احذروا.. هكذا تسرب منصات الذكاء الاصطناعي بياناتكم

الوكيل الإخباري - يُولي الباحثون في ورقتهم البحثية نماذج التعلم الآلي اهتمامًا خاصًا، ويعملون على النحو التالي: تشويه بيانات التدريب – وهي صور الأشخاص والسيارات والمنازل وما إلى ذلك – عن طريق إضافة تشويش، وبعد ذلك، تُدرب الشبكة العصبية على استعادة هذه الصور إلى حالتها الأصلية.

وتتيح هذه الطريقة إمكانية إنشاء صور ذات جودة مقبولة، لكن العيب المحتمل – بالمقارنة مع الخوارزميات في الشبكات التنافسية التوليدية، على سبيل المثال – هو ميلها الأكبر لتسريب البيانات. إذ يمكن استخراج البيانات الأصلية منها بثلاث طرق مختلفة على الأقل، وهي:

- استخدام استعلامات محددة لإجبار الشبكة العصبية على إخراج صورة مصدر محدد، وليس شيئًا فريدًا تم إنشاؤه بناءً على آلاف الصور.
- يمكن إعادة بناء الصورة الأصلية حتى لو توفر جزء منها فقط.
- من الممكن ببساطة تحديد إذا كانت صورة معينة مُضمنة في بيانات التدريب أم لا.

وفي كثير من الأحيان، تكون الشبكات العصبية كسولة، وبدلاً من إنتاج صورة جديدة، فإنها تنتج شيئًا من مجموعة التدريب إذا كان يحتوي على عدة نسخ مكررة من الصورة نفسها. إذا تكررت صورة في مجموعة التدريب أكثر من مئة مرة، فهناك فرصة كبيرة جدًا لتسريبها في شكلها شبه الأصلي.

ومع ذلك، أظهر الباحثون طرقًا لاسترداد صور التدريب التي ظهرت مرة واحدة فقط في المجموعة الأصلية، فمن بين 500 صورة اختبرها الباحثون، أعادت الخوارزمية بشكل عشوائي إنشاء ثلاثة منها.

مَن سرق من؟

في يناير 2023، رفع ثلاثة فنانين دعوى قضائية ضد منصات توليد الصور التي تستند في عملها إلى الذكاء الاصطناعي بسبب استخدام صورهم الموجودة عبر الإنترنت لتدريب نماذجها دون أي احترام لحقوق التأليف والنشر.

وتستطيع الشبكة العصبية بالفعل نسخ أسلوب فنان معين، ومن ثم تحرمه من الدخل. وتشير الورقة البحثية إلى أنه في بعض الحالات، تستطيع الخوارزميات، لأسباب مختلفة، التورط في الانتحال الصريح، وتوليد رسومات وصور فوتوغرافية وصور أخرى تكاد تكون متطابقة مع أعمال الأشخاص الحقيقيين.

لذلك قدم الباحثون توصيات لتعزيز خصوصية مجموعة التدريب الأصلية:
1- التخلص من التكرار في مجموعات التدريب.
2- إعادة معالجة صور التدريب، على سبيل المثال: عن طريق إضافة تشويش أو تغيير السطوع؛ ويجعل هذا تسريب البيانات أقل احتمالًا.
3- اختبار الخوارزمية باستخدام صور تدريبية خاصة، ثم التحقق من أنها لا تعيد إنتاجها بدقة دون قصد.

العربية 

اظهار أخبار متعلقة