人工智能是医疗保健、技术和其他领域发展不可或缺的一部分，但人们对数据隐私的监管方式存在担忧。

数据隐私对于赢得公众对技术进步的信任至关重要。

数据隐私通常与基于消费者数据的人工智能 (AI) 模型相关联。可以理解，用户对获取和使用其数据的自动化技术持谨慎态度，其中可能包括敏感信息。由于 AI 模型依赖于数据质量来提供显着的结果，因此它们的持续存在取决于隐私保护是其设计不可或缺的一部分。

良好的隐私和数据管理实践不仅仅是消除客户恐惧和担忧的一种方式，与公司的核心组织价值观、业务流程和安全管理有很大关系。隐私问题已被广泛研究和宣传，我们的隐私感知调查数据表明，隐私保护是消费者关注的重要问题。

从上下文中解决这些问题至关重要，对于使用面向消费者的人工智能的公司来说，有几种方法和技术可以帮助解决通常与人工智能相关的隐私问题。

有些产品和服务需要数据，但它们不需要侵犯任何人的隐私

使用人工智能的公司在隐私方面已经面临公众眼中的劣势。根据欧洲消费者组织 2020 年的一项调查显示，45-60% 的欧洲人同意 AI 将导致更多的个人数据滥用。

有许多流行的在线服务和产品依赖于大型数据集来教授和改进他们的 AI 算法。即使是最不注重隐私的用户，这些数据集中的一些数据也可能被认为是私有的。来自网络、社交媒体页面、手机和其他设备的数据流增加了企业用来训练机器学习系统的信息量。由于一些公司过度使用个人数据和管理不善，隐私保护正在成为世界各地的公共政策问题。

我们收集的大部分敏感数据都是为了改进支持人工智能的流程。许多分析的数据也是由机器学习采用驱动的，因为复杂的算法需要根据这些数据集实时做出决策。搜索算法、语音助手和推荐引擎只是利用基于真实世界用户数据的大型数据集的 AI 的几个解决方案。