隨著人工智慧的進步，數據匿名化在保護隱私方面扮演著越來越重要的角色。
這是因為需要大量數據來訓練人工智慧。 今天，那些數據識別了人們、他們的模式和行為、他們的喜好和厭惡等，並且必須採取更多措施來保護人類，因為這些由AI驅動的隱私現實所引發的結果。
無論是為AI訓練目的匿名化數據，還是為在AI時代保護人類安全創造工具，這些都是必不可少的。 但什麼是匿名化，它如何保護個人隱私？
World 如何匿名化數據
數據匿名化是指改變數據，使其無法有效地連結回個人。
有不同的方法來匿名化數據。 World 通過使用稱為多方計算（Multi-Party Computation）的先進密碼技術來實現匿名化，我們基於此創建了匿名多方計算（AMPC）。 以下是其工作原理。
- 當人類在 Orb 驗證其 World ID 時，會拍攝其面部和眼睛的照片。 一個數字代碼（虹膜代碼）從他們的眼睛照片中抽取。 此代碼可用於證明他們是獨特的人類，且用於創建代碼的圖像僅儲存在個人的設備上，從未儲存在 Orb 上。
- 虹膜代碼然後被加密地轉換成多個加密的片段，每個片段都不透露有關個人或虹膜代碼的任何信息，且無法有效地追溯到個人。
- 這些片段儲存在由可信的第三方如 Nethermind 和德國的弗里德里希·亞歷山大大學埃爾朗根-紐倫堡運營的數據庫中。
由於這一加密過程，匿名化數據無法有效地返回給某個個體。 這意味著使用經過驗證的 World ID 的人可以在線上證明他們是獨特的人類，同時保持他們的匿名性。
建立匿名化標準
對於數據匿名化的意義，技術專家、工程師、政策制定者和監管者仍有分歧，至今尚未就實現數據匿名化達成共識。 雖然這不是一個新問題，但許多現有法律並未處理這個關鍵的定義問題。
有些人認為使數據與個人聯繫起來的過程實際上是不可能的，而另一些人則認為不考慮資源以及這樣做的實際或技術困難，使數據與個人聯繫起來的過程完全不可能。
這種後來的方法有問題，因為即使在假設情況下，基於技術不可能性的標準會導致荒謬的結果。 這就意味著，即使將資料連結回個人的方法超出任何單一實體的資源，匿名化仍然是不可行的。
在一個匿名化資料將有助於保護每天與人工智慧生活和互動的人的世界中，對這個術語有一個明確且實際可行的定義是至關重要的。 這就是為什麼 World Foundation 和其他 World Network 的貢獻者投資於創建一個開創性的開源 AMPC 設置，並承諾與技術專家、工程師、政策制定者和監管者合作，以確保資料匿名化在未來作為一個關鍵工具可用。
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