هوش مصنوعی با دریافت اطلاعات، یاد می‌گیرد و بر اساس آن حدس‌هایی می‌زند یا اقداماتی انجام می‌دهد. بسیاری از سازمان‌ها از ابزارهای هوش مصنوعی برای کمک به پردازش داده‌ها استفاده می‌کنند.
با این حال، حریم خصوصی داده‌ها در این فرآیند بسیار مهم است، زیرا این ابزارها اغلب اطلاعات شخصی افراد را پردازش می‌کنند. این اطلاعات می‌توانند شامل نام‌ها، رفتارها و سایر جزئیات حساس باشند که در صورت مدیریت نادرست، خطر سوءاستفاده از آن‌ها وجود دارد.
بر اساس توصیه‌های “کمیسیون اطلاعات بریتانیا” (ICO)، پروژه‌هایی که از هوش مصنوعی بهره می‌برند، باید مطابق با قوانین محافظت از اطلاعات شخصی عمل کنند. نادیده گرفتن این قوانین می‌تواند به آسیب رساندن به افراد و نقض مقررات منجر شود.
گردآوری گسترده داده‌ها می‌تواند نگرانی‌هایی درباره حقوق افراد ایجاد کند، به‌ویژه زمانی که تصمیمات بر اساس مدل‌های خودکار اتخاذ می‌شوند. اگر اطلاعات شخصی افراد به شکلی که انتظار نداشتند استفاده شود، اعتماد آن‌ها آسیب می‌بیند و مشکلات جدی ایجاد می‌شود.
خطرات احتمالی در استفاده از هوش مصنوعی
نقض حریم خصوصی یکی از بزرگ‌ترین مسائل امنیتی است. بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی حجم عظیمی از اطلاعات شخصی را ذخیره می‌کنند که می‌تواند هدف هکرها قرار گیرد. در صورت عدم ایمن‌سازی این اطلاعات، افراد ممکن است در معرض کلاهبرداری یا سرقت هویت قرار بگیرند.
تعصب در داده‌های آموزشی یکی دیگر از مشکلات است. اگر داده‌های گذشته منعکس‌کننده رفتارهای ناعادلانه باشند، سیستم نیز ممکن است به‌طور ناخواسته این الگوها را ادامه دهد. این مسئله می‌تواند باعث ایجاد تبعیض علیه برخی افراد شود.
جمع‌آوری بیش از حد اطلاعات نیز خطرناک است. برخی توسعه‌دهندگان داده‌هایی بیش از حد نیاز جمع‌آوری می‌کنند به این امید که در آینده از آن‌ها استفاده کنند. این روش خطر افشای تصادفی اطلاعات و کاهش اعتماد عمومی را افزایش می‌دهد.
عدم شفافیت در فرآیند تصمیم‌گیری نیز چالش‌برانگیز است. بسیاری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی به‌گونه‌ای عمل می‌کنند که کاربران نمی‌توانند به‌راحتی نحوه عملکرد آن‌ها را درک کنند. در نتیجه، ممکن است افراد نتوانند بفهمند که چگونه اطلاعات شخصی آن‌ها بر تصمیمات تأثیر گذاشته است.
ورودی‌های نادرست نیز خطر دیگری محسوب می‌شود. در صورتی که مدل با اطلاعات قدیمی یا نادرست آموزش ببیند، ممکن است تصمیم‌گیری‌های اشتباه انجام دهد که می‌تواند فرصت‌های مهمی را از افراد بگیرد یا موجب ارزیابی‌های نادرست شود.
نقص‌های امنیتی نیز نگرانی دیگری است. اگر مشکلات کدنویسی رفع نشود یا سیستم‌های رمزگذاری نادیده گرفته شوند، احتمال نفوذ عوامل مخرب افزایش می‌یابد که این امر اطلاعات شخصی را به خطر می‌اندازد.
چگونه می‌توان شفافیت را تضمین کرد؟
شفافیت در تصمیم‌گیری‌های خودکار باعث افزایش اعتماد عمومی می‌شود. به عنوان مثال، اگر سیستم به درخواست وام فردی پاسخ منفی دهد، وی حق دارد از دلایل اصلی این تصمیم آگاه شود.
بر اساس راهنمای ICO، افراد باید به‌صورت واضح و ساده در جریان نحوه پردازش داده‌هایشان قرار گیرند. این شامل توضیح دلیل جمع‌آوری اطلاعات و نقش مدل در تصمیم‌گیری‌ها می‌شود.
برخی کاربران به توضیحات سریع نیاز دارند، در حالی که دیگران خواهان جزئیات بیشتر درباره نحوه تأثیرگذاری ورودی‌ها بر نتایج هستند. برآورده کردن هر دو نیاز، اعتماد کاربران را تقویت می‌کند.
حضور بازبین‌های انسانی نیز می‌تواند نقش مهمی در ایجاد اطمینان داشته باشد. در صورتی که فردی به تصمیم یک سیستم اعتراض کند، یک شخص واقعی می‌تواند دلایل آن را بررسی کرده و در صورت لزوم، اصلاحات لازم را انجام دهد.
آیا هوش مصنوعی دچار تعصب می‌شود؟
تعصب در هوش مصنوعی زمانی رخ می‌دهد که داده‌های آموزشی دارای الگوهای ناعادلانه باشند. سیستم‌های مبتنی بر این اطلاعات ممکن است به اشتباه همان الگوهای نادرست را ادامه دهند. در نتیجه، گروه‌های خاصی ممکن است به‌طور مداوم با پیامدهای منفی مواجه شوند.
برای جلوگیری از این مشکل، بررسی دقیق اطلاعات ورودی قبل از آموزش مدل ضروری است. توسعه‌دهندگان می‌توانند الگوهایی را که به تبعیض علیه گروه‌های خاص منجر می‌شود، شناسایی کرده و مجموعه داده‌ها را به‌گونه‌ای اصلاح کنند که برابری بیشتر ایجاد شود.
همچنین، آزمایش مستمر مدل اهمیت زیادی دارد. بررسی‌های دوره‌ای می‌تواند نشان دهد که آیا برخی گروه‌های جمعیتی همچنان نتایج نامطلوبی دریافت می‌کنند یا خیر. در این صورت، تنظیمات لازم برای ایجاد تعادل انجام می‌شود.
یک تیم نظارتی اختصاصی نیز می‌تواند با رصد مداوم نتایج، در صورت بروز تغییرات ناخواسته در رفتار مدل، دخالت کرده و مشکلات را برطرف کند. نظارت پیوسته موجب کاهش اشتباهات مکرر می‌شود.
به‌روزرسانی منظم مدل و داده‌های آموزشی نیز راهی برای حفظ تعادل سیستم است. گاهی اوقات الگوهای قدیمی دیگر با شرایط فعلی تطابق ندارند و تازه‌سازی اطلاعات ورودی می‌تواند از بروز مشکلات ناخواسته جلوگیری کند.
مسئولیت حفاظت از داده‌ها با چه کسانی است؟
زمانی که چندین مجموعه در یک پروژه هوش مصنوعی همکاری می‌کنند، پرسش‌های زیادی درباره نحوه مدیریت داده‌ها مطرح می‌شود. هر یک از این گروه‌ها ممکن است در بخش‌های مختلف مانند جمع‌آوری داده، ذخیره‌سازی یا توسعه مدل فعالیت کنند.
بر اساس دستورالعمل ICO، مسئولیت اصلی بر عهده “کنترل‌کننده” (Controller) است، یعنی گروهی که تعیین می‌کند چرا و چگونه داده‌های شخصی استفاده شوند. در مقابل، “پردازشگر” (Processor) گروهی است که صرفاً بر اساس دستورالعمل‌ها عمل می‌کند.
در صورتی که یک سازمان از فروشنده‌های ثالث برای پردازش داده‌ها استفاده کند، این موضوع مسئولیت‌های اصلی آن سازمان را لغو نمی‌کند. گروه اصلی همچنان مسئولیت دارد که اطمینان حاصل کند همه قوانین مرتبط رعایت می‌شوند.
قراردادهای شفاف می‌توانند نقش مهمی در تعیین وظایف داشته باشند. این توافقات مشخص می‌کنند که چه کسی مسئول بررسی‌های امنیتی، پاسخ به سوالات عمومی یا اصلاح اطلاعات نادرست است. چنین قراردادهایی به‌ویژه در پروژه‌هایی با جریان گسترده داده‌ها از بروز سردرگمی جلوگیری می‌کنند.
در نهایت، اجرای درست مسئولیت‌ها باعث افزایش اعتماد کاربران در فرآیندهای خودکار می‌شود. هنگامی که کنترل‌کنندگان و پردازشگرها وظایف خود را به درستی انجام دهند، افراد احساس امنیت بیشتری نسبت به فناوری‌هایی که از اطلاعات شخصی آن‌ها استفاده می‌کنند خواهند داشت.
