डिजिटल युग में, डेटा गोपनीयता सर्वोच्च चिंता है, और सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (GDPR) जैसे नियमों का उद्देश्य व्यक्तियों के व्यक्तिगत डेटा की सुरक्षा करना है। हालांकि, जीडीपीआर के कार्यान्वयन के लिए महत्वपूर्ण चुनौतियां हैं, बड़े -लैंग्वेज मॉडल डेल्स (एलएलएम) के आगमन, जैसे कि जीपीटी -4, बर्ट और उनके रिश्तेदार। ये मॉडल, जो प्रशिक्षण डेटा की एक बड़ी मात्रा के आधार पर आगामी टोकन की भविष्यवाणी करके पाठ का उत्पादन करते हैं, स्वाभाविक रूप से नियामक परिदृश्य को जटिल करते हैं। यहां LLMS को GDPR लागू करना व्यावहारिक रूप से असंभव है।
एलएलएम और डेटा भंडारण की प्रकृति
कार्यान्वयन की भ्रम को समझने के लिए, यह समझना महत्वपूर्ण है कि एलएलएमएस कैसे काम करता है। पारंपरिक डेटाबेस के विपरीत जहां डेटा एक संरचित तरीके से संग्रहीत किया जाता है, एलएलएम अलग तरह से काम करता है। उन्हें विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, और इस प्रशिक्षण द्वारा, वे लाखों या अरबों के आयामों (वजन और पूर्वाग्रह) को समायोजित करते हैं। इन मापदंडों को डेटा से जटिल पैटर्न और जे ज्ञान प्राप्त होता है, लेकिन डेटा को पुनर्प्राप्त करने योग्य रूप में संग्रहीत नहीं करते हैं।
जब कोई एलएलएम पाठ का उत्पादन करता है, तो यह संग्रहीत वाक्यांशों या वाक्यों के डेटाबेस तक पहुंच का कारण नहीं होता है। इसके बजाय, यह क्रम में सबसे अधिक संभावना अगले शब्द की भविष्यवाणी करने के लिए अपने सीखे हुए मापदंडों का उपयोग करता है। यह प्रक्रिया वैसी ही है जैसा कि पाठ मेमोरी से कुछ वाक्यांशों को याद रखने के बजाय सीखा भाषा पैटर्न के आधार पर कैसे उत्पादन कर सकता है।
भूलने का अधिकार
GDPR के तहत मूल अधिकार में से एक यह है कि “भूलने का अधिकार” व्यक्तियों को अपने व्यक्तिगत डेटा को tioned करने का अनुरोध करने की अनुमति देता है। पारंपरिक डेटा स्टोरेज सिस्टम में, इसका मतलब कुछ डेटा प्रविष्टियों को खोजना और मिटाना और मिटाना है। हालांकि, एलएलएम के साथ, मॉडल के आयामों में एम्बेडेड व्यक्तिगत डेटा के कुछ टुकड़ों की पहचान करना और निकालना लगभग असंभव है। डेटा को स्पष्ट रूप से संग्रहीत नहीं किया गया है, बल्कि कई मापदंडों में इस तरह से फैलता है जो व्यक्तिगत रूप से सीईएस के लिए सीईएस नहीं किया जा सकता है।
डेटा इरेज़र और मॉडल पुनर्व्यवस्था
यहां तक कि अगर एलएलएम के भीतर विशिष्ट डेटा बिंदुओं की पहचान करना संभव है, तो उन्हें मिटाना एक और स्मारक चुनौती होगी। एलएलएम से डेटा को हटाने के लिए मॉडल को पुनर्व्यवस्थित करना आवश्यक है, जो एक महंगी और समय -कोंसुमिंग प्रक्रिया है। कुछ डेटा को बाहर करने के लिए खरोंच से फिर से शुरू करने के लिए व्यापक संसाधनों की आवश्यकता होगी, जिसमें गणनात्मक शक्ति और समय शामिल है, जिससे यह अव्यावहारिक हो जाता है।
अनामीकरण और आंकड़ा लघु
GDPR डेटा भी गुमनामी और न्यूनतम पर जोर देता है। जब LLM को अनाम डेटा पर प्रशिक्षित किया जा सकता है, तो पूर्ण गुमनामी सुनिश्चित करना मुश्किल है। अनाम डेटा अभी भी अन्य डेटा के साथ संयुक्त होने पर व्यक्तिगत जानकारी को प्रकट कर सकता है, जिससे संभावित पुनर्संयोजन होता है। इसके अलावा, एलएलएम को डेटा की एक बड़ी मात्रा में काम करने के लिए प्रभावी ढंग से काम करने की आवश्यकता होती है, डेटा न्यूनतमकरण के सिद्धांत के विपरीत।
पारदर्शिता और स्पष्टीकरण का अभाव
दूसरी GDPR आवश्यकता यह समझाने की क्षमता है कि व्यक्तिगत डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है और निर्णय किए जाते हैं। हालांकि, एलएलएम को अक्सर “ब्लैक बी बॉक्स क्यू” के रूप में जाना जाता है क्योंकि उनके निर्णय -प्रक्रियाएं पारदर्शी नहीं होती हैं। यह समझना कि एक मॉडल डेल पाठ का एक निश्चित हिस्सा क्यों पैदा करता है, कई मापदंडों के बीच जटिल बातचीत को समझाना है, जो वर्तमान तकनीकी क्षमताओं से परे एक कार्य है। समझौते की यह कमी GDPR की पारदर्शिता के अनुपालन में बाधा डालती है।
आगे बढ़ना: नियामक और तकनीकी अनुकूलन
इन चुनौतियों को देखते हुए, GDPR को LLMS में लागू करने के लिए नियामक और तकनीकी अनुकूलन दोनों की आवश्यकता होती है। नियामकों को उन दिशानिर्देशों को विकसित करने की आवश्यकता है जो एलएलएम की अनूठी प्रकृति पर विचार करते हैं, संभावित रूप से मॉडल प्रशिक्षण और तैनाती के दौरान एआई के नैतिक उपयोग और मजबूत डेटा सुरक्षा उपायों के कार्यान्वयन पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
तकनीकी रूप से, मॉडल व्याख्या और नियंत्रण प्रगति का पालन करने में मदद कर सकता है। एलएलएम को अधिक पारदर्शी बनाने की तकनीकें और डेटा प्रोवेंस के मॉडल वर्तमान अनुसंधान के क्षेत्र हैं। इसके अलावा, अंतर गोपनीयता, जो यह सुनिश्चित करता है कि डेटा बिंदु को हटाने या जोड़ने से मॉडल के आउटपुट को काफी प्रभावित नहीं होता है, यह जीडीपीआर सिद्धांतों के साथ एलएलएम प्रथाओं को समायोजित करने की दिशा में एक कदम हो सकता है।
