In molti settori – dalla sanità alla finanza, fino alla cybersecurity e all’automotive – le aziende si trovano davanti a un’esigenza sempre più evidente: sviluppare modelli AI efficaci senza poter contare, almeno con facilità, su grandi quantità di dati reali liberamente utilizzabili.
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I dati sintetici non cancellano i rischi privacy: li spostano sulla governance
I dati sintetici stanno diventando uno strumento sempre più rilevante nello sviluppo dei sistemi AI. Possono ridurre alcuni rischi privacy e semplificare testing e training, ma richiedono valutazioni su re-identificazione, qualità del dato, bias, governance e conformità all’AI Act
Avvocato, specializzato in materia di privacy e data protection, P4I – Partners4Innovation

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