الخصوصية في المساعدين الافتراضيين: المخاطر والبيانات وكيفية حماية نفسك

إنفورماتيك ديجيتال » موارد » الخصوصية في المساعدين الافتراضيين: المخاطر والبيانات وكيفية حماية نفسك

لقد غزت المساعدات الافتراضية منازلنا وهواتفنا وحتى أماكن عملنا، جالبةً معها مزيجاً من الراحة المذهلة ومخاوف جدية بشأن الخصوصية . نطلب من أليكسا تشغيل الأضواء، ومن سيري تذكيرنا بالمواعيد، ومن مساعد جوجل طلب الاتجاهات، لكننا نادراً ما نفكر فيما يحدث لكل المعلومات التي نتركها وراءنا.

في غضون ذلك، تعمل الشركات والمطورون على بناء واجهات محادثة متطورة باستمرار ، بدءًا من روبوتات الدردشة لخدمة العملاء وصولًا إلى مساعدي الصحة والخدمات المالية . وتعتمد جميع هذه الواجهات على البيانات الشخصية، ومعظمها شديد الحساسية، وتعمل ضمن إطار تنظيمي يخضع للائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون حماية البيانات الشخصية وحماية البيانات (LOPDGDD) وقوانين الخصوصية الأخرى. وهنا تكمن الصعوبة: كيف يمكننا الاستفادة من هذه التقنيات دون التنازل عن حياتنا بالكامل لصالح الحوسبة السحابية؟

ما هي المساعدات الافتراضية وكيف تعمل في الواقع؟

تُعدّ المساعدات الصوتية مثل أمازون أليكسا، وأبل سيري، ومساعد جوجل، وكورتانا أنظمةً تعتمد على الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية، وتتيح لك التحكم في الأجهزة والخدمات باستخدام صوتك. وهي موجودة في مكبرات الصوت الذكية، والهواتف الذكية، وأجهزة الكمبيوتر، والسيارات المتصلة بالإنترنت، وحتى أجهزة الاتصال الداخلي.

يعتمد تشغيلها على مزيج من تقنيات التعرف على الكلام، والنماذج الصوتية، والشبكات العصبية العميقة، والحوسبة السحابية ، على الرغم من وجود بدائل محلية للذكاء الاصطناعي . ويمكن فهم سير العمل النموذجي من خلال عدة مراحل، مع العلم أن كل مزود يطبقه بتفاصيله الخاصة.

أولاً، يكون الجهاز في ما يسمى وضع الاستماع السلبي أو وضع الاستعداد . فهو لا يرسل باستمرار جميع أصوات الغرفة إلى السحابة، ولكنه يبقي الميكروفون نشطًا لاكتشاف كلمة التنشيط: "يا سيري"، "حسنًا جوجل"، "أليكسا"، أو أي أمر مناسب لكل نظام بيئي.

للتعرف على كلمة التفعيل، تُشغّل المساعدات خوارزميات محلية تُقارن الصوت المُسجّل بالأنماط الصوتية المُخزّنة على الجهاز نفسه. وعندما تُحدّد وجود تطابق كافٍ، يتم تفعيل المساعد، ومن تلك اللحظة فصاعدًا، يُرسل الأمر الصوتي عادةً إلى السحابة للمعالجة.

بمجرد استلام الأمر، تُطبّق الخوادم نماذج التعرف التلقائي على الكلام (المستوحاة تاريخيًا من تقنيات مثل نماذج ماركوف المخفية، والمُحسّنة حاليًا بالشبكات العصبية والتعلم العميق) لتحويل الصوت إلى نص وفهم غرض المستخدم. وبناءً على ذلك، يُنفّذ النظام الإجراء المناسب: البحث عن معلومات، أو التحقق من حالة الطقس، أو تشغيل مصباح ذكي، أو إجراء مكالمة، أو إدارة التقويم، أو الإجابة عن سؤال مُعقّد.

في الوقت نفسه، يستخدم العديد من المساعدين التعلم الآلي وتحليل أنماط الصوت لتحسين الدقة وتخصيص التجربة: التعرف على الأصوات المختلفة في نفس المنزل، وتكييف الاستجابات لكل مستخدم، أو تحسين التعرف بناءً على اللهجة أو النبرة أو سرعة الكلام.

لمحة تاريخية: من أودري إلى أليكسا ورفاقها

لم تبدأ تقنية التعرف على الصوت مع مكبرات الصوت الذكية، بل هي قيد التطوير منذ عقود. في أوائل الخمسينيات، كشفت مختبرات بيل عن نظام "أودري "، القادر على التعرف على الأرقام من 0 إلى 9 بدقة تقارب 90%، ولكن فقط عند نطقها من قِبل مُصممه. كان النظام بدائيًا، ولكنه شكّل بداية سلسلة من الابتكارات المتواصلة.

في عام 1961، أطلقت شركة IBM جهاز Shoebox ، وهو جهاز لم يقتصر فهمه على الأرقام فحسب، بل شمل أيضاً الأوامر الأساسية، حتى مع وجود بعض الضوضاء الخلفية واختلافات في نبرة الصوت. وخلال سبعينيات القرن العشرين، حققت مشاريع مثل Hearsay-I وDragon، وخاصة Harpy في جامعة كارنيجي ميلون، قفزة نوعية هائلة: إذ استطاع Harpy التعرف على مجموعات كبيرة من الكلمات بدقة تتراوح بين 83,5% و97,5%، وقد فعل ذلك مع عدة متحدثين، وهو ما كان مثيراً للإعجاب في ذلك الوقت.

بالتوازي مع ذلك، كانت تُرسى الأسس النظرية لنماذج ماركوف المخفية (HMMs) ، والتي استُغلت في ثمانينيات القرن العشرين بفضل التحسينات في قدرة معالجة الحواسيب. وقد سمح هذا لأنظمة الصوت بالبدء في التكيف بشكل أفضل مع اختلافات الكلام البشري.

في تسعينيات القرن الماضي، أتاحت تقنيات مثل DragonDictate إمكانية التعرف على الصوت للمستخدم العادي من خلال برامج تجارية. ومنذ ذلك الحين، مهد دمج هذه التقنيات في الأجهزة المحمولة، وما تبعه من طفرة في الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية، الطريق أمام مساعدي اليوم مثل أليكسا وسيري ومساعد جوجل، الذين أصبحوا أكثر طبيعية وتفاعلاً مع السياق.

تركز الأبحاث اليوم على مجالات مثل التعرف على الكلام متعدد اللغات في الوقت الفعلي، والشخصي للغاية، وتحليل النبرة العاطفية للمتحدث، وتوفير دعم فوري للهجات الأقليات. بل إن هناك اقتراحات بأن الحوسبة الكمومية قد تزيد من تسريع هذه العمليات، لتحقيق استجابات شبه فورية في سياقات بالغة التعقيد.

ما هي البيانات التي يجمعها المساعدون الافتراضيون؟

تأتي سهولة التحدث إلى جهاز ما بثمن: كمية هائلة من البيانات الشخصية التي تتداول بين الميكروفون والسحابة الإلكترونية والعديد من الخدمات . يتم تفعيل المساعدين الصوتيين مثل سيري وأليكسا ومساعد جوجل وكورتانا عن طريق الصوت، ويسجلون الأوامر، ويرسلونها إلى الخوادم للمعالجة. وخلال هذه العملية، يقومون بتسجيل ما يلي:

• التسجيلات الصوتية، بما في ذلك التنشيطات العرضية وأجزاء المحادثة المجاورة للأمر.
• Datos del dispositivo: نوع الجهاز الطرفي، نظام التشغيل، المعرفات، عنوان IPالإعدادات الإقليمية، وما إلى ذلك.
• معلومات سياقية: الموقع التقريبي أو الدقيق (عند استخدام نظام تحديد المواقع العالمي GPS أو شبكة Wi-Fi)، وسجل البحث، والعادات اليومية، واستخدام التطبيقات.
• جهات الاتصال، والتقويم، والتذكيرات، والمكالمات، عندما يمنح المستخدم تلك الأذونات.
• التفضيلات الشخصية وعادات الاستهلاك، مستنتجة من الاستفسارات، والمشتريات المرتبطة، والموسيقى التي تم الاستماع إليها، والمسلسلات التي تمت مشاهدتها، وما إلى ذلك.
• بيانات الطرف الثالث الذين يتحدثون بالقرب من الجهاز أو يتفاعلون معه حتى لو لم يكونوا مالكيه.

تُستخدم هذه البيانات لتحسين الدقة، وتخصيص الاستجابات، وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، وفي كثير من الحالات، لتغذية أنظمة استهداف الإعلانات وتحديد خصائص المستخدمين . وإذا لم تُدار هذه البيانات بشكل سليم، فإن خطر استخدامها لأغراض متطفلة أو غير قانونية بشكل واضح يصبح جلياً.

التخزين والمعالجة وتحديد خصائص الصوت

في معظم الحالات، لا تبقى البيانات الصوتية على مكبر الصوت أو الهاتف فحسب، بل تُرسل مقاطع صوتية إلى خوادم سحابية ، حيث تُخزن وتُعالج بدقة متناهية. يتيح هذا لشركات التكنولوجيا تحسين نماذج التعرف وأداء مساعديها باستمرار، كما يفتح المجال لتحليل سلوك المستخدم تحليلاً معمقاً للغاية.

لا تقتصر الأنظمة الحديثة على نسخ ما نقوله فحسب، بل تحلل خصائص الصوت الفريدة (النبرة، والطبقة الصوتية، والإيقاع، والتنغيم) لبناء ملفات تعريف صوتية مميزة. تُستخدم هذه القياسات الحيوية الصوتية لتمييز المستخدمين داخل المنزل الواحد، وتخصيص الاستجابات، أو حتى توفير مستوى من المصادقة في الخدمات الحساسة، مثل الخدمات المصرفية أو الرعاية الصحية.

تتضح المزايا جلياً: إذ يستطيع المساعد تحديد هوية المتحدث وتكييف التجربة، واقتراح محتوى مُخصّص، أو الاستجابة بشكل مختلف للبالغين والأطفال. ولكن في الوقت نفسه، قد تكشف هذه البصمة الصوتية معلومات بالغة الحساسية : كالعمر التقريبي، والجنس، والحالة النفسية، والإرهاق، وحتى مؤشرات صحية.

بالإضافة إلى ذلك، غالباً ما تربط الشركات النشاط الصوتي بأنظمة بيانات أوسع نطاقاً : حسابات المستخدمين، وسجل المواقع، والأجهزة المنزلية المتصلة، وتطبيقات الطرف الثالث المرتبطة (على سبيل المثال، خدمات المنزل الذكي، والموسيقى، والسفر، أو خدمات مشاركة الركوب مثل أوبر أو ليفت). وبهذه الطريقة، تصبح المساعدات الصوتية نقطة محورية لجمع البيانات حول نمط حياة المستخدم.

بدون تشفير قوي، وتحكم في الوصول، وإجراءات إخفاء الهوية أو استخدام الأسماء المستعارة ، يمكن أن تصبح هذه الترسانة الكاملة من المعلومات هدفًا جذابًا للغاية للمجرمين الإلكترونيين، أو الأسوأ من ذلك، يمكن استغلالها بطرق مبهمة للإعلان العدواني أو اتخاذ القرارات الآلية دون علم المستخدم الفعلي.

حالات حقيقية أثارت المخاوف

إن القلق الاجتماعي بشأن خصوصية المساعدين الافتراضيين ليس مجرد مسألة نظرية: بل هو مدفوع بحوادث محددة وحظيت بتغطية إعلامية واسعة النطاق ظهرت في السنوات الأخيرة.

وقعت إحدى أشهر هذه الحالات في عام 2019، عندما سرب أحد المتعاقدين مع جوجل تسجيلات لمساعد جوجل إلى وسائل إعلام بلجيكية مثل VRT NWS. كان من المفترض استخدام هذه التسجيلات لتحسين جودة الخدمة من خلال المراجعة البشرية، لكنها تضمنت محادثات شديدة الخصوصية: تعليقات حول الصحة، وعناوين بريدية، وتفاصيل عن الحياة الخاصة...

طالبت هيئة حماية البيانات البلجيكية شركة جوجل بتعليق المراجعة البشرية للبيانات حتى يتم ضمان حماية كافية للخصوصية. وكشفت القضية أنه على الرغم من ادعاء الشركتين بأن عينة صغيرة فقط من الملفات الصوتية خضعت للمراجعة اليدوية، إلا أن هذه العينة قد تحتوي على محتوى بالغ الحساسية.

ومن الحوادث الأخرى التي أثارت جدلاً شهادة عالمة جريمة اكتشفت تسجيلات على جهاز أليكسا الخاص بها لم يسبقها كلمة التفعيل. بعبارة أخرى، تم تخزين المحادثات دون أي أمر مباشر واضح مثل "أليكسا".

أجرت جامعة روهر بوخوم ومعهد ماكس بلانك للأمن والخصوصية دراسة حللت فيها 11 جهازًا من كبرى الشركات المصنعة، ووثقت آلاف حالات التنشيط غير المقصودة ، والمعروفة بالإنذارات الكاذبة. وخلصت الدراسة إلى أن أنظمة التعرف على الصوت هذه، بحسب طريقة تطبيقها، قادرة على التمييز بين كلمات التنشيط بدرجات متفاوتة من الفعالية، مما يؤدي إلى زيادة أو نقصان في الأخطاء، وبالتالي زيادة أو نقصان في خطر التسجيلات غير المرغوب فيها.

تؤكد هذه الحالات على فكرة أنه على الرغم من تقدم التكنولوجيا، إلا أن الدقة ليست مثالية، وأن هامش الخطأ له عواقب مباشرة على الخصوصية . فكل نتيجة إيجابية خاطئة قد تنطوي على جزء من محادثة خاصة يتم تخزينها، ويمكن مراجعتها أو تسريبها أو إساءة تفسيرها.

طبقات الأمان: التحقق الصوتي، وكشف الحركة، والأزرار المادية

في العديد من الأجهزة الحالية، يعتمد "أمان" استخدام المساعد الصوتي بشكل أساسي على الصوت كوسيلة التحقق الوحيدة . وهذا يخلق عدة مشاكل: إذ يمكن لأي شخص بالقرب من الجهاز التحدث إليه، أو طلب معلومات، أو حتى القيام بإجراءات حساسة محتملة إذا لم يتم ضبط إجراءات أمان إضافية.

سيناريو نموذجي: مكبر صوت أليكسا في منزل خالٍ أو بيت عطلات غير مراقب. إذا دخل شخص ما، فبإمكانه سؤال المساعد عن معلومات، أو إجراء عمليات شراء، أو التحكم بأجهزة إنترنت الأشياء بمجرد التحدث. صُممت أليكسا بحيث لا يشترط أن يكون المستخدم هو المالك؛ فإذا تعرفت على كلمة التفعيل، ستنفذها.

في ضوء هذا السيناريو، تم اقتراح حل يُعرف باسم زر الأمان الافتراضي (زر VS) ، والذي يُضيف طبقة ثانية من التحقق تعتمد على حركة الإنسان باستخدام تقنية الواي فاي. وتقوم الفكرة على أن المساعد لا يكتفي بالاستماع إلى كلمة التفعيل، بل يكتشف أيضًا الحركة الحركية النموذجية للشخص المُصرَّح له بالدخول في البيئة المحيطة.

سيستخدم زر VS هذا تغيرات إشارات الواي فاي لتحديد وجود الأشخاص وحركتهم . وبالاقتران مع التحكم الصوتي، سيسمح بحظر الوصول عندما لا يتم رصد مالك الجهاز، أو عند وجود حركة مشبوهة، مما يقلل المخاطر في حالات مثل السرقة في منزل مزود بقفل ذكي.

في الوقت نفسه، تتضمن بعض المساعدات الصوتية عناصر تحكم مادية بسيطة ولكنها بالغة الأهمية ، مثل أزرار كتم صوت الميكروفون أو تعطيل الاستماع المستمر. ورغم أن العديد من المستخدمين يفضلون الراحة ويتركون هذه الميزات مفعلة دائمًا، إلا أنه من وجهة نظر الأمن والخصوصية، يُنصح بفهم كيفية عملها تمامًا واستخدامها عند الضرورة فقط.

الخصوصية بالتصميم وبشكل افتراضي في واجهات المحادثة

من منظور قانوني وهيكلي، يتمثل المفهوم الأساسي في الخصوصية بالتصميم وبشكل افتراضي . وهذا يعني أن حماية البيانات لا تُضاف لاحقًا كتحديث، بل تُدمج في تصميم المنتج نفسه منذ مرحلة التصور.

يعني مبدأ الخصوصية بالتصميم أن مطوري المساعدين الافتراضيين وبرامج الدردشة الآلية يضعون في اعتبارهم، منذ المسودة الأولى، البيانات الضرورية فعلاً، وكيفية حمايتها، ومدة الاحتفاظ بها . لا يتعلق الأمر بجمع كل شيء "احتياطاً"، بل بالتخطيط المسؤول. تشترط بعض براءات الاختراع والمقترحات التنظيمية بالفعل أن تتضمن تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي أنماطاً متعددة للخصوصية، مصممة حتى لأقصى الظروف.

يُعدّ تقليل البيانات مبدأً أساسياً : أي جمع البيانات الضرورية فقط لعمل النظام. ويُستكمل هذا المبدأ بتقنيات إخفاء الهوية وتشفيرها، المصممة لمنع ربط البيانات بسهولة بشخص معين عند عدم الحاجة لذلك.

لا تقل أهمية عن ذلك الشفافية . في كثير من الأحيان، تكون الشروط والأحكام التي نقبلها عند إعداد مساعد - "الشروط والأحكام" الشهيرة لشركة Apple أو Google أو Amazon أو أي مزود آخر - مبهمة الصياغة، مع طباعة صغيرة ونطاق واسع لدرجة أن المستخدم العادي بالكاد يفهمها.

تعني الخصوصية الافتراضية أنه إذا لم يُغيّر المستخدم أي شيء، فينبغي أن تكون الإعدادات الأولية مُصممة لحماية بياناته قدر الإمكان، وليس العكس. بعبارة أخرى، ينبغي أن يبدأ النظام بجمع الحد الأدنى من البيانات، مع تعطيل سجل التصفح أو تقييد مدة الاحتفاظ به، ولا يتم توسيع نطاق الصلاحيات إلا بناءً على طلب صريح من المستخدم.

عندما لا يُصمَّم منتج ما مع مراعاة الخصوصية، ينبغي على الشركة المصنعة أن تُولي اهتمامًا جادًا لإدخال تحسينات، ووضع أطر عمل قياسية، والحصول على شهادات تُقلل من الثغرات المعلوماتية ونقاط الضعف. إن تطبيق إطار عمل موحد على المساعدين الافتراضيين من شأنه أن يضمن عدم اعتمادنا كليًا على "حسن نية" كل شركة.

الالتزامات القانونية: اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، وقانون حماية البيانات الشخصية وحماية البيانات (LOPDGDD)، وغيرها من اللوائح

في أوروبا، يُعدّ النظام العام لحماية البيانات (GDPR) المرجع الأساسي ، ويُستكمل في إسبانيا بالقانون الأساسي لحماية البيانات وضمان الحقوق الرقمية (LOPDGDD). وتُعتبر هذه الأنظمة إلزامية للشركات التي تُصنّع أو تُدمج أو تُقدّم خدمات تعتمد على المساعدين الافتراضيين.

ومن بين الالتزامات الأكثر أهمية الخصوصية عن طريق التصميم وعن طريق الافتراضي (المادة 25 من اللائحة العامة لحماية البيانات) ، والتي ناقشناها بالفعل، وإجراء تقييمات أثر حماية البيانات (المادة 35 من اللائحة العامة لحماية البيانات) عندما تتم معالجة البيانات على نطاق واسع أو بشكل منهجي باستخدام تقنيات يمكنها التقاط المعلومات باستمرار، مثل الميكروفونات التي تعمل دائمًا.

يجب أن تكون الموافقة مستنيرة، وممنوحة بحرية، ومحددة، وواضحة لا لبس فيها . يجب أن يعرف المستخدمون البيانات التي يتم جمعها، والغرض منها، ومدة الاحتفاظ بها، ومن سيتم مشاركتها معه. علاوة على ذلك، يجب أن تكون الموافقة قابلة للإلغاء في أي وقت من خلال آليات بسيطة.

كما تُعدّ سياسات تحديد مدة التخزين ضرورية : فلا يجوز تخزين البيانات إلى أجل غير مسمى دون مبرر. يجب تحديد فترات الاحتفاظ بالبيانات ووضع إجراءات واضحة لحذفها بشكل آمن بمجرد انتفاء الحاجة إليها.

وأخيرًا، يجب أن تمتلك الشركات بروتوكولات استجابة للحوادث الأمنية : ففي حال حدوث خرق أمني، يجب إخطار السلطة الرقابية، وفي بعض الحالات، يجب إبلاغ المستخدمين المتضررين أنفسهم، واتخاذ تدابير للحد من الأضرار. وفي ولايات قضائية أخرى، مثل كاليفورنيا مع قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA)، يكون النهج مماثلاً: الحق في معرفة البيانات التي يتم جمعها، وطلب حذفها، والاعتراض على ممارسات معينة تتضمن بيع المعلومات أو نقلها.

مخاطر الخصوصية والأمان الشائعة

أدى الانتشار الواسع للمساعدين الافتراضيين إلى تضاعف حالات انتهاك الخصوصية. ومن أكثر المشاكل شيوعاً جمع البيانات بشكل عشوائي . إذ يمكن للميكروفونات التقاط أجزاء من المحادثات عندما يعتقد المستخدم أن الجهاز غير نشط، مما ينتهك مبدأ تقليل البيانات المنصوص عليه في اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR).

ومن المخاطر الواضحة الأخرى انعدام الشفافية . فليس من الواضح دائمًا ما يُفعل بالتسجيلات، ومن يمكنه الاستماع إليها، وما إذا كانت تُشارك مع جهات خارجية، أو ما إذا كانت تُراجع يدويًا. وبدون هذه المعلومات، لا يملك المستخدمون أي سيطرة على خصوصيتهم.

يُعدّ جمع البيانات الشخصية دون موافقة صريحة مشكلة بالغة الأهمية. إذ يُمكن بناء ملفات تعريف سلوكية مفصلة للغاية من خلال أنشطة المستخدم باستخدام المساعد، مما يُتيح توجيه الإعلانات، وتعديل الأسعار ديناميكيًا، أو اتخاذ القرارات آليًا. وفي حال عدم موافقة المستخدم صراحةً على هذا الاستخدام، تُعتبر اللوائح مُخالفة.

يُضاف إلى كل هذا مخاطر الأمن السيبراني : ثغرات البرامج، وكلمات المرور الضعيفة للحسابات المرتبطة، وشبكات الواي فاي غير الآمنة، وما إلى ذلك. كل هذا يمكن أن يؤدي إلى الوصول غير المصرح به إلى التسجيلات، وسجلات البحث، وبيانات الموقع، أو الأجهزة المتصلة بالمساعد.

وأخيرًا، هناك مشكلة عملية: صعوبات في ممارسة الحقوق . ففي المنصات الكبيرة ذات قواعد البيانات الموزعة، ليس من السهل دائمًا على المستخدمين تحديد موقع بياناتهم أو تصديرها أو حذفها أو الحد من معالجتها بشكل فعال، على الرغم من أن القانون يعترف بهذه الحقوق.

خطوات عملية لحماية خصوصيتك عند استخدام المساعدين الافتراضيين

على الرغم من أن جزءًا كبيرًا من المسؤولية يقع على عاتق الشركات، إلا أنه يمكن للمستخدمين القيام بالكثير لتقليل تعرضهم والتحكم بشكل أفضل فيما يشاركونه عند استخدام Alexa أو Siri أو Google Assistant أو أنظمة مماثلة أخرى.

الخطوة الأولى هي مراجعة إعدادات الخصوصية لجهازك بدقة . تتيح لك الإعدادات الرئيسية تعديل كيفية جمع بياناتك واستخدامها. من بين الخيارات الأكثر فائدة، انتبه إلى ما يلي:

• تعطيل أو تقييد تخزين التسجيلات الصوتيةتتيح لك العديد من المساعدات إيقاف حفظ التفاعلات في حسابك أو على الأقل تقليل وقت الاحتفاظ بها.
• إعداد الحذف التلقائي من السجلات بعد فترة زمنية محددة (على سبيل المثال، 3 أو 18 شهرًا)، حتى لا تتراكم سنوات من المحادثات في السحابة.
• قم بمراجعة التسجيلات القديمة وحذفها يدويًا من خلال لوحة الأنشطة أو التطبيق المقابل.
• تحكم في التطبيقات الخارجية التي يمكنها الوصول الوصول إلى بيانات المساعد وإلغاء الأذونات غير الضرورية.

من المستحسن أيضاً تغيير كلمات المرور للحسابات المرتبطة بشكل دوري، وتمكين المصادقة الثنائية كلما أمكن ذلك، والتأكد من أن الجهاز يتصل فقط بشبكات Wi-Fi الآمنة، وتجنب الشبكات المفتوحة بدون تشفير.

ومن التوصيات الأساسية الأخرى تجنب مشاركة البيانات الحساسة للغاية عبر المساعد ، مثل المعلومات الطبية التفصيلية، وكلمات المرور، وأرقام المستندات، أو البيانات المالية. ورغم إمكانية ذلك تقنياً، إلا أنه ليس الخيار الأمثل إلا إذا كان حلاً مصمماً خصيصاً لهذا الغرض ومجهزاً بإجراءات أمنية معززة.

أخيرًا، إذا كنت لا ترغب في أن يستمع مكبر الصوت باستمرار، يمكنك تعطيل التفعيل الصوتي ("يا سيري"، "أليكسا"، إلخ) واستخدام المساعد فقط عند تشغيله يدويًا. صحيح أنه أقل ملاءمة، ولكنه يقلل بشكل كبير من حالات التفعيل غير المقصودة.

أفضل الممارسات التقنية للمطورين والشركات

بالنسبة لمن يصممون أو ينشرون واجهات المحادثة - سواء كانت مساعدًا صحيًا افتراضيًا، أو روبوتًا ماليًا، أو روبوت دردشة للموارد البشرية - لا يمكن اعتبار الخصوصية أمرًا ثانويًا. بل يجب أن تكون معيارًا تصميميًا لا يقل أهمية عن سهولة الاستخدام أو الأداء.

من الناحية التقنية، من الضروري تطبيق التشفير التام لحماية البيانات أثناء نقلها، وتشفير المعلومات المخزنة أثناء سكونها. يجب حماية قواعد البيانات التي تحتوي على سجلات صوتية أو بيانات حساسة من خلال ضوابط وصول صارمة، وسجلات تدقيق، وتقسيم الصلاحيات.

يُسهم استخدام تقنيات إخفاء الهوية وتشفيرها في الحد من آثار اختراق البيانات: فإذا لم تكن البيانات مرتبطة بشكل مباشر بشخص محدد، يقلّ الخطر. مع ذلك، يجب أن تكون عملية إخفاء الهوية قوية، بحيث تمنع إعادة تحديد هوية المستخدم بسهولة.

على مستوى الأعمال، من الضروري وضع سياسات واضحة لإدارة الموافقة وتفضيلات الخصوصية . يجب أن يتمكن المستخدمون من قبول الخيارات أو رفضها أو تعديلها بسهولة، من خلال واجهات لا تشجعهم بشكل غير مباشر ("أنماط خادعة") على الإفراط في مشاركة المعلومات.

يُعدّ التدريب الداخلي أساسياً أيضاً: يحتاج الفريق بأكمله - المطورون، وفريق المنتج، والتسويق، والدعم - إلى تدريب مستمر في مجالات الخصوصية والأمان والامتثال التنظيمي . يساعد هذا على تجنب الأخطاء الأساسية واكتشاف تصميمات التفاعل التي قد تكون تلاعبية أو مبهمة في وقت مبكر.

التطبيقات القطاعية: الرعاية الصحية، والتمويل، والموارد البشرية

عندما تدخل المساعدات الافتراضية قطاعات حساسة مثل الصحة أو المالية أو إدارة شؤون الموظفين، يرتفع مستوى الطلب على الخصوصية بشكل كبير.

يتعامل مقدم الرعاية الصحية الذي يجمع بيانات الأعراض أو العلاجات أو المعلومات السريرية مع بيانات بالغة الحساسية . في مثل هذه الحالات، يُعد التشفير القوي، وإخفاء الهوية المنهجي، والموافقة الصريحة والمستنيرة أمراً ضرورياً. علاوة على ذلك، يجب أن يتمتع المستخدمون بتحكم واضح في المعلومات المخزنة، ومن يمكنه الاطلاع عليها، وكيفية سحب موافقتهم.

في القطاع المالي، يجب أن يجمع المساعد الذي يتيح للمستخدمين الاطلاع على حساباتهم، أو إجراء التحويلات، أو تلقي توصيات استثمارية، بين مستوى عالٍ جدًا من الأمان التقني (التشفير، والمصادقة متعددة العوامل، وكشف الحالات الشاذة) وسياسة صارمة لتقليل البيانات. فليس من المنطقي تخزين بيانات أكثر من اللازم أو دمج البيانات المالية مع بيانات تجارية أخرى دون موافقة صريحة.

في مجال الموارد البشرية، يمكن لروبوت محادثة داخلي إدارة طلبات الإجازات، والاستفسارات المتعلقة بالرواتب، والسياسات الداخلية . ورغم أن المخاطر قد تبدو أقل، إلا أنها لا تزال تنطوي على بيانات شخصية للموظفين. لذا، يجب على الشركة تقييد الوصول إلى هذا النظام، وتسجيل من يصل إلى أي معلومات، والتأكد من عدم إعادة استخدام التفاعلات لأغراض لا تتعلق بعلاقة العمل، إلا إذا كان هناك أساس قانوني واضح لذلك.

في جميع هذه الحالات، فإن الجمع بين التصميم الأخلاقي والامتثال الصارم والشفافية مع المستخدمين هو ما يصنع الفرق بين حل مفيد وقنبلة موقوتة تتعلق بالسمعة والقانون.

ستستمر المساعدات الافتراضية وواجهات المحادثة في التوسع في المنازل وأماكن العمل وعبر جميع أنواع الخدمات، لكن كيفية إدارتنا لخصوصية وأمن البيانات الشخصية اليوم ستحدد ما إذا كانت ستصبح حلفاء موثوقين أم مصدر قلق دائم. إن إعطاء الأولوية للخصوصية منذ البداية، والحدّ من جمع البيانات بشكل فعلي، وتطبيق إجراءات أمنية قوية، والمطالبة بتفسيرات واضحة من شركات التكنولوجيا، هي اليوم أفضل طريقة للاستمتاع بمزاياها دون إغفال أمر أساسي كالتحكم في معلوماتنا الشخصية.