保他们与所有关键利益相关者建立强大的 AI 审查和评估流程，以确保充分考虑将客户数据用于生成 AI 的任何决定，并确保客户了解此类使用并可以选择退出。” Balaji Ganesan：在生成式人工智能发展过程中保护数据安全 “随着生成式人工智能以其独特的操作方法彻底改变了工作的各个方面，保护大型语言模型 (LLM) 和矢量数据库所使用的客户数据的需求正在迅速增长。
传统的数据安全实践不足以应对这些先进技术，这促使 Privacera 等初创公司创新针对生成式人工智能系统量身定制的特定解决方案。目标非常明确：通过确保数据得到适当和安全的使用，防止生成式人工智能成为网络犯罪分子的新目标，从而保护技术及其依赖的数据。
” Raj Rajamani： 生成式人工智能：平衡创新与隐私 “生成式人工智能技术可以 巴西 telegram 数据 30 万 成为安全团队的强大助力，但这项技术也引发了严重的隐私问题。组织必须深思熟虑并有意识地考虑与第三方实体共享哪些数据（如果有的话）。
用户还应该了解其产品中的大型语言模型是基于哪些数据进行训练的，并优先投资于实施基于角色的访问控制的工具，以确保数据的适当使用。最后，组织还应考虑如何保护其产品免受对抗性篡改，例如即时注入或即时泄漏。” 加速客户互动和体验转型 为了有效地改变客户互动和体验，组织必须在控制和可访问性之间取得平衡。
供应商应对所使用的数据类型进行分类并公开交流，确保在用于内部开发和分析之前删除任何个人标识符。让数据科学家和关键人员能够访问相关数据对于创新和增强服务至关重要。这需要强大的数据治理实践，以建立明确的安全数据访问政策和途径。