Veri Gizliliği

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) bağlamında veri gizliliği, kişisel verilerin işlenmesini yöneten ilkeleri, politikaları ve prosedürleri ifade eder. Bireylerin bilgilerinin toplanması, kullanılması, saklanması ve paylaşılmasının etik bir şekilde ve hak ve beklentilerine uygun olarak yapılmasını sağlamaya odaklanır. Derin öğrenme modelleri de dahil olmak üzere yapay zeka sistemleri giderek daha fazla miktarda eğitim verisine dayandığından, gizliliğin korunması sorumlu yapay zeka geliştirmenin temel taşı haline gelmiştir. Etkili veri gizliliği, kullanıcılarla güven oluşturmak ve küresel düzenlemelere uymak için çok önemlidir.

Veri Gizliliğinin Temel İlkeleri

Veri gizliliği, kişisel verilerin MLOps yaşam döngüsü boyunca nasıl yönetilmesi gerektiğini belirleyen birkaç temel ilke tarafından yönlendirilir. Genellikle Avrupa'daki Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ve Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası (CCPA) gibi yasalarda kodlanan bu ilkeler şunları içerir:

• Amaç Sınırlaması: Veriler yalnızca belirli, açık ve meşru amaçlar için toplanmalı ve bu amaçlarla uyumsuz bir şekilde işlenmemelidir.
• Veri Minimizasyonu: Kuruluşlar yalnızca belirtilen amaçlarına ulaşmak için kesinlikle gerekli olan verileri toplamalı ve işlemelidir.
• Rıza ve Şeffaflık: Bireyler hangi verilerin toplandığı ve nasıl kullanılacağı konusunda açıkça bilgilendirilmeli ve açık rıza göstermelidir.
• Bireysel Haklar: Kullanıcılar kişisel verilerine erişme, bunları düzeltme ve silme hakkına sahiptir.
• Hesap verebilirlik: Kuruluşlar gizlilik ilkelerine uyduklarını göstermekle sorumludur. Electronic Frontier Foundation (EFF) gibi savunucu gruplar bu hakları savunmaktadır.

Veri Gizliliği ve Veri Güvenliği

Veri gizliliğini, ilgili veri güvenliği kavramından ayırmak önemlidir.

• Veri Gizliliği: Kişisel verilerin toplanması ve kullanılmasına ilişkin kurallara ve bireysel haklara odaklanır. Verilerin ne, neden ve nasıl uygun şekilde kullanıldığı sorularını ele alır.
• Veri Güvenliği: Verileri ihlal veya yetkisiz erişim gibi tehditlerden korumak için uygulanan teknik ve organizasyonel önlemleri içerir. Örnekler arasında şifreleme, güvenlik duvarları ve erişim kontrolleri yer alır.

Farklı olsalar da bu ikisi birbirine bağlıdır. Güçlü veri güvenliği önlemleri veri gizliliğinin sağlanması için bir ön koşuldur. NIST Gizlilik Çerçevesi gibi çerçeveler her ikisinin de entegre edilmesi konusunda rehberlik sağlar.

Yapay Zeka'da Gizlilik Artırıcı Teknikler (PET'ler)

Yapay zekada gizlilik risklerini azaltmak için geliştiriciler çeşitli Gizlilik Artırıcı Teknolojiler(PET'ler) kullanmaktadır. Bu yöntemler, hassas bilgilerin açığa çıkmasını en aza indirirken verilerden değerli içgörüler elde edilmesini sağlar. Temel teknikler şunları içerir:

• Anonimleştirme ve Takma Ad Verme: Bu süreçler, bir veri setinden Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgilerin (PII) kaldırılmasını veya değiştirilmesini içerir. Veri anonimleştirme, bireylerin yeniden kimliklendirilmesini imkansız hale getirir; bu da veri küm elerini halka açık yayın veya model eğitimi için hazırlarken çok önemlidir.
• Diferansiyel Gizlilik: Bu, bir veri kümesinin çıktılarına istatistiksel gürültü eklemek için kullanılan matematiksel bir çerçevedir. Herhangi bir bireyin verilerinin dahil edilmesinin veya hariç tutulmasının sonucu önemli ölçüde etkilememesini sağlar, böylece bireysel gizliliği korurken yine de doğru toplu analize izin verir. OpenDP ve TensorFlow Privacy gibi araçlar bu tekniğin uygulanmasına yardımcı olur.
• Federe Öğrenme: Bir yapay zeka modelinin, ham veriler bu cihazlardan hiç ayrılmadan birden fazla yerel cihazda (akıllı telefonlar gibi) eğitildiği merkezi olmayan bir eğitim yaklaşımı. Sadece model güncellemeleri toplanmak üzere merkezi bir sunucuya gönderilir. Bu yöntem, Apple gibi şirketlerin kullanıcı gizliliğini korurken yapay zeka özelliklerini nasıl eğittiklerinin merkezinde yer alır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Veri gizliliği ilkeleri birçok yapay zeka uygulamasında kritik öneme sahiptir:

• Sağlık Hizmetleri: Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka'da modeller, hastalıkları tespit etmek için tıbbi görüntü analizi gibi görevler için eğitilir. HIPAA gibi düzenlemelere uymak için, tüm hasta verileri eğitim için kullanılmadan önce anonim hale getirilmeli ve tıbbi atılımlara olanak sağlarken hasta gizliliği korunmalıdır.
• Kişiselleştirilmiş Öneri Sistemleri: Bir öneri sistemini güçlendirmek için perakende sektöründeki şirketler, hassas kişisel geçmişi toplamadan kullanıcı tercihlerini anlamak için cihaz üzerinde işleme ve birleştirilmiş öğrenme kullanır. Bu, Google'ınki gibi gizlilik politikalarında belirtildiği gibi kullanıcı gizliliğine saygı gösterirken kişiye özel önerilere olanak tanır.

Sonuç olarak, sağlam veri gizliliği uygulamaları sadece yasal bir gereklilik değil, aynı zamanda YZ etiğinin temel bir parçasıdır. Algoritmik önyargıyı önlemeye ve YZ teknolojilerinin yaygın olarak benimsenmesi için gerekli kullanıcı güvenini oluşturmaya yardımcı olurlar. Ultralytics HUB gibi platformlar, tüm YZ yaşam döngüsünü bu hususları göz önünde bulundurarak yönetmek için araçlar sağlar. En iyi uygulamalar hakkında daha fazla bilgi için Uluslararası Gizlilik Profesyonelleri Birliği'nin (IAPP) kaynaklarına başvurabilirsiniz.