خصوصية البيانات

المبادئ الأساسية لخصوصية البيانات

تسترشد خصوصية البيانات بالعديد من المبادئ الأساسية التي تحدد كيفية إدارة البيانات الشخصية طوال دورة حياة عمليات إدارة البيانات الشخصية. وتشمل هذه المبادئ، التي غالبًا ما يتم تدوينها في قوانين مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في أوروبا وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA):

• تحديد الغرض: يجب أن يتم جمع البيانات لأغراض محددة وصريحة ومشروعة فقط وألا تتم معالجتها بطريقة لا تتوافق مع تلك الأغراض.
• التقليل من البيانات: يجب على المؤسسات جمع ومعالجة البيانات الضرورية للغاية لتحقيق الغرض المعلن عنها فقط.
• الموافقة والشفافية: يجب إبلاغ الأفراد بشكل واضح عن البيانات التي يتم جمعها وكيفية استخدامها، ويجب أن يقدموا موافقة صريحة.
• الحقوق الفردية: يحق للمستخدمين الوصول إلى بياناتهم الشخصية وتصحيحها وحذفها.
• المساءلة: المؤسسات مسؤولة عن إظهار الامتثال لمبادئ الخصوصية. وتدافع مجموعات المناصرة مثل مؤسسة الحدود الإلكترونية (EFF) عن هذه الحقوق.

خصوصية البيانات مقابل أمن البيانات

من المهم التمييز بين خصوصية البيانات ومفهوم أمن البيانات ذي الصلة.

• خصوصية البيانات: يركز على القواعد والحقوق الفردية المتعلقة بجمع البيانات الشخصية واستخدامها. ويتناول مسائل ماهية البيانات ولماذا وكيف يتم استخدامها بشكل مناسب.
• أمن البيانات: يشمل التدابير التقنية والتنظيمية المنفذة لحماية البيانات من التهديدات مثل الاختراقات أو الوصول غير المصرح به. وتشمل الأمثلة على ذلك التشفير وجدران الحماية وضوابط الوصول.

وعلى الرغم من اختلافهما، إلا أنهما مترابطان. تعد تدابير أمن البيانات القوية شرطًا أساسيًا لضمان خصوصية البيانات. توفر أطر العمل مثل إطار عمل الخصوصية NIST Privacy Framework إرشادات حول دمج الاثنين.

تقنيات تعزيز الخصوصية (PETs) في الذكاء الاصطناعي

للتخفيف من مخاطر الخصوصية في الذكاء الاصطناعي، يستخدم المطورون العديد من تقنيات تعزيز الخصوصية(PETs). تسمح هذه الأساليب باستخلاص رؤى قيّمة من البيانات مع تقليل الكشف عن المعلومات الحساسة. تشمل التقنيات الرئيسية ما يلي:

• إخفاء الهوية وإخفاء الهوية الزائفة: تتضمن هذه العمليات إزالة أو استبدال معلومات التعريف الشخصية (PII) من مجموعة البيانات. إن إخفاء هوية البيانات يجعل من المستحيل إعادة تحديد هوية الأفراد، وهو أمر بالغ الأهمية عند إعداد مجموعات البيانات للإصدار العام أو التدريب على النماذج.
• الخصوصية التفاضلية: هذا إطار رياضي لإضافة ضوضاء إحصائية إلى مخرجات مجموعة البيانات. ويضمن أن إدراج أو استبعاد بيانات أي فرد لا يؤثر بشكل كبير على النتيجة، وبالتالي حماية الخصوصية الفردية مع السماح في الوقت نفسه بإجراء تحليل إجمالي دقيق. تساعد أدوات مثل OpenDP وخصوصية TensorFlow في تنفيذ هذه التقنية.
• التعلم الموحد: نهج التدريب اللامركزي حيث يتم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على أجهزة محلية متعددة (مثل الهواتف الذكية) دون أن تغادر البيانات الأولية تلك الأجهزة. يتم إرسال تحديثات النموذج فقط إلى خادم مركزي لتجميعها. هذه الطريقة أساسية في كيفية قيام شركات مثل Apple بتدريب ميزات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها مع الحفاظ على خصوصية المستخدم.

التطبيقات الواقعية

مبادئ خصوصية البيانات أمر بالغ الأهمية في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي:

• الرعاية الصحية: في مجال الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، يتم تدريب النماذج على مهام مثل تحليل الصور الطبية للكشف عن الأمراض. وللامتثال للوائح مثل قانون HIPAA، يجب إخفاء هوية جميع بيانات المرضى قبل استخدامها في التدريب، مما يحمي سرية المرضى مع تمكين الإنجازات الطبية.
• أنظمة التوصيات المخصصة: لتشغيل نظام التوصيات، تستخدم الشركات في قطاع البيع بالتجزئة المعالجة على الجهاز والتعلم الموحد لفهم تفضيلات المستخدم دون جمع سجل شخصي حساس. وهذا يسمح بتقديم اقتراحات مخصصة مع احترام خصوصية المستخدم، كما هو موضح في سياسات الخصوصية مثل سياسة جوجل.

وفي نهاية المطاف، فإن ممارسات خصوصية البيانات القوية ليست مجرد مطلب قانوني بل جزء أساسي من أخلاقيات الذكاء الاصطناعي. فهي تساعد على منع التحيز الخوارزمي وبناء ثقة المستخدم اللازمة لاعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. توفر منصات مثل Ultralytics HUB أدوات لإدارة دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها مع وضع هذه الاعتبارات في الاعتبار. لمزيد من المعلومات حول أفضل الممارسات، يمكنك الرجوع إلى الموارد من الرابطة الدولية لمحترفي الخصوصية (IAPP).