มีคำตอบที่ชัดเจนสำหรับความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่เกิดจาก AI ที่สร้างเนื้อหาหรือไม่?

ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่เกิดจาก AI ที่สร้างเนื้อหาเป็นเรื่องที่แท้จริง มันทำให้เกิดการเฝ้าดูและเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลมากขึ้น และทำให้เกิดการหลอกลวงและโจมตีทางไซเบอร์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น AI ที่สร้างเนื้อหาเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้บุคคลที่ไม่ดีสามารถโจมตีและล่วงละเมิดบุคคลและกลุ่มบุคคลได้

วิธีแก้ปัญหาที่ชัดเจนที่สุดสำหรับปัญหานี้คือการให้ผู้บริโภคและผู้ใช้ปฏิเสธการตลาด AI และต้องการความโปร่งใสจากผู้พัฒนาหรือผู้ใช้ฟังก์ชัน AI และการกำกับดูแลที่มีประสิทธิภาพจากหน่วยงานรัฐบาลที่ดูแลการดำเนินงานของพวกเขา แม้ว่าจะเป็นเป้าหมายที่ดี แต่ก็ไม่น่าจะเกิดขึ้นในเร็วๆ นี้

สิ่งที่เหลืออยู่คือวิธีการที่สมเหตุสมผลในการลดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวของ AI ที่สร้างเนื้อหา การคาดการณ์ในระยะยาวที่น่าเชื่อถือ แต่น่าเบื่อคือว่าเมื่อผู้คนได้รับการศึกษาเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลมากขึ้น ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่เกิดจาก AI ที่สร้างเนื้อหา sẽลดลง

เราทุกคนเข้าใจแนวคิดของ AI ที่สร้างเนื้อหาหรือไม่?

การตลาด AI เป็นเรื่องที่พบเห็นได้ทั่วไป จนไม่จำเป็นต้องทำการสำรวจเพื่อดูว่าคนส่วนใหญ่เข้าใจ AI ที่สร้างเนื้อหาอย่างไร แต่สิ่งที่เรียกว่า “ฟังก์ชัน AI” ไม่ใช่ AI จริงๆ แต่เป็นเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) การเรียนรู้ลึก (DL) และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)

AI ที่สร้างเนื้อหาเป็นเครื่องมือที่สามารถสร้างเนื้อหาที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน ไม่ว่าจะเป็นข้อความ (รวมถึงภาษาโปรแกรมมิ่ง) เสียง (รวมถึงเสียงเพลงและเสียงพูดที่เหมือนมนุษย์) หรือวิดีโอ (พร้อมเสียงและเสียงพูด) สิ่งนี้ทำได้โดยการฝึกอบรม LLM เพื่อระบุ รวบรวมและสร้างรูปแบบในเนื้อหาที่สร้างโดยมนุษย์

ลองใช้ ChatGPT เป็นตัวอย่าง AI ที่สร้างเนื้อหา LLM เหล่านี้ถูกฝึกอบรมในสามขั้นตอน

• การฝึกอบรมก่อน: ในขั้นตอนนี้ LLM จะได้รับข้อมูลจากอินเทอร์เน็ต หนังสือ วารสารวิชาการ และแหล่งข้อมูลอื่นๆ ที่มีข้อมูลที่อาจมีประโยชน์
• การฝึกอบรมแบบมีคำแนะนำ: ในขั้นตอนนี้ LLM จะได้รับการฝึกอบรมเพื่อตอบสนองต่อคำแนะนำและคำถามจากผู้ใช้โดยใช้ข้อมูลที่มีคุณภาพสูง
• การเรียนรู้จากข้อมูลที่ได้รับจากผู้ใช้: LLM เหล่านี้อาจได้รับการฝึกอบรมเพิ่มเติมโดยใช้ข้อมูลที่ได้รับจากผู้ใช้เพื่อปรับปรุงความสามารถในการตอบสนองต่อคำถามและคำแนะนำ

ขั้นตอนการฝึกอบรมทั้งสามขั้นตอนนี้ต้องใช้ข้อมูล และข้อมูลนี้เป็นแหล่งที่มาของความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่เกิดจาก AI ที่สร้างเนื้อหา

ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่เกิดจาก AI ที่สร้างเนื้อหา

ความเป็นส่วนตัวถูกทำลายเมื่อข้อมูลส่วนบุคคลของบุคคลถูกเปิดเผยต่อบุคคลหรือองค์กรอื่นโดยไม่ได้รับอนุญาต LLM เหล่านี้ได้รับการฝึกอบรมและปรับปรุงโดยใช้ข้อมูลที่หลากหลาย ซึ่งอาจรวมถึงข้อมูลส่วนบุคคลด้วย

แม้ว่าข้อมูลนี้จะถูกเก็บจากแหล่งข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะ แต่การรวบรวมและประมวลผลข้อมูลนี้โดย LLM อาจถือเป็นการละเมิดความเป็นส่วนตัวได้

ขั้นตอนการเรียนรู้จากข้อมูลที่ได้รับจากผู้ใช้ทำให้ปัญหา更加ซับซ้อน ในขั้นตอนนี้ การโต้ตอบกับผู้ใช้จะถูกบันทึกและใช้ในการฝึกอบรม LLM ซึ่งหมายความว่าข้อมูลส่วนบุคคลที่ผู้ใช้ให้ไว้ระหว่างการโต้ตอบอาจถูกมองเห็นและแบ่งปันโดยบุคคลอื่น

ในหลายกรณี นี่ไม่ใช่การละเมิดความเป็นส่วนตัว เนื่องจากผู้ใช้ได้รับอนุญาตให้ใช้ LLM แต่ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวอยู่ที่ผู้ใช้ไม่ทราบว่าข้อมูลของตนถูกเก็บและใช้เพื่ออะไร

ดังนั้น จึงมีสามวิธีที่ AI ที่สร้างเนื้อหาเปิดเผยความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว

• ข้อมูลส่วนบุคคลที่ถูกเก็บไว้สำหรับการฝึกอบรม LLM อาจถูกบุกรุกหรือถูกขโมย
• ข้อมูลส่วนบุคคลที่รวมอยู่ในข้อมูลฝึกอบรมอาจถูกเปิดเผยต่อผู้ใช้ LLM อื่น
• ข้อมูลส่วนบุคคลที่ให้ไว้ระหว่างการโต้ตอบกับ LLM อาจถูกมองเห็นและแบ่งปันโดยพนักงานหรือผู้รับเหมาอื่น

ความเสี่ยงเหล่านี้เป็นความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่เกิดจาก AI ที่สร้างเนื้อหา แต่ความเสี่ยงของข้อมูลส่วนบุคคลที่จะถูกเปิดเผยต่อบุคคลที่ไม่เหมาะสมยังคงมีความเสี่ยงต่ำ

จนกว่าบริษัทที่รวบรวมและขายข้อมูลส่วนบุคคลเข้ามาเกี่ยวข้อง ข้อมูลส่วนบุคคลที่ถูกเปิดเผยอาจถูกเก็บและแบ่งปันโดยบริษัทเหล่านี้

ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวของ AI ที่สร้างเนื้อหาในบริบท

ก่อนที่จะพิจารณาความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวของ AI ที่สร้างเนื้อหาในบริบทของผลิตภัณฑ์และบริการเฉพาะ เรามาดูความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่เกิดจาก AI ที่สร้างเนื้อหาในภาพรวมก่อน

Moraes และ Previtali ได้พัฒนาตัวแบ่งประเภทความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่เกิดจาก AI โดยลดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว 16 ประเภทที่อธิบายไว้ในปี 2006 เป็น 12 ประเภท

• การเฝ้าดู: AI เพิ่มความเสี่ยงด้านการเฝ้าดูโดยการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคลในวงกว้าง
• การระบุตัวตน: เทคโนโลยี AI ช่วยให้สามารถเชื่อมโยงข้อมูลส่วนบุคคลระหว่างแหล่งข้อมูลต่างๆ ได้ ซึ่งเพิ่มความเสี่ยงด้านการระบุตัวตน
• การรวบรวม: AI รวมข้อมูลส่วนบุคคลเพื่อสร้างข้อมูลที่มีรายละเอียดมากขึ้น ซึ่งเพิ่มความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว
• การวิเคราะห์ทางจิตวิทยาและกายวิภาค: AI วิเคราะห์ข้อมูลส่วนบุคคลเพื่อสร้างข้อมูลเกี่ยวกับบุคลิกภาพและลักษณะทางกายภาพ
• การใช้ข้อมูลในทางที่ไม่เหมาะสม: AI ใช้ข้อมูลส่วนบุคคลในทางที่ไม่เหมาะสมหรือไม่ถูกต้อง
• การกีดกัน: AI กีดกันบุคคลหรือกลุ่มบุคคลโดยไม่ให้ข้อมูลหรือการควบคุมข้อมูลส่วนบุคคล
• การไม่ปลอดภัย: AI เพิ่มความเสี่ยงด้านการไม่ปลอดภัยของข้อมูลส่วนบุคคล
• การเปิดเผย: AI เปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลโดยไม่ได้รับอนุญาต
• การบิดเบือน: AI บิดเบือนข้อมูลส่วนบุคคลหรือสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง
• การเปิดเผยข้อมูล: AI เปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลโดยไม่ได้รับอนุญาต
• การเข้าถึงข้อมูล: AI ให้การเข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคลแก่บุคคลหรือกลุ่มบุคคลที่ไม่เหมาะสม
• การรบกวน: AI รบกวนความเป็นส่วนตัวหรือความเป็นอยู่ที่ดีของบุคคล

สิ่งเหล่านี้เป็นความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่เกิดจาก AI ที่สร้างเนื้อหา และเป็นเรื่องที่น่ากังวล

มาดูความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวของ AI ที่สร้างเนื้อหาในบริบทของผลิตภัณฑ์และบริการเฉพาะกัน

การโต้ตอบโดยตรงกับระบบ AI ที่สร้างเนื้อหา

กรณีที่ง่ายที่สุดคือเมื่อผู้ใช้โต้ตอบโดยตรงกับระบบ AI ที่สร้างเนื้อหา เช่น ChatGPT หรือ Midjourney การโต้ตอบเหล่านี้จะถูกบันทึกและใช้ในการฝึกอบรม LLM

การวิเคราะห์นโยบายความเป็นส่วนตัวของบริการเหล่านี้แสดงให้เห็นว่ามีการแบ่งปันข้อมูลกับบริษัทอื่นเพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ เช่น การตลาดและการขายข้อมูล

การโต้ตอบกับระบบ AI ที่สร้างเนื้อหาแบบฝังตัว

บางครั้งผู้ใช้อาจโต้ตอบกับระบบ AI ที่สร้างเนื้อหาแบบฝังตัวในผลิตภัณฑ์อื่น ผู้ใช้อาจไม่ทราบว่าตนเองกำลังโต้ตอบกับ AI และไม่ทราบถึงความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่เกี่ยวข้อง

มีสองระดับของการไม่ทราบในกรณีนี้ ผู้ใช้อาจทราบว่าตนเองกำลังใช้ฟังก์ชัน AI แต่ไม่ทราบว่ามันเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวอย่างไร หรือผู้ใช้อาจไม่ทราบว่าตนเองกำลังโต้ตอบกับ AI เลย

การร่วมมือกับบริษัทอื่นที่ทำให้ผู้ใช้เสี่ยงต่อระบบ AI ที่สร้างเนื้อหา

บางบริษัทอาจฝังระบบ AI ที่สร้างเนื้อหาในผลิตภัณฑ์ของตนโดยไม่แจ้งให้ผู้ใช้ทราบ ซึ่งทำให้ผู้ใช้เสี่ยงต่อการแบ่งปันข้อมูลส่วนบุคคลกับบริษัทเหล่านั้น

บริษัท Optery ซึ่งเป็นบริษัทที่ให้บริการลบข้อมูลส่วนบุคคลออกจากอินเทอร์เน็ตได้ประกาศแผนการที่จะแบ่งปันข้อมูลผู้ใช้กับ OpenAI แต่หลังจากได้รับคำวิจารณ์จากผู้ใช้ บริษัทได้ยกเลิกแผนการนี้

ผู้ใช้หลายคนแสดงความไม่พอใจต่อแผนการนี้ และบริษัท Optery ได้ถูกลบออกจากรายการบริการที่แนะนำโดย Privacy Guides

กรณีนี้แสดงให้เห็นว่าผู้ใช้เริ่มรู้ตัวถึงความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่เกิดจาก AI ที่สร้างเนื้อหา

หลักฐานของการฟันเฟืองที่เพิ่มขึ้นต่อการใช้ข้อมูลของ AI ที่สร้างเนื้อหา

ไม่เพียงผู้ใช้ที่ตระหนักถึงความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่เกิดจาก AI ที่สร้างเนื้อหา แต่หน่วยงานกำกับดูแลและนักการเมืองก็เริ่มให้ความสนใจกับเรื่องนี้ด้วย

สหภาพยุโรปได้ออกกฎหมาย AI ที่กำหนดให้บริษัทต่างๆ ต้องจัดลำดับความสำคัญของความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล

ในสหรัฐอเมริกา มีการออกคำสั่งผู้บริหารที่กำหนดให้บริษัทต่างๆ ต้องจัดลำดับความสำคัญของความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล

นอกจากนี้ยังมีกรณีของบริษัท Microsoft (MSFT ) ที่ได้รับคำวิจารณ์จากผู้ใช้หลังจากที่ได้ประกาศแผนการที่จะใช้ AI ในผลิตภัณฑ์ของตน

กรณีเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าผู้ใช้และหน่วยงานกำกับดูแลเริ่มรู้ตัวถึงความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่เกิดจาก AI ที่สร้างเนื้อหา

วิธีแก้ปัญหาที่ไม่สมบูรณ์

มีวิธีการแก้ปัญหาที่สามารถช่วยลดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่เกิดจาก AI ที่สร้างเนื้อหา แต่ไม่มีวิธีการใดที่สามารถแก้ปัญหาได้อย่างสมบูรณ์

• การลดข้อมูล: การลดข้อมูลที่รวบรวมและเก็บไว้สามารถช่วยลดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว
• ความโปร่งใส: การให้ข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีการใช้ข้อมูลส่วนบุคคลสามารถช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว
• การทำให้ข้อมูลไม่ระบุชื่อ: การทำให้ข้อมูลส่วนบุคคลไม่ระบุชื่อสามารถช่วยลดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว
• การรับอนุญาตจากผู้ใช้: การรับอนุญาตจากผู้ใช้ก่อนที่จะรวบรวมและใช้ข้อมูลส่วนบุคคลสามารถช่วยลดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว
• การรักษาความปลอดภัยของข้อมูล: การรักษาความปลอดภัยของข้อมูลส่วนบุคคลสามารถช่วยลดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว
• การบังคับใช้ลิขสิทธิ์และกฎหมายทรัพย์สินทางปัญญา: การบังคับใช้ลิขสิทธิ์และกฎหมายทรัพย์สินทางปัญญาสามารถช่วยลดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว
• การตรวจสอบ: การตรวจสอบการดำเนินงานของ AI ที่สร้างเนื้อหาสามารถช่วยลดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว

วิธีการเหล่านี้เป็นวิธีการที่สามารถช่วยลดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่เกิดจาก AI ที่สร้างเนื้อหา แต่ไม่มีวิธีการใดที่สามารถแก้ปัญหาได้อย่างสมบูรณ์

วิธีแก้ปัญหาที่ชัดเจน

วิธีแก้ปัญหาที่ชัดเจนสำหรับความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่เกิดจาก AI ที่สร้างเนื้อหา คือการให้ผู้ใช้เข้าใจถึงความสำคัญของข้อมูลส่วนบุคคลและความเป็นส่วนตัว

เมื่อผู้ใช้เข้าใจถึงความสำคัญของข้อมูลส่วนบุคคลและความเป็นส่วนตัว พวกเขาจะสามารถควบคุมข้อมูลส่วนบุคคลของตนเองได้ดีขึ้น และสามารถลดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่เกิดจาก AI ที่สร้างเนื้อหา

นอกจากนี้ AI ที่สร้างเนื้อหายังสามารถออกแบบให้ไม่ต้องใช้ข้อมูลส่วนบุคคลในการดำเนินงาน ซึ่งสามารถช่วยลดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวได้

ผู้ใช้สามารถลดการเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลโดยการลบข้อมูลส่วนบุคคลออกจากแหล่งข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะ และโดยการ限制ข้อมูลส่วนบุคคลที่ให้ไว้ระหว่างการโต้ตอบกับ AI ที่สร้างเนื้อหา

โดยรวมแล้ว วิธีแก้ปัญหาที่ชัดเจนสำหรับความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่เกิดจาก AI ที่สร้างเนื้อหา คือการให้ผู้ใช้เข้าใจถึงความสำคัญของข้อมูลส่วนบุคคลและความเป็นส่วนตัว และสามารถควบคุมข้อมูลส่วนบุคคลของตนเองได้ดีขึ้น