Kolm peamist privaatsusprobleemi tehisintellektis – viipade paljastamine, privaatsuse puudumine kohandatud tehisintellektimudelites, privaatsete andmete kasutamine tehisintellektisüsteemide koolitamiseks.

Kolm peamist privaatsusprobleemi tehisintellektis – viipade paljastamine, privaatsuse puudumine kohandatud tehisintellektimudelites, privaatsete andmete kasutamine tehisintellektisüsteemide koolitamiseks.

AI (tehisintellekt) on tekitanud meeletut elevust nii tarbijate kui ka ettevõtete seas – seda ajendab usk, et LLM-id (suured keelemudelid) ja sellised tööriistad nagu ChatGPT muudavad meie õppimis-, töö- ja eluviisi. Siiski on probleeme privaatsusega, kuna paljud kasutajad ei arvesta, kuidas nende isikuandmeid kasutatakse ja millist mõju see võib avaldada nende privaatsusele.

AI andmetega seotud rikkumiste kohta on olnud lugematu arv näiteid. 2023. aasta märtsis võttis OpenAI ChatGPT ajutiselt võrguühenduseta pärast seda, kui "märkimisväärne" viga andis kasutajatele võimaluse näha võõraste vestluste ajalugu. Sama vea tõttu muutus avalikult kättesaadavaks abonendi makseteave, sealhulgas nimed, e-posti aadressid ja osalised krediitkaardinumbrid.

2023. aasta septembris avaldas töötaja kogemata 38 terabaiti Microsofti andmeid, mistõttu küberturbeeksperdid hoiatasid, et ründajad võivad AI mudelitesse pahatahtlikku koodi süstida. Samuti on teadlased suutnud AI-süsteeme manipuleerida, et paljastada konfidentsiaalseid andmeid. Need andmetega seotud rikkumised toovad esile väljakutsed, mida tehisintellekt peab ületama, et saada meie elus usaldusväärseks jõuks.

Teine probleem on tehisintellektisüsteemide läbipaistvuse puudumine. Gemini, Google'i vestlusrobot, tunnistab avalikult, et kõik vestlused vaatavad üle inimestest ülevaatajad. On muret, et tehisintellektisüsteemidesse sisestatud teavet võidakse ümber kasutada ja levitada laiemale publikule. Sellised ettevõtted nagu OpenAI seisavad juba silmitsi mitme kohtuasjaga, milles väidetakse, et nende vestlusrobotid on koolitatud autoriõigustega kaitstud materjali kohta.

Teine privaatsusprobleem on see, et organisatsioonide koolitatud kohandatud AI mudelid ei ole täiesti privaatsed, kui need eksisteerivad sellistes platvormides nagu ChatGPT. Ei ole võimalik teada, kas nende tohutute süsteemide koolitamiseks kasutatakse sisendeid või kas isiklikku teavet saab tulevastes mudelites kasutada.

Teine murekoht on see, et tehisintellektisüsteemide koolitamiseks kasutatakse privaatseid andmeid. Kardetakse, et AI-süsteemid on ammutanud oma luure lugematutelt veebisaitidelt. Mõnede nende allikate puhul võib väita, et selle teabe omanikel oli privaatsusele mõistlik ootus.

Oluline on märkida, et tehisintellektil on meie igapäevaelule juba praegu tugev mõju. Paljud igapäevaselt kasutatavad tööriistad ja rakendused on juba tugevalt AI-st mõjutatud ja reageerivad meie käitumisele. See pakub andmekaitse valdkonnas nii võimalusi kui ka riske.

Privaatsuse kaitsmiseks tehisintellektis võib detsentraliseerimine mängida olulist rolli. Detsentraliseeritud füüsilise infrastruktuuri võrgud (DePIN-id) võivad tagada, et kasutajad saavad täielikult ära kasutada tehisintellekti eeliseid oma privaatsust kahjustamata. Krüpteeritud sisendid võivad pakkuda personaalsemaid tulemusi, samas kui privaatsuspõhised LLM-id tagavad kasutajatele täieliku kontrolli oma andmete üle kogu aeg ja on kaitstud väärkasutuse eest.

Siiski on oht, et reguleerivad asutused ei suuda AI-tööstuse meeletu kiirusega sammu pidada. Seetõttu peavad tarbijad oma andmeid kaitsma ja jälgima, kuidas neid kasutatakse. Viimaste aastate andmekaitseskandaalidest tuleb ka õppida.

Üldiselt on tehisintellektil lähiaastatel meie kõigi eludele kustumatu mõju. Siiski on ülioluline tegeleda privaatsusprobleemidega, et säilitada usaldust tehnoloogia vastu, kasutades samal ajal kõiki selle eeliseid.