حریم خصوصی در چت‌بات‌های هوش مصنوعی: داده‌های کاربران چگونه ذخیره و پردازش می‌شوند؟

در ۲۸ اوت ۲۰۲۵، شرکت آنتروپیک (Anthropic) تنظیمات حریم خصوصی خود را به‌روزرسانی کرد تا به کاربران اجازه دهد درباره استفاده از داده‌هایشان برای آموزش نسخه‌های آینده هوش مصنوعی کلود (Claude) تصمیم‌گیری کنند. این تغییر به ظاهر کوچک، یک زیرساخت عظیم و نامرئی را برجسته می‌کند.

هر روز، میلیون‌ها کاربر اطلاعات شخصی، حرفه‌ای و گاهی بسیار حساس خود را در پنجره‌های چت تایپ می‌کنند. اما پس از فشردن دکمه ارسال، دقیقاً چه اتفاقی برای این متن‌ها می‌افتد؟ پاسخ این سوال به نوع ابزاری که استفاده می‌کنید و تنظیماتی که اعمال کرده‌اید بستگی دارد.

چت‌بات‌های هوش مصنوعی مانند ChatGPT روزانه حجم عظیمی از مکالمات را پردازش می‌کنند. این سیستم‌ها برای ارائه پاسخ‌های طبیعی و انسان‌گونه، نیازمند دریافت و تحلیل مداوم داده‌ها هستند. اما این نیاز به داده، نگرانی‌های جدی و فزاینده‌ای را در زمینه حریم خصوصی و امنیت اطلاعات کاربران ایجاد کرده است.

درک تفاوت بین داده‌های آموزشی اولیه و مکالمات روزمره کاربران، کلید فهم این مسئله است. همچنین، تفاوت‌های بنیادین در سیاست‌های حریم خصوصی نسخه‌های عمومی و رابط‌های برنامه‌نویسی (API) تجاری، نقش مهمی در نحوه محافظت از اطلاعات شخصی ایفا می‌کند.

مکانیسم دریافت و ذخیره داده‌ها

هنگامی که با یک مدل زبانی بزرگ (LLM) تعامل می‌کنید، درخواست شما پس از تولید پاسخ به سادگی ناپدید نمی‌شود. این اطلاعات به سرورهای شرکت سازنده منتقل شده، پردازش می‌گردند و معمولاً در پایگاه‌های داده عظیم ذخیره می‌شوند.

شرکت‌هایی مانند OpenAI در سیاست‌های حریم خصوصی خود تصریح می‌کنند که داده‌های شخصی را تا زمانی که برای ارائه خدمات، حل اختلافات یا رعایت الزامات قانونی نیاز باشد، نگهداری می‌کنند. این بدان معناست که تاریخچه چت شما در زیرساخت‌های آن‌ها، اغلب با شناسه کاربری شما مرتبط است.[1]

دلیل اولیه این ذخیره‌سازی کاملاً کاربردی است؛ این کار به شما اجازه می‌دهد تا به مکالمات گذشته خود در دستگاه‌های مختلف دسترسی داشته باشید. با این حال، دلیل دوم که بسیار بحث‌برانگیزتر است، استفاده از این داده‌ها برای آموزش و بهبود مدل‌های هوش مصنوعی در آینده است.

مدل‌های زبانی بزرگ بر روی مجموعه‌های داده عظیمی آموزش می‌بینند که شامل میلیاردها تا تریلیون‌ها توکن از متن‌های اینترنتی است. کیفیت و رفتار مدل مستقیماً توسط این داده‌های آموزشی تعیین می‌شود، بنابراین شرکت‌ها انگیزه بالایی برای جمع‌آوری هرچه بیشتر اطلاعات دارند.

تفاوت نسخه‌های عمومی و رابط‌های تجاری

مهم‌ترین واقعیت درباره حریم خصوصی هوش مصنوعی مدرن، جداسازی دقیق بین برنامه‌های کاربردی عمومی و رابط‌های برنامه‌نویسی (API) توسعه‌دهندگان است. اگر از طریق مرورگر وب خود از ChatGPT یا Claude.ai استفاده می‌کنید، تنظیمات پیش‌فرض اغلب به شرکت اجازه می‌دهد از مکالمات شما استفاده کند.

در مقابل، رابط‌های برنامه‌نویسی تجاری (API) تحت قوانین کاملاً متفاوتی اداره می‌شوند. داده‌هایی که از طریق API شرکت‌های OpenAI یا Anthropic ارسال می‌شوند، به طور پیش‌فرض برای آموزش مدل‌های پایه آن‌ها استفاده نمی‌گردند.

این تمایز به این دلیل وجود دارد که کسب‌وکارها برای محافظت از اسرار تجاری خود نیازمند سیلوهای داده‌ای سخت‌گیرانه هستند. در حالی که داده‌های کاربران عادی به عنوان یک منبع عظیم و رایگان برای بهبود مداوم مدل‌ها در نظر گرفته می‌شود.

بنابراین، اگر به حریم خصوصی خود اهمیت می‌دهید، کانالی که از طریق آن با هوش مصنوعی ارتباط برقرار می‌کنید، حتی از دکمه‌های تنظیمات نیز مهم‌تر است. استفاده از API برای کارهای حساس، لایه امنیتی بسیار بالاتری را نسبت به رابط‌های کاربری عمومی فراهم می‌کند.

چالش یادگیری‌زدایی ماشین و حق فراموشی

بر اساس مقرراتی مانند قانون محافظت از داده‌های عمومی اروپا (GDPR)، کاربران دارای «حق پاک شدن» یا حق فراموشی هستند. شما می‌توانید درخواست کنید که یک شرکت هوش مصنوعی حساب کاربری شما و تاریخچه چت‌های مرتبط با آن را از سرورهای خود حذف کند.

حذف فایل‌های متنی خام از یک پایگاه داده فرآیندی نسبتاً ساده است و الزامات قانونی فوری را برآورده می‌کند. اما اگر داده‌های شما قبلاً برای آموزش یک مدل استفاده شده باشد، حذف تأثیر آن از شبکه عصبی هوش مصنوعی از نظر ریاضی بسیار پیچیده است.

محققان امنیتی خاطرنشان می‌کنند که «یادگیری‌زدایی ماشین» در حال حاضر بدون آموزش مجدد و کامل مدل از ابتدا، عملاً غیرممکن است. این فرآیند آموزش مجدد می‌تواند ماه‌ها زمان ببرد و میلیون‌ها دلار هزینه برای شرکت‌ها در پی داشته باشد.[2]

به طور متناقضی، تلاش برای حذف داده‌های خاص از یک مدل آموزش‌دیده می‌تواند خطرات امنیتی بیشتری ایجاد کند. این فرآیند ممکن است درها را به روی حملاتی باز کند که به هکرها اجازه می‌دهد مجموعه‌های داده حذف شده را با سوءاستفاده از آسیب‌پذیری‌های مدل بازسازی کنند.[2]

خطرات حفظ داده‌ها و استخراج اطلاعات

مدل‌های زبانی بزرگ اساساً موتورهای آماری عظیمی هستند که کلمه بعدی را پیش‌بینی می‌کنند، اما آن‌ها می‌توانند عبارات دقیق را از داده‌های آموزشی خود به خاطر بسپارند. اگر اطلاعات شخصی حساس در طول آموزش وارد سیستم شود، مدل ممکن است آن‌ها را بازتولید کند.[2]

محققان امنیتی حملات استخراج داده را به اثبات رسانده‌اند که در آن، درخواست‌های خاص یک مدل زبانی را مجبور می‌کند تا داده‌های آموزشی به خاطر سپرده شده را بیرون بریزد. این مسئله می‌تواند منجر به افشای ناخواسته ایمیل‌ها، شماره تماس‌ها یا کدهای اختصاصی شود.

برای کاهش این خطرات، شرکت‌ها تلاش می‌کنند تا اطلاعات هویتی را قبل از آموزش فیلتر کنند. با این حال، مقیاس عظیم داده‌ها که شامل صدها گیگابایت تا پتابایت متن است، پاکسازی کامل و بی‌نقص را تقریباً غیرممکن می‌سازد.

در نتیجه، هرگونه اطلاعات حساسی که به یک چت‌بات عمومی داده می‌شود، پتانسیل تبدیل شدن به بخشی از دانش دائمی آن مدل را دارد. این امر ضرورت احتیاط کاربران در به اشتراک‌گذاری اطلاعات محرمانه را بیش از پیش برجسته می‌کند.

کنترل‌های حریم خصوصی و راهکارهای محافظتی

خوشبختانه، ارائه‌دهندگان بزرگ هوش مصنوعی مکانیسم‌هایی را برای محافظت از داده‌های کاربران معرفی کرده‌اند، اگرچه این ابزارها نیازمند اقدام دستی هستند. در پلتفرم ChatGPT، کاربران می‌توانند با مراجعه به تنظیمات، گزینه تاریخچه چت و آموزش را غیرفعال کنند.

غیرفعال کردن این گزینه از استفاده مکالمات برای به‌روزرسانی‌های آینده مدل جلوگیری می‌کند. شرکت آنتروپیک نیز فرم‌ها و تنظیمات مشابهی را برای خروج از فرآیند آموزش برای کاربران کلود ارائه می‌دهد تا کنترل بیشتری بر داده‌های خود داشته باشند.

با این حال، غیرفعال کردن آموزش اغلب با یک هزینه همراه است. در برخی پلتفرم‌ها، خاموش کردن این ویژگی باعث می‌شود قابلیت ذخیره تاریخچه چت نیز غیرفعال شود. فعالان حریم خصوصی استدلال می‌کنند که این رویکرد، کاربران را مجبور به انتخاب بین کارایی و امنیت داده‌ها می‌کند.

تا زمانی که تکنیک‌هایی مانند حریم خصوصی تفاضلی که داده‌های فردی را از نظر ریاضی مبهم می‌کنند، در مقیاس بزرگ قابل اجرا شوند، مسئولیت اصلی بر عهده کاربر است. درک تنظیمات پیش‌فرض و مدیریت فعال حریم خصوصی، مؤثرترین راه برای تعامل ایمن با هوش مصنوعی است.[2]

حریم خصوصی تفاضلی و فناوری‌های آینده

برای مقابله با خطرات حفظ داده‌ها، محققان در حال مطالعه روش‌هایی برای دستیابی به سطح رسمی از حریم خصوصی برای مدل‌های زبانی بزرگ هستند. دکتر داریو پاسکوئینی، محقق ارشد کنفرانس RSA، تأکید می‌کند: «امروزه تضمین‌های حریم خصوصی عمدتاً از طریق تکنیک‌هایی مانند حریم خصوصی تفاضلی به دست می‌آیند.»[2]

تکنیک‌های حریم خصوصی تفاضلی، داده‌ها را تا حدی مبهم می‌کنند که عملاً غیرقابل تشخیص می‌شوند. این روش با افزودن نویز ریاضی به مجموعه داده‌ها، اطمینان حاصل می‌کند که هیچ رکورد فردی نمی‌تواند از خروجی نهایی مدل استخراج یا شناسایی شود.

متأسفانه، این فناوری در حال حاضر مقیاس‌پذیر نیست و اعمال آن بر روی مدل‌های بسیار بزرگ به دلیل هزینه‌های مرتبط، کاهش سرعت و افت دقت، دشوار است. استفاده از این روش‌ها در مدل‌های میلیارد پارامتری همچنان یک چالش تحقیقاتی بزرگ محسوب می‌شود.[2]

با این وجود، محققان در حال توسعه تکنیک‌های جایگزین مانند توابع زیان گلدفیش هستند که شامل مجموعه‌های تصادفی از داده‌ها می‌شود که در طول فرآیند آموزش به خاطر سپرده نمی‌شوند. این نوآوری‌ها امیدواری‌هایی را برای آینده‌ای امن‌تر ایجاد کرده‌اند.[2]

در نهایت، با رشد روزافزون مدل‌ها و نیاز سیری‌ناپذیر آن‌ها به داده، تنش بین بهینه‌سازی مدل و حریم خصوصی کاربران تشدید خواهد شد. تا زمان بلوغ این فناوری‌های محافظتی، آگاهی کاربران از نحوه عملکرد این سیستم‌ها بهترین خط دفاعی محسوب می‌شود.