التعلم الفيدرالي: حماية الخصوصية في تدريب النماذج

أصبحت قضايا الخصوصية والأمان تتصدر قائمة الأولويات في ظل التطورات التكنولوجية المبهرة منذ ظهور الذكاء الاصطناعي على الساحة، وظهر التعلم الفيدرالي منذ عدة سنوات ليقدم حلًا مبتكرًا لتلك القضية ويعزز من استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية.

يتيح التعلم الفيدرالي للمطورين الحفاظ على الخصوصية وعدم مشاركة البيانات الحساسة إلى الخادم الرئيسي، وبالتالي يقلل من مخاطر تسريب البيانات ويمنح الشركات الكبرى الثقة للاعتماد على الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر.

نتناول خلال أسطر هذا المقال مفهوم التعلم الفيدرالي، والفرق بينه وبين التعلم الآلي التقليدي، وأهمية الاعتماد عليه للحفاظ على الخصوصية، فتابع القراءة بعناية.

ما هو التعلم الفيدرالي؟

التعلم الفيدرالي هو أحد طرق التعلم الآلي الحديثة التي تهدف بشكل أساسي للحفاظ على الخصوصية والبيانات الشخصية، وذلك من خلال تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل محلي على كل جهاز، وعدم مشاركة البيانات بشكل مركزي.

يعمل التعلم الفيدرالي بأسلوب مختلف على التعلم الآلي التقليدي الذي يعتمد على تجميع قدر كبير من بيانات المستخدمين في خادم مركزي، واستخدامها في تدريب العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي.

بالاعتماد على التعلم الفيدرالي يمكن للمطورين تعزيز الخصوصية والأمان وتقليل احتمالية تسريب البيانات أو استخدامها بشكل غير مناسب. [1]

ما هو الفرق بين التعلم الفيدرالي والتعلم الآلي التقليدي؟

توجد العديد من المميزات التي تجعل التعلم الفيدرالي يتفوق في بعض النقاط عند الحديث عن الفرق بين التعلم الفيدرالي والتعلم الآلي، نذكرها فيما يلي:

مركزية البيانات ولامركزيتها

يعمل التعلم الآلي التقليدي بالاعتماد على مركزية البيانات من خلال جمع جميع البيانات في مكان واحد، وإرسالها إلى خادم مركزي للتدريب، بينما يعمل التعلم الفيدرالي على تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل محلي دون مشاركة البيانات خارج الجهاز، ويعتمد على مشاركة التحديثات فقط مع الخادم المركزي، مما يحافظ على خصوصية البيانات. [2]

الخصوصية والأمان

تزداد احتمالات الوصول إلى المعلومات الحساسة والبيانات السرية بسهولة أثناء نقل البيانات من الجهاز إلى الخادم المركزي في حالة الاعتماد على التعلم الآلي التقليدي، بينما تقل تلك الاحتمالية بشكل كبير في حالة استخدام التعلم الفيدرالي؛ إذ تظل البيانات الحساسة على الجهاز نفسه ولا تخرج إلى الخادم المركزي مما يقلل من مخاطر انتهاك الخصوصية. [3]

استخدام الشبكات

يتطلب التعليم الآلي التقليدي نقل كميات كبيرة من البيانات مما يزيد البيانات المستخدمة ويؤدي إلى زيادة إجهاد الشبكات “bandwidth requirements”، على عكس التعلم الفيدرالي التي يهتم بنقل تحديثات نماذج الذكاء الاصطناعي فقط من الجهاز إلى الخادم المركزي وبالتالي يستهلك كمية أقل من البيانات. [4]

متى تم تقديم التعلم الفيدرالي وكيف تطور؟

استخدم مفهوم التعلم الفيدرالي للمرة الأولى بواسطة جوجل في عام 2017 في ورقة بحثية تتناول كيفية تدريب نماذج التعلم الآلي أثناء نشر البيانات، والحاجة إلى المزيد من الخصوصية لبعض البيانات خاصةً البيانات الشخصية والبيانات الحساسة.

شهد مجال التعلم الفيدرالي العديد من التطورات كي ينتقل من الإطار النظري إلى التنفيذ العملي، منها: [5]

• التطور في الحفاظ على الخصوصية.
• تطبيق مفهوم التدريب اللامركزي.
• دمج التعلم الفيدرالي في مختلف مجالات الذكاء الاصطناعي.

أدت كل تلك الأبحاث والتطورات التي أجريت على التعلم الفيدرالي إلى استخدامه في العديد من المجالات، التي تتطلب الحفاظ على خصوصية المستخدم، مثل: [5]

• تطبيقات التصوير الطبي.
• اكتشاف الأدوية الجديدة.
• توصيات العلاج الشخصية.

أهمية التعلم الفيدرالي في حماية الخصوصية

صُمم التعلم الفيدرالي بشكل أساسي لحماية الخصوصية في الذكاء الاصطناعي والحفاظ على البيانات الحساسية للأفراد والشركات، إذ غير التعلم الفيدرالي من مفهوم التعلم الآلي وارتباطه بالخصوصية، وساهم بشكل فعال في تقليل كمية البيانات التي تحتاجها نماذج الذكاء الاصطناعي للتطوير.

إن الحد من الوصول إلى البيانات في جميع المراحل وعدم مشاركتها إلى الخادم المركزي، يضمن للمستخدمين -أفرادًا وشركات- الحفاظ على قدر من السرية، ويتيح لهم الاعتماد على الذكاء الاصطناعي دون القلق حول تسريب بياناتهم الخاصة. [1]

ختامًا، نجد أن التعلم الفيدرالي يمثل خطوة هامة لتحقيق التوازن بين استغلال جميع امكانيات الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على خصوصية المستخدم، وذلك من خلال التدريب المحلي على البيانات دون نقلها إلى خوادم مركزية.

يساعد التعلم الفيدرالي على التوسع في استخدام التكنولوجيا في مختلف المجالات، ويقلل من مخاطر تسرب البيانات، وبالتالي يحمل مستقبلًا واعدًا في عالم الذكاء الاصطناعي.