داده‌های بزرگ، هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و حفاظت از داده‌ها

مقدمه

این گزارش به بررسی تأثیرات داده‌های بزرگ، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بر حفاظت از داده‌ها می‌پردازد. هدف از تهیه این گزارش ارائه دیدگاه‌های دفتر کمیسیونر اطلاعات (Information Commissioner’s Office (ICO)) انگلستان در این زمینه‌ها و بررسی ویژگی‌های خاصی است که این فناوری‌ها را از روش‌های سنتی پردازش داده متمایز می‌کند. در این گزارش، منافع داده‌های بزرگ و چالش‌های مرتبط با حفاظت از داده‌ها شناسایی و برخی ابزارها و رویکردها برای اطمینان از انطباق پردازش داده‌های بزرگ با الزامات حفاظت از داده‌ها مورد بررسی قرار می‌گیرد.

تعاریف

داده‌های بزرگ: مجموعه‌های داده‌ای با حجم، سرعت و تنوع بالا که فرآیندهای نوآورانه برای تجزیه و تحلیل آن‌ها مورد نیاز است.

هوش مصنوعی: بکارگیری تجزیه و تحلیل داده‌ها برای مدل‌سازی جنبه‌هایی از دنیا و استفاده از این مدل‌ها برای پیش‌بینی و پیش‌گویی رویدادهای آتی.

یادگیری ماشینی: استفاده از الگوریتم‌ها برای ایجاد درک و پیش‌بینی‌هایی بر اساس داده‌های جمع‌آوری شده، شامل یادگیری نظارت‌شده و غیرنظارت‌شده.

مزایا و کاربردها

– فناوری‌های داده‌های بزرگ، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی منافع فراوانی برای جامعه، افراد و حفظ حریم خصوصی به همراه دارند.

– کاربردهای گسترده در زمینه‌های بهداشت، آموزش و حمل‌ونقل عمومی از جمله نمونه‌های بارز استفاده موثر از این فناوری‌ها هستند.

چالش‌های حفاظت از داده‌ها

– عدالت و انصاف در پردازش داده‌های شخصی، محدودیت هدف و حداقل‌سازی داده‌ها از جمله چالش‌های مهم در این زمینه هستند.

– شفافیت و دقت در پردازش داده‌ها و حفظ امنیت داده‌ها به منظور جلوگیری از سوءاستفاده و تبعیض نیز اهمیت بسزایی دارند.

– انتظارات و رضایت افراد نیز باید به طور جدی مدنظر قرار گیرد تا از استفاده‌های نامطلوب از داده‌های شخصی پیشگیری شود.

راهکارها

– استفاده از ابزارهایی مانند ناشناس‌سازی داده‌ها، ارزیابی‌های تأثیر حریم خصوصی، حفاظت در طراحی و شفافیت الگوریتمی برای اطمینان از انطباق با الزامات حفاظت از داده‌ها.

– اتخاذ اصول و چارچوب‌های اخلاقی و ذخیره‌سازی داده‌های شخصی تحت کنترل افراد به منظور ارتقاء حفاظت از حریم خصوصی.

نتیجه‌گیری

حفاظت از داده‌ها، مزایای مرتبط با داده‌های بزرگ را محدود نمی‌کند. بلکه داده‌های بزرگ می‌تواند در کنار حفاظت از حریم خصوصی، مزایای خود را عرضه کند. شفافیت همچنان یک اصل مهم حفاظت از داده است و می‌تواند با روش‌های نوین اعمال شود. پاسخگویی نیز در داده‌های بزرگ بسیار مهم است. در مجموع، حفاظت از داده‌های شخصی در بستر داده‌های بزرگ چالش‌برانگیز است اما با بهره‌گیری از ابزارهای مناسب، امکان‌پذیر و ضروری است.

توصیه‌های کلیدی

شش توصیه کلیدی گزارش به سازمان‌هایی که از تحلیل‌های داده‌های بزرگ استفاده می‌کنند، به شرح زیر است:

  1. بررسی نیاز به پردازش داده‌های شخصی: سازمان‌ها باید به دقت در نظر بگیرند که آیا تحلیل‌های داده‌های بزرگ آن‌ها واقعاً به پردازش داده‌های شخصی نیاز دارد یا خیر. اغلب مواقع این طور نیست و در این شرایط، سازمان‌ها باید از تکنیک‌های مناسب برای ناشناس‌سازی داده‌های شخصی در مجموعه‌های داده خود قبل از تجزیه و تحلیل استفاده کنند.
  2. شفافیت در پردازش داده‌های شخصی: سازمان‌ها باید در مورد پردازش داده‌های شخصی خود شفاف باشند و از ترکیبی از رویکردهای نوآورانه برای ارائه اطلاعیه‌های حریم خصوصی معنی‌دار در مراحل مناسب طی پروژه داده‌های بزرگ استفاده کنند. این ممکن است شامل استفاده از آیکون‌ها، اعلان‌های لحظه‌ای و اطلاعیه‌های حریم خصوصی لایه‌ای باشد.

  3. اجرای چارچوب ارزیابی تأثیر حریم خصوصی: سازمان‌ها باید یک چارچوب ارزیابی تأثیر حریم خصوصی را در فعالیت‌های پردازش داده‌های بزرگ خود به کار ببرند تا به شناسایی خطرات حریم خصوصی کمک کرده و نیاز و تناسب یک پروژه خاص را ارزیابی کنند. ارزیابی تأثیر حریم خصوصی باید شامل ورودی از تمام طرف‌های ذیربط از جمله تحلیل‌گران داده، افسران انطباق، اعضای هیئت مدیره و عموم مردم باشد.

  4. پذیرش رویکرد حفاظت از حریم خصوصی توسط طراحی: سازمان‌ها باید یک رویکرد حفاظت از حریم خصوصی توسط طراحی را در توسعه و کاربرد تحلیل‌های داده‌های بزرگ خود بپذیرند. این باید شامل اجرای اقدامات فنی و سازمانی برای رسیدگی به موضوعاتی مانند امنیت داده، کمینه‌سازی داده و جداسازی داده باشد.

  5. توسعه اصول اخلاقی: سازمان‌ها باید اصول اخلاقی را توسعه دهند تا به تقویت اصول اساسی حفاظت از داده‌ها کمک کنند. کارمندان در سازمان‌های کوچکتر باید از این اصول به عنوان نقطه مرجع هنگام کار بر روی پروژه‌های داده‌های بزرگ استفاده کنند. سازمان‌های بزرگتر باید هیئت‌های اخلاق را برای کمک به بررسی پروژه‌ها و ارزیابی مسائل پیچیده ناشی از تحلیل‌های داده‌های بزرگ ایجاد کنند.

  6. اجرای تکنیک‌های نوآورانه برای توسعه الگوریتم‌های قابل حسابرسی یادگیری ماشین: سازمان‌ها باید تکنیک‌های نوآورانه‌ای را برای توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشینی قابل حسابرسی پیاده‌سازی کنند. حسابرسی‌های داخلی و خارجی باید با هدف توضیح دلایل تصمیمات الگوریتمی و بررسی سوگیری، تبعیض و خطاها انجام شوند.
پیوست گزارش به بررسی جزئیات ارزیابی‌های تأثیر حفظ حریم خصوصی برای تحلیل‌های داده‌های بزرگ می‌پردازد.

دیدگاه ها غیرفعال است