与Alice Xiang探讨计算机视觉中的隐私与公平性 - #637

这篇文章来自Practical AI，讨论了计算机视觉中隐私与公平性之间的关键矛盾，并邀请了索尼AI的Alice Xiang。对话强调了数据隐私法的影响、对未经授权的数据使用的担忧以及对透明度的需求。它探讨了不准确和有偏见的AI模型的潜在危害，并倡导法律保护。提出的解决方案包括使用第三方进行数据收集和建立社区关系。文章还涉及不道德的数据收集实践、生成式AI的兴起、伦理数据实践（同意、代表性、多样性、补偿）的重要性，以及跨学科合作和AI监管的必要性，例如欧盟AI法案。

• •数据隐私法对AI领域，尤其是在计算机视觉领域，具有重大影响。
• •解决AI模型中的偏见并确保公平性至关重要，这需要法律保护和伦理数据实践。
• •跨学科合作和AI监管对于负责任的AI开发和部署至关重要。