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缺乏基础治理，每个人工智能部署都是潜在的隐患：与Securiti的Jack Berkowitz的问答
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原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
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内容提要
在人工智能领域，避免不良数据至关重要，以防罚款、诉讼和客户流失。数据治理不当可能导致版权和合规问题，组织需确保数据来源合法，并实施严格的访问控制和监控，以防敏感数据泄露。
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关键要点
- 在人工智能领域，避免不良数据至关重要，以防罚款、诉讼和客户流失。
- 不当的数据治理可能导致版权和合规问题，组织需确保数据来源合法。
- 未经授权使用敏感或专有数据可能导致合规违规，增加法律和声誉风险。
- 数据所有者可以根据GDPR、CCPA和CPRA等现有法律追索未授权数据使用的权利。
- Meta因未遵循GDPR规定而被罚款13亿美元，强调数据合规的重要性。
- 技术上已有防止问题的手段，但大多数公司未能有效管理数据权限和同意。
- 水印和数据中毒等防御措施在实际应用中效果有限，容易被绕过。
- 使用第三方数据时，组织需确保数据经过扫描和管理，并具备完整的可见性和授权。
- 对拥有的数据，最佳实践是发现和分类所有数据资产，并实施访问控制和监控。
- 实时监控数据流和AI交互是确保安全和合规的关键。
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延伸问答
为什么在人工智能领域避免不良数据如此重要？
避免不良数据可以防止罚款、诉讼和客户流失，确保合规性和信任。
数据治理不当可能导致哪些法律风险？
数据治理不当可能导致版权和合规问题，增加法律和声誉风险。
数据所有者在数据被未经授权使用时可以采取什么措施？
数据所有者可以根据GDPR、CCPA和CPRA等法律追索未授权数据使用的权利。
Meta因为什么原因被罚款？
Meta因未遵循GDPR规定而被罚款13亿美元，因非法转移欧盟用户数据至美国。
如何确保使用第三方数据的安全性？
组织需确保数据经过扫描和管理，并具备完整的可见性和授权。
有哪些有效的数据保护措施？
尽管有水印和数据中毒等措施，但这些方法在实际应用中效果有限，容易被绕过。
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