ההתפשטות המהירה של מודלי שפה גדולים (LLMs) מבוססי ענן הביאה עמה דאגה גוברת: פרטיות נתונים. משתמשים מוותרים על שליטה על המידע שלהם ברגע שהוא מוזן למודלים אלה, ויוצרים פגיעות משמעותית.
עם זאת, שינוי פוטנציאלי נמצא באופק. הופעתם של LLMs בעלי משקל פתוח, במיוחד ממפתחי AI סיניים, יחד עם התקדמות במחשוב קצה ותקנות פרטיות נתונים מחמירות יותר ויותר, עשויה להגדיר מחדש את נוף הבינה המלאכותית.
מהפכת המשקל הפתוח: אתגר לסטטוס קוו
ההצגה של LLM בעל משקל פתוח של DeepSeek בינואר שלחה גלים ברחבי קהילת הבינה המלאכותית העולמית. לאחר מכן הגיעו הצהרות דומות מחברות סיניות אחרות, כולל מאנוס AI ובאידו (עם מודל ERNIE שלהן), מה שמסמן מגמה לעבר נגישות ושקיפות גדולים יותר בפיתוח בינה מלאכותית.
ההבדל העיקרי של מודלים "בעלי משקל פתוח" טמון בפרמטרים הנגישים שלהם לציבור. זה מאפשר למפתחים להתעמק בפעולות הפנימיות של המודל, להתאים אותו אישית ולבנות עליו בצורה יעילה יותר, ומציע רמת שליטה שאינה קיימת במודלים בעלי משקל סגור.
בתחילה, עלייתם של מודלים סיניים בעלי משקל פתוח עוררה חששות לגבי נתוני משתמשים שנשלחים לשרתים סיניים. עם זאת, המציאות היא שרוב ספקי LLM המוגשים בענן, ללא קשר למקורם הגיאוגרפי, מתעלמים לעתים קרובות מחששות פרטיות משתמשים. זה מדאיג במיוחד לאור אופי הצ’אטבוטים של AI.
שלא כמו יישומים מסורתיים שמסיקים את תחומי העניין שלנו מהיסטוריית הגלישה או פעילות המדיה החברתית, צ’אטבוטים של AI מקבלים גילויים ישירים ומפורשים של מידע אישי. משתמשים משתפים מרצון פרטים שלעולם לא יפקידו בידי אפליקציות קונבנציונליות, מה שהופך את הצורך באמצעי הגנה חזקים על הפרטיות לקריטי עוד יותר. למרבה הצער, נראה שמהפכת הבינה המלאכותית חוזרת על הדפוס המוכר שבו חדשנות מהירה ושליטה בשוק מעיבות על שיקולי פרטיות בסיסיים.
שלושה עמודי תווך של פרטיות משופרת של AI
למרות חששות אלה, יש סיבה לאופטימיות. שלושה מרכיבים מרכזיים מתכנסים כדי להציע למשתמשים שליטה גדולה יותר על הנתונים שלהם:
- עלייתם של מודלים תחרותיים בעלי משקל פתוח, במיוחד מסין
- העוצמה והנגישות הגוברת של מחשוב קצה
- גל של אכיפה רגולטורית אגרסיבית
מודלים במשקל פתוח: העצמת בחירת המשתמש
חברות כמו OpenAI, Anthropic וגוגל שומרות ברובן על משקלי המודל שלהן כקנייניות. זה מגביל מאוד את אפשרויות הפריסה עבור מחשוב קצה ומטיל מגבלות על משתמשים המבקשים לשמור על שליטה על הנתונים שלהם באופן מקומי. הזמינות של מודלים בעלי משקל פתוח עם יכולות דומות ממקורות סיניים מגבירה את הלחץ על חברות מערביות לאמץ גישה דומה, ובסופו של דבר מעצימה משתמשים עם בחירות גדולות יותר עבור LLM השומרים על פרטיות.
מחשוב קצה: קירוב AI למשתמש
מחשוב קצה, עם היכולת שלו להפעיל מודלים של AI באופן מקומי במכשירים, מציע פתרון מעשי לדאגות פרטיות נתונים. הכוח הגובר של טלפונים חכמים ומכשירים אחרים בעלי חישוב נמוך מאפשר פריסה של מודלים קטנים ויעילים יותר ישירות במכשיר של המשתמש, ומסיר את הצורך לשדר נתונים לענן.
ככל שמודלים של AI הופכים ליעילים ומותאמים יותר וככל שהגידול בגודל המודל נעצר עקב מגבלות בנתוני אימון זמינים, מודלים מקומיים ויעילים עשויים להופיע כנורמה. שינוי פרדיגמה זה יעניק למשתמשים שליטה גדולה בהרבה על הנתונים האישיים שלהם.
בדיקה רגולטורית: אכיפת אחריותיות
בעוד שפתרונות טכניים מבטיחים הבטחה, פיקוח רגולטורי ממלא תפקיד מכריע בהבטחת פרטיות המשתמשים. רגולטורים ברחבי העולם אוכפים באופן פעיל תקנות קיימות הנוגעות לעיבוד נתונים אישיים על ידי מודלים של AI, מנפיקים הנחיות ומיישמים כללים חדשים כדי להתמודד עם האתגרים הייחודיים שמציבה טכנולוגיית AI.
לדוגמה, רשות הגנת הנתונים של איטליה כבר קנסה את OpenAI באופן משמעותי בגלל הפרות פרטיות וחסימה את DeepSeek. הרגולטור האירי בוחן גם את נוהלי הבינה המלאכותית של גוגל. יתר על כן, המועצה האירופית להגנת נתונים (EDPB) של האיחוד האירופי פרסמה חוות דעת על השימוש בנתונים אישיים במודלים של AI, ומרכיבים בחוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי מוכנסים בהדרגה.
התמקדות רגולטורית זו חורגת מאירופה. אוסטרליה וקנדה פרסמו הנחיות לאימון מודלים של AI. ברזיל נקטה פעולה בשנה שעברה, ואילצה את מטא לשנות את נוהלי אימון LLM שלה. בסך הכל, מאמצים רגולטוריים אלה מדגישים את ההכרה הגוברת בצורך להגן על פרטיות המשתמשים בעידן הבינה המלאכותית.
צעדים מעשיים לאנשי מקצוע בתחום אבטחת הסייבר
אנשי מקצוע בתחום אבטחת הסייבר יכולים לטפל באופן פרואקטיבי בדאגות פרטיות של AI בארגונים שלהם ועבור לקוחותיהם על ידי נקיטת הצעדים הבאים:
- אמצו מודלים בעלי משקל פתוח: מודלים בעלי משקל פתוח מספקים שליטה רבה יותר על עיבוד נתונים ומבטלים את שינויי ההתנהגות הבלתי צפויים הקשורים לעתים קרובות למודלים בעלי משקל סגור. על ידי מעבר לפתרונות בעלי משקל פתוח, ארגונים יכולים לשפר את פרטיות הנתונים ולשפר את המהימנות של יישומי ה-AI שלהם.
- התכוננו לאתגרי תאימות: אם מעבר למודלים בעלי משקל פתוח אינו אפשרי באופן מיידי, ארגונים חייבים להיות מוכנים להתמודד עם אתגרי תאימות פוטנציאליים וסיכונים משפטיים הקשורים למערכות AI בעלות משקל סגור. היעדר השקיפות באופן שבו חברות AI במשקל סגור מטפלות בנתונים מקשה על הבטחת תאימות מלאה לתקנות הפרטיות, ומגדיל את הסיכון לפעולה משפטית.
- דרשו שקיפות מספקי תוכנה: חשוב להעריך את רכיבי הבינה המלאכותית ולמידת מכונה (ML) בתוך פתרונות התוכנה שעליהם נשענים הארגונים. שאלו שאלות מפורטות על המודלים המשמשים, תנאי הרישיון, האם נתוני לקוחות משמשים לאימון מודלים הנגישים לאחרים וכיצד הספק מתכנן לציית לתקנות AI ספציפיות, כגון חוק ה-AI של האיחוד האירופי. על ידי דרישת שקיפות, ארגונים יכולים לקבל החלטות מושכלות ולצמצם סיכוני פרטיות פוטנציאליים.
לסיכום, בעוד שחששות סביב הפוטנציאל לשימוש לרעה בנתוני משתמשים על ידי גורמים זרים תקפים, השילוב של מודלים גנרטיביים של AI במשקל פתוח סיניים, התקדמות במחשוב קצה ואכיפה רגולטורית אסרטיבית עשויים לחולל מהפכה בפרטיות ה-AI. התכנסות זו עשויה לאפשר למשתמשים למנף את עוצמת הבינה המלאכותית עם פשרות פרטיות מופחתות.