Вештачката интелигенција (ВИ) е поле во компјутерските науки која се занимава со креирање на машини кои можат да симулираат човечко однесување без притоа да бидат непосредно насочувани, односно контролирани, од страна на човекот. Ова поле вклучува неколку вида компјутерски системи кои „учат“, препознаваат шеми и даваат резултати со различен степен на комплексност, без притоа да се експлицитно програмирани за тоа. Пример за вакви модели се машинското и „длабокото“ учење. Со напредокот на технологијата, моделите на ВИ стануваат сѐ пософистицирани, почнуваат да се имплементираат во повеќе области и процеси и стануваат сѐ подостапни за пошироката јавност. Во последната година, системи како ChatGPT, Midjourney, DALL-E и други „ескплодираа“ на пазарот, привлекувајќи милиони корисници кои ги користат за лична употреба, да ги интегрираат во своето секојдневие или во својот бизнис. Оваа пракса на интеграција на модели на ВИ во бизнисот не е нова појава. Имено, фирми како Гугл, Фејсбук, Твитер, Спотифај и други уште одамна имаат имплементирано системи на машинско учење кои го олеснуваат користењето на производите на овие фирми. На пример, ако пробате да „изгуглате“ нешто, Гугл најпрво ќе проба да ја заврши вашата мисла со тоа што ќе ви даде неколку предлози и слични пребарувања. Потоа, врз основа на најразлични параметри како вашата локација и претходни пребарувања, ќе ви даде листа на предлози кои тој мисли дека се најрелевантни и ќе го најдете одговорот на вашето пребарување и сѐ тоа со помош на системот за машинско учење. Социјалните мрежи исто така се потпираат на вакви системи на ВИ со цел да ви дадат предлози кои тие сметаат дека најмногу ви одговараат и со тоа и најдолго ќе го задржат вашето внимание. Најлесен начин за овие системи да даваат прецизни предлози е преку користење на нашите лични податоци, во процес наречен профилирање. Понатаму, самите бизниси кои користат системи на ВИ кои ги профилираат нивните корисници може да ги користат овие податоци за маркетинг цели или да ги препродаваат на трети лица и така да остваруваат добивка. Во овој текст ќе разговараме околу тоа како се користат моделите на ВИ, како ги користат нашите лични податоци и со кои ризици може да се соочиме доколку невнимателно ги споделуваме нашите лични податоци.
Најпрво, мора да направиме дистинкција помеѓу две групи на системи на ВИ. Во првата група на системи на ВИ спаѓаат оние чија основна функција не зависи од личните податоци на корисниците. Пример за ваков систем е Спотифај. Спотифај е платформа за стриминг на музика и подкасти. Таа користи машинско учење (како подтип на ВИ) со цел да креира плејлисти и да дава предлози за музика која би ја слушале нејзините корисници. За оваа цел, Спотифај нема потреба од профилирање, односно прибирање и обработка на личните податоци на корисниците. Но, тоа не значи дека Спотифај не прибира и обработува лични податоци. Доколку сакате да се претплатите на оваа платформа за да може да ги отклучите сите опции и да не ви се појавуваат реклами (за разлика од бесплатната верзија каде што не може да се прескокнуваат одредени песни, плејлисти и има голем број на реклами кои исто така не може да се прескокнат), Спотифај прибира лични податоци како што се електронска пошта, име и презиме, датум на раѓање, пол, број на кредитна картичка и други, со цел да изготви сметка и да зема месечен надомест во висина на претплатата.
Image by Gerd Altmann from Pixabay
Во втората група на системи на ВИ спаѓаат оние чија цел е прибирање на лични податоци и нивна обработка со цел користење на услугата која ја нудат бизнисите. Во оваа група спаѓаат социјалните мрежи и бизниси како Гугл. Гугл, освен што е најпопуларниот пребарувач, исто така е и најпопуларната маркетинг платформа во и вон интернетот. Преку самиот пребарувач, како и преку сите поврзани производи, како што се Гугл Мејл, Гугл Мапс, Гугл Аналитикс и други, тој константно прибира лични податоци од корисниците и создава профили за истите. Понатаму, овој бизнис ги користи тие профили за да им овозможи на безброј други бизниси да се рекламираат кај корисниците преку Гугл како платформа. Секако Гугл не користи вработени кои рачно ги завршуваат сите овие процеси туку тоа го прават преку систем на ВИ кој користи машинско учење. Затоа, доколку пребарувате недвижнини во вашата околина, голема е можноста во наредниот период да сте преплавени со реклами од агенции за недвижности, геодети и слично.
Со сè поголемото асимилирање на оваа технологија во нашето секојдневие, се зголемува и ризикот од нејзина злоупотреба. Најпрво, се зголемува количеството на лични податоци кои ги оставаме на најразлични платформи. Најразлични платформи бараат лични податоци со цел да се овозможи користење на нивните услуги. Затоа, најпрво треба да се осигураме дека нашите лични податоци ќе бидат безбедни и да се запознаеме на кои начини тие ќе се користат. Понатаму, со напредокот на технологијата, освен основните лични податоци (како што се име и презиме, датум на раѓање, електронска пошта и др.), сѐ почесто се прибираат и обработуваат посензитивни лични податоци како што се биометриските податоци. На пример, скоро секој паметен телефон има опција за негово отклучување преку препознавање на лице. Тоа значи дека секој корисник на ваков паметен телефон ги дава своите биометриски податоци со цел поголема заштита за својот паметен телефон. Но, со тоа што овие податоци се чуваат на одреден сервер, се појавува и ризик од злоупотреби. Злоупотребите на вакви податоци може да имаат огромна лична и имотна штета, со тоа што, преку нив, може да се дојде до голем број приватни и ранливи податоци на граѓаните.
Со оглед на тоа, граѓаните мора да внимаваат каде и во која мера оставаат свои лични податоци. И покрај сите механизми на заштита кои ги користат овие платформи, како и заштитата која е наложена од страна на законодавствата на државите ширум светот, граѓаните мора да ги читаат политиките за приватност на овие платформи и самите да одлучат дали и во која мера ќе ги дадат своите лични податоци. Вештачката интелигенција е одлична алатка за упростување на одредени процеси во најразлични индустрии, за зголемување на своето лично знаење или унапредување на својата професионална кариера но таа си носи и одредени ризици. Најчесто, овие ризици не потекнуваат од самата технологија туку од нејзино малициозно користење или преку пробивање на механизмите за заштита на овие системи. Контролата врз личните податоци мора да остане во рацете на корисниците, затоа што штетата предизвикана од злоупотреба на лични податоци е далеку поголема за самите корисници отколку за платформите кои ги прибираат и обработуваат овие податоци.
Автор: М-р Никола Димитров
Овој текст е подготвен со поддршка на Европската Унија. Содржините во овој текст се единствена одговорност на партнерите на проектот „Техничка и интегрирана заштита на лични податоци – градење инклузивен дигитален екосистем“ и на авторот и на ниеден начин не ги одразуваaт ставовите на Европската Унија.
Сподели: