了解隱私與資料
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了解隱私與資料 · 10 分鐘
摘要逐字稿
本影片探討非營利組織專業人士對 AI 最常見的顧慮之一：資料隱私。您將了解與 AI 工具分享的資料實際上會發生什麼事、如何評估不同平台和方案的隱私保護措施，以及如何為安全使用 AI 準備敏感資料。
重點整理
- AI 帶來新的隱私考量——特別是在訓練方面：有些 AI 會使用您的輸入來訓練未來的模型，這意味著您資料中的模式可能會影響未來的輸出。
- 不同工具有不同規則：您用來構思活動主題的免費 AI，與具有嚴格資料保留政策的付費帳戶並不相同。請將工具與任務相匹配——保護程度較高的工具可讓您更安全地分享敏感資料。
- 安全使用 AI 並非要避免使用它——而是要負責任地使用它：在開始新專案之前，請運用「問題意識」與「平台意識」。通常您可以透過將任務拆解成組成部分，在不分享敏感資訊的情況下，充分獲得 AI 的益處
- 您通常可以完全移除識別資訊：對於模式分析，您可能不需要姓名、聯絡方式或其他個人識別資訊（PII）。從您實際的目標反向推導，以確定哪些資料是真正必要的
- 如果出現問題，您有多種選擇：刪除對話、透過平台的隱私流程請求刪除資料，並遵循您組織的相關規範
練習
評估資料敏感度
本練習將協助您培養判斷力，了解哪些資料可以安全地與 AI 工具分享。
第一部分：檢視範例資料
選擇以下與您工作最相關的情境之一：
- 一份包含姓名、金額和聯絡資訊的捐款人捐贈歷史電子表格
- 包含人口統計細節的計畫參與者問卷調查回覆
- 包含受益人故事和成果資料的補助報告草稿
第二部分：標註敏感度
針對您選擇的情境，請找出：
- 哪些欄位或部分包含個人識別資訊（PII）？
- 哪些資訊對您想要進行的分析是必要的？
- 哪些資訊可以移除或匿名化，而不會失去分析價值？
- 如果這些資料被洩露，最糟的情況會是什麼？
第三部分：規劃您的方法
- 在與 AI 分享之前，您會移除或修改什麼？
- 對於這種敏感程度，哪種工具／方案等級會是合適的？
- 在收到 AI 的分析後，您會採取哪些驗證步驟？
課程反思
- 思考 AI 隱私的方式，與您對其他軟體工具（電子郵件、雲端儲存、CRM）的既有想法相比有何不同？
- 根據本課程，您會對與 AI 分享資料的方式做出哪一項改變？
接下來
在下一課中，我們將在探索使用 AI 進行資料分析的過程中，將這些隱私實務付諸行動——學習如何發現模式、產生洞見，並在保護敏感資訊的同時強化您的計畫。