Bezpieczeństwo danych i prywatność w erze sztucznej inteligencji: perspektywa oparta na białej księdze Stanforda

‍

Ponieważ organizacje coraz częściej stosują rozwiązania sztucznej inteligencji w celu zwiększenia wydajności i innowacyjności, kwestie bezpieczeństwa danych i prywatności stały się najwyższym priorytetem. Jak podkreślono w streszczeniu białej księgi Stanforda w sprawie prywatności i ochrony danych w erze sztucznej inteligencji (2023), "dane są podstawą wszystkich systemów sztucznej inteligencji", a "rozwój sztucznej inteligencji będzie nadal zwiększał zapotrzebowanie programistów na dane szkoleniowe, napędzając jeszcze większy wyścig w pozyskiwaniu danych niż widzieliśmy w minionych dziesięcioleciach". Chociaż sztuczna inteligencja oferuje ogromne możliwości, wprowadza również wyjątkowe wyzwania, które wymagają fundamentalnego ponownego rozważenia naszego podejścia do ochrony danych. Niniejszy artykuł analizuje kluczowe kwestie bezpieczeństwa i prywatności dla organizacji wdrażających systemy sztucznej inteligencji i zawiera praktyczne wskazówki dotyczące ochrony wrażliwych danych w całym cyklu życia sztucznej inteligencji.

‍

Zrozumienie krajobrazu bezpieczeństwa i prywatności sztucznej inteligencji

Jak wskazano w rozdziale 2 białej księgi Stanforda, zatytułowanym "Ochrona danych i prywatność: kluczowe koncepcje i krajobraz regulacyjny", zarządzanie danymi w erze sztucznej inteligencji wymaga podejścia uwzględniającego wzajemnie powiązane wymiary, które wykraczają poza zwykłe bezpieczeństwo techniczne. Zgodnie ze streszczeniem, istnieją trzy kluczowe sugestie dotyczące łagodzenia zagrożeń dla prywatności danych stwarzanych przez rozwój i przyjęcie sztucznej inteligencji:

1. Denormalizacja domyślnego gromadzenia danych, przejście od systemów opt-out do opt-in
2. Skupienie się na łańcuchu dostaw danych AI w celu poprawy prywatności i ochrony danych
3. Zmiana podejścia do tworzenia danych osobowych i zarządzania nimi, wspierająca rozwój nowych mechanizmów zarządzania.

Wymiary te wymagają specyficznego podejścia, które wykracza poza tradycyjne praktyki bezpieczeństwa IT.

Ponowne przemyślenie gromadzenia danych w dobie sztucznej inteligencji

Jak wyraźnie stwierdzono w białej księdze Stanforda, "gromadzenie w dużej mierze nieograniczonych danych stwarza wyjątkowe zagrożenia dla prywatności, które wykraczają poza poziom indywidualny - łączą się one w szkody społeczne, których nie można rozwiązać wyłącznie poprzez korzystanie z indywidualnych praw do danych". Jest to jedno z najważniejszych spostrzeżeń podsumowania wykonawczego i wzywa do fundamentalnego przemyślenia naszych strategii ochrony danych.

Denormalizacja domyślnego gromadzenia danych

Cytując bezpośrednio z pierwszej sugestii podsumowania wykonawczego Stanford:

• Przejście od opt-out do opt-in: "Denormalizacja domyślnego gromadzenia danych poprzez przejście od modeli opt-out do opt-in. Podmioty gromadzące dane muszą ułatwić prawdziwą minimalizację danych poprzez strategie "domyślnej ochrony prywatności" oraz przyjąć standardy techniczne i infrastrukturę dla znaczących mechanizmów zgody".
• Skuteczna minimalizacja danych: Wdrażanie "domyślnej ochrony prywatności" poprzez gromadzenie tylko tych danych, które są absolutnie niezbędne w konkretnym przypadku użycia, zgodnie z zaleceniami zawartymi w rozdziale 3 białej księgi "Provocations and Predictions".
• Znaczące mechanizmy wyrażania zgody: Przyjęcie standardów technicznych i infrastruktury, które pozwalają na prawdziwie świadomą i szczegółową zgodę.

‍

Zalecenie wdrożeniowe: Wdrożenie systemu klasyfikacji danych, który automatycznie oznacza wrażliwe elementy i stosuje odpowiednie kontrole zgodnie z poziomem wrażliwości, z predefiniowanymi ustawieniami nieodbierania.

‍

‍

Poprawa przejrzystości łańcucha danych dla sztucznej inteligencji

Zgodnie z drugą sugestią zawartą w podsumowaniu wykonawczym Stanforda, przejrzystość i odpowiedzialność w całym łańcuchu danych mają fundamentalne znaczenie dla każdego systemu regulacyjnego zajmującego się prywatnością danych.

Koncentracja na łańcuchu danych AI

Biała księga wyraźnie stwierdza, że konieczne jest "skupienie się na łańcuchu dostaw danych AI w celu poprawy prywatności i ochrony danych. Zapewnienie przejrzystości i odpowiedzialności za zbiór danych w całym cyklu życia musi być celem każdego systemu regulacyjnego zajmującego się prywatnością danych". Obejmuje to:

• Pełna identyfikowalność: Prowadzenie szczegółowych rejestrów źródeł danych, przekształceń i zastosowań.
• Przejrzystość zbiorów danych: Zapewnienie widoczności składu i pochodzenia danych wykorzystywanych w modelach, zwłaszcza w świetle obaw podniesionych w rozdziale 2 dotyczącym generatywnych systemów sztucznej inteligencji.
• Regularne audyty: Przeprowadzanie niezależnych audytów procesów pozyskiwania i wykorzystywania danych.

Zalecenie do wdrożenia: Wdrożenie systemu pochodzenia danych, który dokumentuje cały cykl życia danych wykorzystywanych do szkolenia i działania systemów sztucznej inteligencji.

Zmiana podejścia do tworzenia danych i zarządzania nimi

Trzecia sugestia podsumowania wykonawczego Stanford stwierdza, że istnieje potrzeba "zmiany podejścia do tworzenia i zarządzania danymi osobowymi". Jak podano w dokumencie, "decydenci polityczni powinni wspierać rozwój nowych mechanizmów zarządzania i infrastruktury technicznej (np. brokerów danych i infrastruktury autoryzacji danych) w celu wspierania i automatyzacji korzystania z indywidualnych praw i preferencji dotyczących danych".

Nowe mechanizmy zarządzania danymi

• Pośrednicy danych: Wspieranie rozwoju podmiotów, które mogą działać jako powiernicy w imieniu osób fizycznych, zgodnie z wyraźną sugestią zawartą w białej księdze.
• Infrastruktury autoryzacji danych: Tworzenie systemów umożliwiających osobom fizycznym wyrażanie szczegółowych preferencji dotyczących wykorzystania ich danych.
• Automatyzacja praw indywidualnych: Opracowanie mechanizmów, które zautomatyzują korzystanie z indywidualnych praw do danych, uznając, jak podkreślono w rozdziale 3, że same prawa indywidualne nie są wystarczające.

Zalecenie do wdrożenia: Przyjęcie lub przyczynienie się do rozwoju otwartych standardów autoryzacji danych, które umożliwiają interoperacyjność między różnymi systemami i usługami.

Ochrona modeli sztucznej inteligencji

Same modele AI wymagają szczególnej ochrony:

• Bezpieczeństwo modeli: ochrona integralności i poufności modeli poprzez szyfrowanie i kontrolę dostępu.
• Bezpieczne wdrażanie: Użyj konteneryzacji i podpisywania kodu, aby zagwarantować integralność modelu.
• Ciągłe monitorowanie: Wdrożenie systemów monitorowania w celu wykrywania nieautoryzowanego dostępu lub nieprawidłowego zachowania.

Zalecenie wdrożeniowe: Ustanowienie "bramek bezpieczeństwa" w procesie rozwoju, które wymagają walidacji bezpieczeństwa i prywatności przed wprowadzeniem modeli do produkcji.

Obrona przed atakami przeciwnika

Systemy sztucznej inteligencji napotykają unikalne wektory ataków:

• Zatruwanie danych: Zapobieganie manipulowaniu danymi szkoleniowymi
• Wyodrębnianie poufnych informacji: ochrona przed technikami, które mogłyby wyodrębnić dane szkoleniowe z odpowiedzi modelu.
• Wnioskowanie o przynależności: Zapobieganie określaniu przynależności określonych danych do szkoleniowego zbioru danych.

Zalecenie do wdrożenia: Wdrożenie technik szkolenia przeciwników, które w szczególności narażają modele na potencjalne wektory ataku podczas ich opracowywania.

Uwarunkowania specyficzne dla sektora

Wymagania dotyczące prywatności i bezpieczeństwa różnią się znacznie w zależności od sektora:

Opieka zdrowotna

• Zgodność z ustawą HIPAA w zakresie chronionych informacji zdrowotnych
• Specjalna ochrona danych genomowych i biometrycznych
• Równoważenie użyteczności badań i ochrony prywatności

Usługi finansowe

• Wymagania PCI DSS dotyczące informacji o płatnościach
• Zgodność z przepisami dotyczącymi przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML)
• Zarządzanie wrażliwymi danymi klientów za pomocą zróżnicowanych podejść do prywatności

Sektor publiczny

• Przepisy dotyczące ochrony danych osobowych obywateli
• Przejrzystość w algorytmicznych procesach decyzyjnych
• Zgodność z lokalnymi, krajowymi i międzynarodowymi przepisami dotyczącymi prywatności

Praktyczne ramy wdrażania

Wdrożenie kompleksowego podejścia do prywatności i bezpieczeństwa danych w sztucznej inteligencji wymaga:

1. Prywatność i bezpieczeństwo już w fazie projektowania
   • Uwzględnienie kwestii prywatności na wczesnym etapie rozwoju
   • Przeprowadzenie oceny wpływu na prywatność dla każdego przypadku użycia IA
2. Zintegrowane zarządzanie danymi
   • Dostosowanie zarządzania sztuczną inteligencją do szerszych inicjatyw w zakresie zarządzania danymi
   • Stosowanie spójnych mechanizmów kontroli we wszystkich systemach przetwarzania danych
3. Ciągłe monitorowanie
   • Wdrożenie bieżącego monitorowania zgodności z przepisami dotyczącymi prywatności
   • Ustanowienie podstawowych wskaźników do wykrywania anomalii
4. Dostosowanie przepisów
   • Zapewnienie zgodności z obowiązującymi i zmieniającymi się przepisami
   • Dokumentowanie środków ochrony prywatności na potrzeby audytów regulacyjnych

Studium przypadku: Wdrożenie w instytucjach finansowych

Globalna instytucja finansowa wdrożyła oparty na sztucznej inteligencji system wykrywania oszustw z podejściem warstwowym:

• Poziom prywatności danych: Tokenizacja wrażliwych informacji o klientach przed ich przetworzeniem
• Zarządzanie zgodami: system szczegółowy pozwalający klientom kontrolować, które dane mogą być wykorzystywane i do jakich celów.
• Przejrzystość: pulpit nawigacyjny dla klientów pokazujący, w jaki sposób ich dane są wykorzystywane w systemach AI.
• Monitorowanie: Ciągła analiza danych wejściowych, wyjściowych i wskaźników wydajności w celu wykrycia potencjalnych naruszeń prywatności.

Wnioski

Jak wyraźnie stwierdzono w streszczeniu białej księgi Stanforda, "podczas gdy istniejące i proponowane przepisy dotyczące prywatności, oparte na globalnie akceptowanych uczciwych praktykach informacyjnych (FIP), pośrednio regulują rozwój sztucznej inteligencji, są one niewystarczające, aby zająć się wyścigiem w pozyskiwaniu danych i wynikającymi z tego indywidualnymi i systemowymi szkodami dla prywatności". Co więcej, "nawet ustawodawstwo, które zawiera wyraźne przepisy dotyczące algorytmicznego podejmowania decyzji i innych form sztucznej inteligencji, nie zapewnia środków zarządzania danymi niezbędnych do znaczącego uregulowania danych wykorzystywanych w systemach sztucznej inteligencji".

W erze sztucznej inteligencji ochrona danych i prywatność nie mogą być już uważane za drugorzędne. Organizacje muszą przestrzegać trzech kluczowych zaleceń białej księgi:

1. Przejście od modelu masowego gromadzenia danych do modelu opartego na świadomej akceptacji.
2. Zapewnienie przejrzystości i odpowiedzialności w całym łańcuchu danych
3. Wspieranie nowych mechanizmów zarządzania, które dają osobom fizycznym większą kontrolę nad ich danymi.

‍

Wdrożenie tych zaleceń stanowi fundamentalną transformację w sposobie, w jaki postrzegamy dane i zarządzamy nimi w ekosystemie sztucznej inteligencji. Jak pokazuje analiza zawarta w białej księdze Stanforda, obecne praktyki gromadzenia i wykorzystywania danych są niezrównoważone i grożą podważeniem zaufania publicznego do systemów sztucznej inteligencji, jednocześnie tworząc systemowe słabości, które wykraczają daleko poza jednostki.

‍

Krajobraz regulacyjny już zmienia się w odpowiedzi na te wyzwania, o czym świadczą rosnące międzynarodowe dyskusje na temat potrzeby uregulowania nie tylko wyników sztucznej inteligencji, ale także procesów gromadzenia danych, które zasilają te systemy. Jednak sama zgodność z przepisami nie wystarczy.

‍

Organizacje, które przyjmą etyczne i przejrzyste podejście do zarządzania danymi, będą miały lepszą pozycję w tym nowym środowisku, zyskując przewagę konkurencyjną dzięki zaufaniu użytkowników i większej odporności operacyjnej. Wyzwaniem jest zrównoważenie innowacji technologicznych z odpowiedzialnością społeczną, uznając, że prawdziwy zrównoważony rozwój sztucznej inteligencji zależy od jej zdolności do poszanowania i ochrony podstawowych praw ludzi, którym służy.