Large Language Models and Privacy in the Corporate Context | Large language models e privacy nel contesto aziendale

Abstract

The rapid development of Large Language Models (LLMs), such as GPT-3 and GPT-4, has transformed corporate functions, yet their integration raises critical privacy concerns. These models require vast amounts of training data, often including sensitive corporate information, which increases risks of data breaches and unauthorized access. This systematic review explores privacy challenges, model privacy strategies, and ethical considerations. By identifying key legal frameworks such as the GDPR and the AI Act, this paper aims to provide insights into corporate compliance and the responsible eployment of LLMs.

Il rapido sviluppo dei Large Language Models (LLMs), come GPT-3 e GPT-4, ha trasformato le funzioni aziendali, ma la loro integrazione solleva importanti problemi di privacy. Questi modelli richiedono enormi quantità di dati per l’addestramento, spesso contenenti informazioni aziendali sensibili, aumentando i rischi di violazioni e accessi non autorizzati. La presente revisione sistematica esplora le sfide relative alla privacy, le strategie di protezione dei modelli e le considerazioni etiche, identificando le normative chiave come il GDPR e l’AI Act, per fornire indicazioni sulla conformità aziendale e l’uso responsabile degli LLMs.