Privacy / retention / consent в AI-системах: как обрабатывать PII в training/inference, что значит right to be forgotten для модели, и как организовать opt-out / consent UX?

Privacy в AI разваливается на три слоя. Training: data minimization, differential privacy (DP-SGD, Abadi et al. 2016, ε-δ budget, Opacus), federated learning (Google GBoard, data on-device), PII redaction через Microsoft Presidio / Amazon Comprehend / Google DLP. Inference: input scrubbing (pre-prompt) + output filtering (post-response) + LLM Guard. Right to be forgotten (GDPR Art. 17): тривиально для retrieval (delete from vector DB), почти нерешаемо для весов — machine unlearning (SISA, influence functions) остаётся research area, mitigations: DP-обучение, retraining без affected data. Retention: GDPR Art. 5(1)(e), CCPA/CPRA, typical AI defaults 30–90 дней для prompts. Consent UX: granular toggles (ChatGPT "improve our models"), California Delete Act (Jan 1 2026, universal opt-out), HIPAA BAA / FERPA / GLBA для regulated industries.