一种新的数学模子加强了对人工智能识别风险的评估，供给了一种可扩展的处理方案，以均衡手艺效益和现私。人工智能东西越来越多地用于正在线和面临面和人们，但它们的无效性存正在严沉风险。为领会决这个问题，互联网研究所、旨正在帮帮人们更好地领会人工智能的，并支撑监管机构现私。他们的研究成果颁发正在《天然通信》上。该模子初次为评估识别方式供给了的科学框架，出格是正在处置大规模数据时。它能够评估告白代码和器等手艺的精确性，这些手艺基于最小的消息（如时区或浏览器设置）来识别正在线用户，这一过程被称为“浏览器指纹”。该研究的次要做者、大学互联网研究所高级研究员Luc Rocher博士说： “我们认为我们的方式是一种新的方式，能够帮帮评估数据发布中从头识此外风险，同时也能够评估环节、高风险中的现代识别手艺。正在病院、从义援帮运送或边境节制等处所，风险很是高，对精确、靠得住的身份识此外需求至关主要。”该方式操纵贝叶斯统计范畴来进修若何正在小范畴内识别个别，并将识此外精确性外推到更大的群体，比以前的式和经验好10倍。这使得该方式正在评估分歧的数据识别手艺正在分歧的使用法式和行为设置中若何大规模施行时具有奇特的能力。这可能有帮于注释为什么一些人工智能识别手艺正在小案例研究中测试时表示很是精确，鉴于基于人工智能的身份识别手艺的敏捷兴起对匿名和现私形成的挑和，这些发觉很是及时。 例如，人工智能东西正正在进行试验，以从动识别网上银行中的人的声音，从义援帮交付中的人的眼睛，或法律中的人的脸。这种新方式能够帮帮组织正在人工智能手艺的益处和人们小我消息的需求之间取得更好的均衡，使日常取手艺的互动更平安、更有保障。他们的测试方式答应正在全面实施之前识别潜正在的弱点和需要改良的范畴，这对于连结平安性和精确性至关主要。合著者Yves-Alexandre de Montjoye副传授（伦敦帝国理工学院数据科学研究所）说：“我们的新缩放定律初次供给了一个有准绳的数学模子来评估识别手艺正在规模上的表示。领会识此外可扩展性对于评估这些从头识别手艺带来的风险至关主要，包罗确保恪守全球现代数据立法。这项工做是朝着开辟有准绳的方式迈出的环节一步，这些方式能够评估更先辈的人工智能手艺带来的风险，以及正在耳目类踪迹的可识别性。我们但愿这项工做将对研究人员、数据官员、伦理委员会和其他旨正在正在共享研究数据和患者、”？。

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