أمن البيانات والخصوصية في عصر الذكاء الاصطناعي: منظور مستوحى من الكتاب الأبيض لستانفورد

‍

مع تزايد اعتماد المؤسسات على حلول الذكاء الاصطناعي لدفع الكفاءة والابتكار، أصبحت قضايا أمن البيانات والخصوصية أولوية قصوى. وكما هو موضح في الملخص التنفيذي لورقة ستانفورد البيضاء حول خصوصية البيانات وحمايتها في عصر الذكاء الاصطناعي (2023)، "البيانات هي أساس جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي" و "سيستمر تطوير الذكاء الاصطناعي في زيادة نهم المطورين لبيانات التدريب، مما يغذي سباقًا أكبر للحصول على البيانات مما شهدناه في العقود الماضية." بينما يوفر الذكاء الاصطناعي فرصًا هائلة، فإنه يقدم أيضًا تحديات فريدة من نوعها تتطلب إعادة النظر بشكل أساسي في مناهجنا لحماية البيانات. تتناول هذه المقالة الاعتبارات الرئيسية المتعلقة بالأمن والخصوصية للمؤسسات التي تطبق أنظمة الذكاء الاصطناعي وتقدم إرشادات عملية لحماية البيانات الحساسة طوال دورة حياة الذكاء الاصطناعي.

‍

فهم مشهد الأمان والخصوصية في الذكاء الاصطناعي

كما هو موضح في الفصل الثاني من الورقة البحثية الصادرة عن جامعة ستانفورد، بعنوان "حماية البيانات والخصوصية: المفاهيم الرئيسية والمشهد التنظيمي"، تتطلب إدارة البيانات في عصر الذكاء الاصطناعي نهجًا يأخذ في الاعتبار الأبعاد المترابطة التي تتجاوز مجرد الأمن التقني. ووفقًا للملخص التنفيذي، هناك ثلاثة اقتراحات رئيسية للتخفيف من مخاطر خصوصية البيانات التي يفرضها تطوير الذكاء الاصطناعي واعتماده:

1. إلغاء جمع البيانات الافتراضية، والانتقال من أنظمة اختيار عدم المشاركة إلى أنظمة اختيار المشاركة
2. التركيز على سلسلة توريد بيانات الذكاء الاصطناعي لتحسين الخصوصية وحماية البيانات
3. تغيير نهج إنشاء البيانات الشخصية وإدارتها، ودعم تطوير آليات حوكمة جديدة

تتطلب هذه الأبعاد مقاربات محددة تتجاوز الممارسات التقليدية لأمن تكنولوجيا المعلومات.

إعادة التفكير في جمع البيانات في عصر الذكاء الاصطناعي

وكما جاء في الملخص التنفيذي لكتاب ستانفورد صراحةً، "إن جمع البيانات غير المقيدة إلى حد كبير يشكل مخاطر فريدة من نوعها على الخصوصية تتجاوز المستوى الفردي - فهي تتجمع لتشكل أضرارًا مجتمعية لا يمكن معالجتها من خلال ممارسة حقوق البيانات الفردية وحدها". هذه واحدة من أهم الملاحظات الواردة في الملخص التنفيذي وتدعو إلى إعادة التفكير بشكل أساسي في استراتيجيات حماية البيانات لدينا.

إلغاء جمع البيانات الافتراضية

مقتبس مباشرةً من الاقتراح الأول من الملخص التنفيذي لملخص ستانفورد:

• الانتقال من اختيار عدم التقيد إلى اختيار التقيد: "إلغاء جمع البيانات الافتراضي من خلال الانتقال من نماذج اختيار عدم التقيد إلى نماذج اختيار التقيد. يجب على جامعي البيانات تسهيل التقليل الحقيقي للبيانات من خلال استراتيجيات "الخصوصية الافتراضية" واعتماد معايير تقنية وبنية تحتية لآليات موافقة ذات مغزى."
• التقليل الفعال للبيانات: تنفيذ "الخصوصية بشكل افتراضي" من خلال جمع البيانات الضرورية فقط لحالة الاستخدام المحددة، على النحو الموصى به في الفصل 3 من الورقة البيضاء "الأحكام والتوقعات
• آليات موافقة ذات مغزى: اعتماد المعايير التقنية والبنية التحتية التي تسمح بالحصول على موافقة مستنيرة ومفصلة حقاً

‍

توصية التنفيذ: تنفيذ نظام تصنيف البيانات الذي يصنف العناصر الحساسة تلقائيًا ويطبق الضوابط المناسبة وفقًا لمستوى الحساسية، مع إعدادات غير محددة مسبقًا.

‍

‍

تحسين شفافية سلسلة البيانات الخاصة بالذكاء الاصطناعي

وفقًا للاقتراح الثاني من الملخص التنفيذي لملخص ستانفورد، فإن الشفافية والمساءلة على طول سلسلة البيانات بأكملها أمران أساسيان لأي نظام تنظيمي يعالج خصوصية البيانات.

التركيز على سلسلة بيانات الذكاء الاصطناعي

ينص الكتاب الأبيض بوضوح على ضرورة "التركيز على سلسلة توريد بيانات الذكاء الاصطناعي لتحسين الخصوصية وحماية البيانات. يجب أن يكون ضمان شفافية ومساءلة مجموعة البيانات طوال دورة الحياة هدفًا لأي نظام تنظيمي يتناول خصوصية البيانات." وهذا يستلزم

• التتبع الكامل: الاحتفاظ بسجلات مفصلة لمصادر البيانات وتحويلاتها واستخداماتها
• شفافية مجموعات البيانات: ضمان شفافية مجموعات البيانات: ضمان وضوح الرؤية في تكوين ومصدر البيانات المستخدمة في النماذج، خاصة في ضوء المخاوف التي أثيرت في الفصل 2 فيما يتعلق بأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي
• عمليات التدقيق المنتظمة: إجراء عمليات تدقيق مستقلة لعمليات الحصول على البيانات واستخدامها

توصية للتنفيذ: تنفيذ نظام مصدر البيانات الذي يوثق دورة حياة البيانات المستخدمة في تدريب وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي بالكامل.

تغيير نهج إنشاء البيانات وإدارتها

ينص الاقتراح الثالث من الملخص التنفيذي لستانفورد على أن هناك حاجة إلى "تغيير نهج إنشاء البيانات الشخصية وإدارتها". وكما ورد في الورقة، "ينبغي على صانعي السياسات دعم تطوير آليات حوكمة وبنى تحتية تقنية جديدة (مثل وسطاء البيانات والبنى التحتية لتفويض البيانات) لدعم وأتمتة ممارسة حقوق البيانات الفردية وتفضيلاتها".

آليات حوكمة البيانات الجديدة

• وسطاء البيانات: دعم تطوير الكيانات التي يمكن أن تعمل كجهات ائتمانية نيابة عن الأفراد، كما هو مقترح صراحة في الكتاب الأبيض
• البنى التحتية لتفويض البيانات: إنشاء أنظمة تسمح للأفراد بالتعبير عن التفضيلات الدقيقة بشأن استخدام بياناتهم
• أتمتة الحقوق الفردية: تطوير آليات تعمل على أتمتة ممارسة حقوق البيانات الفردية، مع الاعتراف، كما تم التأكيد عليه في الفصل 3، بأن الحقوق الفردية وحدها ليست كافية

توصية للتنفيذ: اعتماد أو المساهمة في تطوير معايير مفتوحة لترخيص البيانات التي تتيح إمكانية التشغيل البيني بين الأنظمة والخدمات المختلفة.

حماية نماذج الذكاء الاصطناعي

تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي نفسها حماية محددة:

• أمان النموذج: حماية سلامة وسرية النماذج من خلال التشفير وضوابط الوصول
• النشر الآمن: استخدام نظام الحاويات وتوقيع التعليمات البرمجية لضمان سلامة النموذج
• المراقبة المستمرة: تنفيذ أنظمة مراقبة للكشف عن الوصول غير المصرح به أو السلوك غير الطبيعي

توصية تنفيذية: إنشاء "بوابات أمان" في مسار التطوير تتطلب التحقق من الأمان والخصوصية قبل دخول النماذج إلى مرحلة الإنتاج.

الدفاع ضد الهجمات المضادة

تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي نواقل هجوم فريدة من نوعها:

• تسميم البيانات: منع التلاعب ببيانات التدريب
• استخراج المعلومات الحساسة: الحماية من التقنيات التي يمكن أن تستخرج بيانات التدريب من استجابات النموذج
• الاستدلال على العضوية: منع تحديد عضوية بيانات معينة في مجموعة بيانات التدريب

توصية للتنفيذ: تنفيذ تقنيات تدريب الخصوم التي تعرّض النماذج تحديداً لنواقل الهجوم المحتملة أثناء التطوير.

الاعتبارات الخاصة بالقطاع

تختلف متطلبات الخصوصية والأمان بشكل كبير بين القطاعات:

الرعاية الصحية

• الامتثال لقانون HIPAA للمعلومات الصحية المحمية
• حماية خاصة للبيانات الجينومية والبيانات البيومترية
• الموازنة بين فائدة البحث وحماية الخصوصية

الخدمات المالية

• متطلبات PCI DSS لمعلومات الدفع
• اعتبارات الامتثال لمكافحة غسيل الأموال (AML)
• إدارة بيانات العملاء الحساسة باستخدام أساليب الخصوصية التفاضلية

القطاع العام

• لوائح حماية بيانات المواطنين
• الشفافية في عمليات اتخاذ القرارات الخوارزمية
• الامتثال للوائح الخصوصية المحلية والوطنية والدولية

إطار التنفيذ العملي

يتطلب تنفيذ نهج شامل لخصوصية البيانات وأمنها في الذكاء الاصطناعي:

1. الخصوصية والأمان حسب التصميم
   • دمج اعتبارات الخصوصية في مرحلة مبكرة من التطوير
   • إجراء تقييمات تأثير الخصوصية لكل حالة من حالات استخدام الذكاء الاصطناعي
2. الحوكمة المتكاملة للبيانات
   • مواءمة إدارة الذكاء الاصطناعي مع مبادرات حوكمة البيانات الأوسع نطاقًا
   • تطبيق ضوابط متسقة في جميع أنظمة معالجة البيانات
3. المراقبة المستمرة
   • تنفيذ المراقبة المستمرة للامتثال للخصوصية
   • إنشاء مقاييس أساسية للكشف عن الحالات الشاذة
4. المواءمة التنظيمية
   • ضمان الامتثال للوائح الحالية والمتطورة
   • توثيق تدابير الخصوصية للتدقيق التنظيمي

دراسة حالة: التنفيذ في المؤسسات المالية

قامت إحدى المؤسسات المالية العالمية بتطبيق نظام للكشف عن الاحتيال قائم على الذكاء الاصطناعي مع نهج متعدد الطبقات:

• مستوى خصوصية البيانات: ترميز معلومات العميل الحساسة قبل معالجتها
• إدارة الموافقة: نظام تفصيلي يسمح للعملاء بالتحكم في البيانات التي يمكن استخدامها ولأي أغراض
• الشفافية: لوحة معلومات للعملاء توضح كيفية استخدام بياناتهم في أنظمة الذكاء الاصطناعي
• الرصد: التحليل المستمر للمدخلات والمخرجات ومقاييس الأداء للكشف عن انتهاكات الخصوصية المحتملة

الخاتمة

وكما ورد بوضوح في الملخص التنفيذي للورقة البيضاء الصادرة عن جامعة ستانفورد، "في حين أن تشريعات الخصوصية الحالية والمقترحة، القائمة على ممارسات المعلومات العادلة المقبولة عالميًا، تنظم ضمنيًا تطوير الذكاء الاصطناعي، إلا أنها غير كافية لمعالجة السباق على الحصول على البيانات وما ينتج عنه من أضرار فردية ومنهجية على الخصوصية." علاوة على ذلك، "حتى التشريعات التي تحتوي على أحكام صريحة بشأن اتخاذ القرارات الخوارزمية وغيرها من أشكال الذكاء الاصطناعي لا توفر تدابير حوكمة البيانات اللازمة لتنظيم البيانات المستخدمة في أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل هادف."

في عصر الذكاء الاصطناعي، لم يعد من الممكن اعتبار حماية البيانات والخصوصية أمرًا ثانويًا. يجب على المؤسسات اتباع التوصيات الرئيسية الثلاث الواردة في الكتاب الأبيض:

1. الانتقال من نموذج الجمع العشوائي للبيانات إلى نموذج قائم على الاشتراك الواعي
2. ضمان الشفافية والمساءلة في جميع مراحل سلسلة البيانات
3. دعم آليات الحوكمة الجديدة التي تمنح الأفراد مزيدًا من التحكم في بياناتهم

‍

يمثل تنفيذ هذه التوصيات تحولاً جوهرياً في طريقة تصورنا للبيانات وإدارتها في منظومة الذكاء الاصطناعي. كما يوضح التحليل الوارد في الورقة البحثية الصادرة عن جامعة ستانفورد، فإن الممارسات الحالية لجمع البيانات واستخدامها غير مستدامة وتهدد بتقويض ثقة الجمهور في أنظمة الذكاء الاصطناعي، مع خلق نقاط ضعف منهجية تتجاوز الأفراد.

‍

إن المشهد التنظيمي يتغير بالفعل استجابةً لهذه التحديات، كما يتضح من المناقشات الدولية المتزايدة حول الحاجة إلى تنظيم ليس فقط نتائج الذكاء الاصطناعي، ولكن أيضًا عمليات التقاط البيانات التي تغذي هذه الأنظمة. ومع ذلك، فإن مجرد الامتثال التنظيمي لا يكفي.

‍

ستكون المؤسسات التي تتبنى نهجًا أخلاقيًا وشفافًا لإدارة البيانات في وضع أفضل في هذه البيئة الجديدة، وستكتسب ميزة تنافسية من خلال ثقة المستخدم ومرونة تشغيلية أكبر. ويتمثل التحدي في تحقيق التوازن بين الابتكار التكنولوجي والمسؤولية الاجتماعية، مع إدراك أن الاستدامة الحقيقية للذكاء الاصطناعي تعتمد على قدرته على احترام وحماية الحقوق الأساسية للأشخاص الذين يخدمهم.