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传统意义上的标注,多是针对公开图像、语音或文本进行分类与标注。但随着AI进入关键行业,数据源往往包含大量个人信息与敏感信息:
医疗影像(CT、核磁共振、病历数据)——涉及患者隐私和生命健康。
金融交易数据(银行流水、征信报告)——涉及个人财务安全。
教育场景数据(学生作业、学习轨迹)——涉及未成年人保护。
自动驾驶视频(街景、车牌、人脸)——涉及公共场所的隐私边界。
这些数据一旦处理不当,不仅会导致个人隐私泄露,还可能触发巨额罚款、声誉损失,甚至刑事责任。因此,数据标注已经从“技术问题”升级为“法律与治理问题”。
信息来源:数语者
