التوازن الدقيق: حماية الخصوصية مع ضمان السلامة العامة من خلال الذكاء الاصطناعي

في عصرنا الحديث، تواجه المجتمعات العديد من التهديدات الناشئة للسلامة العامة: التوسع الحضري المتزايد، وارتفاع معدلات الجريمة، وتهديد الإرهاب. وعند التعامل مع مزيج من الموارد المحدودة لإنفاذ القانون والمدن المتنامية، يصبح تحدي ضمان السلامة العامة أكثر صعوبة. لقد سمح التقدم في التكنولوجيا بأجهزة المراقبة والكاميرات لجعل الأماكن العامة أكثر أمانًا - ولكن هذا غالبًا ما يكون له ثمن.

مع قاعدة مثبتة تبلغ حوالي 600 مليون كاميرا مراقبة في الصين، هناك ما يقرب من كاميرا واحدة لكل شخصين، وخارج الصين، تشمل المدن الأكثر خضوعًا للمراقبة دلهي وسول وموسكو ونيويورك ولندن. ورغم أن هذه الزيادة في المراقبة مفيدة للسلامة العامة، إلا أنها تأتي بتكلفة كبيرة: تآكل الخصوصية الشخصية. يقدر العديد من الأفراد حقوقهم في البقاء مجهولين والتحرر من المراقبة المستمرة، ويمكن أن تؤدي فكرة أن "الأخ الأكبر" يراقب إلى نشوء صراعات بين السلامة والخصوصية، مما يؤدي إلى مناقشات شرسة بين صناع السياسات.

تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لتعزيز السلامة العامة

في الآونة الأخيرة، أصبحت الكاميرات تعتمد بشكل متزايد على الذكاء الاصطناعي، مما لعب دورًا متزايدًا في السلامة العامة. ومن خلال دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة الأمان على مستوى نظام إدارة الكاميرات أو الفيديو، ودمج الذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي جذابًا للغاية لمراقبة السلامة العامة.

تشمل حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعًا في أنظمة المراقبة ما يلي: حماية المحيط وتستفيد هذه التطبيقات من مهام الذكاء الاصطناعي مثل اكتشاف الكائنات وتقسيمها وبيانات الفيديو التعريفية وإعادة التعريف لتحديد الأشخاص أو السلوكيات المشروعة أو المشبوهة أو غير الطبيعية بسرعة ودقة وتحفيز الاستجابات في الوقت الفعلي.

إن أنظمة المراقبة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي قادرة على تقديم قدرات أكثر دقة وتطوراً. فبفضل الذكاء الاصطناعي، يمكن لأنظمة المراقبة أن تتضمن الكشف عن الأحداث الأمنية وتحديدها والاستجابة لها في الوقت الفعلي وبدقة عالية. وفي حين أن تعزيز الأمن وضمان السلامة العامة يشكلان فائدة، فإن الذكاء الاصطناعي يثير المخاوف بشأن خصوصية البيانات، حيث أعرب البعض عن قلقهم بشأن إساءة استخدام المعلومات الشخصية. وفي حالة وجود كميات كبيرة من البيانات التي يتم دمجها، فمن الأهمية بمكان تنفيذ تدابير قوية لحماية البيانات.

الذكاء الاصطناعي السحابي يواجه تحديات الخصوصية

لقد كانت حلول الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة توفر تقليديًا قدرات معالجة قوية من خلال الاستفادة من مراكز البيانات المركزية، ولكنها توفر أيضًا نقاط ضعف معينة تتعلق بخصوصية البيانات.

عندما يتم تخزين البيانات، أو "في وضع السكون"، فإن التخزين المركزي يجعل أنظمة الحوسبة السحابية أهدافًا رئيسية للهجمات الإلكترونية. يمكن للجهات الخبيثة اختراق هذه الأنظمة، مما يؤدي إلى خروقات خطيرة للبيانات وتعريض البيانات للخطر. ومع ذلك، إذا كانت معالجة البيانات لامركزية، وتمت على حواف الشبكة، فإن الخروقات تقتصر على العقدة المحددة التي يتم اختراقها ويكون اختراق البيانات الضخم أكثر صعوبة. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن تمتثل أنظمة معالجة البيانات المستندة إلى السحابة لعدد من لوائح خصوصية البيانات، والتي تفرض قيودًا على كيفية تحليل البيانات الخام، مما يؤدي إلى رؤى محدودة وحتى مسؤوليات قانونية محتملة. تخزن المعالجة الحافة وتنقل فقط الحد الأدنى من المعلومات المطلوبة، مع السماح في الوقت نفسه برؤى عميقة.

يؤدي نقل البيانات من السحابة وإليها إلى الأجهزة إلى خلق نقاط ضعف إضافية. ومن خلال اعتراض البيانات أثناء النقل، يمكن للمتسللين الكشف عن معلومات حساسة وتقويض أمان النظام.

بشكل عام، يعد مركز البيانات السحابي نقطة فشل واحدة، وفي حالة تأثرها، قد تؤثر على العديد من الكاميرات.

الذكاء الاصطناعي على الحافة يتأرجح بين الخصوصية والأمان

حافة AI تقدم تقنية الحوسبة السحابية حلاً مقنعًا لمعالجة هذه التحديات، حيث تتم معالجة البيانات محليًا على الجهاز نفسه بدلاً من إرسالها إلى السحابة. وإذا تم توزيع البيانات، فيمكن لكل نظام اعتماد خوارزميات وقدرات مختلفة، مما يوفر العديد من المزايا من وجهة نظر الخصوصية.

من خلال معالجة البيانات على الجهاز، تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على تقليل الحاجة إلى نقل المعلومات الحساسة عبر الإنترنت، مما يقلل بشكل كبير من أي خطر للتنصت أثناء النقل. ومن خلال تخزين البيانات محليًا، يتم أيضًا الحد من خطر وقوع هجوم إلكتروني ضخم. إذا تم اختراق جهاز واحد، يمكن احتواء نطاق الهجوم على الجهاز، بدلاً من الشبكة بأكملها.

أخيرًا، يسمح الذكاء الاصطناعي أيضًا بإخفاء هوية البيانات على الجهاز نفسه. وهذا يبسط عملية الحفاظ على جوهر البيانات المخزنة. ومن ثم يمكن تخزين جوهر البيانات على الجهاز أو في السحابة دون الكشف عن معلومات التعريف الشخصية.

ومن الأهمية بمكان أن نذكر أن الذكاء الاصطناعي الهامشي يمكن تصميمه بحيث يركز فقط على أحداث محددة. على سبيل المثال، يمكن برمجة الذكاء الاصطناعي الهامشي لتحديد حالات العنف أو السلوك المشبوه، دون تسجيل مستمر للقطات، مما يساعد في الحفاظ على خصوصية الأفراد في الأماكن العامة. ويمكن لأدوات أخرى، مثل تقييد النطاق الترددي، أن تضمن عدم إرسال ملفات الفيديو باستمرار إلى السحابة، مما يقلل من خطر اختراق البيانات ويحافظ على الخصوصية الفردية.

ومع ذلك، لكي يكون الذكاء الاصطناعي الهامشي فعّالاً كأداة أمنية، يجب أن يكون فعالاً وقوياً، وقادراً على الحفاظ على تكلفته وكفاءته في استهلاك الطاقة مع الاستمرار في معالجة الخوارزميات المعقدة بسرعة. إن أجهزة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك معالجات الذكاء الاصطناعي المتخصصة من Hailo والرقائق منخفضة الطاقة وعالية الأداء الحسابي، تجعل هذا ممكناً.

يقدم الذكاء الاصطناعي الهامشي حلاً واعدًا للتحدي المتمثل في تحقيق التوازن بين السلامة العامة والخصوصية الشخصية. من خلال معالجة البيانات محليًا وفرض قيود جوهرية على نقل البيانات وتخزينها، يقلل الذكاء الاصطناعي الهامشي من المخاطر المرتبطة بالأنظمة المستندة إلى السحابة. ومع استمرار تطور هذه التقنيات، سيلعب الذكاء الاصطناعي الهامشي دورًا حاسمًا في إنشاء مساحات عامة أكثر أمانًا مع احترام حق الأفراد في عدم الكشف عن هويتهم، ليس فقط من خلال تعزيز الأمن ولكن أيضًا بناء الثقة في الأنظمة المصممة لحمايتنا.