Veri Gizliliği

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) bağlamında veri gizliliği, kişisel verilerin işlenmesini yöneten ilke, politika ve prosedürleri ifade eder. Bireylerin bilgilerinin toplanması, kullanımı, depolanması ve paylaşımının etik olarak ve haklarına ve beklentilerine uygun olarak yürütülmesini sağlamaya odaklanır. Derin öğrenme modelleri de dahil olmak üzere yapay zeka sistemleri, giderek artan 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 çeşitli temel ilkeler tarafından yönlendirilir. Genellikle Avrupa'daki Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ve Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası (CCPA) gibi yasalarda belirtilen bu ilkeler şunları içerir:

• Amaç Sınırlaması: Veriler yalnızca belirtilen, açık ve meşru amaçlar için toplanmalı ve bu amaçlarla uyumsuz bir şekilde daha fazla işlenmemelidir.
• Veri Minimizasyonu: Kuruluşlar, belirtilen amaçlarına ulaşmak için kesinlikle gerekli olan verileri toplamalı ve işlemelidir.
• Onay ve Şeffaflık: Bireyler, hangi verilerin toplandığı ve nasıl kullanılacağı konusunda açıkça bilgilendirilmeli ve açık onay vermelidir.
• Bireysel Haklar: Kullanıcılar, kişisel verilerine erişme, bunları düzeltme ve silme hakkına sahiptir.
• Hesap Verebilirlik: Kuruluşlar, gizlilik ilkelerine uyumu göstermekle sorumludur. Electronic Frontier Foundation (EFF) gibi savunuculuk grupları bu hakları savunur.

Veri Gizliliği - Veri Güvenliği Karşılaştırması

Veri gizliliğini, ilgili veri güvenliği kavramından ayırmak önemlidir.

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

Farklı olsalar da, ikisi birbirine bağımlıdır. Güçlü veri güvenliği önlemleri, veri gizliliğini sağlamak için bir ön koşuldur. NIST Gizlilik Çerçevesi gibi çerçeveler, her ikisini de entegre etme konusunda rehberlik sağlar.

Yapay Zekada Gizliliği Artırıcı Teknikler (PET'ler)

Yapay zekadaki gizlilik risklerini azaltmak için geliştiriciler, çeşitli Gizliliği Artırıcı Teknolojiler (PET'ler) kullanır. Bu yöntemler, hassas bilgilerin maruz kalmasını en aza indirirken verilerden değerli içgörülerin elde edilmesini sağlar. Temel teknikler şunları içerir:

• Anonimleştirme ve Sözde Anonimleştirme: Bu süreçler, bir veri kümesinden Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgileri (PII) kaldırmayı veya değiştirmeyi içerir. Veri anonimleştirme, bireyleri yeniden tanımlamayı imkansız hale getirir; bu, kamuya açık yayın veya model eğitimi için veri kümeleri hazırlanırken çok önemlidir.
• Diferansiyel Gizlilik (Differential Privacy): Bu, bir veri kümesinin çıktısına istatistiksel gürültü eklemek için kullanılan matematiksel bir çerçevedir. Herhangi bir bireyin verilerinin dahil edilmesinin veya hariç tutulmasının sonucu önemli ölçüde etkilememesini sağlayarak, doğru toplu analize izin verirken bireysel gizliliği korur. OpenDP ve TensorFlow Privacy gibi araçlar bu tekniği uygulamaya yardımcı olur.
• Federatif Öğrenme (Federated Learning): Ham verilerin bu cihazlardan hiç ayrılmadan bir yapay zeka modelinin birden fazla yerel cihazda (akıllı telefonlar gibi) eğitildiği merkezi olmayan bir eğitim yaklaşımı. Yalnızca model güncellemeleri toplama için merkezi bir sunucuya gönderilir. Bu yöntem, Apple gibi şirketlerin kullanıcı gizliliğini korurken yapay zeka özelliklerini nasıl eğittiğinin merkezinde yer almaktadır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Veri gizliliği ilkeleri birçok yapay zeka uygulamasında kritiktir:

• Sağlık Hizmetleri: Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka alanında, modeller tıbbi görüntü analizi gibi görevler için hastalıkları tespit etmek üzere eğitilir. HIPAA gibi düzenlemelere uymak için, hasta gizliliğini korurken tıbbi atılımları mümkün kılmak amacıyla, tüm hasta verileri eğitim için kullanılmadan önce anonimleştirilmelidir.
• Kişiselleştirilmiş Öneri Sistemleri: Bir öneri sistemine güç vermek için, perakende sektöründeki şirketler, hassas kişisel geçmişi toplamadan kullanıcı tercihlerini anlamak için cihaz üzerinde işlemeyi ve federasyon öğrenimini kullanır. Bu, Google'ın gizlilik politikaları 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 yapay zeka etiğinin temel bir parçasıdır. Algoritmik yanlılığı önlemeye yardımcı olurlar ve yapay zeka teknolojilerinin yaygın olarak benimsenmesi için gerekli olan kullanıcı güvenini oluştururlar. Ultralytics HUB gibi platformlar, tüm yapay zeka yaşam döngüsünü bu hususları göz önünde bulundurarak yönetmek için araçlar sağlar. En iyi uygulamalar hakkında daha fazla bilgi için Uluslararası Gizlilik Profesyonelleri Birliği'nden (IAPP) kaynaklara başvurabilirsiniz.