في العصر الرقمي، تعتبر خصوصية البيانات مصدر قلق بالغ، وتهدف اللوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) إلى حماية البيانات الشخصية للأفراد. ومع ذلك، فإن ظهور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4 وBERT وأقرانها يطرح تحديات كبيرة أمام تنفيذ اللائحة العامة لحماية البيانات.
هذه النماذج، التي تولد النص من خلال توقع الرمز التالي بناءً على أنماط في كميات هائلة من بيانات التدريب، تعقد بشكل جوهري المشهد التنظيمي. إليك لماذا يعتبر تنفيذ اللائحة العامة لحماية البيانات على نماذج اللغة الكبيرة أمرًا مستحيلًا عمليًا.
طبيعة نماذج اللغة الكبيرة وتخزين البيانات
لفهم معضلة التنفيذ، من الضروري فهم كيفية عمل نماذج اللغة الكبيرة. على عكس قواعد البيانات التقليدية حيث يتم تخزين البيانات بطريقة منظمة، تعمل نماذج اللغة الكبيرة بشكل مختلف.
يتم تدريبها على مجموعات بيانات ضخمة، ومن خلال هذا التدريب، تقوم بضبط ملايين أو حتى مليارات من المعلمات (الأوزان والانحيازات). تلتقط هذه المعلمات أنماطًا معقدة ومعرفة من البيانات ولكنها لا تخزن البيانات نفسها في شكل يمكن استرجاعه.
عندما يقوم نموذج اللغة الكبير (LLM) بإنشاء نص، فإنه لا يصل إلى قاعدة بيانات من العبارات أو الجمل المخزنة. بدلاً من ذلك، يستخدم معاييره المتعلمة للتنبؤ بأكثر الكلمات احتمالاً في التسلسل. هذه العملية تشبه كيف يمكن للإنسان أن ينشئ نصًا بناءً على أنماط اللغة المتعلمة بدلاً من استرجاع عبارات دقيقة من الذاكرة.
الحق في النسيان
أحد الحقوق الأساسية بموجب اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) هو “الحق في النسيان”، الذي يسمح للأفراد بطلب حذف بياناتهم الشخصية. في أنظمة تخزين البيانات التقليدية، يعني هذا تحديد وحذف إدخالات بيانات معينة.
مع ذلك، مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، فإن تحديد وإزالة قطع معينة من البيانات الشخصية المدمجة ضمن معلمات النموذج أمر شبه مستحيل. البيانات ليست مخزنة بشكل صريح ولكنها منتشرة عبر عدد لا يحصى من المعلمات بطريقة لا يمكن الوصول إليها أو تعديلها بشكل فردي.
مسح البيانات وإعادة تدريب النموذج
حتى لو كان من الممكن نظريًا تحديد نقاط بيانات محددة داخل نموذج اللغة الكبير (LLM)، فإن حذفها سيكون تحديًا ضخمًا آخر. سيتطلب إزالة البيانات من نموذج اللغة الكبير إعادة تدريب النموذج، وهو عملية مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً.
إعادة التدريب من الصفر لاستبعاد بيانات معينة ستتطلب نفس الموارد الواسعة التي تم استخدامها في البداية، بما في ذلك القدرة الحاسوبية والوقت، مما يجعلها غير عملية.
إخفاء الهوية وتقليل البيانات
يؤكد اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) أيضًا على إخفاء الهوية وتقليل البيانات. بينما يمكن تدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على بيانات مجهولة الهوية، فإن ضمان إخفاء الهوية الكامل أمر صعب.
يمكن أن تكشف البيانات المجهولة الهوية أحيانًا عن معلومات شخصية عند دمجها مع بيانات أخرى، مما يؤدي إلى إمكانية إعادة التعرف. علاوة على ذلك، تحتاج نماذج اللغة الكبيرة إلى كميات هائلة من البيانات لتعمل بفعالية، مما يتعارض مع مبدأ تقليل البيانات.
نقص الشفافية وقابلية التفسير
متطلب آخر من متطلبات اللائحة العامة لحماية البيانات هو القدرة على شرح كيفية استخدام البيانات الشخصية وكيفية اتخاذ القرارات. ومع ذلك، غالبًا ما يُشار إلى نماذج اللغة الكبيرة على أنها “صناديق سوداء” لأن عمليات اتخاذ القرار فيها ليست شفافة.
يتطلب فهم سبب توليد نموذج لقطعة معينة من النص فك تشفير تفاعلات معقدة بين العديد من المعلمات، وهي مهمة تتجاوز القدرات التقنية الحالية. تعيق هذه الفجوة في القابلية للتفسير الامتثال لمتطلبات الشفافية في اللائحة العامة لحماية البيانات.
المضي قدماً: التعديلات التنظيمية والتقنية
نظرًا لهذه التحديات، يتطلب تطبيق اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) على نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) تكييفات تنظيمية وتقنية.
يحتاج المنظمون إلى تطوير إرشادات تأخذ في الاعتبار الطبيعة الفريدة لنماذج اللغة الكبيرة، مع التركيز المحتمل على الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي وتنفيذ تدابير قوية لحماية البيانات أثناء تدريب النموذج ونشره.
تقنيًا، يمكن أن تساعد التقدمات في قابلية تفسير النموذج والتحكم في الامتثال. تقنيات لجعل نماذج اللغة الكبيرة أكثر شفافية وطرق لتتبع مصدر البيانات داخل النماذج هي مجالات بحث مستمرة.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تكون الخصوصية التفاضلية، التي تضمن أن إزالة أو إضافة نقطة بيانات واحدة لا تؤثر بشكل كبير على مخرجات النموذج، خطوة نحو مواءمة ممارسات نماذج اللغة الكبيرة مع مبادئ اللائحة العامة لحماية البيانات.
إن تنفيذ اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في مجال نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مليء بالتعقيدات بسبب الطبيعة الأساسية لكيفية عمل هذه النماذج. إن انتشار البيانات عبر ملايين المعلمات، وعدم جدوى محو البيانات، ونقص الشفافية كلها تساهم في شبه استحالة الامتثال الصارم للائحة GDPR.
مع استمرار تطور نماذج اللغة الكبيرة واندماجها بشكل أكبر في تطبيقات متنوعة، سيكون من الضروري وجود جهد تعاوني بين التكنولوجيين والجهات التنظيمية لتطوير أطر تحمي بيانات المستخدمين مع الاعتراف بالتحديات الفريدة التي تطرحها هذه النماذج القوية.
المصدر: Artificial Intelligence
