ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਤ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (LLMs) ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫੈਲਣ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਧਦੀ ਚਿੰਤਾ ਪੈਦਾ ਹੋਈ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਪਣੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ‘ਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਇਸਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਤਬਦੀਲੀ горизонте ‘ਤੇ ਹੈ। ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ LLMs ਦਾ ਉਭਾਰ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਚੀਨੀ AI ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਤੋਂ, ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਅਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਖ਼ਤ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਭਾਰ ਕ੍ਰਾਂਤੀ: ਸਥਿਤੀ کو ਚੁਣੌਤੀ
ਜਨਵਰੀ ਵਿੱਚ ਡੀਪਸੀਕ ਦੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਐਲਐਲਐਮ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ने ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ AI ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਹਲਚਲ ਪੈਦਾ ਕਰ ਦਿੱਤੀ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੋਰ ਚੀਨੀ ਕੰਪਨੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਨਸ AI ਅਤੇ Baidu (ਆਪਣੇ ERNIE ਮਾਡਲ ਨਾਲ) ਦੁਆਰਾ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਘੋਸ਼ਣਾਵਾਂ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ, ਜਿਸ ਨਾਲ AI ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਵੱਲ ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।
"ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਭਾਰ" ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਜਨਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੰਮਕਾਜ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਨ, ਇਸਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬੰਦ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦਾ ਇੱਕ ਪੱਧਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਚੀਨੀ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਾਧੇ ਨੇ ਚੀਨੀ ਸਰਵਰਾਂ ਨੂੰ ਭੇਜੇ ਜਾ ਰਹੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀਆਂ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਸਲੀਅਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਲਾਉਡ-ਸਰਵਡ ਐਲਐਲਐਮ ਪ੍ਰਦਾਤਾ, ਭਾਵੇਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਭੂਗੋਲਿਕ ਮੂਲ ਕੋਈ ਵੀ ਹੋਵੇ, ਅਕਸਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ AI ਚੈਟਬੋਟਸ ਦੇ ਸੁਭਾਅ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਚਿੰਤਾਜਨਕ ਹੈ।
ਰਵਾਇਤੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਉਲਟ ਜੋ ਸਾਡੀ ਦਿਲਚਸਪੀਆਂ ਨੂੰ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਿੰਗ ਇਤਿਹਾਸ ਜਾਂ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਗਤੀਵਿਧੀ ਤੋਂ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, AI ਚੈਟਬੋਟਸ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਸਿੱਧੇ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਖੁਲਾਸੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਖੁਸ਼ੀ ਨਾਲ ਉਹ ਵੇਰਵੇ ਸਾਂਝੇ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹ ਕਦੇ ਵੀ ਰਵਾਇਤੀ ਐਪਾਂ ‘ਤੇ ਨਹੀਂ ਸੌਂਪਣਗੇ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਜ਼ਬੂਤ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੁਰੱਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਰ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, AI ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਉਸ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦੀ ਜਾਪਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਵੀਨਤਾ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਦਬਦਬਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵਧੀ ਹੋਈ AI ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਤਿੰਨ ਥੰਮ੍ਹ
ਇਹਨਾਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ ਹੋਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਹੈ। ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਤੱਤ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇਕੱਠੇ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ:
- ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਉਭਾਰ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਚੀਨ ਤੋਂ
- ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਸ਼ਕਤੀ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ
- ਹਮਲਾਵਰ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਲਹਿਰ
ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਭਾਰ ਮਾਡਲ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਚੋਣ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ
OpenAI, Anthropic, ਅਤੇ Google ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਵਜ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਲਕੀਅਤ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ ਤਾਇਨਾਤੀ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਸੀਮਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਚੀਨੀ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਪੱਛਮੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ‘ਤੇ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਦਬਾਅ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ-ਸੰਭਾਲ ਵਾਲੇ LLMs ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ: AI ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਨੇੜੇ ਲਿਆਉਣਾ
ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, ਡਿਵਾਈਸਾਂ ‘ਤੇ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਆਪਣੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਘੱਟ-ਗਣਨਾ ਵਾਲੇ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੀ ਵਧਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਡਿਵਾਈਸ ‘ਤੇ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਛੋਟੇ, ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ‘ਤੇ ਭੇਜਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਮਾਡਲ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਮੰਨਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਉਪਲਬਧ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਮਾਡਲ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਸਮਤਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਥਾਨਕ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਕਾਰੀ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਆਮ ਮਾਡਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਭਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਸ਼ਿਫਟ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇਵੇਗੀ।
ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਜਾਂਚ: ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ
ਜਦੋਂ ਕਿ ਤਕਨੀਕੀ ਹੱਲ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਮੌਜੂਦਾ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਜਾਰੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵੇਂ ਨਿਯਮ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਟਲੀ ਦੇ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਥੌሪਟੀ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ ਲਈ OpenAI ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜੁਰਮਾਨਾ ਲਗਾਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਡੀਪਸੀਕ ਨੂੰ ਬਲੌਕ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਆਇਰਿਸ਼ ਰੈਗੂਲੇਟਰ Google ਦੇ AI ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਵੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, EU ਦੇ ਯੂਰਪੀਅਨ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਬੋਰਡ (EDPB) ਨੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ‘ਤੇ ਰਾਏ ਜਾਰੀ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਅਤੇ EU AI ਐਕਟ ਦੇ ਤੱਤ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ।
ਇਹ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਫੋਕਸ ਯੂਰਪ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੈ। ਆਸਟ੍ਰੇਲੀਆ ਅਤੇ ਕੈਨੇਡਾ ਨੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ‘ਤੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਬ੍ਰਾਜ਼ੀਲ ਨੇ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਕਾਰਵਾਈ ਕੀਤੀ, ਮੇਟਾ ਨੂੰ ਆਪਣੇ LLM ਸਿਖਲਾਈ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ। ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਇਹ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਯਤਨ AI ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਵੱਧ ਰਹੀ ਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਕਦਮ
ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਆਪਣੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਦਮ ਚੁੱਕ ਕੇ AI ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ:
- ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਓ: ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬੰਦ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਅਕਸਰ ਜੁੜੇ ਅਨਿਯਮਿਤ ਵਿਵਹਾਰ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਹੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਕਰਕੇ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਣੀਆਂ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਪਾਲਣਾ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਲਈ ਤਿਆਰੀ ਕਰੋ: ਜੇਕਰ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਤੁਰੰਤ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬੰਦ ਭਾਰ ਵਾਲੇ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਸੰਭਾਵੀ ਪਾਲਣਾ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਬੰਦ ਭਾਰ ਵਾਲੀਆਂ AI ਫਰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਾਨੂੰਨੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦਾ ਜੋਖਮ ਵੱਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰੋ: ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਹੱਲਾਂ ਵਿੱਚ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਭਾਗ ਹਨ। ਵਰਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲਾਂ, ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਸ਼ਰਤਾਂ, ਕੀ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੂਜਿਆਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਖਾਸ AI ਨਿਯਮਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ EU AI ਐਕਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਬਾਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ। ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਕੇ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਜਾਇਜ਼ ਹਨ, ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਚੀਨੀ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਮਾਡਲਾਂ, ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ, ਅਤੇ ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੇ ਸੰਜੋਗ ਵਿੱਚ AI ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਕਸਾਰਤਾ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸਮਝੌਤਿਆਂ ਨਾਲ AI ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਕਿਵੇਂ ਹੋਵੇ ਕਿ ਇਹ ਉਸ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦਾ ਕੋਈ ਨਾਲੇ ਹੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਉਸ ਦੇ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਚੋਰੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਕੋਈ। ਕਿਉਂਕਿ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਦੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਹੋਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ ਉਸਦੇ ਨਾਲ ਆਨਲਾਈਨ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਧੋਖਾਧੜੀਆਂ ਵਿੱਚ ਹੀ ਵਾਧਾ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਆਰਥਿਕ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਤੌਰ ਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਇਸ ਦੇ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਡਾ ਕੀ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਸਭ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਆਮ ਆਦਮੀ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸਲਾਹ ਦੇਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਤੁਹਾਡਾ ਸਵਾਲ ਬਹੁਤ ਹੀ ਜਾਇਜ਼ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨੁਕਤੇ ਉਠਾਏ ਗਏ ਹਨ। ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਸੱਚ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਦੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਹੋਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ। ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਸਰੋਤ (Open Source) ਹੋਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੋਡ ਜਨਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਮੀਆਂ ਲੱਭਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦੀ।
ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਚੁੱਕੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕਦਮ:
- ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਂਚ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਕਿਸੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸੰਸਥਾ ਨੇ ਇਸ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਹੈ।
- ਡੇਟਾ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ: ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨਕ੍ਰਿਪਟ ਕਰੋ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਕਲਾਉਡ ‘ਤੇ। ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕੋਈ ਇਸ ਤੱਕ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਲਵੇ।
- ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ: ਕਿਸੇ ਵੀ AI ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹੋ। ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕਿਸ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ: ਸਿਰਫ਼ ਉਹੀ ਡੇਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ ਜੋ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋਵੇ। ਜੇ ਕਿਸੇ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਨਿੱਜੀ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਾ ਕਰੋ।
- ਨਿਯਮਤ ਅੱਪਡੇਟ: ਆਪਣੇ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ। ਅੱਪਡੇਟ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪੈਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਜਾਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਧੋਖਾਧੜੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸਲਾਹ:
- ਸੁਚੇਤ ਰਹੋ: ਆਨਲਾਈਨ ਸੰਚਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਚੇਤ ਰਹੋ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਣਜਾਣ ਜਾਂ ਅਣਪਛਾਤੇ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ‘ਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾ ਕਰੋ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉਹ ਜਿਹੜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ।
- ਪਛਾਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ: ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿੱਤੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਜਾਂ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜਿਸ ਵਿਅਕਤੀ ਜਾਂ ਸੰਸਥਾ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਉਹ ਅਸਲੀ ਹੈ।
- ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਾਸਵਰਡ: ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਵਿਲੱਖਣ ਪਾਸਵਰਡ ਵਰਤੋ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬਦਲਦੇ ਰਹੋ। ਦੋ-ਕਾਰਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ (Two-factor authentication) ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਓ ਜਿੱਥੇ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ।
- ਸ਼ੱਕੀ ਲਿੰਕਾਂ ਤੋਂ ਬਚੋ: ਕਿਸੇ ਵੀ ਸ਼ੱਕੀ ਲਿੰਕ ‘ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਨਾ ਕਰੋ। ਇਹ ਲਿੰਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੀਆਂ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ‘ਤੇ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਚੋਰੀ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਐਂਟੀ-ਵਾਇਰਸ ਸਾਫਟਵੇਅਰ: ਆਪਣੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ‘ਤੇ ਐਂਟੀ-ਵਾਇਰਸ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਦੇ ਰਹੋ।
- ਸਿੱਖਿਅਤ ਰਹੋ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਧੋਖਾਧੜੀਆਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਰਹੋ। ਜਿੰਨਾ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣੋਗੇ, ਓਨਾ ਹੀ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਬਚਾ ਸਕੋਗੇ।
- ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਸ਼ਿਕਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਰੰਤ ਇਸਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ। ਆਪਣੇ ਬੈਂਕ ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ ਕਾਨੂੰਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਏਜੰਸੀਆਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰੋ।
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰਾਨਾ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਸਾਨੂੰ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਸੁਚੇਤ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਅਤ ਰਹਿਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਅਤੇ ਸਾਵਧਾਨੀ ਵਰਤ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਬਲਕਿ ਆਨਲਾਈਨ ਧੋਖਾਧੜੀਆਂ ਤੋਂ ਵੀ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਦਿਆਂ ‘ਤੇ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜੋ ਆਮ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋਣ। ਇਸ ਵਿੱਚ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਨਿਯਮਤ ਜਾਂਚ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਆਖਰ ਵਿੱਚ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਡਿਵੈਲਪਰ, ਸਰਕਾਰਾਂ, ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਾਹਰ, ਅਤੇ ਆਮ ਲੋਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।