Balansere produktivitet og personvernbeskyttelse: Beskytte data i ai-drevne verktøy-alderen

Ved å ta på seg repetitive oppgaver, gi innsikt i hastigheter langt utenfor menneskelige evner, og øke vår produktivitet betydelig – kunstig intelligens former om hvordan vi jobber, så mye at dens bruk kan forbedre ytelsen til høyt kvalifiserte fagfolk med opptil 40%.

AI har allerede gitt oss en overflod av nyttige verktøy, fra Clara, ai-assistenten som booker møter, til Gamma, som automatiserer presentasjonsopprettelse, og ChatGPT – flaggskipet til generativ ai’s oppgang. Liksom plattformer som Otter AI og Good Tape, som automatiserer den tidskrevende transkripsjonsprosessen. Kombinert, gir disse verktøyene og mange andre en omfattende AI-drevet produktivitetsverktøy, som gjør jobben vår enklere og mer effektiv – med McKinsey som estimerer at AI kan låse opp $4,4 billioner i produktivitetsvekst.

AI’s data personvernbeskyttelsesutfordringer

Imidlertid, mens vi stadig mer avhenger av AI for å strømlinje prosesser og forbedre effisiensen, er det ’viktig å vurdere de potensielle personvernbeskyttelsesimplikasjonene.

Noen 84% av forbrukerne føler at de bør ha mer kontroll over hvordan organisasjoner samler inn, lagrer og bruker deres data. Dette er prinsippet om personvernbeskyttelse, men dette idealet kolliderer med kravene til AI-utvikling.

For all deres sofistikerte, er AI-algoritmer ikke i seg selv intelligente; de er godt trent, og dette krever store mengder data for å oppnå – ofte mine, dine og andre brukeres. I ai-alderen, skifter tilnærmingen til datahåndtering fra “vi vil ikke dele dine data med noen” til “vi vil ta dine data og bruke dem til å utvikle vårt produkt”, og dette fører til bekymringer om hvordan våre data brukes, hvem som har tilgang til dem og hva dette vil ha for innvirkning på vår personvernbeskyttelse på lang sikt.

Dataeierskap

I mange tilfeller, deler vi villig våre data for å få tilgang til tjenester. Men en gang vi gjør det, blir det vanskelig å kontrollere hvor de havner. Vi ’ser dette utspille seg med konkursen til det genetiske testingsfirmaet 23andMe – hvor DNA-dataene til deres 15 millioner kunder sannsynligvis vil bli solgt til høyestbyderen.

Mange plattformer beholder retten til å lagre, bruke og selge data, ofte selv etter at en bruker har sluttet å bruke produktet. Taletranskripsjonstjenesten Rev uttrykker eksplisitt at de bruker brukerdata “evig” og “anonymt” for å trene sine AI-systemer – og fortsetter å gjøre det selv om en konto slettes.

Datauttrekk

En gang data er brukt til å trene en AI-modell, blir det svært vanskelig å trekke det ut igjen, hvis ikke umulig. Maskinlæringsystemer lagrer ikke rådata; de internaliserer mønsterne og innsiktene i dem, og gjør det vanskelig å isolere og slette spesifikke brukeropplysninger.

Selv om den opprinnelige datamengden fjernes, vil spor av den forbli i modellutdata, og dette gir opphav til etiske bekymringer omkring brukerens samtykke og dataeierskap. Dette stiller også spørsmål om datavernregler som GDPR og CCPA – Hvis bedrifter ikke kan gjøre sine AI-modeller virkelig ‘glemme’, kan de hevde å være virkelig samarbeidsvillige?

Beste praksis for å sikre personvernbeskyttelse

Mens ai-drevne produktivitetsverktøy former om vår arbeidsflyt, er det ’viktig å erkjenne risikoen og adoptere strategier som beskytter personvernbeskyttelsen. Disse beste praksisene kan holde dine data trygge samtidig som ai-sektoren presses til å holde seg til høyere standarder:

Søk etter selskaper som ikke trener på brukerdata

Hos Good Tape, er vi ’forpliktet til ikke å bruke brukerdata til ai-trening og prioriterer åpenhet i kommunikasjonen om dette – men det er ikke ennå bransjestandarden.

Mens 86% av amerikanske forbrukere sier at åpenhet er viktigere enn noen gang, vil meningsfull endring bare skje når de krever høyere standarder og insisterer på at all bruk av deres data er tydelig avdekket ved å stemme med føttene og gjøre personvernbeskyttelse til en konkurranseverdi.

Forstå dine personvernbeskyttelsesrettigheter

AI’s kompleksitet kan ofte gjøre det vanskelig å forstå, men som det gamle ordtak sier, kunnskap er makt. Å forstå personvernbeskyttelseslover relatert til AI er avgjørende for å vite hva selskaper kan og ikke kan ’gjøre med dine data. For eksempel, GDPR fastslår at selskaper bare samler inn minimum mengde data nødvendig for et bestemt formål og må kommunisere dette formålet tydelig med brukerne.

Men mens regulatorer spiller catch-up, kan minimumskravene ikke være nok. Å holde seg informert gjør at du kan ta bedre valg og sikre at du ’bare bruker tjenester du kan stole på – Sannsynligvis vil selskaper som ikke holder seg til de strengeste standardene, være uansvarlige med dine data.

Start med å sjekke vilkårene for tjenesten

Avoma’s vilkår for bruk er 4 192 ord lange, ClickUp’s omfatter 6 403 ord, og Clockwise’s vilkår for tjenesten er 6 481. Det ville ta den gjennomsnittlige voksne over en time å lese alle tre.

Vilkår og betingelser er ofte komplekse av design, men det betyr ikke at de bør oversees. Mange ai-selskaper gjemmer data-treningsskjulte avsløringer innenfor disse lange avtale – en praksis jeg mener bør forbys.

Tips: For å navigere i lange og komplekse vilkår og betingelser, kan du vurdere å bruke ai til din fordel. Kopier avtalen inn i ChatGPT og spør den om å sammenfatte hvordan dine data vil bli brukt – og hjelpe deg å forstå nøkkelinformasjon uten å måtte scrolle gjennom endeløse sider med juridisk jargon.

Krev større regulering 

Vi bør ønske regulering i ai-rommet. Mens mangelen på tilsyn kan fremme utvikling, krever ai-teknologiens transformative potensiale en mer måteholden tilnærming. Her bør oppblomstringen av sosiale medier – og den påfølgende erosjonen av personvernbeskyttelse på grunn av utilstrekkelig regulering – tjene som en påminnelse.

Akkurat som vi har standarder for økologisk, rettferdig handel og sikkerhets sertifiserte produkter, må ai-verktøyene holdes til klare datahåndteringstandarder. Uten godt definerte regler, er risikoen for personvernbeskyttelse og sikkerhet for stor.

Beskytte personvernbeskyttelse i ai

For å sammenfatte, mens ai har betydelig produktivitetsøkende potensiale – og kan forbedre effisiensen med opptil 40% – kan personvernbeskyttelsesbekymringer, som hvem som beholder eierskap over brukerinformasjon eller vanskeligheten med å trekke ut data fra modeller, ikke ignoreres. Mens vi omfavner nye verktøy og plattformer, må vi forbli våken over hvordan våre data brukes, deles og lagres.

Utfordringen ligger i å nyte ai-fordelene samtidig som vi beskytter våre data, ved å adoptere beste praksis som å søke transparente selskaper, holde oss informert om våre rettigheter og å fremme passende regulering. Mens vi integrerer flere ai-drevne produktivitetsverktøy i våre arbeidsflyter, er robuste personvernbeskyttelsesbeskyttelser essensielle. Vi må alle – bedrifter, utviklere, lovgivere og brukere – kreve sterkere beskyttelser, større åpenhet og etiske praksiser for å sikre at ai forbedrer produktiviteten uten å kompromittere personvernbeskyttelsen.

Med riktig tilnærming og omsorg, kan vi løse ai-personvernbeskyttelsesproblemer og skape en sektor som er både trygg og sikker.