د محرمیت لوپ: د محرمیت او کاپي حق په لابراتوار کې مصنوعي استخبارات

دا د دوه مقالو لومړۍ ده چې زه په کې له یوې خوا د محرمیت او کاپي حق تر مینځ نازک اړیکې په ګوته کوم ، او له بلې خوا مصنوعي استخبارات.

یوه ستونزه لرونکې اړیکه چیرې چې ټیکنالوژیکي تکامل دومره ګړندۍ ثابتیږي چې کوم تنظیمي تنظیمات د دې لومړي غوښتنلیک څخه متروک کړي.

د خلکو د حقونو او شخصي معلوماتو په اړه د پام وړ مسلو حل کول زموږ د وخت د پوهانو او متخصصینو ترمنځ پاملرنې، وړتیا او یو اړین بحث ته اړتیا لري. موږ په دې پوهیږو چې موږ د هغو ننګونو سره د ټولنیزو قواعدو په تطبیق کې ګړندي نه یو چې ټیکنالوژیکي نوښتونه موږ ته راوړي. راڅرګندېدونکي ټیکنالوژي په زیاتیدونکي توګه ځان په خلاص ډګر کې کار کوي ، د مقرراتو په بشپړ نشتوالي کې چې د دوی غوښتنلیک محدودوي ، د زیان رسولو لپاره وړیا او له همدې امله د بشپړ معافیت سره ترسره کوي.

ایا دا ممکنه ده چې د داسې کنټرول تصور وکړئ چې د ساینسي څیړنې او د هغې ستراتیژیکو اهدافو ته د ټیکنالوژیک پرمختګ سلسله بیرته ځي؟

ایا دا د تصور وړ ده چې زموږ د ډولونو تکامل اداره کړئ پداسې حال کې چې انفرادي آزادیو ته قوي درناوی ساتل کیږي؟

محرمیت؟

"هرڅومره چې تاسو د پټولو هڅه کوئ، هغومره تاسو پام ځانته رااړوئ. ولې دا دومره مهمه ده چې هیڅوک ستاسو په اړه نه پوهیږي؟" - د انډریو نیکول لخوا لیکل شوي او لارښود شوي فلم "انون" څخه - 2018

په فلم کې "انون"د 2018 کال، د راتلونکي ټولنه یو تیاره ځای دی، د ایتر په نوم د لوی کمپیوټر سیسټم مستقیم کنټرول لاندې، د دې وړتیا لري چې د ملت هر ګوټ ته د ورته خلکو د سترګو له لارې د لیدلو له لارې څارنه وکړي چې دا یې نفوس کوي. هر انسان د ایتر په استازیتوب څارونکی دی او د دوی لومړی مسؤلیت دا دی چې د خپل ځان او چلند څارنه وکړي.

ایتر د پولیسو ځواکونو ترټولو غوره متحد دی: د ایتر له لارې ، اجنټان کولی شي د هر چا تجربه په خپلو سترګو راژوندي کړي او هر ډول جرم حل کړي.

د پولیسو افسر سال حیران دی چې ولې تاسو باید د خپل محرمیت ساتلو لپاره مبارزه وکړئ: څه شی دی کله چې تاسو د پټولو لپاره هیڅ دلیل نه لرئ؟ په هرصورت، په داسې یو دور کې چې موږ د خپلو کورونو او کوڅو د خوندیتوب د زیاتوالي لپاره ټیکنالوژي رامینځته کوو، د داسې معلوماتو ثبت، نظارت او تصدیق ته اړتیا لري د خلکو په ګټه چې د خوندیتوب غوښتنه کوي، موږ څنګه د تضمین تمه کولی شو؟ د دوی محرمیت؟

د دې ښودلو لپاره چې د نورو ژوند ته لاسرسی څومره خطرناک دی ، یو هیکر به د ایتر کنټرول په لاس کې واخلي او د ملیونونو خلکو په ژوند کې به یو ویرونکی خوب راښکاره شي: د بې وسه لیدونکو په توګه د لیدلو ګواښ د ډیری عکسونو عکسونه. د دوی د ژوند دردونکي شیبې په مستقیم ډول د دوی ریټینا ته خپریږي.

لوپ

Le مصنوعي عصبي شبکې کوم چې د عصري مصنوعي استخباراتو فعالیت ترالسه کوي، د دریو اصلي عناصرو شاوخوا ګرځي: بنسټیز معلومات بل ډول ویل کیږي دبندی، un الګوریتم د معلوماتو د جذب لپاره او a یادښت د دوی د یادولو لپاره.

الګوریتم یوازې په حافظه کې د معلوماتو بار بار کولو پورې محدود ندی ، دا د هغه عناصرو په لټه کې سکین کوي ​​چې دوی یو له بل سره تړاو لري. د ډیټا او اړیکو ترکیب به حافظې ته لیږدول کیږي کوم چې به a جوړ کړي موډلو.

په یوه ماډل کې، ډاټا او اړیکې په بشپړه توګه د توپیر وړ نه دي، له همدې امله د روزل شوي عصبي شبکې څخه د اصلي روزنې معلوماتو بیا رغونه نږدې ناممکن ده.

دا په ځانګړې توګه ریښتیا ده کله چې کورپسونه په لویه کچه ډاټا لري. دا د لوی ژبی سیسټمونو قضیه ده چې په نوم پیژندل کیږي Large Language Models (د لنډ لپاره LLM) په شمول د بدنام ChatGpt. دوی د دوی اغیزمنتوب د روزنې په برخه کې کارول شوي لوی مقدار معلوماتو ته متوجه دي: اوس مهال ښه روزنه لږترلږه یو څو ټیرابایټ ډیټا ته اړتیا لري او دا چې یو ټیرابایټ د 90 ملیارد حروف سره مطابقت لري ، نږدې 75 ملیون مخونه متن ، دا په اسانۍ پوهیدل کیږي چې دلته شتون لري. دومره معلوماتو ته اړتیا ده.

مګر که موډلونه غیر انجینر نشي ، نو ولې موږ باید له ځانه د محرمیت سرغړونو ستونزه وپوښتو؟

د معلوماتو حاکمیت

"څوک چې لیونی وي کولی شي د الوتنې له ماموریتونو څخه د معافیت غوښتنه وکړي، مګر څوک چې د الوتنې له ماموریتونو څخه د معافیت غوښتنه کوي هغه لیونی نه دی." - د جوزف هیلر لخوا د "کیچ 22" ناول پراساس.

د نوښت خبر پاڼه

د نوښت په اړه خورا مهم خبرونه له لاسه مه ورکوئ. د بریښنالیک له لارې دوی ترلاسه کولو لپاره لاسلیک وکړئ.

د داسې اندازې ډیټا راټولول چې د پروژې رامینځته کولو ته اجازه ورکوي لکه ChatGpt یا ورته ورته نور نن ورځ د لوی ملټي نیشنل شرکتونو لومړیتوب دی چې د دوی ډیجیټل فعالیتونو سره ، د معلوماتو ترټولو لوی ذخیره کې خپل لاسونه ترلاسه کړي. په نړۍ کې: ویب.

ګوګل او مایکروسافټ، چې د کلونو لپاره یې د لټون انجنونه اداره کړي چې ویب سکین کوي ​​او د معلوماتو لوی مقدار استخراج کوي، د LLM جوړولو لپاره لومړني نوماندان دي، یوازینی AI ماډلونه د معلوماتو مقدار هضم کولو توان لري لکه پورته بیان شوي.

دا باور کول ګران دي چې ګوګل یا مایکروسافټ به وکولی شي د عصبي شبکې روزنې کې د کارپس په توګه کارولو دمخه د دوی ډیټا کې شخصي معلومات پټ کړي. د ژبپوهنې سیسټمونو په قضیه کې د معلوماتو نامعلوم کول په کور کې د شخصي معلوماتو پیژندنه او د جعلي معلوماتو سره د هغې ځای په ځای کولو کې ژباړل کیږي. راځئ چې د یو څو ټیرابایټ په اندازه د کارپس تصور وکړو چې موږ یې د ماډل روزنه غواړو او راځئ چې تصور وکړو چې څومره کار ته اړتیا وي ترڅو په لاسي ډول د هغه ډیټا نوم پټ کړي چې پکې شامل دي: دا به په عملي ډول ناممکن وي. مګر که موږ وغواړو په الګوریتم باندې تکیه وکړو چې دا په اتوماتيک ډول ترسره کړي، یوازینی سیسټم چې د دې کار کولو توان لري یو بل مساوي لوی او پیچلي ماډل وي.

موږ د کلاسیک کیچ - 22 ستونزې په شتون کې یو: "د نامعلومو معلوماتو سره د LLM روزنې لپاره موږ یو LLM ته اړتیا لرو چې د دوی نوم پټولو وړتیا ولري ، مګر که موږ LLM د ډیټا نامعلوم کولو وړتیا ولرو ، نو د دې روزنه د نامعلوم معلوماتو سره نه وه ترسره شوې. .

GDPR متروک دی

GDPR چې د نړۍ په کچه د خلکو د محرمیت درناوي لپاره مقررات (تقریبا) حکم کوي، د دې موضوعاتو په رڼا کې لا دمخه زاړه خبرونه دي او د شخصي معلوماتو ساتنه د روزنې په سیټ کې دخیل نه ده.

په GDPR کې، د عمومي اړیکو او اړیکو د زده کړې هدف لپاره د شخصي معلوماتو پروسس کول یوازې په جزوي توګه د 22 مادې لخوا تنظیم شوي چې وايي: "د ډیټا موضوع حق لري چې یوازې د اتوماتیک پروسس پراساس د پریکړې تابع نه شي، په شمول د پروفایل کولو، کوم چې په هغه باندې قانوني اغیزې رامینځته کوي یا کوم چې په ورته او مهم ډول اغیزه کوي."

دا مقاله د ډیټا کنټرولرانو لپاره ممانعت معرفي کوي چې د یوې موضوع شخصي ډیټا د بشپړ اتوماتیک پریکړې کولو پروسې برخې په توګه وکاروي چې په موضوع مستقیم قانوني اغیزې لري. مګر عصبي شبکې، په اسانۍ سره د اتوماتیک تصمیم نیولو پروسو ته جذبیږي، یوځل چې روزل شوي د اتوماتیک پریکړې کولو وړتیا ترلاسه کوي چې کولی شي د خلکو په ژوند اغیزه وکړي. مګر دا پریکړې تل "منطقي" ندي. د روزنې په جریان کې، په حقیقت کې، هر عصبي شبکه د یو بل سره د معلوماتو شریکول زده کوي، ډیری وختونه دوی یو بل سره په غیر خطي ډول سره تړاو لري. او د "منطق" نشتوالی د قانون جوړونکي لپاره کار اسانه نه کوي څوک چې غواړي د خلکو د محرمیت په دفاع کې ډال پورته کړي.

که یو څوک د خورا محدودیت پالیسي پلي کول هم غوره کړي، د بیلګې په توګه د هر ډول حساس معلوماتو کارولو منع کول پرته لدې چې د مالک لخوا په واضح ډول اجازه ورکړل شي، د عصبي شبکو قانوني کارول به د عملي کیدو وړ نه وي. او د عصبي شبکې ټیکنالوژیو پریښودل به یو لوی زیان وي ، یوازې د تحلیلي ماډلونو په اړه فکر وکړئ چې د خلکو د مضامینو کلینیکي ډیټا سره روزل شوي چې په جزوي ډول د یوې ځانګړې ناروغۍ لخوا اغیزمن شوي. دا ماډلونه د معلوماتو او پخپله ناروغۍ کې موجود عناصرو ترمنځ د اړیکو په پیژندلو سره د مخنیوي پالیسیو ښه کولو کې مرسته کوي، غیر متوقع ارتباط چې د کلینیکانو په سترګو کې کیدای شي په بشپړه توګه غیر منطقي وي.

د اړتیاو اداره کول

د کلونو لپاره په بې توپیره توګه د دې راټولولو واک ورکولو وروسته د خلکو محرمیت ته د درناوي ستونزه رامینځته کول لږ تر لږه منافقت دی. GDPR پخپله د دې پیچلتیا سره د ډیری لاسوهنو لپاره مسؤل دی چې د بندونو ابهام او د پوهیدو ستونزې په کارولو سره د شخصي معلوماتو پروسس کولو اجازه ترلاسه کولو اجازه ورکوي.

موږ یقینا د قانون ساده کولو ته اړتیا لرو چې د هغې پلي کیدو او د شخصي معلوماتو په شعوري کارونې کې ریښتینې زده کړې ته اجازه ورکوي.

زما وړاندیز دا نه دی چې شرکتونو ته اجازه ورنکړي چې د کاروونکو شخصي معلومات وپیژني څوک چې د دوی خدماتو لپاره راجسټر کیږي ، حتی که دوی تادیه شوي خدمات وي. د شخصي اشخاصو لخوا د جعلي شخصي معلوماتو کارول باید په اوتومات ډول پیښ شي کله چې دوی آنلاین سیسټمونه کاروي. د حقیقي معلوماتو کارول باید یوازې د پیرود پروسې پورې محدود وي، ډاډ ترلاسه کړئ چې دا تل د خدماتو ډیټابیس څخه په بشپړه توګه جلا وي.

د موضوع د ذوق او غوره توبونو پوهیدل پرته لدې چې د دې پروفایل سره د نوم یا مخ تړاو ته اجازه ورکړل شي د نوم نه ښودلو یوه ب formه په توګه کار کوي چې په اتوماتيک ډول د ډیټا راټولولو او د اتوماتیک سیسټمونو لکه مصنوعي استخباراتو کې د دوی کارولو ته اجازه ورکوي.

آرټیکولو دی Gianfranco Fedele