حریم خصوصی در عصر هوش مصنوعی؛ یافته‌های جدید در مورد خطرات و راه‌حل‌ها

امروزه هوش مصنوعی (AI) در بسیاری از جنبه‌های زندگی ما نقش مهمی پیدا کرده است. از ردیابی فعالیت‌های افراد در فضای آنلاین گرفته تا کاربردهای دنیای واقعی، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی به سرعت در حال گسترش هستند. اما این پیشرفت‌ها نگرانی‌هایی جدی درباره حریم خصوصی افراد ایجاد کرده است. برای حل این مشکل، گروهی از دانشمندان از دانشگاه‌ها و مؤسسات معتبر دنیا، از جمله مؤسسه اینترنت آکسفورد، کالج سلطنتی لندن، و دانشگاه UCLouvain، یک مدل ریاضی جدید طراحی کرده‌اند. این مدل به گونه‌ای ساخته شده که بتواند خطرات شناسایی افراد توسط هوش مصنوعی را بررسی کرده و تعادلی بین مزایای این فناوری و حفظ حریم خصوصی افراد ایجاد کند. نتایج این پژوهش در نشریه علمی معتبر Nature Communications منتشر شده است.

این مدل برای اولین بار، یک چارچوب جامع و علمی ارائه می‌دهد که به کمک آن می‌توان روش‌های مختلف شناسایی افراد را ارزیابی کرد. به ویژه، این مدل می‌تواند خطرات شناسایی در داده‌های حجیم را به طور دقیق تحلیل کند. برای مثال، روش‌هایی که از اطلاعات ساده مانند تنظیمات مرورگر یا منطقه زمانی کاربران برای شناسایی آن‌ها استفاده می‌کنند (که به آن “اثر انگشت مرورگر” می‌گویند)، می‌توانند حریم خصوصی افراد را تهدید کنند. مدل جدید این خطرات را با دقت بیشتری ارزیابی کرده و به ارائه راه‌حل‌هایی برای کاهش این تهدیدها کمک می‌کند.

دکتر لوک روچر (Luc Rocher)، پژوهشگر مؤسسه اینترنت آکسفورد و نویسنده اصلی این تحقیق، درباره اهمیت این مدل می‌گوید:

ما این روش را برای ارزیابی خطر شناسایی افراد در محیط‌هایی طراحی کرده‌ایم که اطلاعات حساس و حیاتی مورد استفاده قرار می‌گیرد. برای مثال، در بیمارستان‌ها که حفظ محرمانگی اطلاعات بیماران ضروری است، یا در عملیات کمک‌رسانی، که امنیت هویت افراد در شرایط بحرانی اهمیت دارد. همچنین در کنترل مرزی و امنیت ملی، دقت در شناسایی افراد بسیار حیاتی است.

استفاده از آمار بیزی برای افزایش دقت ارزیابی

یکی از ویژگی‌های قابل توجه این مدل، استفاده از آمار بیزی (Bayesian Statistics) است. این روش آماری به پژوهشگران امکان می‌دهد که دقت شناسایی افراد را در داده‌های کوچک بررسی کرده و سپس این دقت را به داده‌های بزرگتر تعمیم دهند. این تکنیک، در مقایسه با روش‌های سنتی، دقت را تا 10 برابر افزایش می‌دهد. این ویژگی، مدل را به ابزاری قدرتمند برای ارزیابی تکنیک‌های شناسایی داده در مقیاس‌های وسیع تبدیل می‌کند.

مدل جدید می‌تواند توضیح دهد چرا بعضی از روش‌های شناسایی که در آزمایش‌های کوچک عملکرد خوبی دارند، در شرایط واقعی و در مقیاس بزرگ دچار خطا می‌شوند. این مشکل اغلب به دلیل نادیده گرفتن تأثیر مقیاس‌پذیری بر دقت رخ می‌دهد، اما مدل جدید این ضعف را پوشش داده و نتایج بهتری ارائه می‌دهد.

با گسترش تکنیک‌های شناسایی مبتنی بر هوش مصنوعی، حفظ ناشناسی و حریم خصوصی افراد به یکی از چالش‌های مهم تبدیل شده است. برای مثال، از هوش مصنوعی در بانکداری آنلاین برای شناسایی افراد از طریق صدایشان، در عملیات کمک‌رسانی برای شناسایی از طریق چشم‌ها، و در اجرای قانون برای شناسایی چهره‌ها استفاده می‌شود. اگر چه این کاربردها مفید هستند، اما نگرانی‌های جدی در مورد حریم خصوصی افراد را نیز به وجود می‌آورند.

به گفته محققان، این روش جدید می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا تعادل مناسبی بین مزایای استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی و نیاز به حفاظت از اطلاعات شخصی افراد برقرار کنند. این امر، تعاملات روزانه ما با فناوری را ایمن‌تر و مطمئن‌تر خواهد کرد. روش آزمایش این مدل، امکان شناسایی نقاط ضعف بالقوه و زمینه‌های بهبود را قبل از اجرای کامل تکنیک‌های شناسایی فراهم می‌کند، که برای حفظ ایمنی و دقت در این زمینه بسیار حیاتی است.

ابزاری حیاتی برای حفاظت از داده‌ها در عصر هوش مصنوعی

ایو-الکساندر دو مونتجوی (Yves-Alexandre de Montjoye) دانشیار مؤسسه علوم داده کالج سلطنتی لندن، که یکی از نویسندگان همکار این تحقیق است، در این باره می‌گوید:

قانون مقیاس‌بندی جدید ما، برای اولین بار، یک مدل ریاضی اصولی را برای ارزیابی عملکرد تکنیک‌های شناسایی در مقیاس بزرگ ارائه می‌دهد. درک مقیاس‌پذیری شناسایی، برای ارزیابی خطرات ناشی از این تکنیک‌های شناسایی مجدد، از جمله برای اطمینان از انطباق با قوانین حفاظت از داده‌های مدرن در سراسر جهان، امری ضروری است.

دکتر لوک روچر در پایان صحبت‌های خود اینگونه نتیجه‌گیری می‌کند که:

ما معتقدیم که این کار، گامی حیاتی در جهت توسعه روش‌های اصولی برای ارزیابی خطرات ناشی از تکنیک‌های هوش مصنوعی پیشرفته‌تر و همچنین درک ماهیت شناسایی ردپای انسان در فضای آنلاین است. ما انتظار داریم که این تحقیق، کمک بزرگی به محققان، مأموران حفاظت از داده‌ها، کمیته‌های اخلاق و سایر متخصصانی باشد که هدفشان یافتن تعادل بین به اشتراک گذاشتن داده‌ها برای اهداف تحقیقاتی و حفاظت از حریم خصوصی بیماران، شرکت کنندگان در تحقیقات و شهروندان است.