Balans tussen productiviteit en privacy: gegevens beschermen in de tijd van AI-gestuurde tools

Het uitvoeren van repetitieve taken, het bieden van inzichten op snelheden die ver boven de menselijke capaciteiten liggen, en het aanzienlijk verhogen van onze productiviteit – kunstmatige intelligentie verandert de manier waarop we werken, zozeer dat het gebruik ervan de prestaties van hooggeschoolde professionals met maximaal 40% kan verbeteren.

AI heeft al een overvloed aan nuttige tools geleverd, van Clara, de AI-assistent die vergaderingen plannen, tot Gamma, die presentatiecreatie automatiseert, en ChatGPT – de vlaggenschip van generatieve AI’s opkomst. Evenzo bieden platforms zoals Otter AI en Good Tape, die het tijdrovende transcriptieproces automatiseren. Samen bieden deze tools en vele anderen een uitgebreid AI-gepowered productiviteitstoolkit, waardoor onze banen gemakkelijker en efficiënter worden – McKinsey schat dat AI $4,4 biljoen aan productiviteitsgroei kan ontgrendelen.

De gegevensprivacij-uitdagingen van AI

Echter, naarmate we steeds meer afhankelijk worden van AI om processen te stroomlijnen en efficiëntie te verbeteren, is het belangrijk om de potentiële gegevensprivacij-implicaties te overwegen.

Sommige 84% van consumenten vindt dat ze meer controle moeten hebben over hoe organisaties hun gegevens verzamelen, opslaan en gebruiken. Dit is het principe van gegevensprivacij, maar dit ideaal botsen met de eisen van AI-ontwikkeling.

Voor al hun geavanceerdheid zijn AI-algoritmen niet inherent intelligent; ze zijn goed getraind, en dit vereist enorme hoeveelheden gegevens om te bereiken – vaak de mijne, de uwe en die van andere gebruikers. In de tijd van AI verschuift de standaardbenadering van gegevensbeheer van “we zullen uw gegevens niet met iemand delen” naar “we zullen uw gegevens nemen en gebruiken om ons product te ontwikkelen”, waardoor twijfels rijzen over hoe onze gegevens worden gebruikt, wie toegang heeft tot deze gegevens en welk effect dit op onze privacy op lange termijn zal hebben.

Gegevenseigendom

In veel gevallen delen we onze gegevens vrijwillig om toegang te krijgen tot diensten. Echter, zodra we dit doen, wordt het moeilijk om te controleren waar ze terechtkomen. We zien dit gebeuren met het faillissement van het genetisch testbedrijf 23andMe – waar de DNA-gegevens van zijn 15 miljoen klanten waarschijnlijk aan de hoogste bieder zullen worden verkocht.

Veel platforms behouden het recht om gegevens op te slaan, te gebruiken en te verkopen, vaak zelfs nadat een gebruiker het product niet meer gebruikt. De spraaktranscriptiedienst Rev verklaart expliciet dat het gebruikersgegevens “eeuwig” en “anoniem” gebruikt om zijn AI-systemen te trainen – en dit blijft doen, zelfs als een account wordt verwijderd.

Gegevensextractie

Zodra gegevens zijn gebruikt om een AI-model te trainen, wordt het erg moeilijk, zo niet onmogelijk, om deze te verwijderen. Machine learning-systemen slaan geen ruwe gegevens op; ze internaliseren de patronen en inzichten daarin, waardoor het moeilijk wordt om specifieke gebruikersinformatie te isoleren en te wissen.

Zelfs als het oorspronkelijke gegevensbestand wordt verwijderd, blijven sporen ervan achter in modeluitvoer, waardoor ethische zorgen ontstaan over gebruikersconsent en gegevenseigendom. Dit roept ook vragen op over gegevensbeschermingsregelingen zoals de AVG en de CCPA – als bedrijven hun AI-modellen niet echt ‘vergeten’, kunnen ze dan echt voldoen aan de regelgeving?

Beste praktijken voor het waarborgen van gegevensprivacij

Terwijl AI-gestuurde productiviteitstools onze workflow herschikken, is het cruciaal om de risico’s te erkennen en strategieën te adopteren die gegevensprivacij waarborgen. Deze beste praktijken kunnen uw gegevens veilig houden en de AI-sector ertoe brengen om hogere standaarden te hanteren:

Zoek bedrijven die geen gebruikersgegevens gebruiken voor training

Bij Good Tape zijn we’ toegewijd om geen gebruikersgegevens te gebruiken voor AI-training en prioriteit te geven aan transparantie bij het communiceren hiervan – maar dat is nog niet de norm in de industrie.

Terwijl 86% van de Amerikaanse consumenten zegt dat transparantie voor hen belangrijker is dan ooit, zal echte verandering alleen plaatsvinden wanneer zij hogere standaarden eisen en aandringen op duidelijke openbaarmaking van het gebruik van hun gegevens door met hun voeten te stemmen en gegevensprivacij tot een concurrerende waardepropositie te maken.

Uw gegevensprivacij-rechten begrijpen

AI ’s complexiteit kan vaak het gevoel geven dat het een zwarte doos is, maar zoals het spreekwoord zegt, is kennis macht. Het begrijpen van de wetten voor gegevensbescherming die verband houden met AI is cruciaal om te weten wat bedrijven wel en niet met uw gegevens mogen doen. Bijvoorbeeld, de AVG bepaalt dat bedrijven alleen de minimale hoeveelheid gegevens verzamelen die nodig zijn voor een specifiek doel en dat ze dit doel duidelijk moeten communiceren met gebruikers.

Maar terwijl regulators proberen bij te blijven, kan het minimum niet genoeg zijn. Informed blijven stelt u in staat om slimmere keuzes te maken en ervoor te zorgen dat u alleen diensten gebruikt die u kunt vertrouwen – het is waarschijnlijk dat bedrijven die niet voldoen aan de strengste normen, onzorgvuldig met uw gegevens omgaan.

Begin met het controleren van de voorwaarden van de dienst

De voorwaarden van Avoma zijn 4.192 woorden lang, die van ClickUp beslaan 6.403 woorden en die van Clockwise zijn 6.481. Het zou de gemiddelde volwassene meer dan een uur kosten om alle drie te lezen.

Voorwaarden en condities zijn vaak complex van nature, maar dat betekent niet dat ze genegeerd moeten worden. Veel AI-bedrijven verstoppen gegevenstrainingdisclosures binnen deze lange overeenkomsten – een praktijk die ik geloof dat verboden moet worden.

Tip: Om lange en complexe voorwaarden en condities te navigeren, kunt u AI in uw voordeel gebruiken. Kopieer de overeenkomst naar ChatGPT en vraag het om samen te vatten hoe uw gegevens zullen worden gebruikt – waardoor u belangrijke details kunt begrijpen zonder door eindeloze pagina’s met juridische taal te moeten bladeren.

Staatsregulering 

We moeten regulering in de AI-ruimte verwelkomen. Hoewel een gebrek aan toezicht de ontwikkeling kan stimuleren, vereist het transformatieve potentieel van AI een meer gematigde aanpak. Hier moet de opkomst van sociale media – en de erosie van de privacy als gevolg van onvoldoende regulering – als een waarschuwing dienen.

Net zoals we standaarden hebben voor biologische, eerlijke handel en veiligheidsgecertificeerde producten, moeten AI-tools worden gehouden aan duidelijke standaarden voor gegevensbeheer. Zonder duidelijk omschreven regelgeving zijn de risico’s voor de privacy en de veiligheid te groot.

Gegevensprivacij in AI beschermen

Kortom, terwijl AI een aanzienlijk potentieel heeft om de productiviteit te verhogen – de efficiëntie met maximaal 40% te verbeteren – kunnen gegevensprivacij-kwesties, zoals wie de eigendom van gebruikersinformatie behoudt of de moeilijkheid om gegevens uit modellen te verwijderen, niet genegeerd worden. Terwijl we nieuwe tools en platforms omarmen, moeten we waakzaam blijven over hoe onze gegevens worden gebruikt, gedeeld en opgeslagen.

De uitdaging ligt in het genieten van de voordelen van AI en het beschermen van uw gegevens, door het volgen van beste praktijken zoals het zoeken naar transparante bedrijven, op de hoogte blijven van uw rechten en het pleiten voor passende regulering. Terwijl we meer AI-gestuurde productiviteitstools in onze workflows integreren, zijn robuuste gegevensprivacij-beveiligingen essentieel. We moeten allemaal – bedrijven, ontwikkelaars, wetgevers en gebruikers – streven naar sterkere beschermingen, grotere duidelijkheid en ethische praktijken om ervoor te zorgen dat AI de productiviteit verhoogt zonder de privacy te schenden.

Met de juiste aanpak en zorgvuldige overweging kunnen we de gegevensprivacij-kwesties van AI aanpakken en een sector creëren die zowel veilig als beveiligd is.