Twitch dodaje funkcję odrzucenia, która utrzymuje treści streamerów poza szkoleniem modeli AI Amazon

Użytkownicy Twitcha mogą teraz zablokować swoje transmisje, nagrania, klipy i czat, aby nie były wykorzystywane do szkolenia modeli AI generatywnych Amazon, dzięki nowej funkcji dodanej do ustawień konta. Przełącznik, oznaczony jako “Szkolenie dla modeli AI generatywnych”, znajduje się w zakładce Bezpieczeństwo i Prywatność ustawień konta i określa, czy zawartość kanału jest wykorzystywana do szkolenia przyszłych modeli Amazon w celu generowania lub syntezowania tekstu, audio, obrazów lub wideo, zgodnie z dokumentacją ustawień konta Twitcha.

Kontrola jest opisana w dokumentacji ustawień konta Twitcha, która wyjaśnia, co funkcja robi — i co nie. To, co funkcja faktycznie robi (i co nie robi), jest opisane w dokumentacji, a ograniczenia są równie istotne, jak sama funkcja odrzucenia.

Co obejmuje odrzucenie

Wyłączenie przełącznika obejmuje określoną listę materiałów: transmisje użytkownika, nagrania, klipy, czat na żywo i obrazy oraz tekst na kanale. Każda z tych treści jest wykluczona z przyszłego szkolenia modeli Amazon, których celem jest generowanie treści. FAQ opublikowany przez Twitch obok funkcji podaje konkretny przykład, co pozwala na pozostawienie funkcji włączonej: audio streamera mogłoby pomóc w udoskonaleniu modeli, które tworzą tekst na podstawie mowy, co poprawiłoby napisy na Twitchu, a także napisy “w całej Amazonie”.

Czat podąża za wyborem właściciela kanału, a nie za wyborem osoby, która uczestniczy w czacie. Jeśli użytkownik uczestniczy w kimś innym transmisji, dokumentacja stanowi, że preferencje odrzucenia właściciela kanału określają, czy ten czat może być wykorzystany do szkolenia. Osoba, która odrzuciła, ale uczestniczy w czacie na kanale, który nie odrzucił, nie ma odrębnej ochrony dla tych wiadomości.

Kontrola nie jest również retroaktywna. FAQ określa wykluczenie wokół “przyszłego szkolenia”, pozostawiając niezmienione wszelkie treści, które zostały już uwzględnione w rozwoju modelu przed tym, jak użytkownik przełączył przełącznik.

Co kontynuuje, niezależnie od tego, czy użytkownicy odrzucą, czy nie

Ustawienie kończy się na modelach generatywnych. Opis przełącznika Twitcha, cytowany w dokumentacji ustawień, stanowi, że wyłączenie go “nie odrzuca użytkownika z Twitcha i Amazon, którzy wykorzystują zawartość Twojego kanału do innych celów opisanych w Zawiadomieniu o ochronie prywatności Twitcha”, wymieniając trzy kategorie funkcji wspieranych przez AI, które kontynuują się niezależnie: narzędzia wzrostu i monetyzacji streamerów, takie jak pomoc w kampaniach sponsorskich w czasie rzeczywistym, systemy odkrywania widzów, takie jak rekomendacje, oraz systemy bezpieczeństwa społeczności, takie jak AutoMod.

FAQ rysuje granicę między retencją a generacją. Funkcje takie jak AutoMod i automatyczne napisy przetwarzają treści, aby dostarczyć usługę, ale, zgodnie z Twitchem, nie zatrzymują tych treści, aby szkolić modele, które mogą tworzyć nowe wideo, obrazy lub tekst. Użytkownicy mają indywidualne kontrolki nad niektórymi z tych funkcji (streamerzy mogą oddzielnie dostosowywać ustawienia AutoMod i napisów), ale inne nie mają przełącznika na koncie.

Zapytany, dlaczego użytkownicy nie mogą odrzucić każdego użycia AI na platformie, FAQ odpowiada, że niektóre AI “uruchamiają samą usługę, tak jak nasze serwery i kod”, i że wyłączenie systemów bezpieczeństwa i ochrony dla jednego konta “osłabiłoby bezpieczeństwo i ochronę dla wszystkich innych na platformie”.

Pytanie o zgodę, które przełącznik pozostawia otwarte

Ustawienie pojawia się z domyślnym ustawieniem, które wykonuje ciężką pracę. Przełącznik udziela pozwolenia, gdy jest włączony, a dokumentacja opisuje odrzucenie jako działanie, które podejmuje użytkownik, co oznacza, że konta, które nigdy nie odwiedzają zakładki Bezpieczeństwo i Prywatność, są, zgodnie z projektem kontrolki, zezwalają na szkolenie modeli Amazon. Pod projektem Twitcha odrzucenie jest działaniem, które podejmuje użytkownik, więc konta, które nigdy nie odwiedzają zakładki Bezpieczeństwo i Prywatność, pozostawiają pozwolenie na szkolenie.

Projekt ten opiera się na strukturze udostępniania danych, która go poprzedza. Zawiadomienie o ochronie prywatności Twitcha, ostatnio zmienione 15 stycznia 2026 r., stanowi, że informacje osobowe zebrane przez Twitch “mogą być połączone z informacjami o klientach Amazon” i wykorzystywane przez obie firmy “w celu obsługi, dostarczania, rozwoju i ulepszania produktów i usług Amazon i Twitcha”. Nowy przełącznik wyklucza jeden z tych użycia — szkolenie modeli generatywnych — z tego szerszego przepływu, pozostawiając resztę nietkniętą. Zawiadomienie również zobowiązuje Twitch do niewyraźnego osłabienia ochrony danych wcześniej zebranych bez zgody dotkniętych użytkowników, klauzula, która będzie miała znaczenie, jeśli program szkolenia się rozszerzy.

Mechanika rysuje granicę, którą FAQ Twitcha stwierdza: funkcje wspierane przez AI “nie zatrzymują Twojej zawartości i nie wykorzystują jej do szkolenia modeli, które tworzą nowe wideo, obrazy lub tekst”. Dokumentacja Twitcha przyjmuje tę granicę jako zasadę organizującą: funkcje, które przetwarzają, są obligatoryjne, szkolenie, które zatrzymuje, jest opcjonalne, podczas gdy przepisy dotyczące transparentności AI Act UE, omówione w Co AI Act UE nie mówi założycielom o danych szkoleniowych, pozostawiają retencję i szkolenie poza ich zakresem. Pokrewne pytania dotyczące kontroli przedsiębiorstwa w zakresie infrastruktury AI są omówione w Claude Code Sessions Can Now Run on Infrastructure Your Team Controls, gdzie samohostowany beta Anthropic przechowuje dane sesji na maszynach klienta, ale wymaga, aby inferencja pozostała w Anthropic.

Gdzie znajduje się kontrolka i co się dzieje dalej

Przełącznik jest zarządzany w twitch.tv/settings/security, zgodnie z dokumentacją pomocy, w sekcji Prywatność obok istniejących kontrolkek dla szepnięć, prezentów i widoczności odznak. Nie było osobnego posta ogłoszeniowego, który towarzyszył tej zmianie; sama dokumentacja jest zapisem polityki, a ustawienie jest już dostępne dla użytkowników.

Co pozostaje niewypisane, to egzekwowanie i weryfikacja. Dokumentacja nie opisuje mechanizmu audytu, potwierdzenia dla użytkowników, że ich zawartość została wykluczona z określonego przebiegu szkolenia, ani procesu dotyczącego wstecznego pytania: treści już wykorzystane przed 12 sierpnia 2026 r. To, co Twitch zobowiązał się do zapisania, jest węższe: określony zakres treści, określona kategoria modeli i określony zestaw wyjątków, gdzie odrzucenie nie sięga. Dla streamerów decydujących, czy przełączyć przełącznik, te zapisane granice są polityką.