Riesgos de Privacidad en el Uso de Datos Personales por IA

Entrenar o ajustar modelos con datos personales introduce riesgos de privacidad que van más allá del simple almacenamiento de esa información, un modelo puede memorizar fragmentos de datos de entrenamiento y revelarlos ante una consulta específica, un atacante puede inferir si una persona concreta formó parte del conjunto de entrenamiento mediante ataques de inferencia de membresía, y las respuestas generadas por un modelo pueden combinar datos de distintos individuos de forma que se reidentifique a alguien que originalmente estaba anonimizado. Estos riesgos son especialmente relevantes en sectores como salud o finanzas, donde la normativa de protección de datos exige justificar la base legal del tratamiento y garantizar derechos como el de supresión, algo técnicamente complejo cuando la información ya quedó incorporada en los pesos de un modelo. Aplicar privacidad diferencial durante el entrenamiento y minimizar los datos personales usados son prácticas que reducen significativamente esta exposición.