تتعلم النماذج من البشر. تحتوي كل مجموعة تدريب على آثار لأفراد حقيقيين، وكل تنبؤ يمسّ شخصًا ساهمت بياناته في تشكيل النظام. تتناول خصوصية البيانات كيفية جمع هذه المعلومات وتخزينها واستخدامها وحمايتها.
تحدد اللوائح الحد الأدنى. يمنح قانون حماية البيانات العامة (GDPR) في أوروبا، وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA)، وقوانين مماثلة في أماكن أخرى، حقوق الوصول إلى البيانات الشخصية وتصحيحها وحذفها. تُعقّد أنظمة الذكاء الاصطناعي عملية الامتثال لأن النماذج تستوعب الأنماط من البيانات ولا يمكنها نسيان الأمثلة المحددة بسهولة.
مشكلة رئيسية
- الموافقة والشفافية في جمع البيانات
- إعادة تحديد الهوية من بيانات يفترض أنها مجهولة المصدر
- حفظ النموذج لأمثلة التدريب
- نقل البيانات عبر الحدود
- استنتاج السمات الحساسة
تُقلل تقنيات مثل الخصوصية التفاضلية والتعلم الموحد وتقليل البيانات من المخاطر، لكنها تزيد التكلفة والتعقيد. ونادرًا ما يُمكن تحقيق الخصوصية الكاملة. والهدف العملي هو توفير حماية فعّالة مع مساءلة واضحة.
Comments (2)
Leave a comment