ในยุคที่กฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเข้มงวดขึ้นและผู้ขายต้องการการตอบแบบสอบถามความปลอดภัยที่รวดเร็วและแม่นยำ การใช้ AI แบบดั้งเดิมมีความเสี่ยงต่อการเปิดเผยข้อมูลลับ บทความนี้แนะนำแนวทางใหม่ที่รวมการคำนวณหลายฝ่ายแบบปลอดภัย (SMPC) กับ AI สร้างสรรค์ ทำให้สามารถให้คำตอบที่เป็นความลับ ตรวจสอบได้ และเป็นแบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลดิบต่อฝ่ายใดฝ่ายหนึ่ง เรียนรู้สถาปัตยกรรม การไหลของงาน การรับประกันด้านความปลอดภัย และขั้นตอนปฏิบัติเพื่อยอมรับเทคโนโลยีนี้ในแพลตฟอร์ม Procurize
บทความนี้ตรวจสอบการทำงานร่วมกันที่กำลังเกิดขึ้นระหว่างการพิสูจน์ความเป็นศูนย์ความรู้ (ZKP) กับ AI สร้างสรรค์เพื่อสร้างเครื่องยนต์ที่คุ้มครองความเป็นส่วนตัวและตรวจจับการปลอมแปลงสำหรับการอัตโนมัติของแบบสอบถามด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด ผู้อ่านจะได้เรียนรู้แนวคิดเชิงคริปโตพื้นฐาน การบูรณาการกระบวนการทำงานของ AI ขั้นตอนการดำเนินการเชิงปฏิบัติและประโยชน์ในโลกจริง เช่น การลดความยุ่งยากในการตรวจสอบ การเพิ่มความลับของข้อมูลและความครบถ้วนของคำตอบที่สามารถตรวจสอบได้
บทความนี้สำรวจว่าการเรียนรู้แบบกระจายที่คุ้มครองความเป็นส่วนตัวสามารถปฏิวัติการทำแบบสอบถามความปลอดภัยโดยอัตโนมัติได้อย่างไร โดยให้หลายองค์กรสามารถฝึกโมเดล AI ร่วมกันได้โดยไม่เปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ซึ่งจะเร่งความเป็นไปตามกฎระเบียบและลดความพยายามด้วยมือ
บทความนี้อธิบายว่าความเป็นส่วนตัวเชิงแตกต่างสามารถรวมกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนขณะทำแบบสอบถามด้านความปลอดภัยโดยอัตโนมัติ พร้อมนำเสนอกรอบการทำงานเชิงปฏิบัติที่ทีมปฏิบัติตามสามารถใช้เพื่อให้ได้ทั้งความเร็วและความลับของข้อมูล
บทความนี้แนะนำเครื่องมือเพิ่มข้อมูลสังเคราะห์ใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อเสริมศักยภาพให้กับแพลตฟอร์ม Generative AI อย่าง Procurize โดยการสร้างเอกสารสังเคราะห์ที่คงความเป็นส่วนตัวและมีความละเอียดสูง เครื่องมือนี้ฝึกโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) ให้ตอบแบบสอบถามความปลอดภัยได้อย่างแม่นยำโดยไม่เปิดเผยข้อมูลลูกค้าจริง เรียนรู้สถาปัตยกรรม, ขั้นตอนการทำงาน, การรับรองความปลอดภัย, และขั้นตอนการปรับใช้จริงที่ช่วยลดภาระงานมือ, ปรับปรุงความสอดคล้องของคำตอบ, และรักษาการปฏิบัติตามกฎระเบียบ