Balansering av produktivitet og personvernbeskyttelse: Sikring av data i tidsalderen med AI-drevne verktøy

Taking on repetitive tasks, providing insights at speeds far beyond human capabilities, and significantly boosting our productivity—artificial intelligence is reshaping the way we work, so much so that its use can improve the performance of highly skilled professionals by as much as 40%.

AI har allerede gitt oss en mengde nyttige verktøy, fra Clara, AI-assistenten som planlegger møter, til Gamma, som automatiserer presentasjonsopprettelse, og ChatGPT—flaggskipet for generativ AI’s oppsving. Liksom plattformer som Otter AI og Good Tape, som automatiserer den tidskrevende transkripsjonsprosessen. Kombinert, gir disse verktøyene og mange andre en omfattende AI-drevet produktivitetsverktøykasse, som gjør jobben vår enklere og mer effektiv—med McKinsey som estimerer at AI kunne låse opp $4.4 billioner i produktivitetsvekst.

AI’s data personvernbeskyttelsesutfordringer

Men når vi stadig mer avhenger av AI for å strømlinje prosesser og forbedre effektiviteten, er det ’viktig å vurdere de potensielle personvernbeskyttelsesimplikasjonene.

Noen 84% av forbrukerne mener 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 natur, 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-tiden, skifter den standard tilnærmingen til datahåndtering fra “vi vil ikke dele dine data med noen” til “vi vil ta dine data og bruke dem til å utvikle våre produkter”, og dette fører til bekymringer om hvordan våre data brukes, hvem som har tilgang til dem og hva innvirkningen vil være på vår personvernbeskyttelse på lengre sikt.

Dataeierskap

I mange tilfeller, deler vi villig våre data for å få tilgang til tjenester. Men når vi gjør det, blir det vanskelig å kontrollere hvor de ender. Vi ’ser dette utspille seg med konkursen til det genetiske testingsfirmaet 23andMe—der DNA-dataene til deres 15 millioner kunder sannsynligvis vil bli solgt til den høyeste budgiveren.

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

Datautvinning

Når data først er brukt til å trene en AI-modell, blir det svært vanskelig, hvis ikke umulig, å trekke det tilbake. 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 fører til etiske bekymringer om brukertillatelse 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

Ettersom AI-drevne produktivitetsverktøy former arbeidsflyten vår, er det ’viktig å erkjenne risikoen og adoptere strategier som sikrer personvernbeskyttelse. Disse beste praksisene kan holde dine data trygge samtidig som AI-sektoren må 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 kommunikasjon—men det er ikke ennå bransjenormen.

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

Forstå dine personvernbeskyttelsesrettigheter

AI’s kompleksitet kan ofte gjøre det til en black box, men som det gamle uttrykket sier, er kunnskap makt. Å forstå personvernbeskyttelseslover relatert til AI er avgjørende for å vite hva selskaper kan og ikke kan gjøre med dine data. For eksempel, fastsetter GDPR at selskaper bare samler inn den minste mengden data som er 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 uaktsomme 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-treningsskjulesteder innen disse lengre avtale—en praksis jeg mener bør forbys.

Tips: For å navigere i lengre og komplekse vilkår, vurdér å bruke AI til din fordel. Kopier kontrakten inn i ChatGPT og spør den om å sammenfatte hvordan dine data vil bli brukt—hjelpende deg å forstå nøkkelinformasjon uten å scrolle gjennom endeløse sider med juridisk jargon.

Gjør krav på større regulering 

Vi bør ønske regulering i AI-rommet. Mens mangelen på tilsyn kan oppmuntre til utvikling, krever AI sin transformative potensial en mer måteholden tilnærming. Her bør oppsvinget av sosiale medier—and the erosion of privacy caused due to inadequate regulation—should serve as a reminder.

Akkurat som vi har standarder for økologiske, rettferdige og sikkerhets sertifiserte produkter, må AI-verktøy håndheves til åpen og tydelig datahåndteringstandard. Uten tydelige reguleringer, er risikoen for personvernbeskyttelse og sikkerhet for stor.

Sikring av personvernbeskyttelse i AI

For å sammenfatte, mens AI har en betydelig produktivitetsøkende potensial—forbedrer effektiviteten med opptil 40%—kan personvernbeskyttelsesbekymringer, som hvem som beholder eierskap av brukerinformasjon eller vanskeligheten med å trekke data fra modeller, ikke ignoreres. Mens vi omfavner nye verktøy og plattformer, må vi forbli våken til hvordan våre data brukes, deles og lagres.

Udfordringen ligger i å nyte fordelene med AI samtidig som vi beskytter dine data, ved å adoptere beste praksis som å søke transparente selskaper, holde deg informert om dine rettigheter og å fremme passende regulering. Mens vi integrerer flere AI-drevne produktivitetsverktøy i arbeidsflyten vår, er robuste personvernbeskyttelsessikringer essensielle. Vi må alle—bedrifter, utviklere, lovgivere og brukere—gjøre krav på sterkere beskyttelse, større åpenhet og etiske praksiser for å sikre at AI forbedrer produktiviteten uten å kompromittere personvernbeskyttelsen.

Med riktig tilnærming og omhyggelig vurdering, kan vi håndtere AI’s personvernbeskyttelsesbekymringer, og skape en sektor som er både trygg og sikker.