数据隐私是指保护在模型训练、微调及与用户交互过程中涉及的个人敏感信息（PII）及其他机密数据，防止其未经授权被访问、泄露或滥用。数据隐私的主要风险包括训练数据中的隐私信息泄露、模型对训练样本的记忆和重现、推理过程中的信息暴露等。保障数据隐私对建立用户信任、实现负责任AI及遵守法规（如GDPR）至关重要。常用对策有训练数据匿名化、差分隐私、联邦学习、安全多方计算、加密技术及严格的数据治理和访问控制策略。
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