क्लाउड-आधारित बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के तेजी से प्रसार के साथ एक बढ़ती हुई चिंता भी आई है: डेटा गोपनीयता। उपयोगकर्ता इन मॉडलों में अपनी जानकारी फीड करते ही उस पर से नियंत्रण छोड़ देते हैं, जिससे एक महत्वपूर्ण भेद्यता पैदा होती है।
हालांकि, एक संभावित बदलाव क्षितिज पर है। ओपन-वेट LLMs का उदय, विशेष रूप से चीनी AI डेवलपर्स से, एज कंप्यूटिंग में प्रगति और तेजी से कड़े डेटा गोपनीयता नियमों के साथ, AI परिदृश्य को फिर से परिभाषित कर सकता है।
ओपन-वेट क्रांति: यथास्थिति को चुनौती
जनवरी में डीपसीक के ओपन-वेट LLM की शुरूआत ने वैश्विक AI समुदाय में लहरें भेज दीं। इसके बाद अन्य चीनी कंपनियों, जिनमें मैनुस AI और Baidu (अपने ERNIE मॉडल के साथ) शामिल हैं, की ओर से इसी तरह की घोषणाएं की गईं, जो AI विकास में अधिक पहुंच और पारदर्शिता की दिशा में एक प्रवृत्ति का संकेत देती हैं।
"ओपन-वेट" मॉडल का मुख्य अंतर उनके सार्वजनिक रूप से सुलभ मापदंडों में निहित है। यह डेवलपर्स को मॉडल के आंतरिक कामकाज में गहराई से उतरने, इसे अनुकूलित करने और अधिक प्रभावी ढंग से इसका निर्माण करने की अनुमति देता है, जो बंद-वेट मॉडल में अनुपस्थित नियंत्रण का एक स्तर प्रदान करता है।
शुरुआत में, चीनी ओपन-वेट मॉडल के उदय ने उपयोगकर्ता डेटा को चीनी सर्वरों को भेजे जाने के बारे में चिंताएं बढ़ा दीं। हालांकि, वास्तविकता यह है कि अधिकांश क्लाउड-सर्व्ड LLM प्रदाता, चाहे उनकी भौगोलिक उत्पत्ति कुछ भी हो, अक्सर उपयोगकर्ता गोपनीयता चिंताओं की अवहेलना करते हैं। यह विशेष रूप से AI चैटबॉट की प्रकृति को देखते हुए चिंताजनक है।
पारंपरिक अनुप्रयोगों के विपरीत जो ब्राउज़िंग इतिहास या सोशल मीडिया गतिविधि से हमारी रुचियों का अनुमान लगाते हैं, AI चैटबॉट व्यक्तिगत जानकारी के प्रत्यक्ष, स्पष्ट प्रकटीकरण प्राप्त करते हैं। उपयोगकर्ता स्वेच्छा से उन विवरणों को साझा करते हैं जिन्हें वे कभी भी पारंपरिक ऐप्स को नहीं सौंपेंगे, जिससे मजबूत गोपनीयता सुरक्षा की आवश्यकता और भी महत्वपूर्ण हो जाती है। दुर्भाग्य से, AI क्रांति परिचित पैटर्न को दोहराती हुई प्रतीत होती है जहां तेजी से नवाचार और बाजार प्रभुत्व मौलिक गोपनीयता विचारों को छाया में डाल देते हैं।
बढ़ी हुई AI गोपनीयता के तीन स्तंभ
इन चिंताओं के बावजूद, आशावादी होने का कारण है। तीन प्रमुख तत्व उपयोगकर्ताओं को उनके डेटा पर अधिक नियंत्रण प्रदान करने के लिए अभिसरण कर रहे हैं:
- प्रतिस्पर्धी ओपन-वेट मॉडल का उदय, विशेष रूप से चीन से
- एज कंप्यूटिंग की बढ़ती शक्ति और पहुंच
- आक्रामक नियामक प्रवर्तन की एक लहर
ओपन-वेट मॉडल: उपयोगकर्ता पसंद को सशक्त बनाना
OpenAI, Anthropic और Google जैसी कंपनियां अपने मॉडल वेट को बड़े पैमाने पर मालिकाना रखती हैं। यह एज कंप्यूटिंग के लिए तैनाती विकल्पों को गंभीर रूप से सीमित करता है और स्थानीय रूप से अपने डेटा पर नियंत्रण बनाए रखने के इच्छुक उपयोगकर्ताओं पर प्रतिबंध लगाता है। चीनी स्रोतों से तुलनीय क्षमताओं वाले ओपन-वेट मॉडल की उपलब्धता पश्चिमी कंपनियों पर एक समान दृष्टिकोण अपनाने के लिए दबाव बढ़ाती है, अंततः उपयोगकर्ताओं को गोपनीयता-संरक्षण LLMs के लिए अधिक विकल्प प्रदान करती है।
एज कंप्यूटिंग: AI को उपयोगकर्ता के करीब लाना
एज कंप्यूटिंग, उपकरणों पर स्थानीय रूप से AI मॉडल चलाने की अपनी क्षमता के साथ, डेटा गोपनीयता चिंताओं का एक व्यावहारिक समाधान प्रदान करता है। स्मार्टफोन और अन्य कम-कम्प्यूट उपकरणों की बढ़ती शक्ति उपयोगकर्ताओं के डिवाइस पर सीधे छोटे, अधिक कुशल मॉडल की तैनाती की अनुमति देती है, जिससे डेटा को क्लाउड पर प्रसारित करने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
जैसे-जैसे AI मॉडल अधिक अनुकूलित और कुशल होते जाते हैं, और यह मानते हुए कि उपलब्ध प्रशिक्षण डेटा में सीमाओं के कारण मॉडल के आकार में वृद्धि पठार हो जाती है, स्थानीय, प्रदर्शन करने वाले मॉडल आदर्श के रूप में उभर सकते हैं। यह प्रतिमान बदलाव उपयोगकर्ताओं को उनके व्यक्तिगत डेटा पर कहीं अधिक नियंत्रण देगा।
नियामक जांच: जवाबदेही लागू करना
जबकि तकनीकी समाधान वादा करते हैं, नियामक निरीक्षण उपयोगकर्ता गोपनीयता सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। दुनिया भर के नियामक AI मॉडल द्वारा व्यक्तिगत डेटा के प्रसंस्करण से संबंधित मौजूदा नियमों को सक्रिय रूप से लागू कर रहे हैं, मार्गदर्शन जारी कर रहे हैं, और AI तकनीक द्वारा उत्पन्न अनूठी चुनौतियों का समाधान करने के लिए नए नियम लागू कर रहे हैं।
उदाहरण के लिए, इटली के डेटा सुरक्षा प्राधिकरण ने पहले ही गोपनीयता उल्लंघनों के लिए OpenAI पर महत्वपूर्ण जुर्माना लगाया है और डीपसीक को अवरुद्ध कर दिया है। आयरिश नियामक Google की AI प्रथाओं की भी जांच कर रहा है। इसके अलावा, EU के यूरोपीय डेटा संरक्षण बोर्ड (EDPB) ने AI मॉडल में व्यक्तिगत डेटा के उपयोग पर राय जारी की है, और EU AI अधिनियम के तत्वों को धीरे-धीरे शुरू किया जा रहा है।
यह नियामक फोकस यूरोप से परे तक फैला हुआ है। ऑस्ट्रेलिया और कनाडा ने AI मॉडल को प्रशिक्षित करने पर दिशानिर्देश जारी किए हैं। ब्राजील ने पिछले साल कार्रवाई की, मेटा को अपनी LLM प्रशिक्षण प्रथाओं को संशोधित करने के लिए मजबूर किया। कुल मिलाकर, ये नियामक प्रयास AI के युग में उपयोगकर्ता गोपनीयता की रक्षा करने की आवश्यकता की बढ़ती मान्यता को रेखांकित करते हैं।
साइबर सुरक्षा पेशेवरों के लिए व्यावहारिक कदम
साइबर सुरक्षा पेशेवर AI गोपनीयता चिंताओं को दूर करने के लिए अपनी संस्थाओ
ं के भीतर और अपने ग्राहकों के लिए निम्नलिखित कदम उठाकर सक्रिय रूप से समाधान कर सकते हैं:
- ओपन-वेट मॉडल को अपनाएं: ओपन-वेट मॉडल डेटा प्रोसेसिंग पर अधिक नियंत्रण प्रदान करते हैं और बंद-वेट मॉडल से जुड़ी अप्रत्याशित व्यवहार परिवर्तनों को खत्म करते हैं। ओपन-वेट समाधानों में संक्रमण करके, संगठन डेटा गोपनीयता बढ़ा सकते हैं और अपने AI अनुप्रयोगों की विश्वसनीयता में सुधार कर सकते हैं।
- अनुपालन चुनौतियों के लिए तैयार रहें: यदि ओपन-वेट मॉडल में संक्रमण करना तत्काल संभव न हो, तो संगठनों को बंद-वेट AI सिस्टम से जुड़ी संभावित अनुपालन चुनौतियों और कानूनी जोखिमों को दूर करने के लिए तैयार रहना चाहिए। बंद-वेट AI फर्मों द्वारा डेटा को संभालने में पारदर्शिता की कमी गोपनीयता नियमों के साथ पूर्ण अनुपालन सुनिश्चित करना मुश्किल बनाती है, जिससे कानूनी कार्रवाई का खतरा बढ़ जाता है।
- सॉफ्टवेयर विक्रेताओं से पारदर्शिता की मांग करें: यह महत्वपूर्ण है कि सॉफ्टवेयर समाधान संगठनों के भीतर AI और मशीन लर्निंग (ML) घटकों का मूल्यांकन किया जाए, जिन पर संगठन निर्भर करते हैं। उपयोग किए गए मॉडल, लाइसेंसिंग शर्तों, क्या ग्राहक डेटा का उपयोग दूसरों के लिए सुलभ प्रशिक्षण मॉडल के लिए किया जाता है, और विक्रेता EU AI अधिनियम जैसे विशिष्ट AI नियमों का पालन करने की कैसे योजना बना रहा है, इसके बारे में विस्तृत प्रश्न पूछें। पारदर्शिता की मांग करके, संगठन सूचित निर्णय ले सकते हैं और संभावित गोपनीयता जोखिमों को कम कर सकते हैं।
निष्कर्ष में, जबकि विदेशी संस्थाओं द्वारा उपयोगकर्ता डेटा के संभावित दुरुपयोग के बारे में चिंताएं वैध हैं, ओपन-वेट चीनी जेनरेटिव AI मॉडल, एज कंप्यूटिंग में प्रगति और मुखर नियामक प्रवर्तन के संयोजन में AI गोपनीयता में क्रांति लाने की क्षमता है। यह अभिसरण उपयोगकर्ताओं को कम गोपनीयता समझौते के साथ AI की शक्ति का लाभ उठाने के लिए सशक्त बना सकता है।
ओपन-वेट मॉडल: उपयोगकर्ता पसंद को सशक्त बनाना
OpenAI, Anthropic और Google जैसी कंपनियां अपने मॉडल वेट को बड़े पैमाने पर मालिकाना रखती हैं। यह एज कंप्यूटिंग के लिए तैनाती विकल्पों को गंभीर रूप से सीमित करता है और स्थानीय रूप से अपने डेटा पर नियंत्रण बनाए रखने के इच्छुक उपयोगकर्ताओं पर प्रतिबंध लगाता है। चीनी स्रोतों से तुलनीय क्षमताओं वाले ओपन-वेट मॉडल की उपलब्धता पश्चिमी कंपनियों पर एक समान दृष्टिकोण अपनाने के लिए दबाव बढ़ाती है, अंततः उपयोगकर्ताओं को गोपनीयता-संरक्षण LLMs के लिए अधिक विकल्प प्रदान करती है।
एज कंप्यूटिंग: AI को उपयोगकर्ता के करीब लाना
एज कंप्यूटिंग, उपकरणों पर स्थानीय रूप से AI मॉडल चलाने की अपनी क्षमता के साथ, डेटा गोपनीयता चिंताओं का एक व्यावहारिक समाधान प्रदान करता है। स्मार्टफोन और अन्य कम-कम्प्यूट उपकरणों की बढ़ती शक्ति उपयोगकर्ताओं के डिवाइस पर सीधे छोटे, अधिक कुशल मॉडल की तैनाती की अनुमति देती है, जिससे डेटा को क्लाउड पर प्रसारित करने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
जैसे-जैसे AI मॉडल अधिक अनुकूलित और कुशल होते जाते हैं, और यह मानते हुए कि उपलब्ध प्रशिक्षण डेटा में सीमाओं के कारण मॉडल के आकार में वृद्धि पठार हो जाती है, स्थानीय, प्रदर्शन करने वाले मॉडल आदर्श के रूप में उभर सकते हैं। यह प्रतिमान बदलाव उपयोगकर्ताओं को उनके व्यक्तिगत डेटा पर कहीं अधिक नियंत्रण देगा।
नियामक जांच: जवाबदेही लागू करना
जबकि तकनीकी समाधान वादा करते हैं, नियामक निरीक्षण उपयोगकर्ता गोपनीयता सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। दुनिया भर के नियामक AI मॉडल द्वारा व्यक्तिगत डेटा के प्रसंस्करण से संबंधित मौजूदा नियमों को सक्रिय रूप से लागू कर रहे हैं, मार्गदर्शन जारी कर रहे हैं, और AI तकनीक द्वारा उत्पन्न अनूठी चुनौतियों का समाधान करने के लिए नए नियम लागू कर रहे हैं।
उदाहरण के लिए, इटली के डेटा सुरक्षा प्राधिकरण ने पहले ही गोपनीयता उल्लंघनों के लिए OpenAI पर महत्वपूर्ण जुर्माना लगाया है और डीपसीक को अवरुद्ध कर दिया है। आयरिश नियामक Google की AI प्रथाओं की भी जांच कर रहा है। इसके अलावा, EU के यूरोपीय डेटा संरक्षण बोर्ड (EDPB) ने AI मॉडल में व्यक्तिगत डेटा के उपयोग पर राय जारी की है, और EU AI अधिनियम के तत्वों को धीरे-धीरे शुरू किया जा रहा है।
यह नियामक फोकस यूरोप से परे तक फैला हुआ है। ऑस्ट्रेलिया और कनाडा ने AI मॉडल को प्रशिक्षित करने पर दिशानिर्देश जारी किए हैं। ब्राजील ने पिछले साल कार्रवाई की, मेटा को अपनी LLM प्रशिक्षण प्रथाओं को संशोधित करने के लिए मजबूर किया। कुल मिलाकर, ये नियामक प्रयास AI के युग में उपयोगकर्ता गोपनीयता की रक्षा करने की आवश्यकता की बढ़ती मान्यता को रेखांकित करते हैं।
साइबर सुरक्षा पेशेवरों के लिए व्यावहारिक कदम
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ं के भीतर और अपने ग्राहकों के लिए निम्नलिखित कदम उठाकर सक्रिय रूप से समाधान कर सकते हैं:
- ओपन-वेट मॉडल को अपनाएं: ओपन-वेट मॉडल डेटा प्रोसेसिंग पर अधिक नियंत्रण प्रदान करते हैं और बंद-वेट मॉडल से जुड़ी अप्रत्याशित व्यवहार परिवर्तनों को खत्म करते हैं। ओपन-वेट समाधानों में संक्रमण करके, संगठन डेटा गोपनीयता बढ़ा सकते हैं और अपने AI अनुप्रयोगों की विश्वसनीयता में सुधार कर सकते हैं।
- अनुपालन चुनौतियों के लिए तैयार रहें: यदि ओपन-वेट मॉडल में संक्रमण करना तत्काल संभव न हो, तो संगठनों को बंद-वेट AI सिस्टम से जुड़ी संभावित अनुपालन चुनौतियों और कानूनी जोखिमों को दूर करने के लिए तैयार रहना चाहिए। बंद-वेट AI फर्मों द्वारा डेटा को संभालने में पारदर्शिता की कमी गोपनीयता नियमों के साथ पूर्ण अनुपालन सुनिश्चित करना मुश्किल बनाती है, जिससे कानूनी कार्रवाई का खतरा बढ़ जाता है।
- सॉफ्टवेयर विक्रेताओं से पारदर्शिता की मांग करें: यह महत्वपूर्ण है कि सॉफ्टवेयर समाधान संगठनों के भीतर AI और मशीन लर्निंग (ML) घटकों का मूल्यांकन किया जाए, जिन पर संगठन निर्भर करते हैं। उपयोग किए गए मॉडल, लाइसेंसिंग शर्तों, क्या ग्राहक डेटा का उपयोग दूसरों के लिए सुलभ प्रशिक्षण मॉडल के लिए किया जाता है, और विक्रेता EU AI अधिनियम जैसे विशिष्ट AI नियमों का पालन करने की कैसे योजना बना रहा है, इसके बारे में विस्तृत प्रश्न पूछें। पारदर्शिता की मांग करके, संगठन सूचित निर्णय ले सकते हैं और संभावित गोपनीयता जोखिमों को कम कर सकते हैं।
निष्कर्ष में, जबकि विदेशी संस्थाओं द्वारा उपयोगकर्ता डेटा के संभावित दुरुपयोग के बारे में चिंताएं वैध हैं, ओपन-वेट चीनी जेनरेटिव AI मॉडल, एज कंप्यूटिंग में प्रगति और मुखर नियामक प्रवर्तन के संयोजन में AI गोपनीयता में क्रांति लाने की क्षमता है। यह अभिसरण उपयोगकर्ताओं को कम गोपनीयता समझौते के साथ AI की शक्ति का लाभ उठाने के लिए सशक्त बना सकता है।