融合的国家隐私法和新兴的人工智能挑战

美国八个州于 2023 年通过了数据隐私立法，到 2024 年，法律将在四个州生效，其中包括俄勒冈州、蒙大拿州和德克萨斯州，每个州都有全面的州隐私法，而佛罗里达州的《数字权利法案》则要有限得多。值得注意的是，这些法律都有相似之处，并强调了在拼凑而成的美国隐私环境中统一数据保护标准的全国趋势。

虽然这些法律在许多方面都是一致的——例如豁免雇主信息和缺乏私人诉讼权——但它们也表现出各州特定的细微差别。例如，蒙大拿州定义个人信息的门槛较低、德克萨斯州对小企业定义的独特方法以及俄勒冈州详细的个人信息分类都说明了这种多样性。

由于蒙大拿州人口较少，只有一百万左右，因此其门槛比其他州低得多。由于门槛降低，可能会有更多的人受到影响。蒙大拿州的隐私法要求公司进行数据保护评估，以确定敏感数据被捕获和存储的高风险区域。该法律迫使企业进行数据保护评估和流程，以确保组织承担责任。

德克萨斯州的隐私法是美国最早规避财务门槛的合规法之一，其标准基于小企业管理局的定义。这种创新方法扩大了法律的适用范围，确保更广泛的企业对数据隐私负责。

俄勒冈州的法律扩大了个人信息的定义，将链接设备包括在内，体现了该州对全面数据保护的承诺。它涵盖了从健身手表到在线健康记录的各种数字足迹。俄勒冈州还在敏感信息的定义中具体提及了性别和跨性别者，显示了对隐私的细致入微的态度。

这些法律表明公司迫切需要评估并确保其流程中的数据保护附录。问责制是这些法律的一个重要方面，反映了数据主体权利和意识的增强。组织必须建立程序，使个人能够有效行使其隐私权，其中包括投资管理平台和监控处理活动以确保合规性。

生成式人工智能及其用途正在受到广泛关注和审查

生成人工智能（GenAI）的兴起给隐私领域带来了独特的挑战。随着人工智能技术成为企业不可或缺的一部分，管理人工智能部署的结构化政策和流程的需求变得至关重要。美国国家标准与技术研究院 (NIST) 开发了一个管理人工智能风险的框架，重点关注设计和部署策略。

在治理方面，我们经常看到人工智能交给隐私而不是安全，因为存在很多重叠，但就战术影响而言，有很多重叠。大型语言模型 (LLM) 和其他人工智能技术通常利用大量非结构化数据，引发对数据分类、标签和安全性的严重担忧。人工智能无意中泄露敏感信息的可能性是一个紧迫的问题，需要警惕的监控和强有力的治理。

同样重要的是要记住，这些人工智能系统需要训练，而它们用来训练人工智能系统的是你的个人信息。最近的争议围绕 Zoom 计划使用个人数据进行人工智能训练 强调了法律合规性与公众认知之间的微妙界限。

今年对于隐私法来说也是至关重要的一年，因为它们与新兴的 GenAI 领域相交叉。人工智能技术的快速采用给数据隐私带来了新的挑战，特别是在缺乏具体立法或标准化框架的情况下。人工智能对隐私的影响各不相同，从决策算法的偏见到人工智能训练中个人信息的使用。随着人工智能重塑格局，企业必须保持警惕，确保遵守新兴的人工智能准则和不断发展的国家隐私法。

企业今年应该看到的四个关键的新兴数据隐私趋势r

公司今年应该会看到许多新兴的数据隐私趋势，包括：

总体而言，现在是公司坐下来深入研究他们正在处理的内容、他们拥有哪些类型的风险、如何管理这种风险以及他们减轻已识别风险的计划的时候。第一步是识别风险，然后确保企业根据已识别的风险制定策略，以遵守人工智能接管后出现的所有新法规。组织应考虑他们是否在内部使用人工智能、员工是否使用人工智能，以及如何确保他们了解并跟踪这些信息。

• SEO 支持的内容和 PR 分发。 今天得到放大。
• PlatoData.Network 垂直生成人工智能。 赋予自己力量。 访问这里。
• 柏拉图爱流。 Web3 智能。 知识放大。 访问这里。
• 柏拉图ESG。 碳， 清洁科技, 能源， 环境， 太阳能， 废物管理。 访问这里。
• 柏拉图健康。 生物技术和临床试验情报。 访问这里。
• Sumber: https://www.darkreading.com/cyber-risk/converging-state-privacy-laws-emerging-ai-challenge