مستقبل الخصوصية في الذكاء الاصطناعي والتشفير

في المقالة التي شاركتها أمس، تحدثت عن المخاطر التي قد تسببها تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي واجهتها بنفسي على الخصوصية الشخصية.

تعود أسباب حدوث هذا النوع من المخاطر إلى نمط تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحالي—فعندما يستدعي المستخدمون النهائيون الذكاء الاصطناعي، يتم على الفور رفع بياناتهم إلى نموذج ذكاء اصطناعي كبير موجود في السحابة، ثم يقوم النموذج الكبير باستنتاج البيانات بناءً عليها، ويستخرج مباشرةً سمات سلوك المستخدم.

كلما طال زمن تراكم هذه البيانات، كلما تمكن نموذج الذكاء الاصطناعي الكبير أكثر عبر الخوارزميات من فهم عادات سلوك المستخدم بشكل أشمل.

بالنسبة للفرد، تتمثل هذه المخاطر في تسريب الخصوصية، أما بالنسبة للشركات، فتصبح تسريبًا للأسرار التجارية.

في أحد لقاءات العام الماضي لِهوانغ رينشونغ حول الذكاء الاصطناعي، أشار إلى هذا الخطر بالفعل، وطلب بشكل صارم من موظفي شركته عند استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي تحديد أي نوع من البيانات يجب أن يبقى على الجهاز المحلي وأي نوع يمكن رفعه إلى السحابة.

لكن في ذلك الوقت، لم أسمع هذا الخطر إلا كمعلومة، ولم أتذكر تحذيره إلا عندما شعرت شخصيًا بوجود هذا الخطر.

المشكلة الآن لا تزال مجرد أنها بدأت بالظهور، لكنها سرعان ما ستزداد حدتها وتتصاعد.

لذلك أعتقد أنه في المستقبل، كلما كان الانتشار في عصر الذكاء الاصطناعي أكبر، كلما احتجنا إلى جهاز طرفي (سواء كان هاتفًا أو نظارة، أو أي شكل آخر لا يمكننا تخيله حاليًا) يقوم بتشغيل نموذج كبير مُبسّط محليًا، ومعالجة أغلب البيانات الحساسة محليًا، وإجراء الاستدلال على المتطلبات البسيطة محليًا، ثم لا يرفع إلى السحابة إلا بعض المهام والبيانات الثقيلة بعد “تصفية”ها، بحيث تتولى السحابة ومعها نموذجها الكبير المعقد معالجة ذلك. وبهذه الطريقة، نتجنب قيام النموذج الكبير في السحابة بالتقاط سمات سلوك المستخدم الشخصية مباشرةً.

وفي نظام التشفير البيئي، تم طرح مسألة معالجة الخصوصية على جدول الأعمال منذ وقت طويل.

في وقت سابق، أشار فيتاليك إلى أنه مثلما هو الحال في سلاسل عامة مثل Ethereum، فإن الشفافية العلنية للبيانات والمعلومات تمنع استخدامها على نطاق واسع في المجال التجاري—لأن كثيرًا من أطراف المعاملات في المجال التجاري لا ترغب في الكشف عن معلومات المعاملة من أجل حماية الأسرار التجارية.

في الآونة الأخيرة، أشار بعض المستخدمين التجاريين إلى أنهم يتعاملون بحذر شديد نسبيًا تجاه الاستخدام الواسع للنقود المستقرة. والسبب هو أن حسابات العملات المستقرة على السلاسل العامة الحالية تكون جميعها مكشوفة، ما يعني أن أي شخص يمكنه رؤية ما هي الحسابات التي تملكها وما مقدار العملات المستقرة التي يمتلكها كل حساب. وبمجرد تسريب معلومات هوية الحساب، يصبح من الواضح ما مقدار الأموال (العملات المستقرة) التي تمتلكها شركة/مؤسسة ما—وهذه تصبح معلومة شفافة.

لذلك، سواء في الذكاء الاصطناعي أو في نظام التشفير البيئي، فإن قضايا الخصوصية هي مشكلات يجب حلها لاحقًا.

لكن إذا قارنا بالتفصيل بين تطبيقات الذكاء الاصطناعي ونظام التشفير البيئي من ناحية الخصوصية، فمن الواضح—على الأقل حتى الآن—أن تطبيقات التشفير تتقدم بخطوات أكبر. فبيئة التشفير لديها منذ وقت طويل عملات خصوصية (مثل Monero وZCASH وغيرها) ومُزِيلات/مَخاليط للتداول (mixers).

ومع ذلك، فإن تطبيقات الخصوصية هذه تسعى جاهدة لتجنب التنظيم، ولذلك وُسمت بدرجات متفاوتة بسمات سلبية إلى حد ما.

أما تطبيقات الخصوصية التي يمكنها فعليًا أن تقبلها العامة والجهات التنظيمية، وبالنظر إلى ما يبدو، فإنها تمتلك حلولًا أكثر نضجًا ومسارًا أكثر قابلية للتطبيق، فقد تكون—حسب ما يبدو—الخطط المبنية على الإثباتات صفرية المعرفة (zero-knowledge proofs). مثلًا، توجد طريقة تم اختبارها حاليًا:

يُتخذ وسيط مؤسسة حصلت على ترخيص تنظيمي كطرفٍ وسيط، حيث يتم إجراء المعاملات من خلال هذا الوسيط بين طرفي التداول، ولكن يتم إخفاء الهوية ومعلومات المعاملة، ولا يتم وضع سوى الإثبات صفر المعرفة الناتج النهائي على السلسلة العامة للتحقق.

بهذه الطريقة، يتم ضمان الخصوصية في معلومات المعاملة، وفي الوقت نفسه يتجنب طرفا التداول الاشتباه بارتكاب الجرائم.

آمل أن يتمكن، من حيث حماية الخصوصية والالتزام بالتوافق في المعاملات، الاستكشاف والتطبيق في بيئة التشفير من الاعتماد على ميزاته لتستكشف أولًا مسارًا جديدًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.