Researchers develop method to erase sensitive data from AI models

Los investigadores han desarrollado un método que permite a los modelos de inteligencia artificial eliminar datos sensibles sin necesidad de acceder al conjunto original de entrenamiento. Al utilizar datos sustitutos y ruido calibrado, la técnica elimina eficazmente la información no deseada mientras preserva la utilidad del modelo. Este enfoque reduce significativamente los costos computacionales y la intensidad energética habitualmente asociados con el reentrenamiento, ofreciendo una solución más eficiente para la eliminación de datos. Esta innovación aborda directamente las crecientes preocupaciones sobre la privacidad y las exigencias regulatorias establecidas en leyes como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA). Proporciona una forma demostrable para que individuos y organizaciones garanticen que el material personal o con derechos de autor sea eliminado de los sistemas de IA. El método mantiene fuertes protecciones de privacidad comparables a las del reentrenamiento completo, lo que lo hace práctico para aplicaciones del mundo real donde los datos originales no están disponibles o son difíciles de recuperar. La tecnología es altamente relevante en los debates sobre datos abiertos, ya que equilibra la transparencia con los derechos de privacidad. Permite el uso responsable de la IA al garantizar que la información sensible no persista indefinidamente en los modelos abiertos. Este avance apoya las prácticas éticas de IA, permitiendo el desarrollo continuo y la compartición de modelos abiertos mientras se respetan la privacidad individual y los requisitos de cumplimiento legal.

Fuente: thedailystar.net
Publicado el 2025-09-01

Researchers develop method to erase sensitive data from AI models

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