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AI 代理需要强大的隐私控制和披露机制
多篇文章讨论了在使用 AI 代理时的隐私和控制的重要性。其中一篇文章概述了加利福尼亚州、犹他州和华盛顿州的披露规则，建议使用聊天小部件披露即可。另一篇文章强调在 AI 代理访问个人数据之前构建一个控制分类账。此外，还重点介绍了使用 LiteLLM 和 Nginx 等工具构建注重隐私的 AI 网关，以便在数据发送给 LLM 提供商之前对其进行匿名化处理，并提到了 AI 代理的人工干预设置。
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AI的GDPR合规性：统一的数据、谱系和审查记录
一项提议建议为AI系统创建一个单一的、全面的记录，以确保符合GDPR。该记录将链接个人数据、模型谱系和人工审查流程，提供可验证的合规证明，并概述已实施的任何补救措施。目的是为AI运营建立一个透明且可审计的跟踪记录。
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新基准测试AI在纠缠数据下的隐私遗忘能力
研究人员推出PPE-Bench，一个旨在评估多模态大语言模型（MLLMs）机器学习遗忘技术有效性的新基准。现有基准未能充分解决问题，它们使用简化的图像并假设私有数据和公共数据之间完全分离。PPE-Bench通过整合私有信息与公众人物或地标视觉纠缠的图像来解决这些问题，旨在测试遗忘能力而不损害公共信息的保留。实验表明，当前的遗忘方法可以减少私有数据泄露，但通常会对公共信息的保留产生负面影响。