Amerika’nın Veri Gizliliği Krizi’ni Nasıl Kamu Güvenliği’ndeki Duvar Bahçeleri Açığa Çıkartıyor

Yapay Zeka ve Veri İhtiyacı ile Genişleyen Sınır

Yapay zeka, yaşamımızı, çalışmamızı ve hükümetlerimizi hızla değiştiriyor. Halk sağlığı ve kamu hizmetlerinde, yapay zeka araçları daha fazla verimlilik ve daha hızlı karar alma vaat ediyor. Ancak bu dönüşümün altında, bir dengesizlik büyüyor: Veri toplama yeteneğimiz, veriyi sorumlu bir şekilde yönetme yeteneğimizden daha hızlı ilerliyor.

Bu, yalnızca bir teknoloji sorunu değil, aynı zamanda bir gizlilik krizi. Prediktif polislik yazılımlarından gözetim araçlarına ve otomatik plaka tanıma okuyucularına kadar, bireyler hakkında veri toplandı, analiz edildi ve harekete geçirildi. Ancak vatandaşların çoğu, kişisel bilgilerinin bu sistemlere nasıl aktarıldığını, nasıl kullanıldığını veya nasıl korunduğunu bilmiyor.

Ben bunu yakından gördüm. Emekli bir FBI Siber Özel Ajanı ve şimdi bir kamu güvenliği teknoloji şirketinin CEO’su olarak, hem hükümet hem de özel sektörde çalıştım. Bir şey açık: Veri gizliliği sorununu şimdi çözmezsek, yapay zeka mevcut sorunları daha da kötüleştirecek. Ve en büyük sorunlardan biri: Duvar bahçeleri.

Kamu Güvenliğinde Duvar Bahçeleri Nedir ve Neden Tehlikelidir?

Duvar bahçeleri, bir şirketin veri erişimi, akışı ve kullanımını kontrol ettiği kapalı sistemlerdir. Reklamcılık ve sosyal medyada (Facebook, Google ve Amazon gibi platformlar) yaygındırlar, ancak artık kamu güvenliğinde de ortaya çıkmaya başladılar.

Kamu güvenliği şirketleri, modern polis altyapısında önemli bir rol oynar, ancak bazı sistemlerin özel doğası, diğer satıcıların araçlarıyla sorunsuz bir şekilde etkileşime girmelerine engel olabilir.

Bu duvar bahçeleri, bulut tabanlı gövde kamera görüntüleri veya otomatik plaka tanıma okuyucuları gibi güçlü işlevler sunabilir, ancak aynı zamanda veri depolama, erişim ve analiz üzerinde tekel oluşturur. Polis teşkilatları, thường olarak diğer sistemlerle konuşmayan özel sistemlerle uzun süreli sözleşmelere bağlı kalabilir. Sonuç: Parçalanma, bölünmüş içgörüler ve topluluğa etkili bir şekilde yanıt verme yeteneklerinin kaybı.

Halk Bilmiyorsa, Bu Bir Sorundur

Çoğu insan, kişisel bilgilerinin bu sistemlere nasıl aktarıldığını bilmiyor. Birçok şehirde, konumunuz, aracınız, çevrimiçi aktiviteniz ve hatta duygusal durumunuz, yapay zeka tabanlı araçlar aracılığıyla çıkarılabilir ve izlenebilir. Bu araçlar, suçla mücadele güncellemeleri olarak pazarlanabilir, ancak şeffaflık ve düzenleme eksikliği durumunda kolayca kötüye kullanılabilir.

Verilerin var olması yetmez, aynı zamanda özel şirketlerin kontrolündeki duvarlı ekosistemlerde bulundukları gerçeği önemlidir. Örneğin, plaka tanıma okuyucuları artık ABD’deki binlerce toplulukta veri topluyor ve bunları özel ağlarına besliyor. Polis departmanları genellikle donanımı satın almıyor, kiralıyorlar, bu da veri akışı, analiz ve uyarıların bir satıcı tarafından belirlendiği anlamına geliyor, değil de kamu mutabakatı tarafından.

Neden Kırmızı Bayraklar Yükselmeli

Yapay zeka, işlev görmek için veriye ihtiyaç duyar. Ancak veri, duvar bahçeleri içinde kilitlenirse, karşılaştırılabilir, doğrulanabilir veya meydan okunamaz. Bu, kimin durdurulacağına, kaynakların nereye gittiğine veya kimin tehdit olarak işaretlendiğine ilişkin kararların, kısmi, bazen yanlış bilgiye dayanarak verildiği anlamına gelir.

Risk: Kötü kararlar, olası sivil özgürlük ihlalleri ve polis teşkilatları ile hizmet verdikleri topluluklar arasındaki uçurumun büyümesi. Şeffaflık azalır. Güven buharlaşır. Ve inovasyon, yeni araçların mevcut duvarlı sistemlerin kısıtlamalarına uymadığı için engellenir.

Bir plaka tanıma sistemi, eski veya paylaşılan veriler nedeniyle yanlış bir şekilde bir aracın çalıntı olarak işaretlenmesi durumunda, platformlar arası doğrulama veya kararın nasıl alındığının denetimi yapılamaması durumunda, memurlar yanlış pozitiflere göre hareket edebilir. already hatalı teknolojinin yanlış tutuklamalara veya artan karşılaşmalara yol açtığı olaylar zaten meydana geldi.

Kamu Güvenliğine Gerçekten İhtiyaç Duyulan

Verileri kilitlemek yerine, güvenli, standartlaştırılmış ve birbirleriyle çalışabilen veri paylaşımını destekleyen açık ekosistemlere ihtiyacımız var. Bu, gizliliği feda etmek anlamına gelmez. Aksine, bu, gizlilik korumasının uygulanmasının tek yolu.

Bazı platformlar bunu başarmaya çalışıyor. Örneğin, FirstTwo, kamu tarafından erişilebilen verilerin sorumlu bir şekilde entegrasyonunu vurgulayan gerçek zamanlı durum bilgisi araçları sunar. Diğerleri, gibi ForceMetrics, 911 çağrıları, davranışsal sağlık kayıtları ve önceki olay historia gibi farklı veri kümelerini birleştirmeye odaklanıyor. Ancak kritik olarak, bu sistemler, kamu güvenliği ihtiyaçları ve topluluk saygısı öncelikli olarak, sonra değil.

Gizlilik-Öncelikli Altyapı Oluşturma

Gizlilik-öncelikli bir yaklaşım, hassas bilgilerin silinmesinden daha fazlasını içerir. Bu, veri erişiminin, yasal bir gerekçe olmadıkça sınırlı tutulmasını içerir. Kararların nasıl alındığını belgeleme ve üçüncü taraf denetimlerine izin vermeyi içerir. Topluluk paydaşları ve sivil haklar grupları ile politika ve uygulama şekillendirmeyi içerir. Bu adımlar, güçlendirilmiş güvenlik ve genel geçerliliği sağlar.

Teknolojik ilerlemelere rağmen, hala yasal bir boşlukta çalışıyoruz. ABD, kapsamlı federal veri gizliliği mevzuatına sahip değil, bu da ajansların ve satıcıların kendi kurallarını oluşturmasına neden oluyor. Avrupa, GDPR ile onay tabanlı veri kullanımına ve hesap verebilirliğe bir yol haritası sunuyor. ABD ise, AI’nin kamu sistemlerindeki karmaşıklıklarını yeterince ele almayan, parçalı bir devlet düzeyinde politika yamasına sahip.

Bu değişmelidir. Kanunen uygulanabilir standartlara ihtiyacımız var; kamu güvenliği organizasyonlarının veri toplama, depolama ve paylaşma şekilleri hakkında. Ve topluluk paydaşlarını sohbetin içine dahil etmeliyiz. Onay, şeffaflık ve hesap verebilirlik, sistemlerin her düzeyinde, satın alma, uygulama ve günlük kullanımda oluşturulmalıdır.

Sonuç: İnteroperabilite Olmadan Gizlilik Çekilmez

Kamu güvenliğinde, hayatlar tehlikedeyken, bir satıcının kritik veri erişimini kontrol etmesi ve kullanımını kısıtlaması yalnızca verimsiz değil, aynı zamanda ahlaksızdır.

İnovasyon ve gizliliğin birbirleriyle çeliştiği mitini geride bırakmalıyız. Sorumlu yapay zeka, daha adil, etkili ve hesap verebilir sistemler anlamına gelir. Bu, satıcı kilidini reddetmek, interoperabiliteyi önceliklendirmek ve açık standartları talep etmek anlamına gelir. Çünkü bir demokraside, yardım alacak, durdurulacak veya geride bırakılacak olanı belirleyen verilere tek bir şirketin kontrolü olmamalıdır.