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.
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:
تتطلب هذه الأبعاد مقاربات محددة تتجاوز الممارسات التقليدية لأمن تكنولوجيا المعلومات.
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.
مقتبس مباشرةً من الاقتراح الأول من الملخص التنفيذي لملخص ستانفورد:
توصية التنفيذ: تنفيذ نظام تصنيف البيانات الذي يصنف العناصر الحساسة تلقائيًا ويطبق الضوابط المناسبة وفقًا لمستوى الحساسية، مع إعدادات غير محددة مسبقًا.
.png)
وفقًا للاقتراح الثاني من الملخص التنفيذي لملخص ستانفورد، فإن الشفافية والمساءلة على طول سلسلة البيانات بأكملها أمران أساسيان لأي نظام تنظيمي يعالج خصوصية البيانات.
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
توصية للتنفيذ: تنفيذ نظام مصدر البيانات الذي يوثق دورة حياة البيانات المستخدمة في تدريب وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي بالكامل.
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".
توصية للتنفيذ: اعتماد أو المساهمة في تطوير معايير مفتوحة لترخيص البيانات التي تتيح إمكانية التشغيل البيني بين الأنظمة والخدمات المختلفة.
تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي نفسها حماية محددة:
توصية تنفيذية: إنشاء "بوابات أمان" في مسار التطوير تتطلب التحقق من الأمان والخصوصية قبل دخول النماذج إلى مرحلة الإنتاج.
تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي نواقل هجوم فريدة من نوعها:
توصية للتنفيذ: تنفيذ تقنيات تدريب الخصوم التي تعرّض النماذج تحديداً لنواقل الهجوم المحتملة أثناء التطوير.
تختلف متطلبات الخصوصية والأمان بشكل كبير بين القطاعات:
يتطلب تنفيذ نهج شامل لخصوصية البيانات وأمنها في الذكاء الاصطناعي:
.png)
قامت إحدى المؤسسات المالية العالمية بتطبيق نظام للكشف عن الاحتيال قائم على الذكاء الاصطناعي مع نهج متعدد الطبقات:
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:
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.
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)