Debalina Padariya: Kā generatīvie modeļi var saglabāt privātumu digitālajā laikmetā

Mākslīgais intelekts (MI) ir kļuvis par neatņemamu mūsu ikdienas dzīves sastāvdaļu, taču līdz ar to rodas arvien lielākas bažas par datu privātumu. Viens no perspektīvākajiem pētniekiem šajā jomā ir Debalina Padarija, kuras pētījumi vērsti uz privātumu saglabājošu generatīvo modeļu izstrādi. Šajā intervijā viņa stāsta par saviem sasniegumiem, izaicinājumiem un nākotnes perspektīvām.

Kas ir privātumu saglabājoši generatīvie modeļi?

Generatīvie mākslīgā intelekta modeļi pēdējos gados ir piedzīvojuši patiesu uzplaukumu – no teksta ģenerēšanas līdz reālistisku attēlu radīšanai. Taču Padarija uzsver, ka šīs tehnoloģijas attīstībai ir būtisks šķērslis: “Lielākā daļa modeļu apmācīti uz reāliem lietotāju datiem, kas rada nopietnas privātuma problēmas.”

Viņas pētījumi koncentrējas uz metodēm, kas ļauj:

• Radīt kvalitatīvus sintētiskus datus bez sākotnējo datu privātuma kompromitēšanas
• Izmantot diferenciālo privātumu un federatīvo mācīšanos
• Attīstīt etiskus AI risinājumus veselības aprūpes un finanšu jomās

Pētījumu nozīme praktiskajā dzīvē

Padarija ilustrē savu darba nozīmi ar konkrētiem piemēriem: “Iedomājieties medicīnas pētījumu, kurā nepieciešami pacientu dati, bet to apkopšana rada privātuma riskus. Mūsu metodes ļauj radīt sintētiskus datu kopumus, kas saglabā sākotnējo datu statistikas raksturlielumus, bet neizpauž konkrētu personu informāciju.”

Karjeras ceļš un izaicinājumi

Intervijā Padarija atklāti stāsta par savu akadēmisko ceļu un šķēršļiem, ar kuriem saskārusies:

Akadēmiskā formēšanās

Pēc bakalaura grāda iegūšanas datorzinātnēs Indijā, viņa turpināja maģistra studijas ASV, kur aizrāvās ar mašīnmācīšanās un datu drošības jautājumiem. “Manu uzmanību piesaistīja fakts, ka AI attīstība notiek ātrāk nekā regulējumi un drošības mehānismi,” atzīst Padarija.

Galvenie pētījumu izaicinājumi

Starp lielākajiem izaicinājumiem viņa min:

• Līdzsvara meklējumu starp modeļu precizitāti un privātuma aizsardzības līmeni
• Aprēķinu resursu intensitāti, veidojot sarežģītus drošības mehānismus
• Nozares pretdarbību pārmaiņām, kas apdraud peļņu

Nākotnes perspektīvas un padomi jaunajiem pētniekiem

Padarija ir optimistiski noskaņota attiecībā uz privātumu saglabājošu AI nākotni: “Jau tagad redzam uzņēmumu interesi par šiem risinājumiem, īpaši pēc GDPR un citu regulu ieviešanas.”

Perspektīvas pētniekiem

Viņa uzsver trīs galvenos virzienus:

1. Adaptīvu privātuma mehānismu izstrāde dažādiem datu tipiem
2. Lietotāju uzticēšanās veicināšana caur caurspīdīgiem sistēmas darbības principiem
3. Starpdisciplināra sadarbība ar tiesību zinātnes un sociālo zinātņu speciālistiem

Padomi jaunajiem AI pētniekiem

Balstoties uz savu pieredzi, Padarija dod šādus ieteikumus:

• Neaizrauties tikai ar teoriju – praktiskās problēmas bieži vien dod visvērtīgākos ieskatus
• Būt gataviem strādāt ar neskaidri definētām problēmām
• Veidot plašu sadarbības tīklu – nozare attīstās ātrāk nekā akadēmiskie pētījumi

Noslēgumā Padarija uzsver: “AI attīstībai ir jābūt ne tikai tehniski iespaidīgai, bet arī sociāli atbildīgai. Tikai šādi mēs varam nodrošināt, ka šīs tehnoloģijas kalpos visai sabiedrībai, nevis tikai dažu izvēlēto labklājībai.” Viņas darbs ir spilgts piemērs tam, kā zinātne var apvienot inovācijas un ētikas principus digitālajā laikmetā.

Avots: https://aihub.org/2025/06/03/interview-with-debalina-padariya-privacy-preserving-generative-models/