ریاستی رازداری کے قوانین اور ابھرتا ہوا AI چیلنج کو تبدیل کرنا

ریاستی رازداری کے قوانین اور ابھرتا ہوا AI چیلنج کو تبدیل کرنا

ٹائم سٹیمپ: 28 فروری 2024 10:00 AM
ریاستی رازداری کے قوانین اور ابھرتی ہوئی AI چیلنج پلیٹو بلاکچین ڈیٹا انٹیلی جنس کو تبدیل کرنا۔ عمودی تلاش۔ عی

امریکہ کی آٹھ ریاستوں نے 2023 میں ڈیٹا پرائیویسی کا قانون منظور کیا، اور 2024 میں، قوانین چار میں نافذ ہوں گے، بشمول اوریگون، مونٹانا، اور ٹیکساس، ہر ایک جامع ریاستی رازداری کے قوانین کے ساتھ، اور فلوریڈا، اپنے بہت زیادہ محدود ڈیجیٹل بل آف رائٹس کے ساتھ۔ . خاص طور پر، یہ تمام قوانین مماثلت رکھتے ہیں اور پیچ ورک شدہ امریکی رازداری کے منظر نامے میں متحد ڈیٹا کے تحفظ کے معیارات کی طرف ایک قومی رجحان کی نشاندہی کرتے ہیں۔

جب کہ یہ قوانین بہت سے معاملات میں موافق ہیں - جیسے آجر کی معلومات کو چھوٹ دینا اور کارروائی کے نجی حق کا فقدان - وہ ریاست کی مخصوص باریکیوں کی بھی نمائش کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ذاتی معلومات کی وضاحت کے لیے مونٹانا کی نچلی حد، چھوٹے کاروبار کی تعریف کے لیے ٹیکساس کا منفرد نقطہ نظر، اور اوریگون کی تفصیلی ذاتی معلومات کی درجہ بندی اس تنوع کو واضح کرتی ہے۔

تقریباً دس لاکھ افراد پر مشتمل اپنی چھوٹی آبادی کی وجہ سے، مونٹانا نے اپنی دہلیز کو دوسری ریاستوں سے بہت کم رکھا۔ اس کمی کی حد کی وجہ سے، زیادہ لوگ اس کے تابع ہوسکتے ہیں جو کہ دوسری صورت میں ہوں گے۔ مونٹانا کا پرائیویسی قانون کمپنیوں سے ڈیٹا پروٹیکشن کا جائزہ لینے کا تقاضا کرتا ہے تاکہ وہ زیادہ خطرے والے علاقوں کی نشاندہی کر سکیں جہاں حساس ڈیٹا کو پکڑا اور محفوظ کیا جا رہا ہے۔ یہ قانون کاروباروں کو ڈیٹا کے تحفظ کے جائزے اور عمل کرنے پر مجبور کرتا ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ تنظیموں کو جوابدہ ٹھہرایا جائے۔

ٹیکساس پرائیویسی قانون امریکہ میں اسمال بزنس ایڈمنسٹریشن کی تعریفوں پر اپنے معیار کی بنیاد پر، تعمیل کے لیے مالیاتی حدوں کو چھوڑنے والے پہلے قانون کے طور پر کھڑا ہے۔ یہ اختراعی نقطہ نظر قانون کے اطلاق کو وسیع کرتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ کاروبار کی ایک وسیع رینج کو ڈیٹا کی رازداری کے لیے جوابدہ ٹھہرایا جائے۔

اوریگون کا قانون ذاتی معلومات کی تعریف کو وسیع کرتا ہے تاکہ منسلک آلات کو شامل کیا جا سکے، جو کہ جامع ڈیٹا کے تحفظ کے لیے ریاست کے عزم کو واضح کرتا ہے۔ اس میں فٹنس گھڑیوں سے لے کر آن لائن ہیلتھ ریکارڈ تک مختلف ڈیجیٹل فٹ پرنٹس کا احاطہ کیا گیا ہے۔ اوریگون نے اپنی حساس معلومات کی تعریف میں جنس اور ٹرانسجینڈر افراد کے مخصوص حوالہ جات بھی شامل کیے ہیں، جو رازداری کے لیے ایک اہم نقطہ نظر کو ظاہر کرتا ہے۔

قوانین کمپنیوں کے لیے ان کے عمل میں ڈیٹا کے تحفظ کے ضمیموں کا جائزہ لینے اور یقینی بنانے کے لیے ایک زبردست ضرورت کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ احتساب ان قوانین کا ایک اہم پہلو ہے، جو ڈیٹا کے مضامین کے بڑھتے ہوئے حقوق اور بیداری کی عکاسی کرتا ہے۔ اداروں کو افراد کو اپنے رازداری کے حقوق کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کے قابل بنانے کے لیے طریقہ کار قائم کرنا چاہیے، جس میں انتظامی پلیٹ فارمز میں سرمایہ کاری اور تعمیل کو یقینی بنانے کے لیے پروسیسنگ کی سرگرمیوں کی نگرانی کرنا شامل ہے۔

جنریٹو اے آئی اور اس کے استعمال پر کافی توجہ اور جانچ ہو رہی ہے۔

تخلیقی مصنوعی ذہانت (GenAI) کا عروج پرائیویسی سیکٹر میں منفرد چیلنجز پیش کرتا ہے۔ جیسا کہ AI ٹیکنالوجیز کاروبار کے لیے لازم و ملزوم ہو جاتی ہیں، AI کی تعیناتی کو منظم کرنے کے لیے منظم پالیسیوں اور عمل کی ضرورت سب سے اہم ہے۔ نیشنل انسٹی ٹیوٹ آف اسٹینڈرڈز اینڈ ٹیکنالوجی (NIST) نے ڈیزائن اور تعیناتی کی حکمت عملیوں پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے AI کے خطرات سے نمٹنے کے لیے ایک فریم ورک تیار کیا ہے۔

گورننس کے لحاظ سے، ہم اکثر دیکھتے ہیں کہ AI کو سیکیورٹی کے بجائے پرائیویسی کے حوالے کیا جاتا ہے کیونکہ وہاں بہت زیادہ اوورلیپ ہوتا ہے، لیکن حکمت عملی کے اثرات کے لحاظ سے، بہت کم ہیں۔ بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) اور دیگر AI ٹیکنالوجیز اکثر وسیع غیر ساختہ ڈیٹا کا استعمال کرتی ہیں، جس سے ڈیٹا کی درجہ بندی، لیبلنگ اور سیکیورٹی کے بارے میں اہم خدشات پیدا ہوتے ہیں۔ AI کا نادانستہ طور پر حساس معلومات کے لیک ہونے کا امکان ایک اہم مسئلہ ہے، جس کے لیے چوکس نگرانی اور مضبوط گورننس کی ضرورت ہے۔

یہ یاد رکھنا بھی ضروری ہے کہ ان AI سسٹمز کو تربیت کی ضرورت ہوتی ہے، اور وہ جو AI سسٹمز کو تربیت دینے کے لیے استعمال کرتے ہیں وہ آپ کی ذاتی معلومات ہے۔ حالیہ تنازعہ کے ارد گرد زوم کا اے آئی ٹریننگ کے لیے ذاتی ڈیٹا استعمال کرنے کا منصوبہ قانونی تعمیل اور عوامی تاثر کے درمیان عمدہ لکیر کو نمایاں کرتا ہے۔

یہ سال رازداری کے قوانین کے لیے بھی اہم ہے کیونکہ وہ GenAI کے بڑھتے ہوئے ڈومین کے ساتھ ملتے ہیں۔ AI ٹیکنالوجیز کو تیزی سے اپنانے سے ڈیٹا پرائیویسی کے لیے تازہ چیلنجز ہیں، خاص طور پر مخصوص قانون سازی یا معیاری فریم ورک کی عدم موجودگی میں۔ AI کے رازداری کے مضمرات مختلف ہوتے ہیں، فیصلہ سازی کے الگورتھم میں تعصب سے لے کر AI ٹریننگ میں ذاتی معلومات کے استعمال تک۔ جیسا کہ AI زمین کی تزئین کو نئی شکل دیتا ہے، کاروباری اداروں کو چوکنا رہنا چاہیے، ابھرتی ہوئی AI رہنما خطوط کی تعمیل کو یقینی بنانا اور ریاستی رازداری کے قوانین کو تیار کرنا۔

کمپنیوں کو اس سال ڈیٹا پرائیویسی کے بہت سے ابھرتے ہوئے رجحانات دیکھنے کی توقع کرنی چاہیے، بشمول:

  • اگر آپ نے خاص طور پر امریکہ کے کچھ نقشوں کو دیکھا ہے تو، شمال مشرقی پرائیویسی بلز سے کرسمس ٹری کی طرح روشن ہو رہا ہے جو متعارف کرائے جا رہے ہیں۔ ان رجحانات میں سے ایک ریاستوں کی جانب سے رازداری کے جامع قوانین کو اپنانے کا تسلسل ہے۔ ہم نہیں جانتے کہ اس سال کتنے گزریں گے، لیکن یقیناً بہت فعال بحث ہوگی۔

  • AI ایک اہم رجحان ہو گا، کیونکہ کاروبار اس کے استعمال سے غیر ارادی نتائج دیکھیں گے، جس کے نتیجے میں بغیر کسی قانون سازی یا معیاری فریم ورک کے AI کو تیزی سے اپنانے کی وجہ سے خلاف ورزیوں اور نفاذ کے جرمانے ہوں گے۔ امریکی ریاستی رازداری کے قانون کے محاذ پر، فیڈرل ٹریڈ کمیشن (FTC) سے نفاذ کا ایک بڑھتا ہوا علاقہ ہو گا، جس سے واضح ہو گیا ہے کہ وہ اس پر عمل کرنے میں بہت جارحانہ ہونے کا ارادہ رکھتا ہے۔

  • 2024 امریکہ میں صدارتی انتخابات کا سال ہے، جو بیداری پیدا کرے گا اور ڈیٹا کی رازداری پر توجہ دے گا۔ لوگ ابھی بھی میل اور آن لائن ووٹنگ کی رازداری کے خدشات کے معاملے میں آخری انتخابی دور سے کچھ حد تک بے نقاب ہیں، جو کاروباری طریقوں تک پہنچ سکتے ہیں۔ کنیکٹیکٹ جیسی ریاستوں نے اضافی تقاضے متعارف کروانے کے ساتھ بچوں کی رازداری کو بھی اہمیت حاصل ہو رہی ہے۔

  • کاروباروں کو 2024 میں ڈیٹا کی خودمختاری کا رجحان دیکھنے کا بھی اندازہ لگانا چاہیے۔ اگرچہ ڈیٹا لوکلائزیشن کے بارے میں ہمیشہ یہ بحث ہوتی رہی ہے، لیکن اسے اب بھی ڈیٹا کی خودمختاری میں تقسیم کیا گیا ہے، یعنی اس ڈیٹا کو کون کنٹرول کرتا ہے، اس کے رہائشی، اور یہ کہاں رہتا ہے۔ ملٹی نیشنلز کو یہ سمجھنے میں زیادہ وقت گزارنا چاہیے کہ ان کا ڈیٹا کہاں رہتا ہے اور بین الاقوامی قوانین کی تعمیل کرنے کے لیے ڈیٹا کی رہائش اور خودمختاری کے تقاضوں کو پورا کرنے کے لیے ان بین الاقوامی ذمہ داریوں کے تحت ضروریات۔

مجموعی طور پر، یہ وقت ہے کہ کمپنیاں بیٹھ کر گہرائی سے دیکھیں کہ وہ کیا پروسیس کر رہے ہیں، انہیں کس قسم کا خطرہ ہے، اس خطرے کا انتظام کیسے کیا جائے، اور اس خطرے کو کم کرنے کے ان کے منصوبے جو انہوں نے شناخت کیے ہیں۔ یہ پہلا قدم خطرے کی نشاندہی کر رہا ہے اور پھر اس بات کو یقینی بنا رہا ہے کہ، جس خطرے کی نشاندہی کی گئی ہے، کاروبار ان تمام نئے ضوابط کی تعمیل کرنے کے لیے ایک حکمت عملی تیار کرتے ہیں جو AI کے اختیار میں ہیں۔ تنظیموں کو غور کرنا چاہیے کہ آیا وہ اندرونی طور پر AI استعمال کر رہی ہیں، اگر ملازمین AI استعمال کر رہے ہیں، اور یہ کیسے یقینی بنایا جائے کہ وہ اس معلومات سے باخبر ہیں اور ان کا سراغ لگا رہے ہیں۔

ٹائم اسٹیمپ:

سے زیادہ گہرا پڑھنا