Mencapai Keseimbangan Produktivitas dan Privasi: Melindungi Data di Era Alat-Alat yang Didorong oleh Kecerdasan Buatan

Mengambil tugas-tugas berulang, memberikan wawasan dengan kecepatan yang jauh melampaui kemampuan manusia, dan secara signifikan meningkatkan produktivitas kita—kecerdasan buatan sedang mengubah cara kita bekerja, sehingga penggunaannya dapat meningkatkan kinerja profesional yang sangat terampil hingga 40%.

AI telah menyediakan banyak alat yang berguna, dari Clara, asisten AI yang menjadwalkan pertemuan, hingga Gamma, yang mengotomatisasi pembuatan presentasi, dan ChatGPT—bendera kapal dari kecerdasan buatan generatif’s meningkat. Demikian pula, platform seperti Otter AI dan Good Tape, yang mengotomatisasi proses transkripsi yang memakan waktu. Gabungan, alat-alat dan banyak lainnya menyediakan alat produktivitas berbasis AI yang komprehensif, membuat pekerjaan kita lebih mudah dan efisien—dengan McKinsey memperkirakan bahwa AI dapat membuka $4,4 triliun dalam pertumbuhan produktivitas.

Tantangan Privasi Data AI

Namun, ketika kita semakin mengandalkan AI untuk merampingkan proses dan meningkatkan efisiensi, itu’s penting untuk mempertimbangkan implikasi privasi data potensial.

Beberapa 84% konsumen merasa mereka harus memiliki lebih banyak kontrol atas bagaimana organisasi mengumpulkan, menyimpan, dan menggunakan data mereka. Ini adalah prinsip privasi data, namun ideal ini bertentangan dengan tuntutan pengembangan AI.

Untuk semua kesophistikasian mereka, algoritma AI tidak secara inheren cerdas; mereka terlatih dengan baik, dan ini memerlukan sejumlah besar data untuk mencapainya—sering mine, milik Anda, dan milik pengguna lain. Di era AI, pendekatan standar terhadap penanganan data bergeser dari “kami tidak akan berbagi data Anda dengan siapa pun” menjadi “kami akan mengambil data Anda dan menggunakannya untuk mengembangkan produk kami”, meningkatkan kekhawatiran tentang bagaimana data kami digunakan, siapa yang memiliki akses ke sana, dan apa dampaknya terhadap privasi jangka panjang.

Kepemilikan Data

Dalam banyak kasus, kita dengan sukarela berbagi data kita untuk mengakses layanan. Namun, setelah kita melakukannya, menjadi sulit untuk mengontrol di mana data itu berakhir. Kita’melihat ini terjadi dengan kebangkrutan perusahaan pengujian genetik 23andMe—di mana data DNA 15 juta pelanggannya mungkin akan dijual kepada penawar tertinggi.

Banyak platform mempertahankan hak untuk menyimpan, menggunakan, dan menjual data, sering bahkan setelah pengguna berhenti menggunakan produk mereka. Layanan transkripsi suara Rev secara eksplisit menyatakan bahwa mereka menggunakan data pengguna “selamanya” dan “anonim” untuk melatih sistem AI mereka—dan terus melakukannya bahkan jika akun dihapus.

Ekstraksi Data

Setelah data digunakan untuk melatih model AI, mengeluarkannya menjadi sangat menantang, jika tidak mustahil. Sistem pembelajaran mesin tidak menyimpan data mentah; mereka menginternalisasi pola dan wawasan di dalamnya, membuatnya sulit untuk mengisolasi dan menghapus informasi pengguna tertentu.

Bahkan jika dataset asli dihapus, jejaknya akan tetap ada di output model, menimbulkan kekhawatiran etis tentang persetujuan pengguna dan kepemilikan data. Ini juga menimbulkan pertanyaan tentang peraturan perlindungan data seperti GDPR dan CCPA—Jika bisnis tidak dapat membuat model AI mereka benar-benar ‘lupa’, apakah mereka dapat mengklaim bahwa mereka benar-benar mematuhi?

Praktik Terbaik untuk Memastikan Privasi Data

Ketika alat produktivitas berbasis AI yang didorong oleh kecerdasan buatan mengubah alur kerja kita, itu’s penting untuk mengenali risiko dan mengadopsi strategi yang melindungi privasi data. Praktik terbaik ini dapat menjaga data Anda tetap aman sambil mendorong sektor AI untuk mematuhi standar yang lebih tinggi:

Cari Perusahaan yang Tidak Melatih pada Data Pengguna

Di Good Tape, kami’komitmen untuk tidak menggunakan data pengguna untuk pelatihan AI dan memprioritaskan transparansi dalam mengkomunikasikan hal ini—tetapi itu belum menjadi norma industri.

Sementara 86% dari konsumen AS mengatakan transparansi lebih penting bagi mereka daripada sebelumnya, perubahan yang signifikan hanya akan terjadi ketika mereka menuntut standar yang lebih tinggi dan bersikeras bahwa penggunaan data mereka harus secara jelas diungkapkan dengan memilih dengan kaki mereka, membuat privasi data menjadi proposisi nilai kompetitif.

Pahami Hak Privasi Data Anda

AI’s kompleksitas dapat sering membuatnya terasa seperti kotak hitam, tetapi seperti yang dikatakan, pengetahuan adalah kekuatan. Memahami hukum perlindungan privasi yang terkait dengan AI sangat penting untuk mengetahui apa yang dapat dan tidak dapat dilakukan perusahaan dengan data Anda. Misalnya, GDPR menetapkan bahwa perusahaan hanya mengumpulkan jumlah data minimum yang diperlukan untuk tujuan tertentu dan harus mengkomunikasikan tujuan tersebut dengan jelas kepada pengguna.

Tapi karena regulator bermain mengejar, minimum yang telanjang mungkin tidak cukup. Tetap mendapatkan informasi memungkinkan Anda untuk membuat pilihan yang lebih cerdas dan memastikan Anda’hanya menggunakan layanan yang dapat dipercaya—Kemungkinan besar, perusahaan yang tidak mematuhi standar yang paling ketat akan ceroboh dengan data Anda.

Mulai Periksa Ketentuan Layanan

Avoma’s Terms of Use adalah 4.192 kata panjang, ClickUp’s membentang 6.403 kata, dan Clockwise’s Terms of Service adalah 6.481. Ini akan memakan waktu lebih dari satu jambagi orang dewasa rata-rata untuk membaca ketiganya.

Ketentuan dan kondisi sering kompleks oleh desain, tetapi itu tidak berarti mereka harus diabaikan. Banyak perusahaan AI mengubur pengungkapan pelatihan data dalam perjanjian panjang ini—praktik yang saya percaya harus dilarang.

Tip: Untuk menavigasi ketentuan panjang dan kompleks, pertimbangkan untuk menggunakan AI untuk keuntungan Anda. Salin kontrak ke ChatGPT dan tanyakan bagaimana data Anda akan digunakan—membantu Anda memahami detail kunci tanpa memindai halaman yang tak terhitung jumlahnya dari jargon hukum.

Dorong Regulasi yang Lebih Besar 

Kita harus menyambut regulasi di ruang AI. Sementara kurangnya pengawasan mungkin mendorong pengembangan, potensi transformasional AI menuntut pendekatan yang lebih terukur. Di sini, meningkatnya media sosial—dan erosi privasi yang disebabkan oleh regulasi yang tidak memadai—harus berfungsi sebagai pengingat.

Seperti yang kita miliki standar untuk produk organik, perdagangan yang adil, dan produk yang disertifikasi keamanan, alat-alat AI harus diadakan untuk standar penanganan data yang jelas. Tanpa regulasi yang terdefinisi dengan baik, risiko terhadap privasi dan keamanan terlalu besar.

Melindungi Privasi di AI

Singkatnya, sementara AI memiliki potensi peningkatan produktivitas yang signifikan—memperbaiki efisiensi hingga 40%—kekhawatiran privasi data, seperti siapa yang mempertahankan kepemilikan informasi pengguna atau kesulitan mengeluarkan data dari model, tidak dapat diabaikan. Ketika kita mengadopsi alat dan platform baru, kita harus tetap waspada tentang bagaimana data kita digunakan, dibagikan, dan disimpan.

Tantangan terletak pada menikmati manfaat AI sambil melindungi data Anda, mengadopsi praktik terbaik seperti mencari perusahaan yang transparan, tetap mendapatkan informasi tentang hak Anda, dan mendukung regulasi yang sesuai. Ketika kita mengintegrasikan lebih banyak alat produktivitas berbasis AI ke dalam alur kerja kita, perlindungan privasi data yang kuat sangat penting. Kita semua—bisnis, pengembang, pembuat undang-undang, dan pengguna—harus mendorong perlindungan yang lebih kuat, kejelasan yang lebih besar, dan praktik etis untuk memastikan AI meningkatkan produktivitas tanpa mengorbankan privasi.

Dengan pendekatan yang tepat dan pertimbangan yang cermat, kita dapat mengatasi kekhawatiran privasi AI, menciptakan sektor yang aman dan terjamin.