Trīs galvenās AI privātuma problēmas — uzvedņu parādīšana, privātuma trūkums pielāgotajos AI modeļos, privātu datu izmantošana AI sistēmu apmācīšanai.

Trīs galvenās AI privātuma problēmas — uzvedņu parādīšana, privātuma trūkums pielāgotajos AI modeļos, privātu datu izmantošana AI sistēmu apmācīšanai.

AI (mākslīgais intelekts) ir radījis ārkārtīgu sajūsmu gan patērētāju, gan uzņēmumu vidū, un to veicina pārliecība, ka LLM (lielo valodu modeļi) un tādi rīki kā ChatGPT mainīs mūsu mācību, darba un dzīves veidu. Tomēr pastāv bažas par privātumu, jo daudzi lietotāji neapsver, kā tiek izmantota viņu personiskā informācija un kā tas varētu ietekmēt viņu privātumu.

Ir bijuši neskaitāmi AI datu pārkāpumu piemēri. 2023. gada martā OpenAI uz laiku pārslēdza ChatGPT bezsaistē pēc “nozīmīgas” kļūdas, kuras rezultātā lietotāji varēja redzēt svešinieku sarunu vēsturi. Tās pašas kļūdas dēļ abonenta maksājumu informācija, tostarp vārdi, e-pasta adreses un daļēji kredītkaršu numuri, kļuva publiski pieejama.

2023. gada septembrī kāds darbinieks nejauši publicēja 38 terabaitus Microsoft datu, izraisot kiberdrošības ekspertu brīdinājumu, ka uzbrucēji AI modeļos var ievadīt ļaunprātīgu kodu. Pētnieki ir spējuši arī manipulēt ar AI sistēmām, lai atklātu konfidenciālus ierakstus. Šie datu pārkāpumi izceļ problēmas, kas AI jāpārvar, lai kļūtu par uzticamu un uzticamu spēku mūsu dzīvē.

Vēl viena problēma ir AI sistēmu pārredzamības trūkums. Gemini, Google tērzēšanas robots, atklāti atzīst, ka visas sarunas pārskata cilvēku recenzenti. Pastāv bažas, ka AI sistēmās ievadītā informācija var tikt atkārtoti izmantota un izplatīta plašākai auditorijai. Uzņēmumi, piemēram, OpenAI, jau saskaras ar vairākām tiesas prāvām, apgalvojot, ka viņu tērzēšanas roboti tika apmācīti ar autortiesībām aizsargātu materiālu.

Vēl viena privātuma problēma ir tāda, ka pielāgotie AI modeļi, kurus apmācījušas organizācijas, nav pilnībā privāti, ja tie pastāv tādās platformās kā ChatGPT. Nav iespējams uzzināt, vai ievade tiek izmantota, lai apmācītu šīs masīvās sistēmas, vai arī personisko informāciju varētu izmantot turpmākajos modeļos.

Vēl viena problēma ir tāda, ka privātie dati tiek izmantoti AI sistēmu apmācīšanai. Pastāv bažas, ka mākslīgā intelekta sistēmas savu informāciju ir ieguvušas no neskaitāmām vietnēm. Attiecībā uz dažiem no šiem avotiem varētu apgalvot, ka šīs informācijas īpašniekiem bija pamatotas cerības uz privātumu.

Ir svarīgi atzīmēt, ka AI jau tagad spēcīgi ietekmē mūsu ikdienas dzīvi. Daudzus rīkus un lietotnes, ko lietojam ikdienā, jau tagad spēcīgi ietekmē AI, un tie reaģē uz mūsu uzvedību. Tas rada gan iespējas, gan riskus datu aizsardzības jomā.

Lai aizsargātu AI privātumu, decentralizācijai varētu būt svarīga loma. Decentralizēti fiziskās infrastruktūras tīkli (DePIN) var nodrošināt, ka lietotāji var pilnībā izmantot AI sniegtās priekšrocības, neapdraudot viņu privātumu. Šifrētā ievade var nodrošināt personiskākus rezultātus, savukārt privātuma LLM var nodrošināt, ka lietotāji vienmēr pilnībā kontrolē savus datus un ir aizsargāti pret ļaunprātīgu izmantošanu.

Tomēr pastāv risks, ka regulatori nespēs sekot līdzi AI nozares satriecošajam ātrumam. Tādēļ patērētājiem ir jāaizsargā savi dati un jāuzrauga, kā tie tiek izmantoti. Jāmācās arī no pēdējo gadu datu aizsardzības skandāliem.

Kopumā AI nākamajos gados neizdzēšami ietekmēs mūsu visu dzīvi. Tomēr ir ļoti svarīgi, lai tiktu risināti privātuma jautājumi, lai saglabātu uzticēšanos tehnoloģijai, vienlaikus pilnībā izmantojot tās priekšrocības.