另一种新兴方法是联合学习

其中机器学习模型是在用户设备本地保存的分散数据集上进行训练的。不是直接收集原始用户数据，而是仅从本地设备共享模型参数并聚合到全局模型中。这允许在不损害用户数据隐私的情况下训练人工智能应用程序开发模型。谷歌利用联邦学习来实现键盘建议等功能。 ‍ AI ML 应用程序开发公司的开发人员还可以利用同态加密，它允许直接对加密数据进行计算，这样用户数据即使在处理过程中也保持模糊。结果在数据所有者透露之前一直保持加密状态。医疗保健和金融应用程序正在采用这种加密技术，以保护隐私的方式分析敏感用户数据。 安全多方计算是一种附加方法，使不同实体能够在分段数据集上联合计算，而无需任何一方查看整个数据集。数据在服务器之间分割，计算在并行段中完成，然后以隐私安全的方式聚合结果。这项技术正在金融领域不断发展。

最后，合成数据生成

使用 GAN 等人工智能技术来人为生成完全虚假的用户数据集，这些数据集保留真实用户数据的统计模式和相关性，而不会损害隐私。虽然合成数据仍处于新兴阶段，但它允许在不暴露真实用户数据的情况下训练机器学习模型。 总体而言，开发人员现在拥有多种加密、分布式隐私增强技术可供探索，这些技术有助于最大限度地降低风险 塞内加尔电话号码表 并最大限度地发挥人工智能的优势。采用这些技术保障措施是负责任的人工智能应用程序开发的关键部分。 设计符合道德的数据收集 允许知情用户同意 开发人员应允许知情的用户同意数据收集。应通过关于收集哪些数据以及出于什么目的的细粒度选项来提供同意。 它应该通过明确的解释、明确的性质来告知，并且用户可以随时撤销。对应用程序的数据处理活动进行任何重大更改后，还应重新确认同意。 提供选择退出的选项 用户应该能够选择退出与第三方的任何可选数据共享。

应提供禁用超出核心

应用程序功能所必需的额外数据收集的选项。 启用用户数据访问、提取和删除 开发人员应允许用户根据请求访问、提取和删除其帐户和个人数据。 这包括建立自助帐户删除功能，允许以标准化格式提取数据，并及时删除任何不必要的数据。 设置数据保留限制 应为收集的每种数据类型设置保留期限，确定保留的持续时间。 不再需要用于 德国电子邮件列表 其原始处理目的的数据应在最短的时间内删除。保留期限应不断变化，以与当前的数据处理活动保持一致。 限制辅助数据的使用 对于所收集数据的任何超出核心应用程序功能（例如营销或分析）的二次使用，都应明确披露并得到用户同意。 此外，收集或共享应始终保持选择退出状态。限制性许可方法也可能阻止意外的下游使用。 总之，尊重用户代理、尽量减少不必要的保留并限制下游使用的道德数据实践是信任的关键支柱。负责任的开发人员应在整个数据生命周期中嵌入同意、访问、删除、保留和二次使用控制。