في عصر الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)، حيث تتزايد إنتاجية الأنظمة لإخراج نتائج تعتمد على بيانات حساسة، مثل تقييمات اللياقة من السجلات الطبية أو الخصائص المتوقعة لمركبات دوائية بناءً على تركيبها السري، يبرز سؤال ملح: كيف يمكننا التحقق من صحة هذه النتائج دون انتهاك خصوصية البيانات؟

تأخذ عمليه التحقق هذه أبعادًا جديدة في الأبحاث الحديثة التي تستكشف إمكانية استخدام الإثباتات التفاعلية والنقاشات في الحسابات المدعومة من قبل الأوركل (oracle). تأتي هذه الدراسات لتسلط الضوء على أن القدرة على التحقق من صحة مخرجات الذكاء الاصطناعي تعتمد في كثير من الأحيان على أوركل قد يكون حكم إنساني أو تجربة فعلية أو حتى الويب.

ومع ذلك، لا يمكن اجراء تحقق فعال بشكل عام، حيث تعتمد هذه الأساليب على فرضيات إضافية. هنا تتوجه الأبحاث لتطرح مسألة الخصوصية: إذا كان بإمكان المنخرط في عملية التحقق أن يعمل في وقت متناسب مع عملية الحوسبة، فهل يمكن أن تكون الحجج التفاعلية لحسابات الأوركل خالية من المعرفة (Zero Knowledge)، بحيث لا يعرف المحقق أي شيء عن البيانات السرية بخلاف صحة النتائج؟

تظهر النتائج أننا نجد صعوبة في تحقيق ذلك بشكل عام. في نموذج الأوركل العشوائي، لا توجد إثباتات خالية من المعرفة لكل حسابات الأوركل، حتى في حال تم السماح لكل من المُثبِت والمُحقِق بالعمل لفترة أطول من عملية الحوسبة نفسها.

لكن هنالك بصيص من الأمل؛ أظهرت الأبحاث أنه إذا كان الأوركل يرفق توقيعاً تشفيرياً مع كل إجابة يقدمها، يمكن التحقق من جميع الحسابات المدعومة من الأوركل بطريقة خالية من المعرفة بواسطة مُثبِت ومُحقق فعّالين دون الحاجة إلى فرضيات معقدة، بشرط وجود دوال هاش مقاومة للصدام. هذه النتائج تقدم مقاربة جديدة للإشراف القابل للتوسع، والتي لا تعتمد على خصومة صادقة ولا على متانة عملية الحوسبة.

إن تلك الأبحاث لا تفتح فقط مجالات جديدة للخصوصية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي بل تقدم أيضاً آفاقاً لعالم الذكاء الاصطناعي الأكثر أمانًا، وهو أمر يهم كل من يديرون هذه الأنظمة. كيف ترى هذه التوجهات التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي والخصوصية؟ شاركونا آراءكم في التعليقات!