في عالم اليوم المتصل رقمياً، يلعب التعلم الآلي دوراً مزدوجاً في تعزيز الأمن والحفاظ على الخصوصية الرقمية. من جهة، يمكن لتطبيقات التعلم الآلي أن تساعد في كشف الهجمات الإلكترونية وهجمات البرمجيات الخبيثة عن طريق تعلم الأنماط غير الطبيعية في البيانات. ومع ذلك، يعتمد هذا على جودة وأمان بيانات التدريب المستخدمة لتصميم النماذج، مما يطرح تحديات جديدة فيما يتعلق بالأمان والخصوصية. إذا كانت هناك ثغرات أو معلومات خاطئة ضمن تلك البيانات، فقد يؤدي ذلك إلى نتائج مضللة ويعرض النظام بأكمله للخطر. من جهة أخرى، تتطلب تقنيات التعلم العميق كميات كبيرة ومتنوعة من البيانات لتحقيق أدائها الأمثل، مما يعني جمع وتحليل الكثير من المعلومات الشخصية التي قد تحتوي على تفاصيل حساسة حول الأفراد. كيفية حماية هذه البيانات أثناء معالجتها واستخدامها تعد قضية رئيسية تثير المخاوف بشأن انتهاكات الخصوصية المحتملة. لذلك، فإن تحقيق التوازن بين استغلال قوة التعلم الآلي وبين ضمان سلامة وممتلكات المواطنين عبر الإنترنت والخارج منه يتطلب وضع قوانين واضحة وقوية لحماية البيانات، وتطوير بروتوكولات نقل أكثر أمانًا، وزيادة الشفافية بشأن كيفية التعامل مع بيانات الأشخاص وكيف ستستخدم. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعد تقنيات جديدة مثل التعليم الآلي التفاضلي في تدريب نماذج بدون الوصول الفعلي مباشرة إلى البيانات الأصلية، مما يحافظ على خصوصيتها أثناء العملية التعليمية
إقرأ أيضا:علماء الأندلس
