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以下是数据隐私相关的文章

2026-01-30
AI生成的反ICE视频正经历“同人小说化” 在Instagram和Facebook上，AI生成的反移民及海关执法局（ICE）视频正在流行，这些视频描绘了有色人种反抗ICE特工的场景。这种内容既带来了发泄情绪的快感，也引发了人们对虚假信息泛滥及其潜在后果的担忧，尤其是在当前社会对视频证据真实性产生怀疑的背景下。
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- AI新闻/评测
- AI创意设计
2026-01-29
微软承诺：用户完全掌控其数据，与 Copilot 互动不用于训练 AI 为消除用户对数据收集的担忧，微软在国际隐私日重申，用户对其数据拥有完全控制权，可随时访问、转移或删除数据，且仅在征得同意后才用于个性化广告。针对企业和个人用户对 Microsoft 365 Copilot 的疑虑，微软特别承诺，将严格隔离用户的提示词（Prompts）、响应内容及业务数据，绝不会将这些信息用于训练包括基础大语言模型（LLMs）在内的任何 AI 模型。此举旨在确保组织数据安全地保留在企业租户环境中，强化用户对AI交互数据的隐私保护。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2026-01-29
AI“记住”你的信息是隐私的下一个前沿阵地随着谷歌、OpenAI等巨头争相推出能记住用户偏好的AI助手，新的隐私风险也浮出水面。本文深入探讨了AI记忆技术带来的数据聚合和交叉污染问题，并提出了结构化记忆、用户控制和提供商责任制等关键的应对策略，强调技术选择将决定AI如何看待我们。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-01-23
AI+医疗，前景可期更需厘清边界（健康焦点）随着深度学习和大数据时代的到来，AI正加速融入医疗健康领域。本文探讨了AI在智能预问诊、辅助决策、效率提升等方面的应用现状，以及其广阔前景。同时，重点剖析了AI在诊断依据、责任认定和患者隐私保护等方面的边界问题，强调AI应作为辅助工具，需在医务人员监督下使用。
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- AI行业应用
- AI新闻/评测
2026-01-23
Open Notebook：一个真正的开源私密版 NotebookLM 替代品？随着人工智能在研究和学习中日益核心化，云端AI笔记工具带来的数据隐私风险日益凸显。Open Notebook应运而生，它是一个开源的、AI驱动的平台，旨在让用户在保持对数据完全控制的前提下进行笔记记录、整理和互动。该平台支持本地部署或自托管，集成了AI辅助总结、情境洞察和多模态内容管理，直接解决了传统云服务中的数据锁定和隐私泄露问题。Open Notebook通过提供灵活的AI模型集成（如支持Ollama）和多类型内容（PDF、YouTube视频等）处理能力，为寻求隐私保护的独立研究人员和...
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- AI基础/开发
2026-01-16
使用 Amazon Bedrock 护栏保护生成式 AI 应用程序本文演示了如何利用 Amazon Bedrock 护栏（Guardrails）为企业构建的自定义多提供商生成式 AI 网关添加集中式安全措施。通过使用 Amazon Bedrock 的 ApplyGuardrail API，您可以为 Amazon Bedrock 和第三方 LLM（如 Azure OpenAI）强制执行一致的提示安全和敏感数据保护策略，从而实现负责任的生成式 AI 应用。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2026-01-14
AI购物新协议引争议：谷歌被指利用聊天数据“宰客”，官方否认谷歌最近推出的适用于AI购物智能体的通用商务协议（UCP）引发了消费监督机构的强烈关注。基础协作组织执行董事林赛·欧文斯警告称，谷歌的计划可能利用用户聊天数据进行“个性化追加销售”，从而引导消费者购买更昂贵的商品，实施所谓的“监控式定价”。尽管谷歌已公开否认了这些指控，强调严格禁止商家在平台展示高于其官网的价格，并澄清“追加销售”仅为展示高端产品选项，但围绕大型科技企业在AI购物领域中潜在的利益冲突和用户数据隐私的担忧仍在持续发酵。此事件凸显了AI商业化应用中平衡用户权益与商家利益的挑战。
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2026-01-09
使用 Amazon Bedrock 数据自动化和护栏检测及编辑个人身份信息本文介绍了如何利用Amazon Bedrock数据自动化（BDA）和护栏（Guardrails）构建一个自动化的解决方案，用于高效检测和编辑海量邮件内容及附件中的个人身份信息（PII）。该方案整合了文本和图像内容处理，确保数据隐私合规，并提供可选的React前端界面以供安全审阅。
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2026-01-08
减少人工智能中的隐私泄露：实现上下文完整性的两种方法本文深入探讨了人工智能模型中常见的隐私泄露问题，并详细介绍了两种解决上下文完整性挑战的方法。微软研究院提出的这些方法旨在平衡模型实用性与用户隐私保护，确保数据在不同使用场景下的安全性和适当性。
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