AI Erkennungsgenauigkeit Reaktionsszenarien
Es werden mehrdimensionale Validierungsverfahren für eine mögliche Fehlidentifizierung durch die Google Vision API empfohlen:
- Werkzeuge zur Kreuzvalidierung::
- Vergleichende Analysen wurden auch mit Microsoft Azure Computer Vision durchgeführt.
- Lokaler Einsatz des Open-Source-Modells Detectron2 zur sekundären Validierung
- Punkte für die manuelle Inspektion::
- Beachten Sie die mit AI gekennzeichneten Vertrauenswerte (professionelle Tools zeigen Wahrscheinlichkeitswerte an)
- Schwerpunkt auf der Überprüfung von Schlüsselelementen wie physischen Merkmalen und textlichen Informationen
- Seien Sie vorsichtig mit vagen Begriffen wie "möglich" und "vermutet".
- Aktive Störsender-Technologie::
- Hinzufügen von visuellem Lärm zu empfindlichen Fotografien (empfohlene Intensität 5-10%)
- Feinabstimmung von Gesichtsmerkmalen mit generativen adversen GAN-Netzen
- Beeinträchtigung der KI-Erkennung mit Hilfe gegenteiliger Mustertechniken
Richten Sie einen dreistufigen Arbeitsablauf "Identifizierung - Überprüfung - Verarbeitung" ein, und wenn KI sensible Informationen identifiziert, bestätigen Sie sie manuell, bevor Sie entscheiden, wie sie zu behandeln sind. Geschäftsanwender können den Aufbau einer automatisierten Audit-Pipeline in Betracht ziehen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSie sehen deine Fotos: Analyse der Datenschutzinformationen von Fotos auf der Grundlage von Google VisionDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem der falschen Klassifizierung der Privatsphäre aufgrund von KI-Fehlerkennungen lösen?
