تدعو Ontology إلى التحقق البشري من بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي دون التضحية بالخصوصية

يلفت علم الوجود الانتباه إلى مشكلة متنامية في عالم الذكاء الاصطناعي: كيف يمكن إثبات أن جزءًا من بيانات التدريب جاءت من شخص حقيقي دون تحويل العملية برمتها إلى كابوس للخصوصية؟

وفي منشور حديث، قال المشروع إن الحل لا ينبغي أن يكون المزيد من المراقبة. بدلاً من مطالبة المساهمين بتسليم صور شخصية وبطاقات هوية ومسح بيومتري وتفاصيل شخصية أخرى، تقول Ontology إن الصناعة يجب أن تعتمد على بيانات اعتماد يمكن التحقق منها وإفصاح انتقائي حتى يتمكن الأشخاص من إثبات أنهم بشر دون الكشف عن كل شيء عن أنفسهم.

وهذه الفكرة مهمة الآن أكثر مما كانت عليه قبل عام. لقد تغيرت المحادثة بين تدريب الذكاء الاصطناعي والبيانات بشكل واضح. كان الأمر يتعلق في الغالب بالحجم والحجم وكمية البيانات التي يمكنك جمعها. والسؤال الأكبر الآن هو من أين جاءت هذه البيانات، وما إذا كانت من صنع الإنسان بالفعل، وما حجمها الملوث بالفعل بالمحتوى الاصطناعي.

ولم يعد هذا القلق قضية متخصصة. لقد أصبح هذا أحد أكبر المشاكل التي تواجه فرق الذكاء الاصطناعي التي تحاول بناء نماذج أنظف وأكثر موثوقية. تقول علم الوجود أن السوق بدأ بالفعل في التعامل مع إثبات الشخصية كأصل قيم. أصبحت البيانات البشرية التي تم التحقق منها شيئًا قد تضطر الشركات إلى دفع المزيد مقابله.

الطلب آخذ في الارتفاع، لكن العرض محدود، والطريقة التي تخطط بها العديد من المنصات للتحقق من الأشخاص، من وجهة نظر الشركة، معيبة للغاية. إن المسار الأسهل لمعظم الأنظمة الأساسية هو أيضًا المسار الأكثر تدخلاً.

إذا أرادوا معرفة ما إذا كان شخص ما إنسانًا، فعادةً ما يطلبون المزيد والمزيد من المعلومات الشخصية. قد يحتاجون إلى صورة شخصية، أو بطاقة هوية حكومية، أو فحص الحياة، أو تتبع السلوك، أو بصمة الجهاز، أو مزيج من كل ما سبق.

قد تجعل كل طبقة عملية التحقق أكثر ثقة، ولكنها تعني أيضًا أن المستخدم يتخلى عن المزيد من الخصوصية. بمرور الوقت، يتم تقسيم الشخص الذي يحاول إثبات أنه حقيقي إلى مجموعة من نقاط البيانات المخزنة على أنظمة شخص آخر. يجادل علم الوجود بأن هذه هي المقايضة الخاطئة.

وتقول الشركة إن المشكلة لا تكمن في ضرورة التحقق من الأشخاص. المشكلة هي أن النموذج الحالي يفترض أن التحقق يجب أن يأتي مع التعرض الدائم. وهذا ما يحدث عندما تستخدم الصناعة أدوات مركزية مصممة لجمع أكبر قدر ممكن من البيانات. وفي الممارسة العملية، يصبح الإنسان هو تكلفة الثقة.

الاختراق الحقيقي

يعتمد علم الوجود البديل الذي يشير إليه على نموذج بيانات بيانات الاعتماد القابلة للتحقق W3C 2.0، والذي تم الإعلان عنه كتوصية في مايو 2025. الفكرة بسيطة للغاية، حتى لو لم يكن التشفير الكامن وراءها كذلك: يمكن لجهة إصدار موثوقة، مثل الحكومة أو البنك أو مزود التحقق، تأكيد شيء ما عن شخص ما مرة واحدة، ويمكن أن تعيش بيانات الاعتماد هذه على جهاز المستخدم الخاص.

عندما تحتاج المنصة لاحقًا إلى معرفة ما إذا كان هذا الشخص إنسانًا، يمكن للمستخدم تقديم دليل تشفير بدلاً من تسليم السجل الأساسي بأكمله. وهذا يعني أن المدقق يحصل على ما يحتاج إليه، وليس أكثر.

ويعلم أن جهة الإصدار الموثوقة قد أكدت أن الشخص إنسان. ولا يرى ملف الهوية الكامل للشخص أو البيانات البيومترية أو أي تفاصيل إضافية أخرى. لا يلزم الاتصال بجهة الإصدار في كل مرة يتم فيها استخدام بيانات الاعتماد، ولا ينتهي الأمر بالمستخدم إلى ترك سلسلة من المعرفات القابلة للربط عبر منصات مختلفة.

يقول علم الوجود أن الاختراق الحقيقي هنا هو الكشف الانتقائي. وهذا ما يجعل النظام يحافظ على الخصوصية حقًا. يمكن أن تحتوي بيانات الاعتماد على الكثير من المعلومات، لكن المستخدم يكشف فقط عن الأجزاء المهمة للطلب المحدد. لذا، إذا كانت المنصة تحتاج فقط إلى إثبات الشخصية، فإنها تحصل على ذلك بالضبط وليس أي شيء آخر.

لا توجد بيانات شخصية إضافية، ولا قياسات حيوية، ولا توجد أجزاء ملف تعريف قابلة لإعادة الاستخدام يمكن تجميعها معًا لاحقًا. أشارت الشركة أيضًا إلى عملها في مجال الهوية اللامركزية، بما في ذلك معرف $ONT ومحفظة ONTO، كأمثلة على هذا النهج في الممارسة العملية.

وفقًا لـ Ontology، تم تصميم هذه الأدوات للاحتفاظ ببيانات الاعتماد على الجهاز والسماح للمستخدمين بإنشاء البراهين محليًا، دون تعريض بياناتهم الخاصة للجهات المصدرة أو جهات التحقق. لكن النقطة الأكبر لا تتعلق فقط بالوجود. يتعلق الأمر بالوجهة التي تتجه إليها البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

وبينما تتسابق الشركات لتنظيف بيانات التدريب الخاصة بها ومعرفة ما لا يزال من الممكن الوثوق به، فإن الضغط للتحقق من المساهمين البشريين سوف يتزايد. والسؤال الحقيقي هو ما إذا كانت الصناعة تحل هذه المشكلة من خلال بناء المزيد من المراقبة في المكدس، أو باستخدام الأنظمة التي تسمح للأشخاص بإثبات أنهم حقيقيون دون التخلي عن خصوصيتهم في هذه العملية.

من الواضح أن علم الوجود يراهن على الخيار الثاني. ومع قلق شركات الذكاء الاصطناعي الآن بشأن المصدر أكثر من الكمية الخام، فقد يبدو هذا الرهان أقل شبهاً بحجة الخصوصية المتخصصة وأكثر شبهاً بمتطلبات عملية للمرحلة التالية من جمع بيانات الذكاء الاصطناعي.