Inson huquqlari va shaxsiy ma'lumotlari bilan bog'liq murakkab muammolarni hal qilish bizning zamonamiz ziyolilari va mutaxassislari o'rtasida e'tibor, malaka va ajralmas muhokamani talab qiladi. Ijtimoiy qoidalarni texnologik innovatsiyalar bizga qo‘yadigan muammolarga moslashtirishda yetarlicha tez emasligimizni aniqlayapmiz. Rivojlanayotgan texnologiyalar tobora ko'proq ochiq maydonda, ularning qo'llanilishini cheklaydigan, zarar etkazishi mumkin bo'lgan qoidalarning umuman yo'qligi va shuning uchun uni butunlay jazosiz bajarishi mumkin.
Ilmiy tadqiqotlar va uning strategik maqsadlari uchun texnologik rivojlanish zanjiridan yuqoriga chiqadigan boshqaruvni tasavvur qilish mumkinmi?
Shaxs erkinliklarini qat'iy hurmat qilgan holda turimizning evolyutsiyasini boshqarish mumkinmi?
“Qanchalik ko'p yashirishga harakat qilsangiz, shunchalik diqqatni jalb qilasiz. Nega siz haqingizda hech kim bilmasligi shunchalik muhim? ” - Endryu Nikkol yozgan va rejissyorlik qilgan "Anon" filmidan - 2018 yil
Filmda "Tezda” 2018-yilda, kelajak jamiyati - bu Eter deb nomlangan ulkan kompyuter tizimining bevosita nazorati ostidagi qorong'u joy bo'lib, u mamlakatning har bir burchagini uni yashaydigan odamlarning ko'zlari bilan kuzatishga qodir. Har bir inson Eter nomidan nazoratchi bo'lib, ularning birinchi mas'uliyati, albatta, o'zini va xatti-harakatlarini kuzatishdir.
Eter politsiya kuchlarining eng yaxshi ittifoqchisidir: Eter orqali agentlar har qanday odamning tajribasini o'z ko'zlari bilan qayta ko'rib chiqishlari va har qanday turdagi jinoyatlarni ochishlari mumkin.
Politsiya zobiti Sal nima uchun shaxsiy hayotingizni himoya qilish uchun kurashishingiz kerakligi haqida hayron bo'ladi: yashirish uchun hech qanday sabab bo'lmasa, nima foyda? Axir, biz uylarimiz va ko'chalarimiz xavfsizligini oshirish uchun qurayotgan texnologiyalarimiz himoya qilishni so'ragan odamlarning manfaatlarini ko'zlab, bunday ma'lumotlarni yozib olish, monitoring qilish va tekshirishni talab qiladigan davrda, qanday qilib kafolat berishni kutishimiz mumkin. ularning maxfiyligi?
Boshqalarning hayotiga kirish qanchalik xavfli ekanligini ko'rsatish uchun xaker Eterni nazorat qiladi va millionlab odamlarning hayotiga dahshatli dahshat tushadi: eng ko'p odamlarning tasvirlarini yordamsiz tomoshabin sifatida tomosha qilish tahdidi. to'g'ridan-to'g'ri to'r pardasiga efirga uzatilgan hayotlarining azobli daqiqalari.
Le sun'iy neyron tarmoqlari Zamonaviy sun'iy intellektning ishlashiga asos bo'lgan uchta asosiy element atrofida aylanadi: asosiy ma'lumotlar, boshqacha nomlanadi. korpus, un algoritm ma'lumotni o'zlashtirish uchun va a xotira eslab qolishlari uchun.
Algoritm ma'lumotni xotiraga oddiy yuklash bilan cheklanmaydi, u ularni bir-biriga bog'laydigan elementlarni qidirishda skanerdan o'tkazadi. Ma'lumotlar va munosabatlarning aralashmasi a hosil qiluvchi xotiraga o'tkaziladi shablon.
Model doirasida ma'lumotlar va aloqalarni mutlaqo ajratib bo'lmaydi, shuning uchun o'qitilgan neyron tarmog'idan asl o'quv ma'lumotlari korpusini qayta qurish deyarli mumkin emas.
Bu, ayniqsa, korpuslarda katta hajmdagi ma'lumotlar mavjud bo'lganda to'g'ri keladi. Bu deb nomlanuvchi yirik til tizimlariga tegishli Large Language Models (qisqacha LLM), shu jumladan mashhur ChatGpt. Ular o'z samaradorligini mashg'ulotlarda qo'llaniladigan katta hajmdagi ma'lumotlarga bog'laydilar: hozirgi vaqtda yaxshi mashg'ulot kamida bir necha terabayt ma'lumotni talab qiladi va bir terabayt 90 milliard belgiga, taxminan 75 million sahifa matnga to'g'ri kelishini hisobga olsak, buni tushunish oson. juda ko'p ma'lumot kerak.
Ammo agar modellarni loyihalashdan chiqarib bo'lmasa, nega biz o'zimizga shaxsiy hayotning buzilishi muammosi haqida so'rashimiz kerak?
"Kim aqldan ozgan bo'lsa, u parvoz missiyalaridan ozod bo'lishni so'rashi mumkin, ammo kim parvoz missiyalaridan ozod bo'lishni so'rasa, u aqldan ozgan emas." - Jozef Xellerning "Catch 22" romani asosida.
ChatGpt yoki boshqa shunga o'xshash loyihalarni yaratishga imkon beradigan hajmdagi ma'lumotlarni to'plash bugungi kunda o'zlarining raqamli faoliyati bilan eng katta ma'lumotlar omboriga ega bo'lgan yirik transmilliy kompaniyalarning vakolatidir. dunyoda: Internet.
Ko'p yillar davomida Internetni skanerlaydigan va katta hajmdagi ma'lumotlarni ekstrapolyatsiya qiluvchi qidiruv tizimlarini boshqarib kelgan Google va Microsoft yuqorida tavsiflanganlar kabi katta miqdordagi ma'lumotni hazm qila oladigan yagona AI modellari LLMni yaratish uchun birinchi nomzodlardir.
Google yoki Microsoft o'z ma'lumotlaridagi shaxsiy ma'lumotlarni neyron tarmoqni o'qitishda korpus sifatida ishlatishdan oldin yashira olishiga ishonish qiyin. Til tizimlarida ma'lumotni anonimlashtirish korpusdagi shaxsiy ma'lumotlarni identifikatsiyalash va ularni soxta ma'lumotlar bilan almashtirishga olib keladi. Keling, modelni o'rgatmoqchi bo'lgan bir necha terabayt o'lchamdagi korpusni tasavvur qilaylik va undagi ma'lumotlarni qo'lda anonimlashtirish uchun qancha ish kerakligini tasavvur qilishga harakat qilaylik: bu deyarli imkonsiz bo'lar edi. Ammo agar biz buni avtomatik ravishda amalga oshirish uchun algoritmga tayanmoqchi bo'lsak, bu ishni bajarishga qodir bo'lgan yagona tizim yana bir teng darajada katta va murakkab model bo'ladi.
Biz klassik Catch-22 muammosiga duch kelamiz: "LLMni anonim ma'lumotlar bilan o'qitish uchun bizga ularni anonimlashtirishga qodir LLM kerak, ammo agar bizda ma'lumotlarni anonimlashtirishga qodir LLM bo'lsa, uni o'qitish anonim ma'lumotlar bilan amalga oshirilmagan. ”
GDPR (deyarli) global miqyosda odamlarning shaxsiy hayotini hurmat qilish qoidalarini belgilaydi, bu mavzular nuqtai nazaridan, allaqachon eski yangiliklar va o'quv majmuasida ishtirok etadigan shaxsiy ma'lumotlarni himoya qilish ko'zda tutilmagan.
GDPRda umumiy korrelyatsiyalar va aloqalarni o'rganish maqsadida shaxsiy ma'lumotlarni qayta ishlash faqat qisman 22-modda bilan tartibga solinadi: "Ma'lumotlar sub'ekti faqat avtomatlashtirilgan qayta ishlashga, shu jumladan profilga asoslangan qarorga duchor bo'lmaslik huquqiga ega. unga huquqiy ta'sir ko'rsatadi yoki unga o'xshash va muhim tarzda ta'sir qiladi."
Ushbu maqolada sub'ektga to'g'ridan-to'g'ri huquqiy ta'sir ko'rsatadigan to'liq avtomatlashtirilgan qarorlar qabul qilish jarayonining bir qismi sifatida ma'lumotlar nazoratchilariga sub'ektning shaxsiy ma'lumotlaridan foydalanish taqiqlanadi. Ammo avtomatlashtirilgan qaror qabul qilish jarayonlariga osongina o'zlashtiriladigan neyron tarmoqlari o'qitilgandan so'ng odamlarning hayotiga ta'sir qilishi mumkin bo'lgan avtomatik qarorlar qabul qilish qobiliyatiga ega bo'ladi. Ammo bu qarorlar har doim ham "mantiqiy" emas. Trening davomida, aslida, har bir neyron tarmoq ma'lumotni bir-biri bilan bog'lashni o'rganadi, ko'pincha ularni bir-biriga mutlaqo chiziqli bo'lmagan tarzda bog'laydi. “Mantiq”ning yo‘qligi esa odamlarning shaxsiy hayotini himoya qilish uchun qalqon ko‘tarmoqchi bo‘lgan qonun chiqaruvchining ishini osonlashtirmaydi.
Agar kimdir o'ta cheklovchi siyosatni qo'llashni tanlasa, masalan, agar egasi tomonidan aniq ruxsat berilmagan bo'lsa, har qanday maxfiy ma'lumotlardan foydalanishni taqiqlash, neyron tarmoqlardan qonuniy foydalanish mumkin bo'lmaydi. Neyron tarmoq texnologiyalaridan voz kechish esa katta yo'qotish bo'lardi, ma'lum bir kasallikdan qisman ta'sirlangan aholi sub'ektlarining klinik ma'lumotlari bilan o'qitilgan tahlil modellari haqida o'ylab ko'ring. Ushbu modellar ma'lumotlarda mavjud bo'lgan elementlar va kasallikning o'zi o'rtasidagi korrelyatsiyani, klinisyenlar nazarida mutlaqo mantiqsiz bo'lib ko'rinishi mumkin bo'lgan kutilmagan korrelyatsiyalarni aniqlash orqali profilaktika siyosatini yaxshilashga yordam beradi.
Yillar davomida uni yig'ishga beg'araz ruxsat berganidan keyin odamlarning shaxsiy hayotini hurmat qilish muammosini qo'yish ikkiyuzlamachilikdir. GDPR o'zining murakkabligi bilan bandlarning noaniqligi va tushunish qiyinligidan foydalangan holda shaxsiy ma'lumotlarni qayta ishlash uchun ruxsat olishga imkon beradigan ko'plab manipulyatsiyalar uchun javobgardir.
Biz, albatta, qonunni soddalashtirishga muhtojmiz, bu uning amal qilish imkoniyatini beradi va shaxsiy ma'lumotlardan ongli ravishda foydalanish bo'yicha haqiqiy ta'lim beradi.
Mening taklifim kompaniyalarga o'z xizmatlari uchun ro'yxatdan o'tgan foydalanuvchilarning shaxsiy ma'lumotlarini bilishga ruxsat bermaslik, hatto ular pullik xizmatlar bo'lsa ham. Shaxsiy shaxslar tomonidan soxta shaxsiy ma'lumotlardan foydalanish ular onlayn tizimlardan foydalanganda avtomatik ravishda sodir bo'lishi kerak. Haqiqiy ma'lumotlardan foydalanish faqat sotib olish jarayoni bilan cheklanishi kerak, bu esa har doim xizmat ma'lumotlar bazasidan butunlay ajralib turishini ta'minlashi kerak.
Ism yoki yuzni ushbu profil bilan bog'lashiga yo'l qo'ymasdan sub'ektning didi va afzalliklarini bilish yuqori oqimda amalga oshiriladigan anonimlashtirish shakli sifatida ishlaydi, bu avtomatik ravishda ma'lumotlarni to'plash va ulardan sun'iy intellekt kabi avtomatlashtirish tizimlarida foydalanish imkonini beradi.
Ning maqolasi Gianfranco Fedele
Kataniya poliklinikasida Apple Vision Pro tijorat ko‘rish vositasi yordamida oftalmoplastika operatsiyasi o‘tkazildi...
Rang berish orqali nozik vosita ko'nikmalarini rivojlantirish bolalarni yozish kabi murakkabroq ko'nikmalarga tayyorlaydi. Rang berish uchun…
Harbiy dengiz sektori 150 milliardlik bozorga yo'l olgan haqiqiy global iqtisodiy kuchdir...
O'tgan dushanba kuni Financial Times OpenAI bilan shartnoma imzolaganini e'lon qildi. FT o'zining jahon darajasidagi jurnalistikasini litsenziyalaydi...
