هوش مصنوعی مولد و حریم خصوصی داده ها
هوش مصنوعی مولد چیست؟
هوش مصنوعی مولد (Generative AI) دسته ای از ابزارهای هوش مصنوعی است که از الگوریتم های پیچیده برای یادگیری الگوها و تولید محتوای تقلید کننده خلاقیت انسان استفاده می کند. این ابزارها ثابت کرده‌اند که دگرگون‌کننده هستند و افراد و سازمان‌ها را قادر می‌سازند تا موسیقی، هنر و سایر اشکال رسانه‌ای را بدون زحمت خلق کنند. آنها راه‌های جدیدی را برای نوآوری باز کرده‌اند و متخصصان خلاق را قادر می‌سازند بهره‌وری خود را افزایش دهند و مناطق ناشناخته را کشف کنند.
از آنجایی که دنیا به طور فزاینده ای به فناوری های هوش مصنوعی (AI) متکی است، ابزارهای هوش مصنوعی مولد به عنوان ابزارهای قدرتمند برای استفاده های مختلف ظاهر شده اند. با این حال، این پیشرفت سریع در هوش مصنوعی نگرانی هایی را در مورد حفظ حریم خصوصی داده ها ایجاد می کند. توانایی ابزارهای مولد هوش مصنوعی برای پردازش حجم وسیعی از داده ها و تولید خروجی های بسیار شخصی سازی شده، چالش های مهمی را برای محافظت از اطلاعات حساس ایجاد می کند.
انواع مختلف ابزارهای هوش مصنوعی مولد
انواع مختلفی از ابزارهای هوش مصنوعی مولد Generative AI وجود دارد که در خدمت اهداف و کاربردهای خلاقانه مختلف هستند. اینها شامل ابزارهای تولید متن، ابزارهای تولید تصویر، ابزارهای تولید موسیقی، ابزارهای تولید ویدئو، ابزارهای تولید صدا، ابزارهای تولید کد، ابزارهای انتقال سبک، ابزارهای طراحی بازی، و ابزارهای سنتز داده می‌شوند. آنها با ایجاد پاسخ به درخواست های ارائه شده توسط کاربران، با استفاده از آموزش و الگوریتم های آنها برای تولید متن، تصاویر یا سایر خروجی های مرتبط و منسجم عمل می کنند.
پاسخ‌های تولید شده بر اساس الگوها و اطلاعات آموخته‌شده در طول فرآیند آموزش است و به ابزارها اجازه می‌دهد تا خروجی‌های متناسب و خلاقانه را در پاسخ به ورودی کاربر ارائه دهند. به عنوان مثال، هنگامی که یک اعلان داده می شود، ابزارهای هوش مصنوعی تولید متن، متن منسجم و مرتبط با متن را به عنوان پاسخ الکترونیکی تولید می کنند.
نگرانی های حفظ حریم خصوصی داده ها در مورد ابزارهای هوش مصنوعی
ابزارهای هوش مصنوعی مولد می توانند از چند جهت برای حریم خصوصی داده ها خطراتی ایجاد کنند:
- نقض داده ها – اگر تدابیر امنیتی مناسبی وجود نداشته باشد، ابزارهای هوش مصنوعی مولد ممکن است در برابر نقض داده ها آسیب پذیر باشند که منجر به دسترسی غیرمجاز یا افشای اطلاعات حساس کاربر می شود. این می تواند منجر به نقض حریم خصوصی و سوء استفاده احتمالی از داده های شخصی شود.
- ناشناس سازی نامناسب – ابزارهای هوش مصنوعی مولد ممکن است برای آموزش یا تولید خروجی نیاز به دسترسی به داده های شخصی یا حساس داشته باشند. اگر تکنیک‌های ناشناس‌سازی مورد استفاده کافی نباشد، خطر شناسایی مجدد وجود دارد، جایی که افراد می‌توانند از داده‌های تولید شده شناسایی شوند و حریم خصوصی آنها به خطر بیفتد.
- اشتراک‌گذاری غیرمجاز داده – در برخی موارد، ابزارهای هوش مصنوعی مولد ممکن است داده‌های کاربر را بدون رضایت صریح یا برای اهدافی فراتر از آنچه در ابتدا ارسال شده است، با اشخاص ثالث به اشتراک بگذارند. این می تواند به اشتراک گذاری ناخواسته داده ها و نقض احتمالی حریم خصوصی منجر شود.
- سوگیری ها و تبعیض – ابزارهای هوش مصنوعی مولد ممکن است به طور ناخواسته سوگیری های موجود در داده های آموزشی را تداوم بخشند. اگر داده های آموزشی حاوی الگوهای تبعیض آمیز یا اطلاعات جانبدارانه باشد، خروجی های تولید شده می توانند این سوگیری ها را منعکس و تقویت کنند و رفتار ناعادلانه یا تبعیض علیه گروه های خاص را تداوم بخشند.
- عدم رضایت و شفافیت – اگر ابزارهای هوش مصنوعی مولد رضایت مناسبی از کاربران دریافت نکنند یا در ارائه اطلاعات شفاف در مورد نحوه جمع آوری، استفاده و اشتراک گذاری داده ها کوتاهی کنند، می تواند اعتماد کاربران را تضعیف کرده و حقوق حریم خصوصی آنها را نقض کند.
- شیوه‌های ناکافی نگهداری و حذف داده‌ها – اگر ابزارهای هوش مصنوعی مولد داده‌های کاربر را برای مدت طولانی‌تر از زمان لازم حفظ کنند یا در صورت درخواست یا در پایان دوره نگهداری، داده‌ها را به درستی حذف نکنند، می‌تواند خطر دسترسی غیرمجاز یا استفاده ناخواسته از اطلاعات شخصی را افزایش دهد.
حفاظت از حریم خصوصی داده ها در هوش مصنوعی مولد
از آنجایی که ابزارهای مولد هوش مصنوعی اغلب نیاز به دسترسی به داده‌ها دارند، که ممکن است شامل اطلاعات شخصی یا حساس باشد و ممکن است به اشکال مختلف باشد، اگر به درستی محافظت نشود، می‌تواند خطراتی را برای حریم خصوصی افراد ایجاد کند و منجر به دسترسی غیرمجاز به اطلاعات شخصی، سرقت هویت یا سوء استفاده از آن شود.
به همین دلیل است که حفاظت از داده‌های شخصی یا حساس برای حفظ اعتماد کاربر، رعایت مقررات حفظ حریم خصوصی و اطمینان از شیوه‌های هوش مصنوعی اخلاقی بسیار مهم است.
برای رفع نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی مرتبط با ابزارهای هوش مصنوعی، چندین اقدام کلیدی باید اجرا شود:
- به حداقل رساندن داده ها – سازمان ها باید شیوه هایی را اتخاذ کنند که جمع آوری و نگهداری داده های شخصی را به حداقل برساند. تنها با استفاده از داده های ضروری و مرتبط، می توان خطر نقض احتمالی حریم خصوصی را کاهش داد.
- ناشناس سازی و تجمیع – قبل از استفاده از داده ها برای آموزش مدل های هوش مصنوعی مولد، اطلاعات شخصی باید ناشناس یا جمع شوند تا اطمینان حاصل شود که افراد نمی توانند از خروجی های تولید شده شناسایی شوند. برخی از تکنیک‌های رایج ناشناس‌سازی شامل جمع‌آوری داده‌ها، پوشاندن یا اغتشاش، تعمیم، حریم خصوصی افتراقی، و متعادل کردن ابزار داده و حفظ حریم خصوصی است.
- خط‌مشی‌های داده‌های شفاف – سازمان‌هایی که ابزارهای هوش مصنوعی مولد را توسعه می‌دهند باید شیوه‌های جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و استفاده از داده‌های خود را به وضوح به کاربران منتقل کنند. شفافیت باعث ایجاد اعتماد می‌شود و افراد را قادر می‌سازد تا در مورد داده‌هایشان تصمیم‌گیری آگاهانه بگیرند.
- کاهش تعصب – توسعه دهندگان باید فرآیندهای دقیقی را برای شناسایی و کاهش سوگیری ها در داده های آموزشی اجرا کنند. تکنیک‌هایی مانند تنظیم مجموعه داده‌های متنوع و عدالت الگوریتمی می‌تواند به اطمینان حاصل شود که ابزارهای هوش مصنوعی مولد خروجی‌هایی بی‌طرفانه و محترمانه به ارزش‌های انسانی تولید می‌کنند.
- کنترل و رضایت کاربر – ابزارهای هوش مصنوعی مولد باید کنترل دقیقی را بر روی داده‌هایی که به اشتراک می‌گذارند و تولید می‌کنند در اختیار کاربران قرار دهد. کسب رضایت آگاهانه از کاربران و اجازه دادن به آنها برای مدیریت آسان داده های خود، افراد را قادر می سازد تا از حریم خصوصی خود محافظت کنند.
- رمزگذاری – داده های در حالت استراحت و در حال انتقال باید برای محافظت در برابر دسترسی غیرمجاز رمزگذاری شوند. الگوریتم های رمزگذاری و شیوه های مدیریت کلید باید برای اطمینان از محرمانه بودن داده ها اجرا شوند.
- کنترل های دسترسی – اجرای کنترل های دسترسی قوی به محدود کردن دسترسی به داده ها به افراد یا فرآیندهای مجاز کمک می کند. این شامل کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)، مکانیسم های احراز هویت و مدیریت مناسب امتیازات کاربر است.
- احراز هویت و مجوز – اطمینان از اینکه فقط کاربران تأیید شده و مجاز به داده های ذخیره شده دسترسی دارند بسیار مهم است. این شامل استفاده از روش‌های احراز هویت امن و تعریف مجوزهای دسترسی گرانول بر اساس نقش‌های کاربر است.
- حسابرسی و نظارت – مکانیسم‌های ثبت و نظارت باید برای ردیابی دسترسی به داده‌ها، شناسایی فعالیت‌های غیرمعمول و ایجاد هشدار در صورت بروز حوادث امنیتی بالقوه وجود داشته باشد.
- پشتیبان گیری و بازیابی داده ها – پشتیبان گیری منظم از داده ها و برنامه های بازیابی فاجعه باید برای محافظت در برابر از دست دادن داده ها یا فساد ایجاد شود. این شامل ذخیره سازی اضافی، برنامه های پشتیبان گیری، و آزمایش دوره ای فرآیند بازیابی است.
- مطابقت با مقررات – ذخیره سازی داده ها در ابزارهای هوش مصنوعی باید با مقررات مربوط به حفاظت از داده ها، مانند مقررات حفاظت از داده های عمومی (GDPR) یا الزامات خاص صنعت مطابقت داشته باشد. این شامل پایبندی به قوانین اقامت داده ها، کسب رضایت لازم و اطمینان از شیوه های صحیح رسیدگی به داده ها است.
- مدیریت آسیب‌پذیری – ارزیابی‌های امنیتی منظم و اسکن آسیب‌پذیری باید برای شناسایی و کاهش ضعف‌های بالقوه در زیرساخت‌های ذخیره‌سازی انجام شود. برای رفع هر گونه آسیب پذیری امنیتی باید وصله و به روز رسانی سریع اعمال شود.
مقررات حفاظت از داده ها
استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی سازمان ها را ملزم می کند که با مقررات مربوط به حفاظت از داده ها آشنا شوند و اطمینان حاصل کنند که سیستم های هوش مصنوعی آنها با آنها مطابقت دارد. رعایت این قوانین به محافظت از حقوق حریم خصوصی افراد کمک می کند و خطرات مربوط به پردازش داده ها توسط هوش مصنوعی را کاهش می دهد.
دو قانون بسیار مهم حفاظت از داده ها که پیامدهایی برای ابزارهای هوش مصنوعی دارند عبارتند از:
- مقررات عمومی حفاظت از داده ها (GDPR) – این یک مقررات جامع حفاظت از داده ها و حفظ حریم خصوصی است که توسط اتحادیه اروپا (EU) وضع شده است. در 25 می 2018 به منظور تقویت حفاظت از داده های شخصی و کنترل بیشتر افراد بر اطلاعات شخصی خود اجرا شد.
- قانون حفظ حریم خصوصی مصرف کنندگان کالیفرنیا (CCPA) – این یک قانون حفظ حریم خصوصی داده است که در ایالت کالیفرنیا، ایالات متحده به تصویب رسیده است. از 1 ژانویه 2020 اجرایی شد و یکی از جامع ترین مقررات حفظ حریم خصوصی داده ها در ایالات متحده محسوب می شود.
به طور کلی، بدیهی است که تلاقی هوش مصنوعی مولد Generative AI و حریم خصوصی داده ها هم فرصت ها و هم چالش ها را ارائه می دهد. با این حال، اجرای استراتژی‌ها و اقدامات مناسب به سازمان‌ها کمک می‌کند تا به طور موثر ریسک‌ها را مدیریت و کاهش دهند و در عین حال مزایای ابزارهای مولد هوش مصنوعی را حفظ کنند.
