الوجبات الجاهزة الرئيسية
- يثير خبراء الخصوصية مخاوف بشأن استخدام Facebook لصور Instagram العامة لتدريب الذكاء الاصطناعي.
- تم تعليم البرنامج التعرف على الصور من خلال إظهار الكمبيوتر أكثر من مليار صورة عامة
- تتضمن سياسة الخصوصية في Instagram قسمًا يتيح للمستخدمين معرفة إمكانية استخدام المعلومات في البحث والتطوير.
استخدام Facebook لصور Instagram لتدريب الذكاء الاصطناعي يثير مخاوف بشأن الخصوصية.
أعلنت شركة التواصل الاجتماعي العملاقة مؤخرًا أنها قامت ببناء برنامج يمكنه التعلم مما تبحث عنه. تم تعليم البرنامج التعرف على الصور من خلال مراجعة أكثر من مليار صورة عامة. يقول الخبراء إن المستخدمين يجب أن يدركوا أن Facebook يستخدم صورهم.
قال جيمس إي لي ، مدير العمليات بمركز موارد سرقة الهوية ، في مقابلة عبر البريد الإلكتروني ،"الأمر كله يتعلق بمعرفة الموافقة".
"سياسة خصوصية Instagram - والتي ربما لا يقرأها معظم الناس - تنص بوضوح شديد على أن الشركة تحتفظ بالحق في استخدام الصور التي تنشرها للبحث. يمكن للمستخدمين تشغيل / إيقاف التعرف على الوجه في إعدادات الخصوصية الخاصة بهم."
أفضل من الباقي
زعمت الشركة أن برنامجFacebook ، الملقب بـ SEER لـ SElf-supERvised ، تفوق على نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى (AI) في اختبار التعرف على الأشياء. حقق البرنامج "درجة دقة التصنيف" 84.2٪ عند إخضاعها لاختبار للتحقق مما إذا كان برنامج الذكاء الاصطناعي يمكنه تحديد ما هو موجود في الصورة.
قالت الشركة في منشور بالمدونة"يوضح أداء SEER أن التعلم تحت الإشراف الذاتي يمكن أن يتفوق في مهام رؤية الكمبيوتر في إعدادات العالم الحقيقي".
"هذا إنجاز يمهد الطريق في النهاية لنماذج رؤية حاسوبية أكثر مرونة ودقة وقابلية للتكيف في المستقبل."
على الرغم من أن شروط وأحكام Facebook قد تسمح لهم بالاستفادة من بيانات المستخدم بهذه الطريقة ، فإن معظم المستخدمين لا يدركون صراحة وفاعلية أن بياناتهم يتم استخراجها لهذه الأغراض.
قال لي:إذا تم إطلاقه تجاريًا ، فستساعد SEER في تحديد الأشياء - وليس الأشخاص - دون أن تتم برمجتها لمعرفة ما هو موجود في الصورة من خلال ملصق. وأضاف: "هذه طريقة أكثر كفاءة وأسرع من الطريقة الحالية التي تتطلب مجموعات بيانات ضخمة لمطابقة كائن بهويته".
"هناك دائمًا احتمال لسوء الاستخدام ، ولكن هناك أيضًا فوائد محتملة مشروعة لهذا النوع من التكنولوجيا."
برنامج Facebook يمكن أن يساعد الشركة على تحسين محتوى الشرطة الذي ينتهك سياساتها ، على سبيل المثال ، الحد من التعرض غير المرغوب فيه للصور الفاحشة أو الرسومية ، كما قال إيمي أودريسكول ، الباحث الأمني في موقع الخصوصية Comparitech ، في مقابلة عبر البريد الإلكتروني. يمكن استخدامه أيضًا لوصف الصور تلقائيًا ، وتحسين تجربة المستخدم للأشخاص ذوي الإعاقات البصرية.
لقد وافقت بالفعل على هذا البرنامج
تتضمن سياسة الخصوصية في Instagram قسمًا يتيح للمستخدمين معرفة إمكانية استخدام المعلومات في البحث والتطوير. قال O’Driscoll: "تستخدم الشركة مجموعة البيانات الخاصة بها لجزء آخر من أعمالها ، على غرار الطريقة التي تستخدم بها بيانات المستخدم لتغذية أعمالها الإعلانية".
"ومع ذلك ، قد لا يزال المستخدمون يشعرون بعدم الارتياح لاستخدام صورهم بهذه الطريقة."
قال ياشار بهزادي ، الرئيس التنفيذي لشركة Synthesis AI ، وهي شركة تستخدم الذكاء الاصطناعي لرؤية الكمبيوتر ، إن أحدث تطورات الذكاء الاصطناعي على Facebook تمثل "تحسنًا كبيرًا" في قدرة رؤية الكمبيوتر.
"من المحتمل أن يتوقع المستخدمون وضع علامات أفضل للصور والبحث السياقي ، بينما سيستفيد المعلنون من استهداف مستخدم أكثر دقة" ، أضاف.
لكن نهج Facebook في الاستفادة من مليارات الصور على Instagram يثير بعض المخاوف الخطيرة المتعلقة بالخصوصية والتنظيم ، كما قال بهزادي.
"على الرغم من أن شروط وأحكام Facebook قد تسمح لهم بالاستفادة من بيانات المستخدم بهذه الطريقة ، فإن معظم المستخدمين لا يدركون صراحة وفاعلية أن بياناتهم يتم التنقيب عنها لمثل هذه الأغراض" ، على حد قوله.
"نعتقد أن الشركات يجب أن تكون أكثر صراحة وشفافية مع المستخدمين ، مما يتيح لهم التحكم الكامل في بياناتهم."
استخدمت العديد من الشركات الأخرى الذكاء الاصطناعي لتحديد محتويات الصورة ، كما أشار بوبي جيل ، الرئيس التنفيذي لشركة مطور التطبيقات Blue Label Labs ، في مقابلة عبر البريد الإلكتروني. وأضاف: "ومع ذلك ، فإن حقيقة أنه سيتم استخدام هذا بشكل شبه مؤكد للتسويق هو ما يبعث على القلق".
قد يثير البرنامج الجديد مخاوف محتملة تتعلق بالخصوصية ، اعتمادًا على كيفية تخطيط Facebook لاستخدام النظام ، كما قال جيل.
"من المحتمل أن تكون هذه البيانات في متناول المسوقين التقنيين الذين سيستخدمونها لتحديد اتجاهات معينة بناءً على العناصر المختلفة المحددة في الصورة" ، كما قال.
"على سبيل المثال ، تضيف القدرة على استخلاص المعلومات من الصور التي ينشرها الأشخاص بُعدًا آخر للأنظمة الترابطية التي تستخدم السلوك بشكل عام لتوصيف الأفراد واستهدافهم. وقد يتعلم أن أي شخص لديه ، على سبيل المثال ، ضفادع في 3 من المرجح جدًا أن 7٪ من صورهم تشتري معدات لياقة منزلية."
