监督以防范隐私泄露 与滥用风险; 在应用投放市场后 , 应构建训练数据披露机制 , 以透明度支持用户干预 , 保障个人信息自决权的 实现。
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