Odborné vysvětlení: Diferenciální soukromí je matematický rámec pro ochranu soukromí v datových analýzách. V AI se používá k omezení množství informací, které lze odvodit o jednotlivcích z výsledků analýzy nebo modelu strojového učení. Funguje přidáním kontrolovaného množství šumu do dat nebo výsledků, což znemožňuje přesnou rekonstrukci individuálních záznamů, ale zachovává celkovou statistickou přesnost.
Vysvětlení pro laiky: Představte si, že provádíte průzkum ve vaší vesnici a chcete, aby odpovědi lidí zůstaly tajné. Diferenciální soukromí je jako přidání trochy “šumu” do výsledků. Například, místo abyste řekli “15 lidí má modré auto”, řeknete “asi 14-16 lidí má modré auto”. Tím ochráníte soukromí jednotlivců, protože nikdo nemůže přesně určit, kdo odpověděl jak, ale stále máte užitečné informace o celkové situaci.
Differential Privacy is a mathematical framework for protecting privacy in data analyses. In AI, it is used to limit the amount of information that can be inferred about individuals from the results of analysis or machine learning models. It works by adding a controlled amount of noise to data or results, making it impossible to accurately reconstruct individual records while maintaining overall statistical accuracy.
