الذكاء الاصطناعي يعيش ويتنفس البيانات.كل تفاعل مع مساعد ذكاء اصطناعي، أو روبوت دردشة، أو ملحق متصفح، يُغذّي نماذج تتعلم من سلوكنا. هذا "التعطش" للمعلومات يجعل هذه الأدوات مفيدة للغاية لتلخيص النصوص، والرد على رسائل البريد الإلكتروني، أو المساعدة في العمل، ولكنه يفتح الباب أيضًا لمخاطر جسيمة على الخصوصية والأمن، وحتى التلاعب التجاري أو الجيوسياسي.
اليوم، أصبح لدى مساعدي الذكاء الاصطناعي القدرة على الوصول إلى جوانب من حياتنا الرقمية كانت في السابق بعيدة عن أعيننا.: سجل التصفحتُجمع نماذج تحتوي على معلومات مصرفية أو صحية، ومحادثات رسائل خاصة، ووثائق عمل، وصور، وحتى قوائم جهات اتصال جوالة. وبينما تبحث شركات التكنولوجيا الكبرى عن سبل لمواصلة تدريب نماذج فعّالة رغم قيود البيانات، يخوض المستخدمون تجربة معقدة غالبًا ما تكون فيها الموافقة غير واضحة، في ظل سياسات خصوصية مطولة وغامضة ومتغيرة باستمرار.
لماذا تحتاج مساعدات الذكاء الاصطناعي إلى الكثير من البيانات وما يعنيه ذلك لخصوصيتك
لا تعد وكلاء الذكاء الاصطناعي والروبوتات الدردشة مجرد "برامج تجيب"هذه أنظمة تتخذ القرارات، وتُقدّم التوصيات، وتُحدّد أولويات المحتوى، وتعمل نيابةً عنا بشكل متزايد (الشراء، والحجز، وإدارة الجداول الزمنية، والرد على رسائل البريد الإلكتروني، إلخ). لكي تكون فعّالة، تحتاج إلى سياق غنيّ حول هويتك، وعملك، وما يثير اهتمامك، مما يدفعها إلى جمع البيانات الشخصية على نطاق واسع.
أظهرت الأبحاث الحديثة أن العديد من مساعدي المتصفح المعتمدين على الذكاء الاصطناعي يمكنهم الوصول إلى معلومات حساسة للغاية.في الاختبارات التي أجريت مع الإضافات الشائعةووجد الباحثون أن بعض الإضافات ترسل المحتوى الكامل للصفحات التي تمت زيارتها إلى خوادمها، بما في ذلك النماذج التي تحتوي على تفاصيل البنك، أو المعلومات الصحية، أو أي بيانات مرئية على الشاشة، بالإضافة إلى عنوان IP والبيانات الوصفية التي تسمح بالاستنتاجات حول العمر، أو الجنس، أو مستوى الدخل، أو الاهتمامات.
إن الخطر لا يكمن فقط في أنهم يعرفون الكثير عنك، بل في ما يمكنهم فعله بهذه المعلومات.ويحذر خبراء الأمن السيبراني من السيناريوهات المحتملة للتلاعب التجاري (التوصيات المتحيزة بناءً على ملفك الشخصي)، أو التمييز أو الاستبعاد (على سبيل المثال، تقييد العروض أو الخدمات لمجموعات معينة)، أو الابتزاز إذا انتهى الأمر بتسريب البيانات، وحتى سرقة الهوية إذا تم الجمع بين مصادر مختلفة للمعلومات.
المشكلة الأساسية الكبيرة هي التعتيم.يدرك العديد من المستخدمين أن محركات البحث وشبكات التواصل الاجتماعي تجمع البيانات لأغراض الإعلان، لكنهم لا يتصورون أن مساعدًا مدمجًا بالمتصفح يمكنه مراقبة جزء كبير من نشاطهم على الإنترنت. في كثير من الحالات، يتم جمع البيانات دون موافقة مُستنيرة حقيقية، وأحيانًا يتجاوز حدود لوائح حماية البيانات أو يتعارض مباشرةً مع شروط الخدمة الخاصة بالشركة، والتي قد لا تكون مُتاحة للجميع. يقبلون دون قراءة.
ما هي البيانات التي يجمعها مساعدو الذكاء الاصطناعي، وما هي الاختلافات بين المنصات؟
تتراوح البيانات التي يتم جمعها بواسطة مساعدي الذكاء الاصطناعي من المعلومات الأساسية إلى التفاصيل الحميمة.تتضمن أكثر أنواع البيانات شيوعًا معلومات الاتصال (الاسم والبريد الإلكتروني ورقم الهاتف) والموقع الدقيق أو التقريبي ومعرفات الأجهزة وسجل الاستخدام ومحتوى المحادثة والملفات التي تم تحميلها وبيانات الشراء وفي بعض الحالات، قائمة جهات اتصال المستخدم.
تشير الدراسات المقارنة إلى أن بعض الحضور "شرهون" بشكل خاصفي مجال روبوتات المحادثة، لوحظ أن بعض الحلول يمكنها جمع أكثر من عشرين نوعًا مختلفًا من البيانات لكل مستخدم، موزعة على العديد من الفئات: الاتصال، والموقع، والمحتوى الذي تكتبه أو تحمله، وسجل النشاط، والمعرفات الفريدة، ومعلومات التشخيص، وأنماط الاستخدام، والمشتريات التي تمت، وحتى قائمة جهات اتصال الهاتف، وهو شيء لا يفعله أي روبوت محادثة آخر تقريبًا اليوم.
وفي الطرف الآخر من الطيف هناك الحضور الأكثر تحفظا.لا تُسجِّل هذه الأنظمة سوى عدد قليل من السمات الأساسية المتعلقة بالاتصالات والتشغيل الفني للخدمة (مثل المُعرِّفات أو بيانات التشخيص). وبينها، توجد مجموعة واسعة من الأدوات مثل Claude وCopilot وDeepSeek وChatGPT وغيرها. حيرةوالتي تختلف في عدد أنواع البيانات التي تجمعها، والفئات التي تغطيها، واستخداماتها، وخاصة فيما يتعلق بالإعلان أو المشاركة مع أطراف ثالثة.
لا يتصرف جميع المساعدين بنفس الطريقة عند دمجهم في المتصفح. في ملحقات Chrome أو Edge أو المتصفحات الأخرى وقد تم الكشف عن ممارسات تدخلية بشكل خاص: المكونات الإضافية التي تلتقط النماذج المصرفية والصحية، والأخرى التي ترسل أسئلة للمستخدمين مع معرفات إلى خدمات التحليلات مثل Google Analytics، مما يسمح بالتتبع عبر المواقع، والعديد منها يبني ملفات تعريف مفصلة (العمر والجنس والدخل والهوايات) لتخصيص الاستجابات عبر جلسات مختلفة.
ومن بين الحالات اللافتة للنظر حالة بعض الأدوات التي، وفقاً للتحليلات، لا تظهر أي علامات على إنشاء ملفات تعريف شخصية أو تخصيص. على عكس الإضافات الأخرى التي تتعقب نشاط التصفح بشكل كبير، فإن هذه الإضافات هي السبب بالتحديد وراء تسليط بعض الباحثين الضوء عليها كمثال على كيفية إمكانية تقديم خدمة ذكاء اصطناعي مفيدة من الناحية الفنية دون استغلال البيانات الشخصية للمستخدم بشكل كامل.
الذكاء الاصطناعي الفوقي والقفزة نحو الاستغلال الهائل للبيانات الحساسة
ومن خلال دمج مساعدها في فيسبوك وإنستغرام وخدمات أخرى، تتجاوز Meta خطاً جديداً في استخدام البيانات الشخصية.لم يعد نموذج الأعمال يركز فقط على جذب الانتباه إلى إعلانات العرض، بل يركز أيضًا على استغلال التفاعلات المباشرة مع المستخدم، في سياقات محددة للغاية ومحملة بمعلومات حميمة.
يُظهر تحليل ممارسات جمع البيانات من برامج الدردشة المختلفة أن Meta AI هي من بين أكثر البرامج شراهة على الإطلاق.جمعت جميع التطبيقات التي خضعت للمراجعة بيانات المستخدمين؛ وتتبع نصفها تقريبًا الموقع الجغرافي، ومارس ثلثها تقريبًا تتبع الإعلانات، أو مقارنة المعلومات مع خدمات أخرى، أو بيعها لوسطاء البيانات. إلا أن تطبيق Meta AI يبرز، وفقًا للدراسة، لأنه الوحيد الذي يجمع صراحةً المعلومات المالية والصحية واللياقة البدنية.
لكن الأمر لا يتوقف عند هذا الحد: حيث تقوم Meta AI أيضًا بجمع فئات حساسة بشكل خاصيشمل ذلك بيانات مثل الأصل العرقي أو الإثني، والتوجه الجنسي، وبيانات الحمل أو الولادة، والإعاقة، والمعتقدات الدينية أو الفلسفية، وعضوية النقابات العمالية، والآراء السياسية، بالإضافة إلى المعلومات الجينية والبيومترية. ويحظى هذا النوع من البيانات بحماية خاصة بموجب لوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، لأن إساءة استخدامه قد تؤدي إلى التمييز أو الاضطهاد أو مخاطر جسيمة على الحقوق الأساسية.
بالإضافة إلى ذلك، Meta AI يشارك معلومات معينة مع أطراف ثالثة في سياق الإعلان المستهدفإلى جانب Copilot، فهو من بين المساعدين القلائل الذين يستخدمون البيانات المتعلقة بهوية المستخدم للحملات التجارية، ولكنه يختلف بشكل واضح في حجم وتنوع المعلومات المعنية، مع استخدام أكثر من عشرين نوعًا من البيانات مقارنة بأرقام أقل بكثير في الخدمات الأخرى.
ويتم تعزيز هذا النهج من خلال نظام بيئي من وسطاء البيانات. شركاتٌ تشتري وتبيع معلوماتٍ شخصيةً مُجمّعة من تطبيقاتٍ ومواقع إلكترونية وقواعد بياناتٍ عامة. تُدير شركاتٌ مثل أكسيوم، وإكسبيريان، وإبسيلون، وأوراكل داتا كلاود كمياتٍ هائلةً من الملفات الشخصية، والتي قد تصل إلى المُعلنين، وشركات التأمين، وأصحاب العمل، وحتى الهيئات الحكومية، في سوقٍ عالميةٍ لا تزال غير مُنظّمةٍ إلى حدٍّ كبيرٍ على الرغم من بعض التقدّم التشريعي.
Google Gemini، تغييرات السياسة والتحكم في النشاط
كما اتخذت شركة جوجل خطوة أخرى بتحديث سياسات الخصوصية الخاصة بها لتشمل استخدام التفاعلات مع نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بها.من خلال Gemini، تشير الشركة إلى أنها يمكنها استخدام الاستعلامات والملفات التي تم تحميلها ولقطات الشاشة والصور التي تشاركها لتحسين خدماتها وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، بما في ذلك الصوت والتسجيلات من ميزات مثل Gemini Live.
ردًا على الانتقادات، قدمت جوجل ميزة تسمى "المحادثة المؤقتة"صُممت هذه الميزة للحد من استخدام عمليات البحث الأخيرة لأغراض التخصيص أو التدريب. ومع ذلك، يجب على المستخدم تفعيلها والمبادرة في ضبط خيارات مثل تعطيل الاحتفاظ بالنشاط أو إدارة عناصر السجل وحذفها؛ وإلا، سيظل جزء كبير من حياته الرقمية متاحًا للشركة.
وتعترف الشركة بأنه عندما تستخدم نشاط المستخدم لتحسين خدماتها، فإنها تستخدم أيضًا مراجعين بشريين.ولهذا الغرض، يدّعي الموقع فصل المحادثات عن الحساب قبل إرسالها إلى مقدمي الخدمة. ومع ذلك، يُقرّ صراحةً بأنه "كما في السابق" يستخدم هذه البيانات الشخصية ويشاركها مع جهات خارجية لأغراض مُحددة، مما يُثير الشكوك حول المدى الحقيقي لإخفاء الهوية وحماية المعلومات بفعالية.
يثير هذا النهج أسئلة غير مريحة حول الموافقةيقبل العديد من المستخدمين شروط الخصوصية الجديدة بشكل شبه تلقائي، دون قراءتها، إما لشعورهم بالتقصير أو خوفًا من فقدان الوصول إلى الخدمة. وبذلك، يمنحون أذونات واسعة النطاق لاستخدام البيانات الشخصية دون فهم كامل لتداعياتها، وهو ما يعتبره بعض الخبراء "مثيرًا للريبة" عند توسيع نطاق البنود لتشمل تحديدًا تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
وفي المجال التنظيمي، يتقاطع كل هذا مع متطلبات الامتثال مثل اللائحة العامة لحماية البيانات الأوروبية.تتطلب هذه اللوائح تبرير الأساس القانوني للمعالجة (الموافقة، المصلحة المشروعة، الالتزام القانوني، إلخ) وضمان حقوق الوصول، والتصحيح، والاعتراض، والحذف. ويشهد النقاش حول مدى جواز التذرع بـ"المصلحة المشروعة" لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على البيانات الشخصية دون موافقة صريحة جدلاً واسع النطاق بين هيئات حماية البيانات وجمعيات المستهلكين.
الرسائل الخاصة، وتخزين الملفات، والمكان الذي تنتهي إليه بياناتك فعليًا
تُعد تطبيقات المراسلة واحدة من أكثر البيئات الرقمية حساسيةلأنها تحتوي على محادثات حميمة وصور ووثائق ومعلومات سرية متنوعة. إن فكرة تجسس مساعد ذكاء اصطناعي على هذه الرسائل دون موافقة صريحة تُثير مخاوف جدية بشأن الخصوصية وتُقوّض ثقة العديد من المستخدمين.
وفي حالة واتساب، تصر الشركة على أن المحادثات الشخصية مع الأصدقاء والعائلة غير متاحة للذكاء الاصطناعي.يوضحون أن نماذجهم تُدرّب من خلال التفاعل المباشر مع حساب الذكاء الاصطناعي المُحدّد: عليك فتح محادثة نشطة مع الذكاء الاصطناعي أو إرسال رسالة إليه، ولا يُمكن لـ Meta أو WhatsApp بدء هذه المحادثة نيابةً عنك. كما يُؤكّدون أن التفاعل مع الذكاء الاصطناعي لا يربط حساب WhatsApp الخاص بك تلقائيًا بفيسبوك أو إنستغرام أو تطبيقات أخرى في المجموعة.
ومع ذلك، تحذر الشركة نفسها من أن ما ترسله إلى الذكاء الاصطناعي يمكن استخدامه لتزويدك بإجابات دقيقة.ويوصي صراحة لا تشارك المعلومات أنك لا تريد أن يعرف ميتا ذلك. هذا يوضح أنه على الرغم من وجود حواجز رسمية بين الخدمات، فإن أي محتوى تُقرر إدخاله في محادثة الذكاء الاصطناعي يدخل دائرة المعالجة، وقد يُحلل لأغراض التدريب.
وكانت خدمات تخزين الملفات ونقلها أيضًا موضع جدل.من الأمثلة الحديثة على ذلك تغيير شروط خدمة خدمة نقل ملفات شهيرة، حيث فُسِّرت بنودها الجديدة على أنها تمنح إذنًا واسع النطاق لاستخدام المستندات المُحمَّلة لتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية. وقد أجبر رد فعل المستخدمين الشركة على توضيح أن المحتوى يبقى ملكًا للمُرسِل، وأن استخدامه يقتصر على تشغيل الخدمة وتحسينها، وأنه لن يُستخدم لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي أو بيعه لأطراف ثالثة. كان من المهم أيضًا تذكر وجود بدائل لإدارة ملفاتك وصورك محليًا، مثل [أدخل البدائل هنا]. منشور ضوئي.
وتظهر مثل هذه الحوادث مدى اعتماد الثقة على الشفافية.إذا كانت النصوص القانونية غامضة أو تُوحي بفتح الباب أمام استخدامات غير متوقعة، فإن المستخدم يفترض الأسوأ. علاوة على ذلك، عند خلط الأغراض المشروعة (الأمن، الأداء، الصيانة) مع مفاهيم عامة مثل "تحسين خدماتنا"، يصعب معرفة ما إذا كانت مستنداتك مجرد بيانات تقنية أم جزءًا من مجموعة بيانات تدريب ضخمة.
ويصبح الوضع أكثر تعقيدًا عندما يتعلق الأمر بالموردين ذوي المخاطر العالية ومواقع التخزين الحساسة.في حالة بعض المساعدين الرقميين المُطورين خارج الاتحاد الأوروبي، وُثِّقت تسريبات كبيرة للمحادثات والسجلات، كما أن استضافة الخوادم في ولايات قضائية ذات أنظمة حماية بيانات أكثر تساهلا يزيد من تعرض المستخدمين للخطر. هنا، لا يقتصر الأمر على كمية البيانات المُجمعة، بل على مكان تخزينها والقوانين التي تُنظّم هذه المعالجة بموجبها.
مخاطر الأمن السيبراني والبيانات المنتشرة في كل مكان والحاجة إلى التنظيم
إن الجمع بين الذكاء الاصطناعي المتقدم وكميات كبيرة من البيانات الشخصية يشكل منجمًا ذهبيًا لمجرمي الإنترنت.يستخدم المهاجمون بشكل متزايد أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين حملات الهندسة الاجتماعية، وإنشاء رسائل تصيد موثوقة، وإنشاء ملفات تعريف للضحايا، وأتمتة سرقة الهوية أو الاحتيال المالي.
إذا قام مساعد الذكاء الاصطناعي بتخزين سجلات المحادثات والمستندات والبيانات الحساسة دون اتخاذ تدابير أمنية كافيةيمكن لاختراق واحد أن يكشف معلومات على نطاق واسع. بخلاف كلمة المرور التي يمكنك تغييرها، فإن بيانات مثل تاريخك الطبي أو آرائك السياسية أو توجهك الجنسي، بمجرد تسريبها، يكاد يكون من المستحيل "إلغاؤها".
تشير التقارير المتعلقة بمرونة الأمن السيبراني إلى أن معظم المنظمات غير مستعدة. لحماية الأنظمة والعمليات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يفتقر الكثير منها إلى ممارسات أساسية في مجال الأمن وحوكمة البيانات، ولم تُحدد سياسات واضحة بشأن ما يمكن وما لا يمكن إدخاله في أدوات الذكاء الاصطناعي، ولم تُكيّف بنيتها التحتية السحابية لإدارة هذا النوع الجديد من المخاطر. علاوة على ذلك، تنشأ بعض التهديدات من خدمات تبدو مشروعة؛ لذلك، من المهم مراقبة مقدمي الخدمات والتطبيقات، بما في ذلك شبكات VPN معينة تقوم بسرقة البياناتوالتي يمكن أن تزيد من التعرض.
ونظرا لهذا السيناريو، يدعو الخبراء إلى وضع لوائح أكثر صرامة وأكثر تحديدا للذكاء الاصطناعي.هناك حديث عن تعزيز التزامات الشفافية (بتوضيح البيانات التي تُجمع والغرض منها بوضوح تام)، وموافقة صريحة على الاستخدامات الحساسة، ومعايير أمنية دنيا للأجهزة والخدمات الذكية، وقيود إضافية على مقدمي الخدمات الذين يُعتبرون عاليي المخاطر. وتسعى اللوائح الأوروبية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وحماية البيانات إلى السير في هذا الاتجاه، لكن تطبيقها العملي لا يزال قيد التطوير.
كما تم التأكيد أيضًا على أهمية دمج الخصوصية والأمان "من خلال التصميم".وبدلاً من النظر إلى التنظيم باعتباره عائقًا، يزعم بعض المتخصصين أن تضمين حماية البصمة الرقمية منذ بداية كل مشروع يجعل الحلول أكثر قوة وكفاءة على المدى الطويل، ويتجنب المواقف التي يتعين فيها ابتكار تصحيحات بعد وقوع حادث خصوصية أو عقوبة تنظيمية.
البيانات الاصطناعية، والتحسين الذاتي للذكاء الاصطناعي، ومستقبل تدريب النماذج
خلفية رقمية تصور التقنيات المبتكرة في أنظمة الأمن وحماية البيانات وتقنيات الإنترنت
إن الاعتماد على البيانات الواقعية يخلق عنق زجاجة أمام تطوير نماذج قوية بشكل متزايد.تدرك شركات التكنولوجيا الكبرى أنها لا تستطيع أن تُرسّخ تقدمها إلى أجل غير مسمى على أساس استغلال المعلومات الشخصية دون قيود، لأسباب أخلاقية وقيود قانونية متزايدة. ولذلك، تستكشف هذه الشركات طرقًا بديلة لتدريب الذكاء الاصطناعي دون الاعتماد بشكل كبير على بيانات المستخدمين.
أحد هذه المسارات هو "التحسين الذاتي" للذكاء الاصطناعي.أنظمة قادرة على تحسين أدائها الذاتي من خلال خوارزميات مُحسّنة، وعمليات برمجة ذاتية، وأجهزة أكثر كفاءة (خاصةً في مجال المعالجات). تعمل مختبرات شركات مثل ميتا وجوجل ديب مايند على نماذج تُدرّب نفسها أو تُحسّنها جزئيًا، مما يُقلّل الحاجة إلى بيانات بشرية جديدة مُصنّفة.
الطريق الرئيسي الآخر هو توليد البيانات الاصطناعيةبدلاً من مجرد التعلم مما هو موجود بالفعل، يمكن للنموذج إنشاء تجارب أو أمثلة جديدة بناءً على ما تعلمه، ثم استخدامها لمواصلة التدريب. بهذه الطريقة، لم يعد النظام مقيدًا بندرة البيانات الحقيقية، ويمكنه إنتاج كميات غير محدودة تقريبًا من المعلومات المحاكية لتحسين أدائه في مهام محددة.
وقد بدأت التطبيقات العملية لهذا النهج تظهر بالفعل.تُظهر أدوات مساعدة البرمجة المتخصصة، مثل مساعدي الأكواد، كيف يمكن للنموذج أن يتعلم من مخرجاته الخاصة، ويصحح الأخطاء، ويطور الأساليب، ويقترح حلولاً أكثر تعقيدًا دون الحاجة إلى مراجعة يدوية لكل نموذج. تُجري الشركات الناشئة تجارب على وكلاء يُعدّلون أكوادهم الخاصة للتكيف بشكل أفضل مع المهام التي يواجهونها، مما يُنشئ دورة مستمرة من الاختبار والتحسين.
ومع ذلك، فإن هذا "الاستقلال" في التدريب ليس خاليا من المخاطر.تحذر المنظمات المتخصصة في تقييم مخاطر الذكاء الاصطناعي من أنه إذا كان النظام قادرًا على تضخيم قدراته بسرعة، فقد يتم إعادة استخدامه للأنشطة الخبيثة، من القرصنة المتقدمة إلى تصميم الأسلحة أو التلاعب الجماعي بالأشخاص من خلال المحتوى الذي تم إنشاؤه خصيصًا.
والحقيقة هي أنه في حين تستكشف الشركات البيانات الاصطناعية وتحسين الذات، فإن الأنظمة الحالية لا تزال تعتمد بشكل كبير على المعلومات الواقعية.لا تزال أكثر من 80% من المؤسسات التي خضعت للتحليل في بعض الدراسات تفتقر إلى ممارسات فعّالة لتأمين نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، وحماية حركة البيانات، وحماية بنيتها التحتية السحابية. وتُترجم الفجوة بين سرعة تبني الذكاء الاصطناعي وقدرات الدفاع إلى مساحة هجوم متزايدة باستمرار.
أفضل الممارسات للمستخدمين: ما لا ينبغي مشاركته وكيفية حماية نفسك عند استخدام الذكاء الاصطناعي
إن الدفاع الرئيسي للمستخدم يظل يتمثل في تطبيق المنطق السليم بشكل صارم.مهما بدا روبوت المحادثة ودودًا، فهو ليس زميلك الموثوق: إنه واجهة لخوادم تُسجِّل ما تقوله وتُحلِّله وتُعيد استخدامه. توقّع دائمًا أن أي شيء تُدخِله قد يُخزَّن لفترة أطول مما تتخيل.
تجنب مشاركة المعلومات الشخصية القابلة للتعريف (PII) إلا إذا كان ذلك ضروريًا للغايةيشمل ذلك الاسم الكامل، والعنوان البريدي، والبريد الإلكتروني الشخصي، ورقم الهاتف، وتاريخ الميلاد، أو وثائق الهوية. عند دمج العديد من هذه التفاصيل، يُسهّل تحديد هويتك وربط محادثاتك بهويتك الحقيقية.
لا تقم أبدًا بإدخال معلوماتك المالية أو بيانات اعتماد الأمانلا ينبغي أبدًا مشاركة أرقام بطاقات الائتمان، أو تفاصيل الحسابات المصرفية، أو كلمات المرور، أو رموز التعريف الشخصي (PIN)، أو رموز المصادقة الثنائية مع روبوتات الدردشة الذكية. لا تُدار هذه البيانات إلا عبر منصات رسمية مُشفّرة بالكامل ووفق إجراءات أمنية مُحددة.
احتفظ بأرقام الضمان الاجتماعي وتفاصيل جواز السفر والمعرفات الأخرى عالية الخطورة بعيدًا عن برامج الدردشة الآليةإنها هدف شائع لسرقة الهوية، وعلى عكس بطاقات الائتمان، يصعب استبدالها في حال اختراقها. اعتبر هذه البيانات "مادة مشعة" لا ينبغي إدخالها في أنظمة لا تفهم آلية عملها.
في الأوساط الأكاديمية أو المؤسسية أو الشركات، كن حذرًا بشكل خاص بشأن ما تشاركه.لا تُحمّل السجلات الأكاديمية، أو قواعد البيانات التي تحتوي على معلومات محمية، أو التقارير الداخلية، أو الخطط الاستراتيجية، أو الوثائق المالية الحساسة، أو الملكية الفكرية غير المنشورة. تحظر العديد من المؤسسات صراحةً إرسال هذا النوع من المحتوى إلى خدمات الذكاء الاصطناعي العامة، وقد تُخالف القواعد الداخلية وقوانين حماية البيانات.
اتبع استراتيجية تقليل البيانات وإخفاء هويتها في مطالباتكقدّم فقط المعلومات اللازمة ليساعدك المساعد: احذف الأسماء والعناوين والمراجع المحددة للأشخاص أو المشاريع الحقيقية، واستبدل العناصر القابلة للتعريف بعلامات عامة مثل "العميل أ" أو "الشركة س" أو "المدينة ص". راجع رسائلك قبل إرسالها للتأكد من عدم تضمين أي معلومات حساسة.
قم بمراجعة سياسة الخصوصية وخيارات التحكم لكل خدمة بشكل دوري.تتيح لك بعض المنصات تعطيل استخدام محادثاتك لأغراض التدريب، أو حذف سجلات الدردشة القديمة، أو تفعيل أوضاع دردشة مؤقتة تُقلل من وقت الاحتفاظ بالبيانات. فعّل هذه الميزات كلما أمكن، ولا تفترض أنها مُفعّلة افتراضيًا.
من الناحية الفنية، فهو يعزز أمنك الأساسياستخدم كلمات مرور قوية وفريدة لكل حساب ذكاء اصطناعي، وفعّل المصادقة الثنائية كلما أمكن، وتجنب الاتصال من شبكات واي فاي عامة غير آمنة، وحافظ على تحديث أجهزتك باستمرار. التزم بسياسات مؤسستك المتعلقة باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، خاصةً إذا كنت تتعامل مع معلومات حساسة.
وأخيرا، يطالب مقدمو خدمات الذكاء الاصطناعي بالشفافية والمساءلة.يجب أن تُصرّح الأدوات بوضوح بأنها أنظمة آلية، مع شرحٍ واضحٍ للبيانات التي تجمعها والأغراض التي تجمعها، ومن يمكنه الوصول إليها، وكيفية ممارسة حقوق الوصول، والتصحيح، والحذف، والاعتراض. كما يتضمن التصميم الأخلاقي تدابير للحد من التحيز، وتجنب التوصيات غير الملائمة، وتصعيد الحالات عالية الخطورة على النحو المناسب.
في نظام بيئي حيث تؤثر الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد على حياتنا اليومية، فإن فهم البيانات التي تجمعها المساعدات الذكية، وكيفية استخدامها، وخيارات التحكم المتاحة لنا هو أمر أساسي لمواصلة جني فوائدها دون التخلي عن خصوصيتنا.بفضل مجموعة من القواعد التنظيمية الأكثر صرامة، والشركات المسؤولة، والمستخدمين المطلعين جيداً، من الممكن الاستفادة من هذه الأنظمة دون فقدان السيطرة على المعلومات التي تحددنا على أفضل وجه.
