Kādus datus vāc mākslīgā intelekta asistenti un kā sevi pasargāt

Mākslīgais intelekts dzīvo un elpo datus.Katra mijiedarbība ar mākslīgā intelekta palīgu, tērzēšanas robotu vai pārlūkprogrammas paplašinājumu baro modeļus, kas mācās no mūsu uzvedības. Šī “informācijas tieksme” padara šos rīkus tik noderīgus īsziņu apkopošanai, e-pastu atbildēšanai vai palīdzībai darbā, taču tā arī paver durvis nopietniem riskiem privātumam, drošībai un pat komerciālām vai ģeopolitiskām manipulācijām.

Mūsdienās mākslīgā intelekta asistentiem ir piekļuve tādiem mūsu digitālās dzīves nostūriem, kas iepriekš bija nepamanīti.: pārlūkošanas vēstureTiek apkopotas veidlapas, kas satur bankas vai veselības informāciju, privātas ziņojumapmaiņas sarunas, darba dokumenti, fotoattēli un pat mobilo kontaktu saraksti. Kamēr lielie tehnoloģiju uzņēmumi meklē veidus, kā turpināt apmācīt jaudīgus modeļus, neraugoties uz datu ierobežojumiem, lietotāji orientējas sarežģītā vidē, kur piekrišana bieži vien ir neskaidra, ar garām, neviennozīmīgām un pastāvīgi mainīgām privātuma politikām.

Kāpēc mākslīgā intelekta asistentiem ir nepieciešams tik daudz datu un ko tas nozīmē jūsu privātumam

Mākslīgā intelekta aģenti un tērzēšanas roboti nav tikai “programmas, kas atbild”Tās ir sistēmas, kas pieņem lēmumus, sniedz ieteikumus, nosaka satura prioritātes un arvien vairāk rīkojas mūsu vārdā (pērkot, rezervējot, pārvaldot grafikus, atbildot uz e-pastiem utt.). Lai tās būtu efektīvas, tām ir nepieciešams ļoti bagātīgs konteksts par to, kas jūs esat, ko jūs darāt un kas jūs interesē, kas mudina tās vākt personas datus plašā mērogā.

Jaunākie pētījumi liecina, ka daudzi mākslīgā intelekta darbināmi pārlūkprogrammas palīgi piekļūst ārkārtīgi sensitīvai informācijai.Testos, kas veikti ar populāri paplašinājumiPētnieki atklāja, ka daži spraudņi nosūtīja uz saviem serveriem pilnu apmeklēto lapu saturu, tostarp veidlapas ar bankas datiem, veselības informāciju vai jebkādiem ekrānā redzamiem datiem, kā arī IP adresi un metadatus, kas ļauj secināt par vecumu, dzimumu, ienākumu līmeni vai interesēm.

Risks nav tikai tas, ka viņi daudz zina par jums, bet gan tas, ko viņi var darīt ar šo informāciju.Kiberdrošības eksperti brīdina par iespējamiem komerciālas manipulācijas scenārijiem (neobjektīvi ieteikumi, pamatojoties uz jūsu profilu), diskrimināciju vai izslēgšanu (piemēram, piedāvājumu vai pakalpojumu ierobežošana noteiktām grupām), izspiešanu datu noplūdes gadījumā un pat identitātes zādzību, ja tiek apvienoti dažādi informācijas avoti.

Lielākā pamatproblēma ir necaurredzamība.Daudzi lietotāji zina, ka meklētājprogrammas un sociālie tīkli vāc datus reklāmas nolūkos, taču viņi neiedomājas, ka pārlūkprogrammā integrēts asistents varētu uzraudzīt ievērojamu daļu no viņu tiešsaistes aktivitātēm. Daudzos gadījumos šī datu vākšana notiek bez patiesi informētas piekrišanas un dažreiz pārkāpj datu aizsardzības noteikumus vai tieši ir pretrunā ar uzņēmuma paša pakalpojumu sniegšanas noteikumiem, kurus daudzi... Viņi pieņem bez lasīšanas.

Kādus datus vāc mākslīgā intelekta asistenti, un kādas ir atšķirības starp platformām?

Mākslīgā intelekta asistentu apkopotie dati aptver gan pamatinformāciju, gan intīmas detaļas.Visizplatītākie datu veidi ir kontaktinformācija (vārds, e-pasts, tālruņa numurs), precīza vai aptuvena atrašanās vieta, ierīces identifikatori, lietošanas vēsture, sarunu saturs, augšupielādētie faili, pirkumu dati un dažos gadījumos arī… lietotāja kontaktu saraksts.

Salīdzinošajos pētījumos daži dalībnieki tiek uzskatīti par īpaši "rijīgiem".Sarunu tērzēšanas robotu jomā ir atzīmēts, ka daži risinājumi var apkopot vairāk nekā divdesmit dažādu veidu datus par katru lietotāju, kas sadalīti daudzās kategorijās: kontaktinformācija, atrašanās vieta, jūsu rakstītais vai augšupielādētais saturs, darbību vēsture, unikālie identifikatori, diagnostikas informācija, lietošanas modeļi, veiktie pirkumi un pat tālruņa kontaktu saraksts, ko mūsdienās gandrīz neviens cits tērzēšanas robots nedara.

Pretējā spektra galā ir rezervētāki dalībnieki.Tie reģistrē tikai dažus pamata atribūtus, kas saistīti ar saziņu un pakalpojuma tehnisko darbību (piemēram, identifikatorus vai diagnostikas datus). Pa vidu atrodas plašs rīku klāsts, piemēram, Claude, Copilot, DeepSeek, ChatGPT un citi. Apjukumskas atšķiras pēc tā, cik daudz datu veidu tie vāc, kādas kategorijas tie aptver un kādam nolūkam tie tos izmanto, īpaši attiecībā uz reklāmu vai kopīgošanu ar trešajām personām.

Ne visi asistenti darbojas vienādi, kad tie ir integrēti pārlūkprogrammā. uz paplašinājumi pārlūkprogrammām Chrome, Edge vai citām Īpaši uzmācīgas prakses ir konstatētas: spraudņi, kas apkopo banku un veselības veidlapas, citi, kas nosūta lietotāju jautājumus kopā ar identifikatoriem analītikas pakalpojumiem, piemēram, Google Analytics, ļaujot izsekot vairākās vietnēs, un vairāki, kas veido detalizētus profilus (vecums, dzimums, ienākumi, vaļasprieki), lai personalizētu atbildes dažādās sesijās.

Viens pārsteidzošs gadījums ir daži rīki, kas saskaņā ar analīzēm gandrīz neuzrāda profilēšanas vai personalizācijas pazīmes. Atšķirībā no citiem paplašinājumiem, kas masveidā izseko pārlūkošanas aktivitātes, tieši šie paplašinājumi ir iemesls, kāpēc daži pētnieki tos izceļ kā piemēru tam, kā tehniski ir iespējams sniegt noderīgu mākslīgā intelekta pakalpojumu, pilnībā neizmantojot lietotāja personas datus.

Meta mākslīgais intelekts un lēciens uz sensitīvu datu masveida izmantošanu

Integrējot savu palīgu Facebook, Instagram un citos pakalpojumos, Meta pārkāpj jaunu robežu personas datu izmantošanā.Biznesa modelis vairs nav vērsts tikai uz uzmanības piesaistīšanu displeja reklāmām, bet gan uz tiešas mijiedarbības ar lietotāju izmantošanu ļoti specifiskos kontekstos un ar intīmu informāciju.

Dažādu tērzēšanas robotu datu vākšanas prakses analīze liecina, ka Meta AI ir viens no rijīgākajiem.Visas pārskatītās lietotnes apkopoja lietotāju datus; gandrīz puse izsekoja ģeolokāciju, un gandrīz trešdaļa izmantoja reklāmu izsekošanu, informācijas savstarpēju atsauču veidošanu ar citiem pakalpojumiem vai pārdošanu datu starpniekiem. Taču Meta AI izceļas, jo saskaņā ar pētījumu tā ir vienīgā, kas skaidri apkopo finanšu, veselības un fiziskās sagatavotības informāciju.

Bet tas ar to nebeidzas: Meta AI apkopo arī īpaši sensitīvas kategorijasTas ietver tādus datus kā rases vai etniskā izcelsme, seksuālā orientācija, grūtniecības vai dzemdību dati, invaliditāte, reliģiskā vai filozofiskā pārliecība, dalība arodbiedrībās, politiskie uzskati, kā arī ģenētiskā un biometriskā informācija. Šāda veida dati ir īpaši aizsargāti saskaņā ar tādiem noteikumiem kā GDPR, jo to ļaunprātīga izmantošana var izraisīt diskrimināciju, vajāšanu vai nopietnus riskus pamattiesībām.

Turklāt Meta AI kopīgo noteiktu informāciju ar trešajām pusēm mērķtiecīgas reklāmas kontekstāLīdzās Copilot, tas ir viens no nedaudzajiem asistentiem, kas komerciālām kampaņām izmanto ar lietotāja identitāti saistītus datus, taču tas nepārprotami atšķiras ar iesaistītās informācijas apjomu un daudzveidību, izmantojot vairāk nekā divdesmit datu veidus, salīdzinot ar daudz zemākiem rādītājiem citos pakalpojumos.

Šo pieeju pastiprina datu brokeru ekosistēma. kas pērk un pārdod personisko informāciju, kas apkopota no lietotnēm, tīmekļa vietnēm un publiskām datubāzēm. Tādi uzņēmumi kā Acxiom, Experian, Epsilon un Oracle Data Cloud apstrādā milzīgu profilu apjomu, kas var nonākt reklāmdevēju, apdrošinātāju, darba devēju un pat valdības aģentūru rokās globālajā tirgū, kas, neskatoties uz zināmu likumdošanas progresu, joprojām lielā mērā neregulēts.

Google Gemini, politikas izmaiņas un aktivitāšu kontrole

Arī Google ir spēris soli, atjauninot savas privātuma politikas, lai iekļautu mijiedarbības izmantošanu ar savu mākslīgā intelekta ekosistēmu.Izmantojot Gemini, uzņēmums norāda, ka var izmantot jūsu kopīgotos vaicājumus, augšupielādētos failus, ekrānuzņēmumus un fotoattēlus, lai uzlabotu savus pakalpojumus un apmācītu ģeneratīvos mākslīgā intelekta modeļus, tostarp audio un ierakstus no tādām funkcijām kā Gemini Live.

Reaģējot uz kritiku, Google ir ieviesis funkciju ar nosaukumu “Pagaidu saruna”.Šī funkcija ir izstrādāta, lai ierobežotu jūsu nesen veikto meklējumu izmantošanu personalizācijas vai apmācības nolūkos. Tomēr lietotājam tā ir jāaktivizē un jābūt proaktīvam, konfigurējot opcijas, piemēram, atspējojot aktivitāšu saglabāšanu vai pārvaldot un dzēšot vēstures vienumus; pretējā gadījumā ievērojama daļa no viņu digitālās dzīves paliks pieejama uzņēmumam.

Uzņēmums atzīst, ka, izmantojot lietotāju aktivitātes savu pakalpojumu uzlabošanai, tas izmanto arī cilvēku veiktus recenzentus.Šajā nolūkā tā apgalvo, ka pirms sarunu nosūtīšanas pakalpojumu sniedzējiem tās tiek atsaistītas no konta. Tomēr tā nepārprotami atzīst, ka "tāpat kā iepriekš" ir izmantojusi šos personas datus un kopīgojusi tos ar trešajām personām noteiktu uzdevumu veikšanai, kas rada šaubas par anonimitātes patieso apmēru un informācijas efektīvu aizsardzību.

Šī pieeja rada neērtus jautājumus par piekrišanuDaudzi lietotāji gandrīz automātiski, pat neizlasot tos, pieņem jaunos privātuma noteikumus tīras inerces vai baiļu zaudēt piekļuvi pakalpojumam dēļ. Tā rīkojoties, viņi piešķir plašas atļaujas izmantot personas datus, pilnībā neizprotot sekas, ko daži eksperti uzskata par "aizdomīgiem", ja klauzulas tiek paplašinātas, lai tās precīzi aptvertu mākslīgā intelekta modeļu apmācību.

Regulējuma jomā tas viss krustojas ar atbilstības prasībām, piemēram, Eiropas GDPR.Šie noteikumi paredz pamatot apstrādes juridisko pamatu (piekrišana, likumīgas intereses, juridisks pienākums utt.) un garantēt piekļuves, labošanas, iebildumu un dzēšanas tiesības. Diskusijas par to, vai ir pieņemami atsaukties uz “likumīgām interesēm”, lai apmācītu mākslīgā intelekta sistēmas ar personas datiem bez skaidras piekrišanas, datu aizsardzības iestāžu un patērētāju asociāciju vidū ir ļoti aktīvas.

Privātā ziņojumapmaiņa, failu glabāšana un kur faktiski nonāk jūsu dati

Ziņojumapmaiņas lietotnes ir viena no jutīgākajām digitālajām vidēmJo tajos ir intīmas sarunas, fotoattēli, dokumenti un visa veida konfidenciāla informācija. Doma, ka mākslīgā intelekta asistents varētu izlūkot šos ziņojumus bez skaidras piekrišanas, rada nopietnas bažas par privātumu un grauj daudzu lietotāju uzticību.

WhatsApp gadījumā uzņēmums uzstāj, ka personīgās sarunas ar draugiem un ģimeni nav pieejamas mākslīgajam intelektam.Viņi paskaidro, ka viņu modeļi tiek apmācīti, tieši mijiedarbojoties ar konkrēto mākslīgā intelekta kontu: jums ir aktīvi jāatver tērzēšana ar mākslīgo intelektu vai jānosūta tam ziņojums, un ne Meta, ne WhatsApp nevar uzsākt šo sarunu jūsu vietā. Viņi arī uzsver, ka mijiedarbība ar mākslīgo intelektu automātiski nesaista jūsu WhatsApp kontu ar Facebook, Instagram vai citām grupas lietotnēm.

Pat ja tā, pats uzņēmums brīdina, ka tas, ko jūs nosūtāt šai mākslīgajam intelektam, var tikt izmantots, lai sniegtu jums precīzas atbildes.un nepārprotami iesaka nedalīties ar informāciju ko nevēlaties, lai Meta zinātu. Tas skaidri norāda, ka, pat ja starp pakalpojumiem pastāv formālas barjeras, jebkurš saturs, ko nolemjat ieviest mākslīgā intelekta tērzēšanā, nonāk apstrādes ķēdē un, iespējams, tiek analizēts apmācības nolūkos.

Arī failu glabāšanas un pārsūtīšanas pakalpojumi ir bijuši strīdīgi.Nesens piemērs bija izmaiņas labi pazīstama failu pārsūtīšanas pakalpojuma sniegšanas noteikumos, kuru jaunās klauzulas tika interpretētas kā plašas atļaujas piešķiršana augšupielādētiem dokumentiem, lai uzlabotu turpmākās mākslīgā intelekta sistēmas. Lietotāju negatīvā reakcija piespieda uzņēmumu precizēt, ka saturs paliek sūtītāja īpašumā, ka tā izmantošana ir ierobežota ar pakalpojuma darbību un uzlabošanu, un ka tas netiks izmantots mākslīgā intelekta modeļu apmācībai vai pārdots trešajām personām. Bija svarīgi arī atcerēties, ka pastāv alternatīvas failu un fotoattēlu pārvaldībai lokāli, piemēram, [šeit ievietojiet alternatīvas]. Fotoprizma.

Šādi incidenti parāda, cik lielā mērā uzticība ir atkarīga no pārredzamības.Ja juridiskie teksti ir neskaidri vai rada iespaidu, ka tie paver durvis neparedzētiem lietojumiem, lietotājs pieņem sliktāko. Turklāt, ja likumīgi mērķi (drošība, veiktspēja, uzturēšana) tiek sajaukti ar vispārīgiem jēdzieniem, piemēram, "mūsu pakalpojumu uzlabošana", kļūst grūti saprast, vai jūsu dokumenti nonāk tikai kā tehniska datplūsma vai kā daļa no gigantiska apmācības datu kopuma.

Situācija kļūst sarežģītāka, ja iesaistīti augsta riska piegādātāji un sensitīvas uzglabāšanas vietas.Dažu ārpus ES izstrādātu asistentu gadījumā ir dokumentētas ievērojamas sarunu un žurnālu noplūdes, un fakts, ka serveri atrodas jurisdikcijās ar vājākiem datu aizsardzības noteikumiem, palielina lietotāju pakļautību datu noplūdei. Šeit svarīgs ir ne tikai tas, cik daudz datu tiek savākti, bet arī tas, kur tie tiek glabāti un saskaņā ar kādiem likumiem šī apstrāde tiek regulēta.

Kiberdrošības riski, visuresošie dati un nepieciešamība pēc regulējuma

Uzlabotas mākslīgā intelekta un liela apjoma personas datu apvienojums ir zelta bedre kibernoziedzniekiem.Uzbrucēji arvien vairāk izmanto mākslīgā intelekta rīkus, lai pilnveidotu sociālās inženierijas kampaņas, ģenerētu ticamus pikšķerēšanas e-pastus, profilētu upurus un automatizētu identitātes zādzības vai finanšu krāpšanu.

Ja mākslīgā intelekta palīgs uzglabā sarunu vēsturi, dokumentus un sensitīvus datus bez pietiekamiem drošības pasākumiemViens informācijas noplūdis var atklāt informāciju plašā mērogā. Atšķirībā no paroles, ko var mainīt, tādus datus kā jūsu slimības vēsture, politiskie uzskati vai seksuālā orientācija pēc noplūdes praktiski nav iespējams "atsaukt".

Ziņojumi par kiberdrošības noturību liecina, ka lielākā daļa organizāciju nav sagatavotas. lai aizsargātu mākslīgā intelekta darbinātas sistēmas un procesus. Daudzām trūkst pamata drošības un datu pārvaldības prakses, tās nav definējušas skaidras politikas par to, ko var un ko nevar ieviest mākslīgā intelekta rīkos, un nav pielāgojušas savas mākoņinfrastruktūras, lai pārvaldītu šo jaunā veida risku. Turklāt daži draudi rodas no šķietami likumīgiem pakalpojumiem; tāpēc ir svarīgi uzraudzīt pakalpojumu sniedzējus un lietojumprogrammas, tostarp daži VPN, kas zog datuskas var palielināt ekspozīciju.

Ņemot vērā šo scenāriju, eksperti aicina ieviest stingrākus un konkrētākus noteikumus mākslīgajam intelektam.Tiek runāts par pastiprinātām pārredzamības saistībām (ļoti skaidri norādot, kādi dati tiek vākti un kādam mērķim), nepārprotamu piekrišanu sensitīviem lietojumiem, minimālajiem drošības standartiem viedierīcēm un pakalpojumiem, kā arī papildu ierobežojumiem pakalpojumu sniedzējiem, kas tiek uzskatīti par augsta riska pakalpojumu sniedzējiem. Eiropas noteikumi par mākslīgo intelektu un datu aizsardzību cenšas virzīties šajā virzienā, taču to praktiskā piemērošana joprojām tiek izstrādāta.

Tiek uzsvērta arī privātuma un drošības integrācijas "pēc izstrādes" nozīme.Tā vietā, lai regulējumu uzskatītu par šķērsli, daži speciālisti apgalvo, ka digitālās pēdas aizsardzības iekļaušana jau katra projekta sākumā ilgtermiņā padara risinājumus stabilākus un efektīvākus, kā arī ļauj izvairīties no situācijām, kad pēc privātuma incidenta vai regulējošas sankcijas ir jāimprovizē ielāpi.

Sintētiskie dati, mākslīgā intelekta pašpilnveidošanās un modeļu apmācības nākotne

Paļaušanās uz reālās pasaules datiem rada šķēršļus arvien jaudīgāku modeļu izstrādei.Lielie tehnoloģiju uzņēmumi zina, ka tie nevar bezgalīgi balstīt savu progresu uz neierobežotu personiskās informācijas izmantošanu gan ētisku apsvērumu, gan pieaugošo juridisko ierobežojumu dēļ. Tāpēc tie pēta alternatīvus veidus, kā apmācīt mākslīgo intelektu, tik ļoti nepaļaujoties uz lietotāju datiem.

Viens no šiem ceļiem ir mākslīgā intelekta “pašpilnveidošanās”.Sistēmas, kas spēj optimizēt savu veiktspēju, izmantojot uzlabotus algoritmus, pašprogrammēšanas procesus un efektīvāku aparatūru (īpaši procesoru jomā). Tādu uzņēmumu kā Meta un Google DeepMind laboratorijas strādā pie modeļiem, kas daļēji paši sevi apmāca vai pilnveido, samazinot nepieciešamību pēc jauniem, marķētiem cilvēku datiem.

Vēl viena svarīga joma ir sintētisko datu ģenerēšana.Tā vietā, lai vienkārši mācītos no jau esošā, modelis var radīt jaunu pieredzi vai piemērus, pamatojoties uz apgūto, un pēc tam izmantot tos, lai turpinātu apmācību. Tādā veidā sistēmu vairs neierobežo reālu datu trūkums, un tā var radīt gandrīz neierobežotu daudzumu simulētas informācijas, lai uzlabotu savu veiktspēju konkrētos uzdevumos.

Šīs pieejas praktiskie pielietojumi jau sāk parādīties.Specializēti programmēšanas palīdzības rīki, piemēram, koda asistenti, demonstrē, kā modelis var mācīties no savas izvades, labot kļūdas, pilnveidot stilus un piedāvāt arvien sarežģītākus risinājumus, nepieprasot manuālu katra cilvēka instances pārskatīšanu. Jaunuzņēmumi eksperimentē ar aģentiem, kas modificē savu kodu, lai labāk pielāgotos uzdevumiem, ar kuriem tie saskaras, radot nepārtrauktu testēšanas un uzlabošanas ciklu.

Tomēr šī “autonomija” apmācībā nav bez riskiem.Organizācijas, kas nodarbojas ar mākslīgā intelekta riska novērtēšanu, brīdina, ka, ja sistēma spēj ātri paplašināt savas iespējas, to varētu izmantot ļaunprātīgām darbībām, sākot no progresīvas uzlaušanas līdz ieroču izstrādei vai masveida cilvēku manipulēšanai, izmantojot pielāgotu saturu.

Realitātē, lai gan uzņēmumi pēta sintētiskos datus un sevis pilnveidošanu, pašreizējās sistēmas joprojām lielā mērā balstās uz reālās pasaules informāciju.Vairāk nekā 80 % no organizācijām, kas analizētas dažos pētījumos, joprojām trūkst nobriedušas prakses savu mākslīgā intelekta modeļu nodrošināšanai, datu plūsmas aizsardzībai vai mākoņinfrastruktūras aizsardzībai. Atšķirība starp mākslīgā intelekta ieviešanas ātrumu un aizsardzības spējām nozīmē arvien paplašinātu uzbrukuma virsmu.

Lietotāju paraugprakse: ko nedrīkst kopīgot un kā pasargāt sevi, izmantojot mākslīgo intelektu

Lietotāja galvenā aizstāvība joprojām ir veselais saprāts, kas tiek stingri pielietots.Lai cik draudzīgs tērzēšanas robots nešķistu, tas nav jūsu uzticamais kolēģis: tā ir saskarne ar serveriem, kas var ierakstīt, analizēt un atkārtoti izmantot jūsu teikto. Vienmēr pieņemiet, ka viss, ko ievadāt, var tikt saglabāts ilgāk, nekā jūs iedomājaties.

Izvairieties no personu identificējošas informācijas (PII) kopīgošanas, ja vien tas nav absolūti nepieciešams.Tas ietver pilnu vārdu, pasta adresi, personīgo e-pasta adresi, tālruņa numuru, dzimšanas datumu vai personu apliecinošus dokumentus. Apvienojot vairākas no šīm detaļām, ir daudz vieglāk izveidot jūsu profilu un saistīt jūsu sarunas ar reālu identitāti.

Nekad neievadiet finanšu informāciju vai drošības akreditācijas datusKredītkaršu numurus, bankas konta datus, paroles, PIN kodus vai divfaktoru autentifikācijas kodus nekad nedrīkst kopīgot ar mākslīgā intelekta tērzēšanas robotu. Šāda veida datus pārvaldiet tikai oficiālās platformās, izmantojot pilnīgu šifrēšanu un īpašus drošības pasākumus.

Neļaujiet tērzēšanas robotiem piekļūt sociālās apdrošināšanas numuriem, pases datiem un citiem augsta riska identifikatoriemTie ir iecienīts mērķis identitātes zādzībām, un atšķirībā no kredītkartes tos nav viegli nomainīt, ja tie tiek apdraudēti. Uztveriet šos akreditācijas datus kā "radioaktīvu materiālu", ko nedrīkst ievadīt sistēmās, kuru iekšējo darbību jūs nesaprotat.

Akadēmiskā, institucionālā vai korporatīvā vidē esiet īpaši uzmanīgi attiecībā uz to, ko kopīgojat.Neaugšupielādējiet akadēmiskos izrakstus, datubāzes ar aizsargātu informāciju, iekšējos ziņojumus, stratēģiskos plānus, sensitīvus finanšu dokumentus vai nepublicētu intelektuālo īpašumu. Daudzas organizācijas skaidri aizliedz šāda veida satura sūtīšanu publiskiem mākslīgā intelekta pakalpojumiem, un jūs varētu pārkāpt gan iekšējos noteikumus, gan datu aizsardzības likumus.

Savās uzvednēs izmantojiet datu minimizācijas un anonimizācijas stratēģiju.Sniedziet tikai to informāciju, kas nepieciešama, lai asistents varētu jums palīdzēt: noņemiet vārdus, adreses un konkrētas atsauces uz reālām personām vai projektiem un aizstājiet identificējamus elementus ar vispārīgiem marķieriem, piemēram, "Klients A", "Uzņēmums X" vai "Pilsēta Y". Pirms ziņojumu nosūtīšanas pārskatiet tos, lai pārliecinātos, ka tajos nav iekļauta nekā sensitīva.

Periodiski pārskatiet katra pakalpojuma konfidencialitātes politiku un kontroles iespējas.Dažas platformas ļauj atspējot sarunu izmantošanu apmācības nolūkos, dzēst vecās tērzēšanas vēstures vai aktivizēt pagaidu tērzēšanas režīmus, kas samazina saglabāšanas laiku. Aktivizējiet šīs funkcijas, kad vien iespējams, un nepieņemiet, ka tās ir iespējotas pēc noklusējuma.

No tehniskā viedokļa tas stiprina jūsu pamata drošībuKatram mākslīgā intelekta kontam izmantojiet spēcīgas, unikālas paroles, kad vien iespējams, iespējojiet divpakāpju autentifikāciju, izvairieties no savienojuma izveides no neaizsargātiem publiskiem Wi-Fi tīkliem un regulāri atjauniniet savas ierīces. Ievērojiet savas organizācijas politikas attiecībā uz mākslīgā intelekta rīku izmantošanu, īpaši, ja strādājat ar sensitīvu informāciju.

Visbeidzot, tas prasa no mākslīgā intelekta pakalpojumu sniedzējiem pārredzamību un atbildību.Rīkiem ir skaidri jānorāda, ka tās ir automatizētas sistēmas, saprotamā veidā paskaidrojot, kādus datus tās vāc un kādiem mērķiem, kas var piekļūt šai informācijai un kā īstenot savas piekļuves, labošanas, dzēšanas vai iebildumu tiesības. Ētisks dizains ietver arī pasākumus, lai mazinātu neobjektivitāti, izvairītos no bīstamiem ieteikumiem un atbilstoši eskalētu augsta riska gadījumus.

Ekosistēmā, kurā mākslīgais intelekts arvien vairāk ietekmē mūsu ikdienas dzīvi, izpratne par to, ko datu asistenti vāc, kā tie tiek izmantoti un kādas kontroles iespējas mums ir, ir būtiska, lai turpinātu gūt labumu no to sniegtajām priekšrocībām, neupurējot savu privātumu.Apvienojot stingrākus noteikumus, atbildīgus uzņēmumus un labi informētus lietotājus, ir iespējams gūt labumu no šīm sistēmām, nezaudējot kontroli pār informāciju, kas mūs vislabāk raksturo.