Odborné vysvětlení: Diferenciální soukromí je matematický rámec pro poskytování statistických informací o datové sadě při zachování soukromí jednotlivců v této sadě. V AI se používá k ochraně osobních údajů při trénování modelů strojového učení tím, že přidává kontrolované množství šumu do dat nebo výsledků, což znemožňuje identifikaci jednotlivců.
Vysvětlení pro laiky: Diferenciální soukromí je jako mít recept na koláč, kde nikdo nemůže zjistit, jaké přesné ingredience jste použili. Pro umělou inteligenci to znamená, že může pracovat s informacemi o lidech, ale záměrně do nich přidá trochu “šumu”, takže nikdo nemůže zjistit, čí konkrétní informace to jsou.
Differential Privacy is a mathematical framework for providing statistical information about a dataset while preserving the privacy of individuals in that set. In AI, it is used to protect personal data when training machine learning models by adding controlled amounts of noise to data or results, making it impossible to identify individuals.
