InterPARES Trust AI: security issues in using artificial intelligence in documents operating

Cover Page

Cite item

Abstract

An overview of publications by participants in the InterPARES Trust AI project on the application of artificial intelligence technologies in operating with documented information is presented. The artificial intelligence technology tools such as computer vision, natural language processing (NLP), privacy enhancing technologies (PETs), and vulnerabilities of large language models (LLMs) in relation to the problem of ensuring the security of artificial intelligence systems when documents operating are considered. The need to develop approaches to ensuring the security of the applied artificial intelligence systems is highlighted.

About the authors

I. I. Belov

Russian State University for the Humanities; All-Russian Scientific and Research Institute for Records and Archives Management

Email: belov@vniidad.ru
SPIN-code: 3080-1811
ResearcherId: 1041018
Аssistant of the Department of Automated Systems of Management Document Support, Russian State University for the Humanities (RSUH); researcher of Document Science Department of the All-Russian Scientific and Research Institute for Records and Archives Management (VNIIDAD), Moscow, Russian Federation. Moscow

References

  1. InterPARES Trust AI (2021–2026): official website [Официальный сайт проекта InterPARES Trust AI (2021–2026)]. URL: https://interparestrustai.org/ (дата обращения: 20.11.2024).
  2. Artificial Intelligence and Documentary Heritage. Newsletter 2024 Special Issue 2024 InterPARES Trust AI is a cooperating institution of the Memory of the World Sub on Education and Research (SCEaR) [Искусственный интеллект и документальное наследие. Специальный выпуск 2024 InterPARES Trust AI Подразделения по образованию и исследованиям «Память мира» (SCEaR)]. Edited by Luciana Duranti and Corinne Rogers. SCEaR, IAC, UNESCO Memory of the World Programme. 2024. 99 р. URL: https://interparestrustai.org/assets/public/dissemination/SCEaRNewsletterSpecialIssue2024ArtificialIntelligence.pdf (дата обращения: 20.11.2024).
  3. Lemieux V.L., Werner J. Protecting Privacy in Digital Records: The Potential of Privacy-Enhancing Technologies [Защита конфиденциальной информации, содержащейся в электронных документах: потенциал технологий, повышающих уровень конфиденциальности данных]. ACM Journal on Computing and Cultural Heritage. 2024;83:1–18. URL: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3633477 (дата обращения: 20.11.2024).
  4. Bhatia G., Nagoudi M.B., Cavusoglu H., Abdul-Mageed M. FinTral: A Family of GPT-4 Level multimodal financial large language models [FinTral: Семейство многофункциональных финансовых больших языковых моделей уровня GPT-4]. URL: https://aclanthology.org/2024.findings-acl.774.pdf (дата обращения: 20.11.2024).
  5. Alcoba A., Hohmann P., Suderman J. Datafying Archives for Privacy Protection [Сбор данных в архивах для защиты информации]. Artificial Intelligence and Documentary Heritage. 2024. р. 34–38. URL: https://interparestrustai.org/assets/public/dissemination/SCEaRNewsletterSpecialIssue2024ArtificialIntelligence.pdf (дата обращения: 20.11.2024).
  6. Lemieux V.L. Balancing act: navigating the nexus of AI, privacy, and accessibility in archives [Балансирование: навигация по сгенерированным искусственным интеллектом связям, конфиденциальность и доступность архивной информации]. Artificial Intelligence and Documentary Heritage. 2024. р. 39–42. URL: https://interparestrustai.org/assets/public/dissemination/SCEaRNewsletterSpecialIssue2024ArtificialIntelligence.pdf (дата обращения: 20.11.2024).
  7. Franks P.C. The crucial role of paradata in AI governance [Критическая роль параданных в управлении искусственным интеллектом]. Artificial Intelligence and Documentary Heritage. 2024. р. 54–60. URL: https://interparestrustai.org/assets/public/dissemination/SCEaRNewsletterSpecialIssue2024ArtificialIntelligence.pdf (дата обращения: 20.11.2024).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).