یادگیری ماشینی؛ تعادل بین نوآوری و نگرانی‌های حریم خصوصی

طبق گزارشی که توسط The Conversation منتشر شده است، هدف اصلی یادگیری ماشینی یادگیری از داده‌های گذشته برای پیش‌بینی یا نتیجه گیری دقیق در مورد داده‌های آینده است.

برای دستیابی به این هدف، کارشناسان مدل‌هایی را توسعه می‌دهند که الگوهای درون داده‌ها را ثبت می‌کنند، و این مدل‌ها سپس ساختارهای پیچیده داده را ساده می‌کنند و امکان استخراج الگوهای معنی‌دار و افزایش دقت پیش‌بینی را فراهم می‌کنند.

اگرچه در تشخیص الگوهای پیچیده و مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ در کارهایی مانند تشخیص تصویر و پیش‌بینی درمان‌های پزشکی کارآمد است، مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین نیز با خطرات ذاتی همراه هستند.

یکی از ایرادات مهم این فناوری، یادگیری بیش از حد است. به این معنی که مدل‌ها، علاوه بر الگوهای اضافی موجود در داده‌های آموزشی، الگوهای مرتبط را نیز یاد می‌گیرند که منجر به عملکرد ضعیف در هنگام برخورد با داده‌های جدید می‌شود. اگرچه تکنیک‌هایی برای کاهش خطاهای پیش‌بینی ناشی از یادگیری بیش از حد وجود دارد، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی نیز همچنان پاربرجا هستند زیرا این مدل‌ها می‌توانند داده‌های آموزشی حساس را ذخیره کنند.
 

مدل‌های یادگیری ماشینی پارامترهای زیادی دارند که هر یک جنبه قابل تنظیم مدل را نشان می‌دهند و بر نحوه پیش‌بینی مدل تأثیر می‌گذارند. آموزش شامل تنظیم این پارامترها برای کاهش خطاهای پیش بینی در داده‌های آموزشی است.

برای مثال، هنگام پیش‌بینی نتایج درمان پزشکی بر اساس سابقه بیمار، مدل با پاداش دادن به پیش‌بینی‌های دقیق و تنبیه خطاها، به طور مداوم پارامترهای خود را بهبود می‌بخشد.

برای جلوگیری از یادگیری بیش از حد، مدل‌ها با استفاده از یک مجموعه داده اعتبار سنجی جداگانه ارزیابی می شوند. این تضمین می کند که یادگیری مدل فراتر از داده های آموزشی تعمیم می یابد، بنابراین عملکرد در داده های جدید بهبود می یابد. با این حال، این فرآیند مانع از ذخیره جزئیات داده‌های آموزشی توسط مدل نمی‌شود، که باعث ایجاد مشکلات حریم خصوصی نیز می‌شود.

علاوه بر این، تعداد زیاد پارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین می‌تواند منجر به ذخیره داده‌های آموزشی شود که یک مشکل گسترده است، زیرا کاربران می‌توانند داده‌های ذخیره‌شده را از طریق پرس‌و‌جوهای موقت استخراج کنند. متعاقبا؛ اگر داده های آموزشی حاوی اطلاعات حساسی مانند داده های پزشکی یا ژنومی باشد، حریم خصوصی افراد ممکن است به خطر بیفتد. 

یادگیری ماشین همچنین می تواند اطلاعات حساس را از داده های به ظاهر غیر حساس استنتاج کند. به عنوان مثال، Target از عادات خرید مشتریان برای پیش بینی بارداری استفاده کرد که در نتیجه تبلیغات هدفمندی که این خط مشی حفظ حریم خصوصی را نقض می کرد.

 برای رفع مشکل حریم خصوصی در یادگیری ماشینی، روش‌های مختلفی برای کاهش نگهداری داده‌ها پیشنهاد شده‌اند، اما ثابت شده است که اکثر آنها تا حد زیادی ناکارآمد هستند. بهترین روش‌های فعلی شامل حریم خصوصی متفاوت است، به این معنی که وقتی داده‌های جدید جمع‌آوری می‌شوند یا داده‌های موجود اصلاح می‌شوند، تأثیر آن بر نتایج یا آمار نهایی بسیار کم است و استفاده از این نتایج برای استنتاج اطلاعات در مورد افراد مربوطه را دشوار می‌کند. این فناوری تضمین می‌کند که در صورت تغییر داده‌های هر فرد، خروجی مدل به طور قابل توجهی تغییر نمی‌کند و در نتیجه برای محافظت از داده‌های فردی تصادفی‌سازی می‌شود.

تضاد بین نیاز به یادگیری استنباطی و حفاظت از حریم خصوصی یک مسئله اجتماعی اولویت بندی را مطرح می کند. زمانی که داده ها حاوی اطلاعات حساس نباشند، استفاده از تکنیک های پیشرفته تر یادگیری ماشین به طور کلی قابل قبول است. با این حال، برای داده‌های حساس، پیامدهای بالقوه نقض حریم خصوصی نیاز به یک تعادل دقیق دارد، زیرا ممکن است برای محافظت از حریم خصوصی افراد، درجاتی از عملکرد یادگیری ماشین را قربانی کنیم.

همانطور که یادگیری ماشینی به تکامل خود ادامه می دهد، روش های ما برای مدیریت تعادل ظریف بین استفاده از قابلیت های قدرتمند آن و محافظت از حریم خصوصی نیز باید ادامه یابد. این چالش مداوم مستلزم نوآوری مستمر و مقررات متفکرانه است تا اطمینان حاصل شود که پیشرفت فناوری بدون به خطر انداختن حقوق فردی به نفع جامعه است.