پیش‌نویس:خط مشی های رازداری و حریم شخصی در مدل های هوش مصنوعی مبتنی بر پردازش عمیق داده
دقدقه حفظ حریم شخیص توسط هوش مصنوعی
در استفاده از هوش مصنوعی و مدل‌های پردازش عمیق داده، حفظ حریم شخصی بسیار مهم است. با این حال، همواره وجود دارد که مدل های هوش مصنوعی به طور ناخودآگاه اطلاعات حساس را فاش می‌کنند ولی این مسئله به دقت طراحی مدل ها و رعایت اصول و رویکردهای حفظ حریم شخصی بستگی دارد.
به عنوان مثال، یک مدل هوش مصنوعی برای پیش‌بینی رفتار کاربران می‌تواند به طور ناخودآگاه اطلاعات حساس را فاش کند، اگر این مدل توسط داده‌های حساس و شخصی آموزش داده شود و در طراحی آن اصول حفظ حریم شخصی رعایت نشود.
بنابراین، برای حفظ حریم شخصی در هوش مصنوعی، باید با دقت به طراحی و آموزش مدل ها پرداخت و روش‌هایی مانند فاصله دو طرفه (differential privacy)، مدل‌های چند قلو (multi-party computation) و الگوریتم‌های رمزنگاری را به کار برد. همچنین، باید به دقت بررسی شود که داده‌هایی که به مدل هوش مصنوعی داده می‌شوند، آیا شامل اطلاعات حساس هستند یا خیر و در صورت مورد باید برای حفظ حریم شخصی از روش‌هایی مانند ماسک کردن داده‌های حساس استفاده کرد. همچنین، برای حفظ حریم شخصی، باید به دقت به قوانین و مقررات مربوط به حفظ حریم شخصی توجه شود و از هرگونه نقض آنها بپرهیزیم.
اهمیت حریم خصوصی در مدل‌های هوش مصنوعی مبتنی بر پردازش عمیق داده
سرویس‌های هوش مصنوعی مبتنی بر پردازش عمیق داده، بسیاری از کاربران را به خود جذب کرده‌اند و در حوزه‌های مختلفی مانند تشخیص چهره، ترجمه ماشینی، تحلیل صدا و تصویر، تولید محتوا و ... مورد استفاده قرار می‌گیرند. اما با توجه به حجم بالای داده‌ها و قدرت پردازشی بالای این مدل‌ها، مشکلاتی نظیر دسترسی غیرمجاز به داده‌های شخصی و حریم خصوصی کاربران به وجود می‌آیند.
در این راستا، خط مشی‌های رازداری و حریم شخصی برای مدل‌های هوش مصنوعی مبتنی بر پردازش عمیق داده بسیار حائز اهمیت است. این خط مشی‌ها باید مبتنی بر قوانین حفاظت از حریم خصوصی و قوانین مرتبط با دسترسی به داده‌های شخصی باشند تا از دسترسی غیرمجاز به اطلاعات شخصی کاربران جلوگیری شود.
اصول خط مشی‌های رازداری و حریم شخصی در مدل‌های هوش مصنوعی مبتنی بر پردازش عمیق داده
اصولی که باید در خط مشی‌های رازداری و حریم شخصی در مدل‌های هوش مصنوعی مبتنی بر پردازش عمیق داده رعایت شوند، عبارتند از:
1. حفاظت از داده‌های شخصی: این اصل به معنای رعایت حریم خصوصی داده‌های شخصی کاربران می‌باشد. برای این کار، باید از روش‌های رمزنگاری قوی برای داده‌ها استفاده کرد و دسترسی به داده‌های شخصی را به افراد مجاز محدود کرد.
2. شفافیت: شفافیت در مورد به فرایند دسترسی به داده‌های شخصی و کاربران، به معنای اطلاع رسانی به کاربران در مورد نحوه استفاده از داده‌های آنها و همچنین شفافیت در مورد الگوریتم‌های مورد استفاده در مدل‌های هوش مصنوعی می‌باشد.
3. محرمانگی: محرمانگی به معنای حفاظت از اطلاعات شخصی کاربران و محافظه‌کاری در استفاده از این اطلاعات می‌باشد. برای این منظور، باید دسترسی به داده‌های شخصی کاربران را به افرادی محدود کرد که نیاز دارند و از دسترسی غیرمجاز به این داده‌ها جلوگیری شود.
4. انتقال امن داده‌ها: در مدل‌های هوش مصنوعی مبتنی بر پردازش عمیق داده، انتقال امن داده‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است. برای این منظور، باید از پروتکل‌های امن برای انتقال داده‌ها استفاده کرد تا از دسترسی غیرمجاز به داده‌های شخصی جلوگیری شود.
5. حفاظت از داده‌های حساس: در مدل‌های هوش مصنوعی مبتنی بر پردازش عمیق داده، باید از داده‌های حساس مانند اطلاعات پزشکی یا مالی با احتیاط خاصی استفاده کرد. برای این منظور، باید دسترسی به این داده‌ها را محدود کرد و از روش‌های رمزنگاری قوی برای حفاظت از این داده‌ها استفاده کرد.
6. ذخیره داده‌ها به صورت محلی: در مدل‌های هوش مصنوعی مبتنی بر پردازش عمیق داده، بهتر است که داده‌ها به صورت محلی ذخیره شوند. در این صورت، دسترسی به این داده‌ها توسط افراد غیرمجاز کاهش یابد و اطلاعات شخصی کاربران در امان خواهند بود
حریم شخصی به تفسیر دنیای اینترونت(اترنت یا اینترنت)
حریم شخصی در دنیای اینترنت به معنای حفظ اطلاعات شخصی کاربران در فضای آنلاین است. با توجه به اینکه هر روزه کاربران بیشتری از اینترنت استفاده می‌کنند، حفظ حریم شخصی در این فضا بسیار مهم شده است. دنیای اینترنت به افراد این امکان را می‌دهد که از خدمات مختلفی مانند جستجو، پیام‌رسانی، ارسال ایمیل، خرید آنلاین و... استفاده کنند، با این حال، هر کدام از این خدمات ممکن است اطلاعات شخصی کاربر را جمع آوری کند. به عنوان مثال، سایت‌های تجاری ممکن است اطلاعات شخصی کاربران را هنگام خرید آنلاین جمع آوری کنند و از آنها برای تبلیغات مستقیم یا فروش به شرکت‌های دیگر استفاده کنند.
برای حفظ حریم شخصی در دنیای اینترنت، باید از روش‌هایی مانند استفاده از برنامه‌های ضد جاسوسی، مرورگرهای حریم شخصی، پیام رمزنگاری شده، مدیریت کوکی‌ها و... استفاده کرد. همچنین، باید به دقت به شرایط و مقررات استفاده از خدمات مختلف اینترنتی توجه کرد و به هیچ عنوان اطلاعات شخصی خود را در اختیار شرکت‌هایی که به آنها اعتماد ندارید، قرار ندهید. همچنین، باید به دقت به شرایط و مقررات مربوط به حفظ حریم شخصی در کشور خود توجه کنید و از هرگونه نقض آنها بپرهیزید.
در کل، حفظ حریم شخصی در دنیای اینترنت یک چالش بزرگ است و برای دستیابی به آن، باید بر اصول و رویکردهای مربوط به حفظ حریم شخصی تمرکز کرد و همچنین با دقت به شرایط و مقررات مربوطه پایبند بود.
حریم شخصی به تفسیر اتحادیه اروپا و قوانین فضای مجازی دولتها
اتحادیه اروپا از لحاظ حقوقی و قانونی، یکی از سخت‌ترین و محدودکننده‌ترین قوانین حریم شخصی در دنیا را برای اینترنت و خدمات آنلاین ایجاد کرده است. به عنوان مثال، مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها ("GDPR")، قانون حفاظت از حریم خصوصی الکترونیکی ("ePrivacy") و قوانین مربوط به حقوق مصرف کنندگان در اتحادیه اروپا، به مصرف کنندگان حق کنترل بر روی داده‌های شخصی خود در فضای آنلاین را می‌دهند.
با توجه به این قوانین، شرکت‌هایی که در اتحادیه اروپا فعالیت می‌کنند، مجبورند پس از جمع‌آوری داده‌های شخصی، اطلاعات مربوط به آن را به صورت شفاف و با اطلاع‌رسانی مناسب به مصرف کنندگان ارائه کنند. همچنین، این شرکت‌ها موظف به ارائه گزارش‌های مربوط به داده‌های جمع‌آوری شده، انتقال داده‌های شخصی به شرکت‌های دیگر و حذف داده‌های شخصی به درخواست مصرف کننده هستند.
علاوه بر این، شرکت‌هایی که در اتحادیه اروپا فعالیت می‌کنند، باید پس از شناسایی تخلف در حفظ حریم شخصی، تنبیهات قانونی و مالی را تحمیل بگیرند. به عنوان مثال، در صورتی که یک شرکت نتواند حقوق حریم شخصی مصرف کنندگان را رعایت کند، ممکن است دچار جریمه مالی بسیار بالا شود.
در کل، حریم شخصی در اتحادیه اروپا به عنوان یک حق شخصی بسیار مهم تلقی می‌شود و شرکت‌های فعال در این منطقه باید به دقت به قوانین و مقررات مربوط به حفظ حریم شخصی توجه کنند تا بتوانند به درستی با مصرف کنندگان خود برخورد کرده و از تنبیهات قانونی و مالی جلوگیری کنند.
بخشی از مقاله رسمی آریا بهروزیان بنیانگذار و مدیرعامل شرکت دانش بنیان کوییت سورس