5 خيارات للسيطرة على تهديدات الذكاء الاصطناعي للحق في الخصوصية
من أكثر الأمور المثيرة للقلق من منظور حماية البيانات في الذكاء الاصطناعي الغياب المحتمل لفهم كيفية قيام الخوارزميات باستخدام وجمع وتعديل البيانات، أو اتخاذ القرارات على أساس البيانات. هذا الغياب المحتمل للفهم يُعرف باسم «التعتيم الخوارزمي»، ويمكن أن ينتج عن الطبيعة المعقدة للخوارزميات أو الإخفاء المتعمد من خلال استخدام أي شركة
لقانون حماية الأسرار التجارية لكي تحمي خوارزمياتها، أو استخدام تعليم الآلة لإنشاء خوارزمية، وفي هذه الحالة ربما لا يكون في مقدور مطوري الخوارزميات التنبؤ بكيفية أدائها. فالتعتيم الخوارزمي يمكن أن يجعل من الصعب أو المستحيل رؤية كيفية نقل البيانات المستخدمة في الوصول إلى بيانات جديدة أو القرارات الناتجة عن استخدام تلك البيانات،
وهو ما يثير الأسئلة حول محدودية القدرة على فحص أو تنظيم تقنيات الذكاء الاصطناعي.
وبحسب دراسة مؤسسة «راند»، هناك مجموعة أخرى من الهواجس بشأن الخصوصية، التي تأخذ جوانب فريدة مرتبطة بالذكاء الصناعي أو تضخم هذه السمات الفريدة للذكاء الاصطناعي، ومنها إعادة استخدام البيانات، التي تشير إلى البيانات التي يتم استخدامها بعيداً عن الغرض المقصود أو المعلن لها، ودون علم ولا موافقة صاحبها. ففي سياق الذكاء
الاصطناعي يمكن أن تحدث إعادة استخدام البيانات، عندما يتم جمع بيانات السيرة الذاتية من أحد الأشخاص لتغذية خوارزمية يمكن أن تتعلم من هذه البيانات الأنماط المرتبطة ببيانات الشخص. على سبيل المثال، تضمنت حزمة التحفيز الاقتصادي في الولايات المتحدة في أثناء الأزمة المالية التي تفجرت في خريف 2008، تمويل عملية رقمنة سجلات
الرعاية الصحية بهدف تسهيل نقل بيانات المرضى بين موفري الرعاية الصحية لمصلحة المرضى. ورغم ذلك يمكن أن تستخدم المستشفيات وشركات التأمين الخوارزميات الطبية لتحديد المخاطر الصحية لكل شخص، ومدى جدارته بالحصول على الرعاية الطبية، وهو غرض لم يكن مقصوداً في البداية عند جمع ورقمنة هذه البيانات.
ويتعلق هاجس ثانٍ بانتشار البيانات، الذي يحدث عندما يتم جمع البيانات بشأن الأفراد الذين لم يكونوا مقصودين في أثناء جمع البيانات. على سبيل المثال يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل صورة تم التقاطها لشخص ما لكنها تضم أشخاصاً آخرين غير مقصودين. وهناك مثال آخر وهو أقارب أي شخص يقوم بتحميل بياناته الجينية إلى أحد مراكز تجميع
البيانات الجينية مثل «23 آند مي».
الهاجس الثالث هو استمرارية البيانات، ويشير إلى بقاء البيانات لفترة أطول مما كان متوقعاً في أثناء جمعها، وربما بما يتجاوز حياة الأشخاص الذين جمعوا البيانات أو الذين وافقوا على استخدامها، خصوصاً إذا تم دمج البيانات في خوارزمية ذكاء اصطناعي أو أُعيد تجميعها أو أُعيد استخدامها.
ورغم ذلك فإن دراسة مؤسسة «راند» تقترح مجموعة من الخيارات المحتملة لمعالجة المخاطر الفريدة للذكاء الاصطناعي على الخصوصية، ومنها الحد من جمع البيانات والاكتفاء بالحد الأدنى منها، وهو ما يشير إلى ضرورة أن يقتصر جمع البيانات الشخصية على تلك المطلوبة أو اللازمة بشكل مباشر لتحقيق أهداف محددة بدقة. وهذا المبدأ يتعارض مع
النهج الذي تستخدمه كثير من الشركات اليوم، التي تجمع أكبر قدر ممكن من المعلومات. وتحت مظلة تقليل جمع البيانات إلى أقصى درجة ممكنة، يجب فرض قيود قانونية على استخدام البيانات بالنسبة للهدف المحدد في أثناء جمعها.
