أعلنت OpenAI إتاحة خيار **عدم الاحتفاظ بالبيانات (Zero Data Retention)** لعملاء واجهة برمجة التطبيقات (API) المؤهلين الذين يستخدمون نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة، وذلك بالتزامن مع إطلاق نظام جديد باسم **Private Safety Processing**. يهدف هذا النظام إلى تعزيز سلامة الاستخدام ومكافحة إساءة الاستعمال، عبر مراقبة الأنماط السلوكية المرتبطة بالتفاعلات، مع الحفاظ على خصوصية العملاء وعدم إتاحة محتواهم لموظفي الشركة.
وفق سياسة عدم الاحتفاظ بالبيانات، لا تقوم OpenAI بتخزين **المطالبات** التي يرسلها العملاء أو **مخرجات** النماذج بعد انتهاء معالجة الطلب. كما تؤكد الشركة أن محتوى العملاء لا يكون متاحًا للمراجعة الداخلية من قبل موظفي OpenAI، وأن بيانات المؤسسات لا تُستخدم لتدريب نماذج OpenAI إلا في حال اختار العميل السماح بذلك صراحة.
## لماذا تُعد سياسات الاحتفاظ بالبيانات حاسمة للشركات؟
تمثل مسألة الاحتفاظ بالبيانات أحد أبرز العوائق التي تواجه كثيرًا من المؤسسات عند اعتماد حلول الذكاء الاصطناعي، خصوصًا في القطاعات التي تتعامل مع **معلومات شديدة الحساسية** مثل:
– السجلات المالية والبيانات المحاسبية أو الائتمانية
– البيانات الصحية والملفات الطبية
– أسرار الأعمال والبيانات التجارية السرية
– محتوى الأبحاث الخاصة أو البيانات البحثية قبل نشرها
وفي البيئات الخاضعة للتنظيم والامتثال، لا يكفي أن يعمل النظام بدقة؛ بل تحتاج الجهات إلى معرفة تفاصيل تشغيلية واضحة حول:
– **مكان تخزين البيانات** أثناء المعالجة وبعدها
– **من يملك حق الوصول** إلى البيانات أو نتائجها
– **مدة الاحتفاظ** بالبيانات والسيناريوهات التي قد يؤدي فيها ذلك إلى خزنها أو مشاركتها
لهذا السبب، يبرز خيار Zero Data Retention كعنصر يمكّن المؤسسات من تقليل المخاطر التشغيلية والامتثالية المرتبطة بالبيانات.
## كيف تتم مراقبة إساءة الاستخدام دون الاطلاع على محتوى العملاء؟
توضح OpenAI أن اكتشاف إساءة الاستخدام قد لا يكون ممكنًا من خلال طلب واحد أو رد واحد فقط، لأن إساءة الاستعمال قد تتشكل عبر **سلوك تراكمي** أو عبر أنماط مستمرة على مدار وقت. ومع تطور الأنظمة، يمكن للبعض محاولة:
– تكرار اختبارات إجراءات الحماية للحصول على ثغرات
– تنسيق نشاط ضار عبر عدة حسابات أو واجهات
– إخفاء طلبات ضارة داخل طلبات تبدو للوهلة الأولى بحثية أو تعليمية
للتعامل مع هذا النوع من السيناريوهات، يعتمد نظام **Private Safety Processing** على تحليل الأنماط بين التفاعلات المرتبطة بدلًا من فحص كل تفاعل منفردًا. كما تستخدم OpenAI عمليات آلية مصممة بحيث لا تحصل فرقها على وصول فعلي إلى **نفس المحتوى** الذي يتضمن بيانات العميل.
## البيانات تبقى تحت سيطرة العميل
بالنسبة لعمليات النشر التي تتحكم بها المؤسسة، تُبقي OpenAI البيانات على البنية التحتية التي يديرها العميل. كما تعمل الشركة على نموذج إضافي يمكن من خلاله تخزين المحتوى على بنية العميل مع **تشفير البيانات** باستخدام مفاتيح تشفير يسيطر عليها العميل.
في هذا السيناريو، لا تمتلك فرق OpenAI نسخًا من مفاتيح التشفير؛ وبالتالي لا يستطيع موظفو الشركة الوصول إلى المطالبات أو الردود الموجودة داخل البيانات المشفرة.
وعند رصد أنظمة أمان آلية لنشاط قد يشير إلى إساءة استخدام، لا يتم إحضار محتوى العميل الكامل للمراجعة الداخلية؛ بل يتم إرسال **إشارة محدودة** تحدد فئة النشاط الخطر. وهذا يقلل بشكل كبير نطاق البيانات التي يمكن أن تُستخدم داخليًا لاتخاذ قرار الأمان، مع تمكين المؤسسة من متابعة التفاصيل من داخل بيئتها.
## “إشارة خطر” بدلًا من قراءة المحادثة: كيف يُستخدم ذلك عمليًا؟
تُستخدم إشارة الخطر لدعم قرارات إنفاذ سياسات الاستخدام، مثل:
– تحديد ما إذا كان ينبغي تقييد الوصول أو رفض طلبات معينة
– تصعيد الحالات المشتبه بها ضمن إجراءات الأمان
– مراقبة احتمالات إساءة الاستخدام المستمرة دون كشف المحتوى الأصلي
وبما أن المؤسسات تمتلك سجلاتها وبياناتها داخل أنظمتها، يمكنها إجراء **تحقيقات داخلية** بالاعتماد على السجلات في بيئاتها الخاصة. كذلك، يظل لدى المؤسسات خيار تقديم البيانات ذات الصلة (اختياريًا) عند الرغبة في الاعتراض على قرار، أو لتوضيح أن النشاط مشروع، أو لدعم تحقيق موثوق حول محاولة إساءة استخدام.
## إضافة قيمة للشركات: تقليل المخاطر مع تحسين قابلية الامتثال
بدمج Zero Data Retention مع Private Safety Processing، تحصل الشركات على نهج يجمع بين هدفين رئيسيين:
1) تقليل الحاجة إلى الاحتفاظ بالبيانات بعد المعالجة بما يدعم المتطلبات التنظيمية
2) تعزيز الحماية ضد إساءة الاستخدام عبر مراقبة أنماط السلوك دون تمكين موظفي OpenAI من الاطلاع على محتوى العملاء
وبالنسبة للجهات التي تعمل في بيئات حساسة، يصبح هذا النموذج خطوة عملية نحو تقليل مخاطر الخصوصية وتقوية الضوابط الأمنية مع الاحتفاظ بقدرة المؤسسة على التحقيق والتحقق من داخل بنيتها.
التعليقات