כאשר קרנל מזולג עם נתונים והמקור הוא פרטי, האם המזלג יכול להיות ציבורי ואם כן אין מדובר בהפרת פרטיות?
כאשר עוסקים בפרויקטים של מדע נתונים בפלטפורמות כמו Kaggle, המושג "מזלג" קרנל כולל יצירת עבודה נגזרת המבוססת על ליבה קיימת. תהליך זה יכול להעלות שאלות לגבי פרטיות הנתונים, במיוחד כאשר הליבה המקורית היא פרטית. כדי להתמודד עם השאילתה לגבי האם ניתן לפרסם גרעין מפוצל כאשר המקור הוא פרטי, והאם זה מהווה הפרת פרטיות, חיוני להבין את העקרונות הבסיסיים השולטים בשימוש בנתונים ובפרטיות בפלטפורמות כמו Kaggle.
Kaggle, חברת בת של גוגל, מספקת פלטפורמה שבה מדעני נתונים וחובבי למידת מכונה יכולים לשתף פעולה, להתחרות ולחלוק את עבודתם. הפלטפורמה תומכת בשימוש בקרנלים, שהם בעצם מחברות המכילות קוד, נתונים ותיעוד הקשורים לפרויקט מדעי נתונים ספציפי. גרעינים אלה יכולים להיות ציבוריים או פרטיים, בהתאם להעדפות המשתמש ולאופי הנתונים המעורבים.
כאשר קרנל מחולק, זה אומר שנוצרת גרסה חדשה של הקרנל, המאפשרת למשתמש להתבסס על העבודה הקיימת. זה דומה ליצירת ענף במערכות בקרת גרסאות כמו Git, שבו המשתמש יכול לשנות ולהרחיב את העבודה המקורית מבלי להשפיע עליה. עם זאת, השאלה האם ניתן לפרסם גרעין מפוצל כאשר המקור הוא פרטי תלויה בכמה גורמים:
1. מדיניות פרטיות נתונים: ל-Kaggle יש הנחיות ומדיניות ברורים לגבי פרטיות הנתונים. כאשר נתונים מועלים ל-Kaggle, המשתמש חייב לציין את רמת הפרטיות של הנתונים. אם הנתונים מסומנים כפרטיים, זה אומר שהם לא מיועדים לשיתוף ציבורי ללא אישור מפורש מבעל הנתונים. הגבלה זו חשובה בשמירה על הסודיות והשלמות של נתונים רגישים.
2. Forking Permissions: כשמזלג ליבה שמכילה נתונים פרטיים, הגרסה המפוצלת יורשת את הגדרות הפרטיות של הקרנל המקורי. משמעות הדבר היא שאם הליבה המקורית היא פרטית, גם הליבה המפוצלת חייבת להישאר פרטית אלא אם כן בעל הנתונים מספק הרשאה מפורשת לשנות את הסטטוס שלו. זהו אמצעי הגנה למניעת שיתוף לא מורשה של נתונים פרטיים.
3. קניין רוחני ובעלות על נתונים: הנתונים הכלולים בתוך ליבה כפופים לרוב לזכויות קניין רוחני. לבעל הנתונים יש שליטה על אופן השימוש והשיתוף בנתונים. כאשר משתמש מזלג ליבה, עליו לכבד את הזכויות הללו ואינו יכול להחליט באופן חד צדדי להפוך את הגרעין המחולק לציבורי אם הוא מכיל נתונים פרטיים.
4. אכיפת פלטפורמה: Kaggle אוכפת את הגדרות הפרטיות הללו באמצעות ארכיטקטורת הפלטפורמה שלה. המערכת נועדה למנוע ממשתמשים לשנות את סטטוס הפרטיות של ליבה מזולגת המכילה נתונים פרטיים ללא ההרשאות הנדרשות. זה נעשה כדי להבטיח עמידה בתקנות פרטיות הנתונים וכדי להגן על האינטרסים של בעלי הנתונים.
5. שיקולים אתיים: מעבר להיבטים הטכניים והמשפטיים, ישנם שיקולים אתיים שיש לקחת בחשבון. למדענים נתונים יש אחריות לטפל בנתונים בצורה אתית ולכבד את הפרטיות והסודיות של הנתונים איתם הם עובדים. הפיכת ליבה מזולגת לציבורית ללא הסכמה עלולה לערער את האמון בקהילת מדעי הנתונים ולהוביל לפגיעה אפשרית אם מידע רגיש נחשף.
כדי להמחיש את העקרונות הללו, שקול תרחיש היפותטי שבו מדען נתונים, אליס, עובד על ליבת Kaggle פרטית המכילה נתונים פיננסיים רגישים. הליבה של אליס היא פרטית מכיוון שהנתונים הם קנייניים ואין לחשוף אותם בפומבי. בוב, מדען מידע נוסף, מוצא את עבודתה של אליס בעלת ערך ומחליט לחלק את הגרעין שלה כדי לבנות עליה. על פי המדיניות של Kaggle, גם הגרעין המפוצל של בוב יהיה פרטי, מכיוון שהוא מכיל את הנתונים הפרטיים של אליס.
אם בוב רוצה להפוך את הגרעין המחולק שלו לציבורי, עליו לקבל תחילה אישור מפורש מאליס, בעלת הנתונים. הרשאה זו תכלול את הסכמת אליס לשתף את הנתונים שלה בפומבי, מה שעשוי לדרוש שיקולים נוספים כגון אנונימיזציה של הנתונים או הבטחה שלא ייחשף מידע רגיש. ללא הסכמתה של אליס, בוב לא יכול לשנות את הגדרת הפרטיות של הליבה המחולקת שלו לציבורית, שכן פעולה זו תפר את מדיניות פרטיות הנתונים של Kaggle ועלולה להפר את חוקי פרטיות הנתונים.
בתרחיש זה, מנגנוני האכיפה של הפלטפורמה, בשילוב שיקולים אתיים, מבטיחים שמירת הפרטיות של הנתונים המקוריים. חוסר היכולת של בוב להפוך את הליבה המחולקת לציבורי ללא רשות מונעת הפרת פרטיות אפשרית ומקיימת את שלמות השימוש בנתונים ב-Kaggle.
התשובה לשאלה היא שלא ניתן לפרסם גרעין מפוצל המכיל נתונים פרטיים מקרנל פרטי מקורי ללא אישור מפורש מבעל הנתונים. הגבלה זו קיימת כדי למנוע הפרות פרטיות וכדי להבטיח כי מדיניות פרטיות הנתונים תוקפדה. ארכיטקטורת הפלטפורמה של Kaggle, יחד עם הנחיות פרטיות הנתונים שלה, אוכפת כלל זה כדי להגן על האינטרסים של בעלי הנתונים ולשמור על האמון של קהילת מדעי הנתונים.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא התקדמות בלימוד מכונה:
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- האם מצב להוט מונע את פונקציונליות המחשוב המבוזר של TensorFlow?
- האם ניתן להשתמש בפתרונות הענן של Google כדי לנתק מחשוב מאחסון לצורך אימון יעיל יותר של מודל ה-ML עם נתונים גדולים?
- האם Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) מציע רכישה ותצורה אוטומטית של משאבים ומטפל בכיבוי משאבים לאחר סיום ההכשרה של המודל?
- האם ניתן לאמן מודלים של למידת מכונה על מערכי נתונים גדולים באופן שרירותי ללא שיהוקים?
- האם בעת שימוש ב-CMLE, יצירת גרסה דורשת ציון מקור של מודל מיוצא?
- האם CMLE יכול לקרוא נתוני אחסון מ-Google Cloud ולהשתמש במודל מיומן שצוין להסקת מסקנות?
- האם ניתן להשתמש ב-Tensorflow לאימון והסקת רשתות עצביות עמוקות (DNNs)?
צפה בשאלות ותשובות נוספות ב-Advance in Machine Learning