AI-сгенероване зображення через Mid Journey — Poonacha Machaiah
“Коли щось безкоштовне, ти є продуктом.” Це вічне прислів’я має особливе значення в цифрову епоху, де соціальні медіаплатформи монетизують контент, створений користувачами, способом, який більшість користувачів навіть не передбачала. Як співзасновник Cyberhuman.ai, я особисто спостерігав, як дані користувачів перетворюються на будівельні блоки для AI-систем. Моя подорож у цій сфері почалася з прагнення створювати AI-рішення, які поважають індивідуальні права. Але дуже швидко стало зрозуміло, наскільки мало обговорюється та наскільки всеосяжним є використання даних соціальних мереж для навчання AI. Надихнувшись цими принципами, наша ініціатива DeepakChopra.ai (www.deepakchopra.ai) була натренована на величезному тілі робіт доктора Діпака Чопри, включаючи його понад 95 книг і відео, при цьому ретельно поважаючи і віддаючи належне автору та власнику інтелектуальної власності.
Соціальні медіаплатформи, такі як Meta (Facebook, Instagram), LinkedIn, X (колишній Twitter) та Reddit, — це не просто цифрові місця для зустрічей, а величезні шахти даних. Кожен пост, зображення, відео та взаємодія, якими ви ділитеся, ретельно збираються, аналізуються та перетворюються на життєву силу передових AI-моделей. Хоча це невтомне збирання даних сприяє проривним інноваціям, воно також кидає довгу тінь на ландшафт конфіденційності, прозорості та етичного використання даних. Що означає, коли твоє життя стає тренувальним полем для штучного інтелекту?
Як соціальні медіаплатформи використовують дані користувачів для навчання AI
Збір даних
Соціальні медіаплатформи збирають величезні обсяги публічно доступних даних користувачів, включаючи пости, зображення, відео та взаємодії. Ці дані є надзвичайно цінними для навчання AI, оскільки вони відображають автентичну, реальну людську поведінку. Розмовні нюанси, регіональний сленг, змінні тенденції та різноманітні перспективи — все це є критично важливим для розвитку складних AI-систем. Наприклад, чат-боти AI та віртуальні помічники навчаються за допомогою цих даних, щоб імітувати людські розмови, а системи рекомендацій використовують дані взаємодії з користувачем для вдосконалення алгоритмів.
Платформи, як Meta, використовують публічні пости для тренування чат-ботів та віртуальних помічників, тоді як LinkedIn використовує резюме та професійні пости для покращення своїх алгоритмів підбору роботи. Точно так само X почав ділитися даними користувачів з третіми сторонами для навчання AI, якщо користувачі явно не відмовляться.
Застосування
Моделі AI, натреновані на даних соціальних мереж, мають широкий спектр застосувань. Вони покращують чат-боти, удосконалюють системи рекомендацій і персоналізують досвід користувачів через цільову рекламу. Генеративні AI-інструменти, такі як ChatGPT, також виграють від різноманіття розмовних даних, отриманих з платформ. Однак наслідки цих технологій виходять за межі поліпшення функцій; вони зачіпають саму основу цифрової конфіденційності та власності.
Обмін даними з третіми сторонами
Окрім внутрішнього використання, деякі платформи діляться даними користувачів з третіми сторонами для розробки AI-моделей. Ця практика спричинила значну суперечку. Наприклад, X дозволяє третім компаніям отримувати доступ до даних користувачів, якщо користувачі не активно відмовляться від цього. Часто це заховано в налаштуваннях конфіденційності, і такі політики підкреслюють необхідність більшої прозорості в тому, як використовується контент користувачів.
Питання конфіденційності
Політика за замовчуванням "згоди"
Більшість соціальних медіаплатформ діють за політикою "за замовчуванням згоди", коли користувачі автоматично включені до практик обміну даними, якщо не відмовляться від цього вручну. Такий підхід вигідний платформам, але залишає користувачів неінформованими про те, як використовується їхній контент. Наприклад, LinkedIn і X вимагають від користувачів надавати доступ до складних налаштувань конфіденційності, щоб уникнути використання їхніх даних для навчання AI.
Політика Meta дозволяє публічні пости для навчання AI, водночас виключаючи приватні повідомлення.
Однак, різниця між "публічними" та "приватними" постами може бути оманливою, оскільки публічні пости часто містять особисту чи чутливу інформацію, яку користувачі можуть не очікувати, що буде використана повторно.
Відсутність прозорості
Багато користувачів не усвідомлюють, що їхній контент використовується для навчання AI-моделей. Недостатнє розкриття інформації в політиках конфіденційності та нечіткі умови обслуговування сприяють цій відсутності обізнаності. Платформи часто надають перевагу юридичній відповідності, а не чіткому спілкуванню, що залишає користувачів у роздумах про те, як обробляються їхні дані.
Глобальні відмінності
Компанії повинні надавати чіткіші сповіщення та простіші механізми відмови в регіонах з суворішими нормативами захисту даних, таких як Європейський Союз. Однак глобальні розбіжності у стандартах конфіденційності означають, що багато користувачів, особливо в менш регульованих ринках, не мають належного захисту.
Ризики та виклики
Упередженість та дезінформація
Навчання AI-моделей на нефільтрованих даних з соціальних мереж може посилити наявні упередження та збільшити поширення дезінформації. Якщо навчальні набори даних містять упереджену або фальшиву інформацію, AI-системи можуть випадково навчитися та відтворити ці проблеми, що призведе до непередбачених наслідків.
Етичні питання
Використання особистого контенту без явної згоди піднімає етичні питання щодо власності та справедливого використання цифрових даних. Користувачі часто створюють контент, не враховуючи його можливе використання для навчання AI-систем, що розмиває межу між публічним поширенням і мимовільною участю в розробці AI.
Нормативний контроль
Соціальні медіаплатформи зазнали посиленої нормативної уваги через свої практики навчання AI. Європейський Союз розпочав розслідування стосовно компаній, таких як X, через можливі порушення конфіденційності, підкреслюючи зростаючу напругу між інноваціями та правами користувачів.
Заходи з пом'якшення
Опції відмови
Деякі платформи впровадили опції відмови для користувачів, стурбованих використанням їхніх даних для навчання AI. Наприклад:
- Meta: Користувачі можуть перейти в Центр конфіденційності в налаштуваннях свого облікового запису, щоб заперечити проти використання даних для генеративних AI-моделей.
- LinkedIn: Користувачі можуть відредагувати налаштування конфіденційності даних, щоб відмовитися від обміну контентом для навчання AI.
Водяні знаки та фільтрація
Дослідники шукають рішення, як водяні знаки для AI-генерованого контенту, щоб покращити прозорість, а також фільтрацію навчальних наборів даних, щоб зменшити упередження. Ці зусилля спрямовані на створення більш етичних та надійних AI-систем без компромісів у питанні конфіденційності користувачів.
Регуляторні реформи
Потрібні більш суворі регуляції для забезпечення прозорості та підзвітності. Законодавці повинні встановити глобальні стандарти, які ставлять на перше місце згоду користувачів, забезпечують безпеку даних та вимагають від платформ етичного використання AI.
Як захистити себе: кроки для відмови
Щоб запобігти використанню ваших постів у соціальних мережах для навчання AI, розгляньте наступні кроки:
- Meta (Facebook, Instagram, Threads, WhatsApp):
- Перейдіть в Центр конфіденційності в налаштуваннях свого облікового запису.
- Знайдіть розділ “Як Meta використовує інформацію для генеративних AI-моделей”.
- Натисніть на “Право на заперечення” і заповніть форму.
- Налаштуйте свій обліковий запис на приватний, щоб обмежити використання даних.
- LinkedIn:
- Перейдіть на свій профіль і відкрийте “Налаштування”.
- Виберіть “Конфіденційність даних” і відмовтеся від обміну контентом для навчання AI.
- Загальні поради:
- Для платформ без чітких опцій відмови переведіть свій обліковий запис на приватний або обмежте публічні пости.
- Будьте свідомі, що дані, які вже були зібрані, все одно можуть використовуватись для навчання AI.
Шлях уперед
Оскільки AI формує цифровий ландшафт, напруга між інноваціями та конфіденційністю лише посилюватиметься. Соціальні медіаплатформи повинні ставити на перше місце прозорість та згоду користувачів, тоді як регулятори повинні впроваджувати більш суворі правила для захисту осіб від мимовільної експлуатації даних.
Для користувачів розуміння наслідків їхньої онлайн-активності та вжиття проактивних кроків для захисту своїх даних є критично важливими.
Шошана Зубофф (авторка книги "Ера капіталізму спостереження") говорить: “Капіталізм спостереження односторонньо привласнює людський досвід як безкоштовну сировину для переведення в поведінкові дані.” Захист вашого цифрового сліду — це не лише особиста відповідальність, а й позиція за етичне використання технологій у взаємозв'язковому світі.
Перекладено з: Your AI Training Data: How Social Media Giants Are Mining Your Digital Life