تتطور ممارسات الذكاء الاصطناعي بسرعة مع ازدياد التعقيد في كيفية تعامل الأنظمة مع المعلومات. في هذا السياق، يُبرز البحث الجديد مفهوم "Agent اللغة الشخصية"، وهو نظام ذكي يمكنه العمل بناءً على رغبات مالكه عبر محادثات خاصة ومشتركة.

يتناول البحث كيفية إدارة الأذونات عندما تتعامل هذه الأنظمة مع المعلومات عبر دورة حياة الذاكرة. حيث تُسجل كل قطعة معلومات مع تحديد الجمهور الذي كانت متوافرة أمامه عند تسجيلها. يتم تقسيم العناصر المستمدة من المعلومات بحسب الجمهور، حيث تتلقى العناصر الجديدة تقاطع المصادر المعلنة أو تحجب إذا كانت هناك قيود.

لكن ما الذي يحدث عندما تتسع دائرة الجمهور؟ يشير البحث إلى أنه يجب أن يكون هناك تفويض صريح ومحدد لكل كائن قبل توسيع الجمهور، وكل عنصر يُدخل ضمن النموذج يجب أن ينتمي كل مشاهد حالي إلى واحد من الجمهور المصرح به لهذا العنصر، حيث تُعتبر الإجراءات منتهية إذا كان هناك مشاهدون غير مفوضين.

تطبيقاً لهذه المفاهيم، تم تطوير نظامين معماريين مستقلين لإدارة الذاكرة: مستودع مسطح وشبكة علاقات، بالإضافة إلى تنفيذها في زمن التشغيل الخاص بالذاكرة للعميل.

أظهرت نتائج الدراسة التي شملت أكثر من 10,000 تاريخ متعدد الأطراف أن البيانات المحظورة لم تدخل أي سياق معماري، في حين أن الاسترجاع غير المحدود أظهر أن 82% من السياقات تحتوي على عناصر محظورة. وقد تماثل استرجاع البيانات المصرحة مع القواعد المحددة تماماً، متفوقاً على الاسترجاع غير المحدود بمعدل 0.30 Recall@5.

هذا البحث يمثل خطوة كبيرة في ضمان حماية المعلومات في أنظمة الذكاء الاصطناعي، ويعزز أهمية الأذونات الذكية في معالجة البيانات.