إنتبهوا على بياناتكم …

نشرت مجموعة من الباحثين في جامعات أميركية و سويسرية بالتعاون مع شركة “غوغل” وشركتها الفرعية ورقة بحثية توضح كيف يمكن ان تتسرب البيانات من منصات إنشاء الصور التي تستند في عملها إلى نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي.
وتعمل هذه المنصات جميعها بالطريقة نفسها التي تعتمد على جانب المستخدم الذي يكتب مطالبة نصية محددة، على سبيل المثال: “كرسي بذراعين على شكل ثمرة أفوكادو”، ويحصل على صورة مولدة من النص خلال ثواني
نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي المستخدمة في هذه المنصات، درّبت على عدد كبير جدًا من الصور التي تحمل وصفًا محددًا سابقًا، وتكمن فكرة الشبكات العصبية في قدرتها على إنشاء صور جديدة وفريدة بعد معالجة كمية هائلة من بيانات التدريب ومع ذلك، تُظهر الدراسة الجديدة أن هذه الصور ليست دائمًا فريدة، وفي بعض الحالات، يمكن أن تقوم الشبكة العصبية بإعادة إنتاج صورة مطابقة تمامًا لصورة سابقة استخدمت في التدريب، وهذا يعني أن الشبكات العصبية قد تكشف عن المعلومات الخاصة دون قصد.
وتتحدى هذه الدراسة وجهات النظر القائلة إن نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة في توليد الصور لا تحفظ بيانات التدريب الخاصة بها وإن بيانات التدريب قد تظل خاصة إذا لم يُكشف عنه و يمكن أن تكون نتائج أنظمة التعلم العميق مدهشة بالنسبة لغير المتخصصين، ويمكن أن يظنوا أنها سحرية، ولكن في الواقع، ليس هناك أي سحر في الأمر، فجميع الشبكات العصبية تستند في عملها إلى المبدأ نفسه، وهو التدريب باستخدام مجموعة كبيرة من البيانات، وتوصيفات دقيقة لكل صورة، 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 منه.
ومع تطور الشبكات العصبية، ستتطور الهجمات التي تتعرض لها أيضًا هذه الشبكات، مع عواقب لم يفهمها أحد حتى الآن.