منصات الذكاء الاصطناعى تقوم بتسريب بياناتك بنفس الطريقة

خطر الذكاء الإصطناعى على بياناتك

Mahmoud Ezz

منصات الذكاء الاصطناعى تقوم بتسريب بياناتك بنفس الطريقة

ستجد فى هذا المقال

Toggle

ؤ

تسرب البيانات من منصات إنشاء الصور التوليدية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي

نشرت مجموعة من الباحثين في جامعات أمريكية وسويسرية، بالتعاون مع شركة جوجل وشركتها الفرعية DeepMind، ورقة بحثية توضح كيف يمكن أن تتسرب البيانات من منصات إنشاء الصور التي تعتمد على نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل DALL-E وImagen وStable Diffusion.

تعمل هذه المنصات بطريقة مشابهة، حيث يقوم المستخدم بتوجيه طلب نصي محدد ويحصل على صورة مولدة من النص في ثوانٍ. وتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة في هذه المنصات على العديد من الصور التي تحمل وصفًا محددًا مسبقًا. ومع ذلك، يمكن للشبكات العصبية أحيانًا إعادة إنتاج صور مطابقة لصور سابقة استخدمت في التدريب، مما يعني تسريب المعلومات الخاصة بدون قصد.

تحديدًا، الدراسة تشير إلى أنه يمكن استخراج البيانات الأصلية من هذه الشبكات العصبية بعدة طرق، مثل استخدام استعلامات محددة لإجبار الشبكة على إخراج صورة محددة، أو إعادة بناء الصورة الأصلية حتى لو توفر جزء صغير منها، أو ببساطة تحديد ما إذا كانت صورة معينة مضمنة في بيانات التدريب.

الدراسة تشدد على أهمية حفظ خصوصية مجموعات البيانات التدريبية، وتقترح بعض التوصيات لتعزيز الخصوصية، مثل تجنب التكرار في مجموعات التدريب وإعادة معالجة الصور بوضع تشويش أو تغيير

تأثير التكنولوجيا على الصحة العقلية والاجتماعية للأفراد في العصر الرقمي

في العصر الرقمي الحديث، أصبحت التكنولوجيا جزءًا أساسيًا من حياة الأفراد، ولها تأثير كبير على الصحة العقلية والاجتماعية. يعرض هذا المقال بعض التأثيرات الرئيسية التي ترتبط بالتكنولوجيا وكيف يمكن أن تؤثر على الأفراد.

1. الوحدة والانعزال: قد يؤدي الاعتماد الزائد على التكنولوجيا إلى شعور بالوحدة والانعزال. قد ينغمس الأفراد في العالم الافتراضي ويفقدوا التواصل الشخصي الحقيقي مع الآخرين، مما يؤثر على صحتهم العقلية والاجتماعية.

2. التوتر والقلق: يمكن أن تسبب التكنولوجيا التوتر والقلق. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي الاعتماد المفرط على وسائل التواصل الاجتماعي إلى شعور بالقلق من فقدان الاتصال أو الشعور بالاستبعاد الاجتماعي.

3. الإدمان: قد تسبب بعض التقنيات الحديثة الإدمان، مثل الألعاب الإلكترونية ووسائل التواصل الاجتماعي. يمكن أن يتسبب الاعتماد المفرط على هذه التقنيات في تأثير سلبي على الصحة العقلية والاجتماعية للأفراد.

4. التأثير على النوم: قد يؤثر الاستخدام المفرط للتكنولوجيا على نوعية النوم. يمكن أن يتسبب التفاعل المستمر مع الأجهزة الإلكترونية في اضطرابات النوم وقلة الراحة، مما يؤثر على الصحة العقلية والاجتماعية للأفراد.

5. التأثير على التركيز والإنتاجية: قد يؤثر استخدام التكنولوجيا المستمر على قدرة الأفراد على التركيز والإنتاجية. يمكن أن يؤدي التشتت الناجم عن التكنولوجيا إلى صعوبة في إتمام المهام والتركيز على الأعمال الهامة.

6. التأثير على العلاقات الاجتماعية: يمكن أن تؤثر التكنولوجيا على العلاقات الاجتماعية. قد يقلل الاعتماد المفرط على التكنولوجيا من التواصل الوجه لوجه وقدرة الأفراد على التفاعل الاجتماعي، مما يؤثر على صحتهم العقلية والاجتماعية.

مع تطور التكنولوجيا، من المهم أن يتعامل الأفراد بحكمة مع استخدامها وأن يجدوا توازنًا بين العالم الافتراضي والعالم الحقيقي. يمكن للتحسينات في التوعية والتثقيف حول الاستخدام المسؤول للتكنولوجيا أن تساعد في تقليل التأثيرات السلبية على الصحة العقلية والاجتماعية وتعزز الاستفادة الإيجابية منها.

تزويد المزيد من البيانات:

يُعتبر تحقيق النتائج المدهشة لأنظمة التعلم العميق أمرًا مذهلاً بالنسبة للأفراد غير المتخصصين، وقد يعتقدون أن هذه النتائج سحرية. ولكن في الواقع، لا يوجد أي سحر في هذا الأمر، حيث تعتمد جميع الشبكات العصبية على نفس المبدأ، وهو التدريب باستخدام مجموعة كبيرة من البيانات وتوصيفات دقيقة لكل صورة، على سبيل المثال، سلاسل من صور القطط والكلاب.

وبعد التدريب، يتم تقديم صورة جديدة للشبكة العصبية، وتُطلب منها تحديد ما إذا كانت تصور لقطة أم كلب؟ ومن هذه النقطة المتواضعة، يقوم مُطورو هذه النماذج بتطوير سيناريوهات أكثر تعقيدًا، حيث يقومون بإنشاء صورة لحيوان أليف غير موجود في الواقع باستخدام الخوارزمية التي تم تدريبها على العديد من صور القطط. وتُجرى هذه التجارب ليس فقط باستخدام الصور، ولكن أيضًا باستخدام النصوص ومقاطع الفيديو وحتى الصوت.

تعتبر نقطة البداية لجميع الشبكات العصبية هي مجموعة البيانات التدريبية، حيث لا يمكن للشبكات العصبية إنشاء كائنات جديدة من العدم. على سبيل المثال، لإنشاء صورة لقطة، يجب على الخوارزمية دراسة آلاف الصور الفوتوغرافية أو الرسومات الحقيقية للقطط.

جهود كبيرة للحفاظ على سرية مجموعات البيانات:

يولي الباحثون في ورقتهم البحثية اهتمامًا كبيرًا للمحافظة على سرية مجموعات البيانات. يعمل الباحثون على تشويه بيانات التدريب، مثل صور الأشخاص والسيارات والمنازل، عن طريق إضافة تشويش إليها. وبعد ذلك، يتم تدريب الشبكة العصبية على استعادة هذه الصور إلى حالتها الأصلية.

تتيح هذه الطريقة إمكانية إنشاء صور ذات جودة مقبولة، ولكن العيب المحتمل لهذه الطريقة هو ميلها الأكبر لتسريب البيانات. ويمكن استخراج البيانات الأصلية من الشبكة العصبية بواسطة ثلاث طرق مختلفة على الأقل، وهي:

1. استخدام استعلامات محددة لإجبار الشبكة العصبية على إخراج صورة محددة من مجموعة التدريب، وليس صورة فريدة تم إنشاؤها بناءً على آلاف الصور.

2. يمكن إعادة بناء الصورة الأصلية حتى لو كانت جزئياً متاحة فقط.

3. يمكن ببساطة تحديد ما إذا كانت صورة معينة مدرجة في مجموعة التدريب أم لا.

علاوة على ذلك، قد تكون الشبكات العصبية “كسولة” في بعض الأحيان، حيث بدلاً من إنتاج صورة جديدة، فإنها قد تنتج صورة موجودة بالفعل في مجموعة التدريب إذا كانت تحتوي على نسخ متكررة من الصورة نفسها. إذا تكررت صورة معينة في مجموعة التدريب أكثر من مئة مرة، فهناك احتمالية كبيرة لتسريبها بشكل مشابه للصورة الأصلية.

وعلى الرغم من ذلك، قد أظهر الباحثون أيضًا طرقًا لاسترداد الصور التدريبية التي ظهرت مرة واحدة فقط في المجموعة الأصلية. على سبيل المثال، من بين 500 صورة تم اختبارها من قبل الباحثين، نجحت الخوارزمية في إعادة إنشاء ثلاث صور منها بشكل عشوائي.

في هذه القضية

الفنانون الذين رفعوا الدعوى القضائية يدعون أن منصات توليد الصور استخدمت صورهم بدون إذن لتدريب نماذجها، مما أدي إلى خرق حقوق التأليف والنشر. هذه الصور المستخدمة تتوفر عبر الإنترنت، وتتيح الشبكات العصبية تقليد أساليب الفنانين بشكل متقن، مما يؤدي إلى تكرار أعمالهم وتقليل إيراداتهم.

تقدم الورقة البحثية بعض التوصيات لتعزيز خصوصية مجموعة البيانات التدريبية الأصلية. ومن بين هذه التوصيات:
1. التخلص من التكرار في مجموعات التدريب، وذلك لتقليل احتمالية استخدام الصور المتكررة للتدريب.
2. إعادة معالجة صور التدريب، مثل إضافة تشويش أو تغيير السطوع، لتقليل احتمالية تسريب البيانات.
3. اختبار الخوارزمية باستخدام صور تدريبية خاصة، ثم التحقق من عدم إعادة إنتاجها بدقة بدون قصد.

من المهم العثور على توازن بين حقوق الفنانين وتطور التكنولوجيا في مجال الفن التوليدي. يتطلب ذلك الاحترام الكامل لحقوق التأليف والنشر، وفي الوقت نفسه يجب أن يتم التفكير في طبيعة الفن المولد عبر الذكاء الاصطناعي وتحديد مدى اختلافه عن الفن البشري.

تستمر هذه المناقشات والتحديات في أثير الفن التوليدي، ومن المهم أن نبحث عن آليات لضمان حماية حقوق الفنانين وتوفير بيئة مثلى للتعايش بين الفن والتكنولوجيا.

اخيرا

صحيح، مع تطور الشبكات العصبية والتعلم الآلي، ينشأ تحدي جديد في مجال الأمان والخصوصية. الأمثلة التي ذكرتها توضح بعض المشاكل الحالية المحتملة. قد يكون لدينا مساعدين ذكية تستطيع الوصول إلى معلومات حساسة أو القدرة على إنشاء مستنسخات واقعية لوثائق أو صور شخصية. وفي حالة النصوص المولدة، يمكن أن تستخدم لكتابة تعليمات برمجية ضارة.

منصات مثل GitHub Copilot تستخدم الذكاء الاصطناعي لمساعدة المبرمجين في كتابة التعليمات البرمجية، وقد يؤدي ذلك إلى استخدام بيانات تدريب تنتهك حقوق التأليف والنشر وتنشر معلومات خاصة للمطورين دون إذنهم.

تحتاج هذه التحديات إلى معالجة جدية، والعمل على تطوير آليات أمان وخصوصية فعالة للتصدي لهذه المشاكل المحتملة. يجب أن تتعاون المجتمعات العلمية والتكنولوجية والقانونية لوضع إطار قانوني وأخلاقي قوي يحمي حقوق المبدعين والأفراد ويحد من سوء استخدام التكنولوجيا في هذا السياق.

هناك حاجة ملحة لتوجيه الجهود لدراسة وفهم الآثار والتحديات الأمنية لتطور الشبكات العصبية، وتطوير تقنيات وسياسات أمان قوية للحفاظ على خصوصية البيانات وحقوق المبدعين والأفراد.

تلخيصا :

المقال يتناول قضية الأمان والخصوصية في مجال التعلم الآلي. يشير الباحثون في الورقة البحثية إلى أن هناك مخاوف بشأن سرية مجموعات البيانات التي يتم استخدامها في تدريب نماذج التعلم الآلي. يعرض الباحثون طرقًا محتملة لاستخراج البيانات الأصلية من هذه النماذج، مما يعرض خصوصية البيانات للخطر.

بالإضافة إلى ذلك، يتم مناقشة استخدام الذكاء الاصطناعي في إنشاء الفنون، حيث يتم استخدام صور الفنانين دون إذنهم في تدريب النماذج الفنية. تم تقديم توصيات لتعزيز خصوصية مجموعات التدريب الأصلية، مثل التخلص من التكرار وإعادة معالجة الصور.

المقال ينتقل بعدها إلى مناقشة مشاكل الأمان في مجال توليد النصوص، حيث يتم استخدام نماذج التعلم الآلي لكتابة تعليمات برمجية ضارة. يشار إلى أن أدوات مثل GitHub Copilot تستخدم بيانات تدريب تنتهك حقوق التأليف والنشر وتنشر معلومات خاصة للمبرمجين بدون إذنهم.

يتم التأكيد على أن التحديات الأمنية في هذا المجال مستمرة وتتطور مع تطور التكنولوجيا. هناك حاجة لوضع إطار قانوني وأخلاقي يحمي حقوق المبدعين والأفراد ويضع سياسات أمان قوية للحفاظ على خصوصية البيانات. يجب أن تتعاون المجتمعات العلمية والتكنولوجية والقانونية للتصدي لهذه التحديات وحماية الأفراد والمجتمعات من سوء استخدام التكنولوجيا.