Free cookie consent management tool by TermsFeed

Într-adevăr, inteligența artificială devine un concept din ce în ce mai des întâlnit în ziua de astăzi. Multe din realizările moderne se datorează progreselor făcute în acest domeniu multilateral, care se definește printr-o multitudine de subdomenii specifice. Deși am putea crede că este un domeniu de activitate „nișat”, inteligența artificială face parte integrantă din viața omului obișnuit, reflectându-se în numeroase dispozitive inteligente pe care le folosim, cum ar fi asistenții virtuali ai smartphone-urilor pe care le folosi, brățările fitness utilizate sau alte gadget-uri care, în general, ne fac viața mai confortabilă și ne ușurează sarcinile zilnice.

Cu toate acestea, inteligența artificială este mult mai mult decât am putea crede, și chiar ridică probleme privitoare la abordările etice și „reglementărilor” legilor fizice care guvernează lumea în care trăim. Să porți o mască atunci când ieși în lume îți poate păstra, ce-i drept, anonimatul, chiar dacă ar fi destul de bizar să faci asta. E simplu, nu te-ar recunoaște nimeni! Dar, în bazele de date anonime în care se păstrează informații privitoare la activitățile tale online, poate ai fi surprins să afli că inteligența artificială încă te poate identifica și găsi, bazându-se pe pattern-urile și modelele de interacțiune socială și comportament online. În acord cu reglementările legislative actuale, prin faptul că accepți „Termenii și condițiile” impuse, acest lucru este viabil.

Inteligența artificială și capacitatea analitică

Modul în care cineva interacționează în mediul online, comportamentul de navigare, site-urile accesate și chiar felul în care scrie „lasă urme” care, în cele din urme, ar putea ajuta la identificarea persoanei respective. Atunci când i se furnizează informații despre interacțiunile realizate cu ajutorul telefonului mobil, precum și informații despre interacțiunile cu diferitele persoane, ni se arată cum poate inteligența artificială să identifice persoane fără erori chiar dintr-un grup de peste 40.000 de abonați anonimi ai serviciilor de telefonie mobilă, bazându-se pe diferite mecanisme prin care reușește să discearnă informațiile anonime.

Conform unui studiu postat în Nature Communications, susținut de către cercetători, printre care s-a aflat și o româncă, Ana-Maria Crețu, acest lucru a fost posibil în peste jumătate din cazurile documentate. Constatările sugerează faptul că oamenii socializează în moduri specifice, iar aceste pattern-uri comportamentale ar putea fi folosite pentru a-i identifica din seturi și baze de date care, în speță, se presupune că sunt anonime. Evident, nu este o surpriză faptul că oamenii tind să rămâne în cercuri sociale stabilite și că, în timp, se formează un model stabil de interacțiuni regulate.

Potrivit Regulamentului general privind protecția datelor la nivelul UE, companiile care colectează informațiile zilnice ale oamenilor pot împărtăși sau vinde aceste date fără consimțământul utilizatorilor. Însă problemele sunt ridicate de faptul că aceste date trebuie, evident, să fie anonimizate. Unele organizații ar putea presupune că pot respecta această clauză oferindu-le utilizatorilor pseudonime, spune Yves-Alexandre de Montjoye, cercetător în domeniul confidențialității computaționale la Imperial College London. „Rezultatele noastre arată că acest lucru nu este adevărat”, adaugă el.

Cine este Yves-Alexandre de Montjoye
Yves-Alexandre de Montjoye, cercetător în domeniul confidențialității computaționale la Imperial College London

În urma rezultatelor obținute, cercetătorii au emis ipoteza conform căreia comportamentul social al oamenilor ar putea fi folosit pentru a-i selecta din seturile de date care conțin informații privitoare la interacțiunile „utilizatorilor anonimi”. Pentru a-și testa și valida ipoteza, cercetătorii au învățat o rețea neuronală artificială – o formă de inteligență artificială care simulează circuitele neuronale ale unui creier biologic, uman – să recunoască modele specifice în interacțiunile sociale săptămânale ale utilizatorilor, indiferent de ce însemnau acestea: apelurile efectuate, apelurile primite, mesajele trimise, accesările online și chiar timpul dedicat navigării pe internet și vorbitului la telefon.

Pentru a-și testa ipoteza, cercetătorii au antrenat rețeaua neuronală cu date de la un serviciu de telefonie mobilă care le-a pus la dispoziție informațiile privitoare la interacțiunile a 43.606 abonați pe parcursul a paisprezece săptămâni. Printre datele primite s-au inclus și data, ora, durata, tipul (apel sau mesaj) fiecărei interacțiuni, pseudonimele părților implicate și cine a inițiat comunicarea. Ulterior, datele fiecărui utilizator au fost organizate în structuri de date în formă de „plasă” (en. web) formate din noduri (care reprezintă utilizatorul) și contactele acestuia. Pentru înțelegere, în continuare prin „persoane-țintă” ne vom referi la acele persoane care pot fi descoperite în urma interacțiunilor realizate utilizând telefonul.

Apoi, șirurile de caractere care reprezentau date privitoare la diferitele interacțiuni au conectat nodurile între ele, iar inteligenței artificiale i s-a arătat rețeaua de interacțiune a unei persoane cunoscute și, ulterior, a fost programată să caute, în datele anonime, rețeaua cu gradul de similitudine cel mai mare. Rețeaua neuronală a făcut legături corecte doar între 14,7% dintre persoane-țintă și persoanele anonime atunci când i s-au arătat rețelele de interacțiune care conțineau informațiile telefonice ale unei persoane, interacțiuni care au avut loc la o săptămână după ultimele înregistrări din setul de date anonime.

 Cu toate acestea, a identificat corect 52,4% dintre persoane atunci când nu i s-au oferit doar informații despre interacțiunile persoanelor anonime, ci și despre interacțiunile contactelor acestora. Atunci când cercetătorii au furnizat inteligenței artificiale datele de interacțiune ale persoanei-țintă și ale contactelor acesteia, colectate la 20 de săptămâni după setul de date anonime, inteligența artificială a continuat să identifice corect utilizatorii chiar și în 24,3% din cazuri, ceea sugerează realitatea conform căreia comportamentul social rămâne identificabil pentru perioade îndelungate de timp.

Pentru a testa dacă inteligența artificială ar putea descoperi profilul comportamentului social și în alte circumstanțe, cercetătorii au testat-o pe un set de date care consta în colectarea datelor de pe smartphone-urile aflate în mod regulat unul în apropierea celuilalt aparținând a 587 de studenți universitari anonimi, colectate de către cercetători din Copenhaga. Acest set de date a inclus date privitoare la interacțiune, constând în psuedonimele studenților, orele de întâlnire și intensitatea semnalelor primite, care indica apropierea de alți studenți. De altfel, acești parametri sunt adesea colectați de către aplicațiile de urmărire a persoanelor identificate cu COVID-19.

Având în vedere o anumită persoană-țintă și datele de interacțiune ale acesteia, în cazul de față inteligența artificială a identificat corect studenții din setul de date în 26,4% din încercări. Cercetătorii notează că rezultatele, probabil nu se aplică și protocoalelor de urmărire a contactelor de la Google și de la sistemul de notificare a expunerii de la Apple, care protejează confidențialitatea utilizatorilor prin criptarea tuturor metadatelor Bluetooth și interzicerea colectării datelor de localizare.

Inteligența artificială și beneficiile sale in viitoarele pandemii
Inteligența artificială și interacțiunea persoană – țintă

Securitatea digitală, o problemă de actualitate

Cercetătorii speră că rezultatele obținute vor influența societatea în direcția abordării unor reglementări politice care să maximizeze strategiile de protejare a identității utilizatorilor. „Legile privind protecția datelor permit partajarea datelor anonime pentru a sprijini cercetările utile”, spune el, dar „cu toate acestea, ceea ce este esențial pentru ca acest lucru să fie într-adevăr viabil și să funcționeze este să ne asigurăm că anonimizarea protejează, într-adevăr, confidențialitatea persoanelor”.

Războiul cibernetic, hiperconectivitatea, proliferarea dispozitivelor, cum ar fi dronele, dezvăluie un mediu în care riscurile au început să se multiplice exponențial. Robotica și mașinile care se conduc singure înregistrează, de asemenea, progrese din ce în ce mai evidente. Transformarea digitală este reală, iar cursa este în plină desfășurare. Între timp, gestionarea riscurilor asociate cu toată această tehnologizare se află încă la început. Multe lucruri sugerează că, în viitor, securitatea cibernetică (sau, mai bine zis, securitatea digitală), va fi parte integrantă a unei noi profesorii. Între timp, nu putem decât să privim în jur și să ne minunăm de toate progresele pe care le fac oamenii în materie de tehnologie și știință.

Share.
Avatar of Lucian Constantin

Absolvent al Facultatii de Stiinte ale Naturii, specializat in fizica si informatica. Pasionat de mic de tehnologie, cosmologie si tot ceea ce cuprinde necunoscutul si evolutia umanitatii.

Lasa un raspuns

Acest site folosește Akismet pentru a reduce spamul. Află cum sunt procesate datele comentariilor tale.