%0 Journal Article
%T Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe na styku prywatności i archiwów
%A Khuhro, Iori
%A Gilmore, Erin
%A Suderman, Jim
%A Hofman, Darra L.
%J Archeion
%V 2024
%R 10.4467/26581264ARC.24.006.20201
%N 125
%P 55-78
%K archiwistyka, prywatność, sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, rozpoznawanie nazwanych jednostek
%@ 0066-6041
%D 2024
%U https://ejournals.eu/czasopismo/archeion/artykul/artificial-intelligence-and-machine-learning-at-the-intersection-of-privacy-and-archives
%X W miarę tego, jak dokumentacja w coraz większym stopniu tworzona jest w formacie cyfrowym – a tym samym, przynajmniej pozornie, jest potencjalnie bardziej dostępna – archiwiści zmagają się z zapewnieniem powszechnego dostępu do niej, przy jednoczesnym zagwarantowaniu odpowiedniej ochrony prywatności w odniesieniu do ogromnej liczby dokumentów przekazywanych pod ich opiekę. W niniejszym artykule autorzy przedstawiają wyniki przeglądu literatury, badając obszar styku pomiędzy sztuczną inteligencją (AI) a archiwami i prywatnością pod kątem tego, jak placówki archiwalne radzą sobie współcześnie z tymi wyzwaniami i jaką rolę może odegrać sztuczna inteligencja w ochronie prywatności w archiwach. Badanie ujawniło trzy główne obszary tematyczne: 1) wyzwania związane z definicjami „prywatności” i „sztucznej inteligencji” oraz otwierające się nowe możliwości; 2) potrzebę powstania wrażliwych na kontekst sposobów zarządzania prywatnością i decyzjami dotyczącymi dostępu; oraz 3) brak odpowiednich „mierników sukcesu”, które gwarantowałyby faktyczną przydatność rozwiązań AI chroniących prywatność w kontekście archiwalnym.