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AI技術正以不同的形態構成隱私安全解決方案，不但適用於其他領域，也突破了AI自身發展的合規瓶頸。Google研發的聯合學習演算法，僅需要用戶端裝置內的少量資料便可完成模型訓練，使AI廠商不需再集中式的蒐集大量資料而承受禁止傳輸資料的合規風險；NEC憑藉其HPC技術優勢所開發的AI擴充平台硬體裝置，可自動化將百萬筆個資依法規要求將其去識別化後儲存，使金融業提升資料處理效率。此外，由於GDPR對科技大廠無法有效約束，轉而緊盯AI新創和中小企業的可能性大增，改用聯合學習建構模型或購入智慧化合規平台將有助於相關企業降低合規風險。台灣已具優勢的系統整合、硬體製造業，若能與AI新創合作，亦有機會開發出適用於台灣的HPC級AI法遵解決方案，滿足金融、保險、醫療等領域的隱私保護工具需求。

【內容大綱】

• 一、 現行隱私安全技術無法完全因應法規要求
  • (一)  現行技術聚焦於本地資料保護
  • (二)  合規風險從靜態存取轉移至動態傳輸
• 二、新興AI技術陸續應用於隱私保護
  • (一)  Google聯合學習不需上傳資料也可訓練模型
  • (二)  NEC開發AI擴充平台提升企業合規效率
• 三、 GDPR落實雖遇瓶頸但中小企業仍應警戒
  • (一)  治不住大廠，兩年來僅有Google受罰
  • (二)  矛頭可能指向中小和新創企業
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【圖表大綱】

• 圖1、聯合學習模型訓練機制
• 圖2、聯合學習於用戶端即完成模型訓練
• 圖3、GDPR合規專用高速向量運算引擎SX-Aurora Tsubasa
• 圖4、2018年5月至2020年1月歐洲地區違反GDPR累計罰款