Ledakan pantas Model Bahasa Besar (LLM) berasaskan awan telah menimbulkan kebimbangan yang semakin meningkat: privasi data. Pengguna melepaskan kawalan ke atas maklumat mereka sebaik sahaja ia dimasukkan ke dalam model-model ini, mewujudkan kerentanan yang ketara.
Walau bagaimanapun, perubahan yang berpotensi sedang berlaku. Kemunculan LLM sumber terbuka, terutamanya daripada pembangun AI China, ditambah dengan kemajuan dalam pengkomputeran tepi dan peraturan privasi data yang semakin ketat, boleh mentakrifkan semula landskap AI.
Revolusi Sumber Terbuka: Cabaran kepada Status Quo
Pengenalan LLM sumber terbuka DeepSeek pada bulan Januari menghantar riak di seluruh komuniti AI global. Ini diikuti dengan pengumuman serupa daripada syarikat-syarikat China lain, termasuk Manus AI dan Baidu (dengan model ERNIE mereka), menandakan trend ke arah kebolehcapaian dan ketelusan yang lebih besar dalam pembangunan AI.
Perbezaan utama model "sumber terbuka" terletak pada parameternya yang boleh diakses secara umum. Ini membolehkan pembangun menyelidiki cara kerja dalaman model, menyesuaikannya dan membina di atasnya dengan lebih berkesan, menawarkan tahap kawalan yang tidak ada dalam model sumber tertutup.
Pada mulanya, kebangkitan model sumber terbuka China mencetuskan kebimbangan tentang data pengguna yang dihantar ke pelayan China. Walau bagaimanapun, realitinya adalah bahawa kebanyakan penyedia LLM yang dikendalikan oleh awan, tanpa mengira asal geografi mereka, sering mengabaikan kebimbangan privasi pengguna. Ini amat membimbangkan memandangkan sifat chatbot AI.
Tidak seperti aplikasi tradisional yang membuat kesimpulan tentang minat kita daripada sejarah pelayaran atau aktiviti media sosial, chatbot AI menerima pendedahan langsung dan eksplisit maklumat peribadi. Pengguna dengan rela hati berkongsi butiran yang tidak akan mereka amanahkan kepada aplikasi konvensional, menjadikan keperluan untuk perlindungan privasi yang kukuh lebih kritikal. Malangnya, revolusi AI nampaknya mengulangi corak biasa di mana inovasi pesat dan penguasaan pasaran membayangi pertimbangan privasi asas.
Tiga Tonggak Privasi AI yang Dipertingkatkan
Walaupun terdapat kebimbangan ini, ada sebab untuk bersikap optimis. Tiga elemen utama bersatu untuk menawarkan pengguna kawalan yang lebih besar ke atas data mereka:
- Kebangkitan model sumber terbuka yang berdaya saing, terutamanya dari China
- Kuasa dan kebolehcapaian pengkomputeran tepi yang semakin meningkat
- Gelombang penguatkuasaan peraturan yang agresif
Model Sumber Terbuka: Memperkasakan Pilihan Pengguna
Syarikat seperti OpenAI, Anthropic dan Google sebahagian besarnya menyimpan berat model mereka sebagai hak milik. Ini sangat mengehadkan pilihan penggunaan untuk pengkomputeran tepi dan meletakkan sekatan ke atas pengguna yang ingin mengekalkan kawalan ke atas data mereka secara tempatan. Ketersediaan model sumber terbuka dengan keupayaan yang setanding dari sumber China meningkatkan tekanan ke atas syarikat Barat untuk mengamalkan pendekatan yang serupa, akhirnya memperkasakan pengguna dengan pilihan yang lebih besar untuk LLM yang melindungi privasi.
Pengkomputeran Tepi: Mendekatkan AI kepada Pengguna
Pengkomputeran tepi, dengan keupayaannya untuk menjalankan model AI secara tempatan pada peranti, menawarkan penyelesaian praktikal kepada kebimbangan privasi data. Kuasa telefon pintar dan peranti pengiraan rendah yang lain yang semakin meningkat membolehkan penggunaan model yang lebih kecil dan lebih cekap terus pada peranti pengguna, menghapuskan keperluan untuk menghantar data ke awan.
Apabila model AI menjadi lebih dioptimumkan dan cekap, dan dengan mengandaikan bahawa pertumbuhan saiz model menjadi mendatar disebabkan batasan dalam data latihan yang tersedia, model tempatan yang berprestasi boleh muncul sebagai norma. Peralihan paradigma ini akan memberi pengguna kawalan yang jauh lebih besar ke atas data peribadi mereka.
Pemeriksaan Kawal Selia: Menguatkuasakan Akauntabiliti
Walaupun penyelesaian teknikal menawarkan janji, pengawasan kawal selia memainkan peranan penting dalam memastikan privasi pengguna. Pengawal selia di seluruh dunia secara aktif menguatkuasakan peraturan sedia ada yang berkaitan dengan pemprosesan data peribadi oleh model AI, mengeluarkan panduan dan melaksanakan peraturan baharu untuk menangani cabaran unik yang ditimbulkan oleh teknologi AI.
Pihak berkuasa perlindungan data Itali, sebagai contoh, telah mengenakan denda yang ketara ke atas OpenAI kerana pelanggaran privasi dan menyekat DeepSeek. Pengawal selia Ireland juga meneliti amalan AI Google. Tambahan pula, Lembaga Perlindungan Data Eropah (EDPB) EU telah mengeluarkan pendapat mengenai penggunaan data peribadi dalam model AI, dan unsur-unsur Akta AI EU sedang dilaksanakan secara berperingkat.
Fokus kawal selia ini melangkaui Eropah. Australia dan Kanada telah mengeluarkan garis panduan mengenai model AI latihan. Brazil mengambil tindakan tahun lepas, memaksa Meta untuk mengubah suai amalan latihan LLMnya. Secara keseluruhan, usaha kawal selia ini menggariskan pengiktirafan yang semakin meningkat tentang keperluan untuk melindungi privasi pengguna dalam era AI.
Langkah Praktikal untuk Profesional Keselamatan Siber
Profesional keselamatan siber boleh menangani kebimbangan privasi AI secara proaktif dalam organisasi mereka dan untuk pelanggan mereka dengan mengambil langkah-langkah berikut:
- Menerima Model Sumber Terbuka: Model sumber terbuka menyediakan kawalan yang lebih besar ke atas pemprosesan data dan menghapuskan perubahan tingkah laku yang tidak dapat diramalkan yang sering dikaitkan dengan model sumber tertutup. Dengan beralih kepada penyelesaian sumber terbuka, organisasi boleh meningkatkan privasi data dan meningkatkan kebolehpercayaan aplikasi AI mereka.
- Bersedia untuk Cabaran Pematuhan: Jika beralih kepada model sumber terbuka tidak dapat dilaksanakan serta-merta, organisasi mesti bersedia untuk menangani potensi cabaran pematuhan dan risiko undang-undang yang berkaitan dengan sistem AI sumber tertutup. Kekurangan ketelusan dalam cara firma AI sumber tertutup mengendalikan data menyukarkan untuk memastikan pematuhan penuh dengan peraturan privasi, meningkatkan risiko tindakan undang-undang.
- Tuntut Ketelusan daripada Vendor Perisian: Adalah penting untuk menilai komponen AI dan Pembelajaran Mesin (ML) dalam penyelesaian perisian yang bergantung kepada organisasi. Ajukan soalan terperinci tentang model yang digunakan, terma pelesenan, sama ada data pelanggan digunakan untuk model latihan yang boleh diakses oleh orang lain dan cara vendor merancang untuk mematuhi peraturan AI tertentu, seperti Akta AI EU. Dengan menuntut ketelusan, organisasi boleh membuat keputusan yang termaklum dan mengurangkan potensi risiko privasi.
Kesimpulannya, walaupun kebimbangan mengenai potensi penyalahgunaan data pengguna oleh entiti asing adalah sah, gabungan model AI generatif China sumber terbuka, kemajuan dalam pengkomputeran tepi dan penguatkuasaan kawal selia yang tegas berpotensi untuk merevolusikan privasi AI. Penumpuan ini boleh memperkasakan pengguna untuk memanfaatkan kuasa AI dengan pengurangan kompromi privasi.
Pengenalan Model Sumber Terbuka: Cabaran kepada Status Quo
Pengenalan LLM sumber terbuka DeepSeek pada bulan Januari menghantar riak di seluruh komuniti AI global. Ini diikuti dengan pengumuman serupa daripada syarikat China lain, termasuk Manus AI dan Baidu (dengan model ERNIE mereka), menandakan trend ke arah kebolehcapaian dan ketelusan yang lebih besar dalam pembangunan AI.
Perbezaan utama model “sumber terbuka” terletak pada parameter yang boleh diakses secara umum. Ini membolehkan pembangun menyelidiki cara kerja dalaman model, menyesuaikannya dan membina di atasnya dengan lebih berkesan, menawarkan tahap kawalan yang tidak ada dalam model sumber tertutup.
Pada mulanya, kebangkitan model sumber terbuka China mencetuskan kebimbangan tentang data pengguna yang dihantar ke pelayan China. Walau bagaimanapun, realitinya ialah kebanyakan penyedia LLM yang dikendalikan oleh awan sering mengabaikan kebimbangan privasi pengguna, tanpa mengira asal geografi mereka. Ini amat membimbangkan memandangkan sifat chatbot AI.
Tidak seperti aplikasi tradisional yang membuat kesimpulan tentang minat kita daripada sejarah pelayaran atau aktiviti media sosial, chatbot AI menerima pendedahan langsung dan eksplisit maklumat peribadi. Pengguna dengan rela hati berkongsi butiran yang tidak akan mereka amanahkan kepada aplikasi konvensional, menjadikan keperluan untuk perlindungan privasi yang kukuh lebih kritikal. Malangnya, revolusi AI nampaknya mengulangi corak biasa di mana inovasi pesat dan penguasaan pasaran membayangi pertimbangan privasi asas.
Tiga Tonggak Privasi AI yang Dipertingkatkan
Walaupun terdapat kebimbangan ini, ada sebab untuk bersikap optimis. Tiga elemen utama bersatu untuk menawarkan pengguna kawalan yang lebih besar ke atas data mereka:
- Kebangkitan model sumber terbuka yang berdaya saing, terutamanya dari China
- Kuasa dan kebolehcapaian pengkomputeran tepi yang semakin meningkat
- Gelombang penguatkuasaan peraturan yang agresif
Model Sumber Terbuka: Memperkasakan Pilihan Pengguna
Syarikat seperti OpenAI, Anthropic dan Google sebahagian besarnya menyimpan berat model mereka sebagai hak milik. Ini sangat mengehadkan pilihan penggunaan untuk pengkomputeran tepi dan meletakkan sekatan ke atas pengguna yang ingin mengekalkan kawalan ke atas data mereka secara tempatan. Ketersediaan model sumber terbuka dengan keupayaan perbandingan dari sumber China meningkatkan tekanan ke atas Syarikat Barat untuk mengamalkan pendekatan yang serupa, akhirnya memperkasakan pengguna dengan pilihan yang lebih besar untuk LLM yang melindungi privasi.
Pengkomputeran Tepi: Mendekatkan AI kepada Pengguna
Pengkomputeran tepi, dengan keupayaannya untuk menjalankan model AI secara tempatan pada peranti, menawarkan penyelesaian praktikal kepada kebimbangan privasi data. Kuasa telefon pintar dan peranti pengkomputeran rendah yang lain yang semakin meningkat membolehkan penggunaan model yang lebih kecil dan lebih cekap terus pada peranti pengguna, menghapuskan keperluan untuk menghantar data ke awan.
Apabila model AI menjadi lebih dioptimumkan dan cekap, dan berasaskan bahawa pertumbuhan saiz model menjadi mendatar disebabkan batasan dalam data latihan yang tersedia, model tempatan yang berprestasi boleh muncul sebagai norma. Peralihan paradigma ini akan memberi pengguna kawalan yang jauh lebih besar ke atas data peribadi mereka.
Pemeriksaan Kawal Selia: Menguatkuasakan Akauntabiliti
Walaupun penyelesaian teknikal menawarkan janji, pengawasan kawal selia memainkan peranan penting dalam memastikan privasi pengguna. Pengawal selia dalam laman web secara aktif menguatkuasakan peraturan sedia ada yang berkaitan dengan pemprosesan data peribadi oleh model AI, mengeluarkan panduan dan melaksanakan peraturan baharu untuk menangani cabaran unik yang ditimbulkan oleh teknologi AI.
Pihak berkuasa perlindungan data Itali, sebagai contoh, telah mengenakan denda yang ketara ke atas OpenAI kerana pelanggaran privasi dan menyekat DeepSeek. Pengawal selia Ireland juga meneliti amalan AI Google. Tambahan pula, Lembaga Perlindungan Data Eropah (EDPB) EU telah mengeluarkan panduan pada penggunaan data peribadi dalam model AI, dan komponen Akta AI EU sedang dilaksanakan secara berperingkat.
Fokus kawal selia ini melangkaui Eropah. Australia dan Kanada telah mengeluarkan garis panduan mengenai model AI latihan. Brazil mengambil tindakan tahun lepas, memaksa Meta untuk mengubahsuai amalan latihan LLMnya. Secara keseluruhan, usaha kawal selia ini menggariskan Pengiktirafan yang semakin meningkat tentang keperluan untuk melindungi privasi dalam era AI.
Langkah Praktikal untuk Profesional Keselamatan Siber
Profesional keselamatan siber boleh menangani kebimbangan privasi AI secara proaktif dalam organisasi mereka dan untuk pelanggan mereka dengan mengambil langkah-langkah berikut:
- Gunakan Model Sumber Terbuka: Model sumber terbuka menyediakan kawalan yang lebih besar ke atas pemprosesan data menghapuskan perubahan dalaman yang sering dikaitkan dengan model sumber tertutup. Dengan beralih kepada penyelesaian sumber terbuka, organisasi boleh meningkatkan privasi data dan meningkatkan keajaiban aplikasi AI mereka.
- Bersedia untuk Cabaran Pematuhan: Jika model pembukaan tidak dapat dilaksanakan serta-merta, organisasi mestilah bersedia untuk menangani potensi cabaran pematuhan dan risiko undang-undang yang berkaitan dengan sistem AI sumber tertutup. Kekurangan ketelusan dalam firma AI sumber tertutup mengendalikan dan menyukarkan organisasi untuk memastikan pematuhan penuh dengan peraturan privasi, meningkatkan risiko tindakan undang-undang.
- Tuntut Ketelusan daripada Vendor Perisian: Adalah penting untuk menilai Komponen AI dan Pembelajaran Mesin (ML) dalam perisian dalam organisasi amanahkan. Ajukan soalan terperinci tentang model yang digunakan, Terma pelesenan berlesen, sama ada terma digunakan untuk data latihan, bagaimana vendor merancang untuk mematuhi peraturan AI tertentu, seperti Akta AI EU. Dengan menuntut ketelusan, organisasi boleh membuat keputusan yang waras dan mengurangkan potensi risiko privasi.
Kesimpulannya, walaupun kebimbangan mengenai potensi penyalahgunaan data pengguna oleh entiti asing adalah sah, Gabungan model AI generatif sumber terbuka Cina, kemajuan dalam pengkomputeran tepi, dan penguatkuasaan kawal selia yang tepat telah berpotensi untuk menaikkan privasi AI. Penumpuan ini boleh menyediakan pengguna untuk memanfaatkan kuasa AI dengan pengurangan kompromi privasi.