ปัญหาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลสามอันดับแรกที่ AI เผชิญอยู่ในปัจจุบัน – The Daily Hodl

HodlX บุคคลทั่วไป  ส่งโพสต์ของคุณ

 

AI (ปัญญาประดิษฐ์) ทำให้เกิดความตื่นเต้นอย่างบ้าคลั่งในหมู่ผู้บริโภคและธุรกิจ - ขับเคลื่อนด้วยความเชื่ออันแรงกล้าที่ว่า LLM (โมเดลภาษาขนาดใหญ่) และเครื่องมืออย่าง ChatGPT จะเปลี่ยนวิธีที่เราเรียน ทำงาน และใช้ชีวิต

แต่เช่นเดียวกับในยุคแรก ๆ ของอินเทอร์เน็ต ผู้ใช้ต่างกระโดดเข้ามาโดยไม่ได้คำนึงว่าข้อมูลส่วนบุคคลของตนจะถูกนำไปใช้อย่างไร -และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับความเป็นส่วนตัวของพวกเขา

มีตัวอย่างการละเมิดข้อมูลภายในพื้นที่ AI อยู่แล้วนับไม่ถ้วน ในเดือนมีนาคม 2023 OpenAI ได้เข้าใช้งาน ChatGPT ชั่วคราว ออฟไลน์ หลังจากข้อผิดพลาด "สำคัญ" ส่งผลให้ผู้ใช้สามารถดูประวัติการสนทนาของคนแปลกหน้าได้

ข้อบกพร่องเดียวกันนั้นหมายถึงข้อมูลการชำระเงินของสมาชิก - รวมถึงชื่อ ที่อยู่อีเมล และหมายเลขบัตรเครดิตบางส่วน - ยังเป็นสาธารณสมบัติด้วย

ในเดือนกันยายน 2023 ข้อมูล Microsoft ขนาด 38 เทราไบต์ที่น่าทึ่งเกิดขึ้นโดยไม่ได้ตั้งใจ รั่วไหลออกมา โดยพนักงาน โดยผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์เตือนว่าสิ่งนี้อาจทำให้ผู้โจมตีแทรกซึมโมเดล AI ด้วยโค้ดที่เป็นอันตรายได้

นักวิจัยยังสามารถ จัดการ ระบบ AI ในการเปิดเผยบันทึกที่เป็นความลับ

ในเวลาเพียงไม่กี่ชั่วโมง กลุ่มที่เรียกว่า Robust Intelligence ก็สามารถขอข้อมูลส่วนบุคคลจากซอฟต์แวร์ของ Nvidia และบายพาสการป้องกันที่ออกแบบมาเพื่อป้องกันไม่ให้ระบบอภิปรายการบางหัวข้อ

บทเรียนต่างๆ ได้เรียนรู้ในสถานการณ์เหล่านี้ทั้งหมด แต่การละเมิดแต่ละครั้งแสดงให้เห็นถึงความท้าทายที่ต้องเอาชนะเพื่อให้ AI กลายเป็นพลังที่เชื่อถือได้และไว้วางใจได้ในชีวิตของเรา

Gemini ซึ่งเป็นแชทบอทของ Google ยอมรับว่าการสนทนาทั้งหมดได้รับการประมวลผลโดยผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์ - เน้นย้ำถึงการขาดความโปร่งใสในระบบ

“อย่าป้อนสิ่งที่คุณไม่ต้องการให้ตรวจสอบหรือใช้งาน” คำเตือนสำหรับผู้ใช้กล่าว

AI กำลังก้าวไปอย่างรวดเร็วนอกเหนือจากเครื่องมือที่นักเรียนใช้ทำการบ้านหรือที่นักท่องเที่ยวพึ่งพาสำหรับคำแนะนำระหว่างการเดินทางไปโรม

มีการพึ่งพาการอภิปรายที่ละเอียดอ่อนมากขึ้นเรื่อยๆ - และป้อนทุกอย่างตั้งแต่คำถามทางการแพทย์ไปจนถึงตารางงานของเรา

ด้วยเหตุนี้ จึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องย้อนกลับไปและไตร่ตรองถึงปัญหาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลสามอันดับแรกที่ AI เผชิญอยู่ในปัจจุบัน และเหตุใดปัญหาเหล่านี้จึงมีความสำคัญสำหรับเราทุกคน

1. ข้อความแจ้งไม่เป็นส่วนตัว

เครื่องมืออย่าง ChatGPT จะจดจำการสนทนาที่ผ่านมาเพื่ออ้างอิงกลับในภายหลัง แม้ว่าสิ่งนี้สามารถปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และช่วยฝึกอบรม LLM ได้ แต่ก็มาพร้อมกับความเสี่ยง

หากระบบถูกแฮ็กได้สำเร็จ อาจเกิดอันตรายจากการเปิดเผยข้อความแจ้งในฟอรัมสาธารณะ

รายละเอียดที่น่าอับอายจากประวัติของผู้ใช้อาจรั่วไหล รวมถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเชิงพาณิชย์เมื่อมีการปรับใช้ AI เพื่อวัตถุประสงค์ในการทำงาน

ดังที่เราเห็นจาก Google ผลงานที่ส่งมาทั้งหมดยังได้รับการตรวจสอบโดยทีมพัฒนาอีกด้วย

Samsung ดำเนินการกับเรื่องนี้ในเดือนพฤษภาคม 2023 เมื่อสั่งห้ามพนักงานใช้เครื่องมือ AI ทั่วไป ที่เกิดขึ้นหลังจากพนักงานคนหนึ่ง อัปโหลด ซอร์สโค้ดที่เป็นความลับไปยัง ChatGPT

ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีรายนี้กังวลว่าข้อมูลนี้จะยากต่อการดึงและลบ ซึ่งหมายความว่า IP (ทรัพย์สินทางปัญญา) อาจถูกเผยแพร่สู่สาธารณะในวงกว้าง

Apple, Verizon และ JPMorgan ดำเนินการคล้าย ๆ กัน โดยมีรายงานว่า Amazon เปิดตัวการปราบปราม หลังจากการตอบกลับจาก ChatGPT มีความคล้ายคลึงกับข้อมูลภายในของตนเอง

อย่างที่คุณเห็น ข้อกังวลขยายไปไกลกว่าสิ่งที่จะเกิดขึ้นหากมีการละเมิดข้อมูล แต่รวมถึงโอกาสที่ข้อมูลที่ป้อนเข้าสู่ระบบ AI อาจถูกนำมาใช้ใหม่และแจกจ่ายให้กับผู้ชมในวงกว้าง

บริษัทอย่าง OpenAI ก็มีอยู่แล้ว หันหน้าไปทาง มีการฟ้องร้องหลายคดีท่ามกลางข้อกล่าวหาว่าแชทบอทของพวกเขาได้รับการฝึกอบรมโดยใช้เนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์

2. โมเดล AI แบบกำหนดเองที่ได้รับการฝึกอบรมโดยองค์กรไม่ใช่แบบส่วนตัว

สิ่งนี้นำเราไปสู่จุดต่อไปของเราอย่างเรียบร้อย - แม้ว่าบุคคลและองค์กรจะสามารถสร้างโมเดล LLM แบบกำหนดเองตามแหล่งข้อมูลของตนเองได้ แต่โมเดลเหล่านั้นจะไม่เป็นส่วนตัวโดยสมบูรณ์ หากมีอยู่ภายในขอบเขตของแพลตฟอร์ม เช่น ChatGPT

ท้ายที่สุดไม่มีทางรู้ได้ว่ามีการใช้อินพุตเพื่อฝึกระบบขนาดใหญ่เหล่านี้หรือไม่ - หรือข้อมูลส่วนบุคคลอาจถูกนำมาใช้ในโมเดลในอนาคตหรือไม่

เช่นเดียวกับจิ๊กซอว์ จุดข้อมูลจากหลายแหล่งสามารถนำมารวมกันเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีรายละเอียดครบถ้วนและน่ากังวลเกี่ยวกับตัวตนและภูมิหลังของใครบางคน

แพลตฟอร์มหลักอาจไม่สามารถให้คำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับวิธีการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลนี้ โดยไม่สามารถเลือกไม่ใช้คุณสมบัติที่ผู้ใช้ไม่สบายใจได้

นอกเหนือจากการตอบสนองต่อการแจ้งเตือนของผู้ใช้แล้ว ระบบ AI ยังมีความสามารถในการอ่านระหว่างบรรทัดและอนุมานทุกอย่างตั้งแต่ตำแหน่งของบุคคลไปจนถึงบุคลิกภาพอีกด้วย

ในกรณีที่มีการละเมิดข้อมูล อาจเกิดผลที่ตามมาร้ายแรงได้ การโจมตีแบบฟิชชิ่งที่ซับซ้อนเหลือเชื่อสามารถจัดการได้ - และผู้ใช้ที่กำหนดเป้าหมายด้วยข้อมูลที่ตนป้อนเข้าสู่ระบบ AI อย่างเป็นความลับ

สถานการณ์ที่เป็นไปได้อื่นๆ ได้แก่ ข้อมูลนี้ถูกใช้เพื่อปลอมแปลงตัวตนของใครบางคน ไม่ว่าจะเป็นผ่านแอปพลิเคชันเพื่อเปิดบัญชีธนาคารหรือวิดีโอปลอม

ผู้บริโภคจำเป็นต้องระมัดระวังแม้ว่าจะไม่ได้ใช้ AI ก็ตาม AI ถูกนำมาใช้มากขึ้นเพื่อขับเคลื่อนระบบเฝ้าระวังและปรับปรุงเทคโนโลยีการจดจำใบหน้าในที่สาธารณะ

หากโครงสร้างพื้นฐานดังกล่าวไม่ได้ถูกสร้างขึ้นในสภาพแวดล้อมที่เป็นส่วนตัวอย่างแท้จริง เสรีภาพของพลเมืองและความเป็นส่วนตัวของพลเมืองจำนวนนับไม่ถ้วนอาจถูกละเมิดโดยที่พวกเขาไม่รู้ตัว

3. ข้อมูลส่วนตัวใช้เพื่อฝึกระบบ AI

มีความกังวลว่าระบบ AI ที่สำคัญได้รวบรวมข้อมูลโดยการอ่านหน้าเว็บจำนวนนับไม่ถ้วน

ประมาณว่ามีการใช้คำถึง 300 แสนล้านคำในการฝึก ChatGPT - นั่นคือข้อมูล 570 กิกะไบต์ - พร้อมรายการหนังสือและ Wikipedia ในชุดข้อมูล

เป็นที่รู้กันว่าอัลกอริทึมขึ้นอยู่กับหน้าโซเชียลมีเดียและความคิดเห็นออนไลน์

จากแหล่งข้อมูลเหล่านี้บางส่วน คุณอาจโต้แย้งได้ว่าเจ้าของข้อมูลนี้คาดหวังความเป็นส่วนตัวอย่างสมเหตุสมผล

แต่นี่คือสิ่งที่ - เครื่องมือและแอปจำนวนมากที่เราโต้ตอบด้วยทุกวันได้รับอิทธิพลอย่างมากจาก AI แล้ว - และตอบสนองต่อพฤติกรรมของเรา

Face ID บน iPhone ของคุณใช้ AI เพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในรูปลักษณ์ของคุณ

อัลกอริธึมที่ขับเคลื่อนโดย AI ของ TikTok และ Facebook ให้คำแนะนำเนื้อหาตามคลิปและโพสต์ที่คุณเคยดูในอดีต

ผู้ช่วยด้านเสียงอย่าง Alexa และ Siri ก็อาศัยการเรียนรู้ของเครื่องเช่นกัน

กลุ่มดาวสตาร์ทอัพด้าน AI ที่น่าเวียนหัวนั้นอยู่ที่นั่น และแต่ละกลุ่มก็มีวัตถุประสงค์เฉพาะ อย่างไรก็ตาม บางส่วนมีความโปร่งใสมากกว่าวิธีอื่นเกี่ยวกับวิธีการรวบรวม จัดเก็บ และนำไปใช้ข้อมูลผู้ใช้

สิ่งนี้สำคัญอย่างยิ่งเนื่องจาก AI สร้างผลกระทบในด้านการดูแลสุขภาพ - ตั้งแต่การถ่ายภาพทางการแพทย์และการวินิจฉัยไปจนถึงการเก็บบันทึกและเภสัชกรรม

จำเป็นต้องเรียนรู้บทเรียนจากธุรกิจอินเทอร์เน็ตที่พัวพันกับเรื่องอื้อฉาวด้านความเป็นส่วนตัวในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา

Flo เป็นแอปสุขภาพสตรี ผู้ถูกกล่าวหา โดยหน่วยงานกำกับดูแลในการแบ่งปันรายละเอียดที่เป็นส่วนตัวเกี่ยวกับผู้ใช้ไปยัง Facebook และ Google ในปี 2010

เราจะไปที่ไหนจากที่นี่

AI จะมีผลกระทบต่อชีวิตของเราอย่างไม่มีวันลบเลือนในปีต่อๆ ไป LLM เริ่มดีขึ้นทุกๆ วัน และกรณีการใช้งานใหม่ๆ ยังคงเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง

อย่างไรก็ตาม มีความเสี่ยงที่แท้จริงที่หน่วยงานกำกับดูแลจะต้องดิ้นรนเพื่อให้ทันในขณะที่อุตสาหกรรมดำเนินไปอย่างรวดเร็ว

และนั่นหมายความว่าผู้บริโภคจำเป็นต้องเริ่มรักษาความปลอดภัยข้อมูลของตนเองและติดตามวิธีการใช้ข้อมูลดังกล่าว

การกระจายอำนาจสามารถมีบทบาทสำคัญในที่นี่และป้องกันไม่ให้ข้อมูลจำนวนมากตกไปอยู่ในมือของแพลตฟอร์มหลัก ๆ

DePIN (เครือข่ายโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแบบกระจายอำนาจ) มีศักยภาพเพื่อให้แน่ใจว่าผู้ใช้ทุกวันจะได้รับประโยชน์อย่างเต็มที่จาก AI โดยที่ความเป็นส่วนตัวไม่ถูกบุกรุก

ข้อความแจ้งที่เข้ารหัสไม่เพียงแต่สามารถให้ผลลัพธ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นเท่านั้น แต่ LLM ที่รักษาความเป็นส่วนตัวจะช่วยให้ผู้ใช้ควบคุมข้อมูลของตนได้อย่างเต็มที่ตลอดเวลา - และป้องกันการนำไปใช้ในทางที่ผิด

---

Chris Were เป็นซีอีโอของ เวอริด้าซึ่งเป็นเครือข่ายข้อมูลแบบกระจายอำนาจและมีอำนาจอธิปไตยในตนเอง ช่วยให้บุคคลสามารถควบคุมข้อมูลประจำตัวดิจิทัลและข้อมูลส่วนบุคคลของตนได้ Chris เป็นผู้ประกอบการด้านเทคโนโลยีในออสเตรเลีย ซึ่งใช้เวลามากกว่า 20 ปีในการพัฒนาโซลูชันซอฟต์แวร์เชิงนวัตกรรม

 

ภาพที่สร้างขึ้น: Midjourney

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://dailyhodl.com/2024/03/28/top-three-data-privacy-issues-facing-ai-today/