Построение эффективной практики управления персональными данными, собранными беспилотным транспортом

Статья посвящена проблеме обеспечения конфиденциальности данных, собранных беспилотным транспортом. Показано, что данные, которые реально собираются автономным транспортным средством за день, несопоставимы с их объемом для его обучения. Сделан вывод о том, что подход к сбору данных должен быть более избирательным. Отмечается, что данные, на которых обучается беспилотный и подключенный транспорт, могут быть неточными или даже искаженными. В результате искусственный интеллект становится предвзятым. В данном исследовании подлежали изучению положения концепции справедливого искусственного интеллекта, проявляющего нетерпимость к дискриминации, в чем бы она ни заключалась. Автором обоснован вывод о том, что в действительности практически невозможно обеспечить нулевую терпимость интеллектуальных систем к дискриминации, так как ее проявления могут быть не всегда очевидными. Справедливо отмечается, что искусственный интеллект способен подорвать автономный рациональный выбор человека. Автор выражает уверенность в том, что централизованное управление жизненным циклом данных может служить ключом к доверию потребителей.

1. Альбицкая И., Косяков А. Искусственный интеллект для юристов // Юридический справочник руководителя. — 2022. — № 1. — С. 79—84.

2. Винер Н. Кибернетика и общество / пер. с англ. В. Желнинова. — М. : Аст, 2019. — 288 c.

3. Уинстон П. Искусственный интеллект / пер. с англ. В. Л. Стефанюка ; под ред. Д. А. Поспелова. — М. : Мир, 1980. — 519 с.

4. Obermeyer Z., Powers B., Vogeli C., Mullainathan S. Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations // Science. — October 2019. — Vol. 366. — № 6464. — P. 447—453.