اخبار اليوم - أحدث التعلم الآلي ثورة في مجالات مختلفة مثل الطب التشخيصي، والسيارات ذاتية القيادة، والإعلانات المستهدفة. ومع ذلك، فإن القدرات القوية لهذه الأنظمة تأتي مع مخاوف كبيرة تتعلق بالخصوصية، إذ تشير الأبحاث الحديثة إلى أن نماذج التعلم الآلي غالبًا ما تحفظ جوانب البيانات التي تم تدريبها عليها، مما يشكل مخاطر محتملة على الخصوصية الفردية.

وبحسب تقرير نشره موقع The Conversation، فإن الهدف الأساسي من التعلم الآلي هو التعلم من البيانات السابقة لإجراء تنبؤات أو استنتاجات دقيقة حول البيانات المستقبلية. ولتحقيق ذلك، يقوم الخبراء بتطوير نماذج تلتقط الأنماط داخل البيانات، ثم تعمل هذه النماذج على تبسيط هياكل البيانات المعقدة، مما يتيح استخلاص أنماط ذات معنى وتعزيز الدقة التنبؤية.

وعلى الرغم من كفاءتها في التعرف على الأنماط المعقدة والتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة في مهام مثل التعرف على الصور والتنبؤ بالعلاجات الطبية، إلا أن نماذج التعلم الآلي المعقدة تأتي أيضًا مع مخاطر متأصلة. إحدى المشكلات الرئيسية هي التعلم المفرط، حيث تتعلم النماذج الأنماط ذات الصلة بالإضافة إلى الأنماط الزائدة الموجودة في بيانات التدريب، مما يؤدي إلى أداء ضعيف عند التعامل مع بيانات جديدة غير مرئية. وعلى الرغم من وجود تقنيات لتقليل الأخطاء التنبؤية الناتجة عن التعلم المفرط، إلا أن المخاوف المتعلقة بالخصوصية تبقى قائمة بسبب إمكانية حفظ هذه النماذج لبيانات التدريب الحساسة.

وتتميز نماذج التعلم الآلي بالعديد من المعلَمات، يمثل كل منها جانبًا قابلاً للضبط من النموذج، وتؤثر على كيفية قيام النموذج بإجراء التنبؤات. ويتضمن التدريب تعديل هذه المعلَمات لتقليل الأخطاء التنبؤية في بيانات التدريب. على سبيل المثال، عند التنبؤ بنتائج العلاج الطبي بناءً على تاريخ المريض، يتعلم النموذج من خلال مكافأته على التنبؤات الدقيقة ومعاقبته على الأخطاء، مما يؤدي إلى تحسين معاييره باستمرار.

ولمنع التعلم المفرط، يتم تقييم النماذج باستخدام مجموعة بيانات منفصلة للتحقق من الصحة. وهذا يضمن تعميم تعلم النموذج بما يتجاوز بيانات التدريب، وبالتالي تحسين الأداء على البيانات الجديدة. ومع ذلك، فإن هذه العملية لا تمنع النموذج من حفظ تفاصيل بيانات التدريب، مما يثير أيضا مشكلات الخصوصية.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤدي العدد الكبير من المعلمات في نماذج التعلم الآلي إلى حفظ بيانات التدريب، وهي مشكلة منتشرة، حيث يتمكن المستخدمون من استخراج البيانات المحفوظة من خلال استعلامات مخصصة. بالتالي؛ إذا كانت بيانات التدريب تحتوي على معلومات حساسة، مثل البيانات الطبية أو الجينومية، فمن الممكن أن تتعرض خصوصية الأفراد للخطر.

كما يمكن للتعلم الآلي أيضًا استنتاج معلومات حساسة من بيانات تبدو غير حساسة. على سبيل المثال، استخدمت شركة Target عادات الشراء التي مارسها العملاء للتنبؤ بالحمل، مما أدى إلى استخدام إعلانات مستهدفة تنتهك هذه الخصوصية.

ولمعالجة مشكلة الخصوصية في التعلم الآلي، تم اقتراح طرق مختلفة لتقليل حفظ البيانات، لكن معظمها أثبت عدم فعاليته إلى حد كبير. وتتضمن أفضل الممارسات الحالية تقنية الخصوصية التفاضلية، وتعني أنه عندما يتم جمع بيانات جديدة أو تعديل البيانات الموجودة، فإن أثر ذلك على النتائج النهائية أو الإحصائيات يكون ضئيلاً للغاية، مما يجعل من الصعب استخدام هذه النتائج لاستنتاج معلومات عن الأفراد المعنيين. وتضمن هذه التقنية عدم تغيير مخرجات النموذج بشكل كبير في حالة تغيير بيانات أي فرد، مما يؤدي إلى العشوائية لحماية البيانات الفردية.

ويثير الصراع بين الحاجة إلى التعلم الاستدلالي وحماية الخصوصية مسألة مجتمعية حول تحديد الأولويات. فعندما لا تتضمن البيانات معلومات حساسة، يكون استخدام تقنيات التعلم الآلي الأكثر تقدمًا أمرًا مقبولًا بشكل عام. ومع ذلك، بالنسبة للبيانات الحساسة، فإن العواقب المحتملة لانتهاكات الخصوصية تتطلب توازنًا دقيقًا، إذ قد تكون التضحية بدرجة معينة من أداء التعلم الآلي أمرًا ضروريًّا لحماية الخصوصية الفردية.

ومع استمرار تطور التعلم الآلي، يجب أيضًا أن تتطور أساليبنا لإدارة التوازن الدقيق بين الاستفادة من قدراته القوية وحماية الخصوصية. وسيتطلب هذا التحدي المستمر الابتكار المستمر والتنظيم المدروس لضمان أن يفيد التقدم التكنولوجي المجتمع دون المساس بالحقوق الفردية.