Removendo dados privados de modelos de IA? Agora você pode sem acessar os conjuntos de dados originais.

Removendo dados privados de modelos de IA? Agora você pode sem acessar os conjuntos de dados originais.

Redazione RHC:21 Setembro 2025 10:02

Uma equipe da Universidade da Califórnia, Riverside, demonstrou uma nova maneira de remover dados privados e protegidos por direitos autorais de modelos de IA sem acessar os conjuntos de dados originais. A solução aborda o problema do conteúdo pessoal e pago sendo reproduzido quase literalmente nas respostas, mesmo quando as fontes são removido ou bloqueado por senhas e paywalls.

A abordagem é chamada de “Desaprendizagem certificada sem fontes”. Um conjunto substituto que é estatisticamente semelhante ao original é usado. Os parâmetros do modelo são modificados como se ele tivesse sido retreinado do zero. Ruído aleatório cuidadosamente calculado é introduzido para garantir o cancelamento. O método apresenta um Novo mecanismo de calibração de ruído que compensa discrepâncias entre os dados originais e substitutos . O objetivo é remover as informações selecionadas, mantendo o desempenho do material restante.

A demanda por essa tecnologia é impulsionados pelos requisitos do GDPR e da CCPA, bem como controvérsias em torno do treinamento em textos protegidos. Os modelos de linguagem são treinados online e, às vezes, produzir trechos quase exatos de fontes, permitindo-lhes ignorar o acesso pago. Separadamente, o O New York Times entrou com uma ação contra a OpenAI e a Microsoft sobre o uso de artigos para treinar modelos GPT.

Os autores testaram o método em conjuntos de dados sintéticos e do mundo real. A abordagem também é adequada quando os conjuntos de dados originais são perdidos, fragmentados ou legalmente inacessíveis.

Atualmente, o trabalho é projetado para arquiteturas mais simples e ainda amplamente utilizadas, mas com mais desenvolvimento, o mecanismo pode ser dimensionado para sistemas maiores, como o ChatGPT.

Os próximos passos são para adaptá-lo a tipos mais complexos de modelos e dados, bem como para criar ferramentas que disponibilizarão a tecnologia para desenvolvedores em todo o mundo. A tecnologia é útil para a mídia, organizações médicas e outros proprietários de informações confidenciais, e também oferece aos indivíduos a capacidade de solicitar a remoção de dados pessoais e proprietários da IA.

Redação
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