Баланс продуктивності та конфіденційності: Захист даних у епоху інструментів, керованих штучним інтелектом

Виконання повторюваних завдань, надання інформації на швидкостях, які значно перевищують можливості людини, та суттєве підвищення нашої продуктивності – штучний інтелект змінює спосіб нашої роботи, настільки, що його використання може покращити результати роботи висококваліфікованих фахівців на 40%.

Штучний інтелект вже надав велику кількість корисних інструментів, від Clara, помічника штучного інтелекту, який планує зустрічі, до Gamma, який автоматизує створення презентацій, і ChatGPT – флагмана генерації штучного інтелекту’с ростом. Аналогічно, платформи, такі як Otter AI і Good Tape, які автоматизують часоємний процес транскрипції. В сукупності ці інструменти та багато інших забезпечують комплексний інструментарій продуктивності, керований штучним інтелектом, роблячи нашу роботу легшою та ефективнішою – за оцінками McKinsey, штучний інтелект може розблокувати $4.4 трильйона зростання продуктивності.

Виїми штучного інтелекту щодо конфіденційності даних

Однак, оскільки ми все більше покладаємося на штучний інтелект для оптимізації процесів та підвищення ефективності, важливо розглянути потенційні наслідки для конфіденційності даних.

Деякі 84% споживачів вважають, що вони повинні мати більший контроль над тим, як організації збирають, зберігають та використовують їхні дані. Це принцип конфіденційності даних, проте цей ідеал вступає у протиріччя з вимогами розробки штучного інтелекту.

Для всіх своїх можливостей алгоритми штучного інтелекту не є внутрішньо розумними; вони добре натреновані, і це вимагає величезної кількості даних для досягнення – часто моїх, ваших та інших користувачів. У епоху штучного інтелекту стандартний підхід до обробки даних змінився з “ми не будемо ділитися вашими даними з кимось іншим” на “ми візьмемо ваші дані та використаємо їх для розробки нашого продукту”, що викликає занепокоєння щодо того, як наші дані використовуються, хто має до них доступ та який вплив це матиме на нашу конфіденційність у довгостроковій перспективі.

Власність даних

У багатьох випадках ми добровільно ділимося своїми даними, щоб отримати доступ до послуг. Проте після цього стає важко контролювати, куди вони потрапляють. Ми ’бачимо це на прикладі банкрутства компанії з генетичного тестування 23andMe – де дані ДНК 15 мільйонів клієнтів ймовірно, будуть продані найвищому покупцеві.

Багато платформ зберігають право зберігати, використовувати та продавати дані, часто навіть після того, як користувач припинив використовувати їхній продукт. Сервіс транскрипції Rev явно зазначає, що він використовує дані користувачів “вічно” та “анонімно” для навчання своїх систем штучного інтелекту – і продовжує це робити навіть після видалення облікового запису.

Видобуток даних

Як тільки дані використовуються для навчання моделі штучного інтелекту, їх витягнення стає дуже складним, якщо не неможливим. Системи машинного навчання не зберігають сирі дані; вони внутрішньо поглинають закономірності та знання, що містяться в них, що робить складним ізолювати та стерти конкретну інформацію користувача.

Навіть якщо оригінальний набір даних видалено, сліди його залишаться у виводах моделі, що викликає етичні занепокоєння щодо згоди користувача та власності даних. Це також ставить питання щодо правил захисту даних, таких як GDPR та CCPA – якщо бізнес не може зробити свої моделі штучного інтелекту真正о ‘забути’, чи можуть вони стверджувати, що вони真正о відповідають вимогам?

Найкращі практики забезпечення конфіденційності даних

Як інструменти продуктивності, керовані штучним інтелектом, змінюють наш робочий процес, важливо визнати ризики та прийняти стратегії, які захищають конфіденційність даних. Ці найкращі практики можуть зберегти ваші дані в безпеці, спонукаючи сектор штучного інтелекту дотримуватися вищих стандартів:

Шукайте компанії, які не тренують на даних користувачів

У Good Tape ми ’обов’язково не використовуємо дані користувачів для навчання штучного інтелекту та надаємо пріоритет прозорості у спілкуванні про це – проте це ще не норма галузі.

Хоча 86% споживачів США вважають, що прозорість важливіша для них, ніж будь-коли, суттєві зміни відбуватимуться лише тоді, коли вони вимагатимуть вищих стандартів та будуть наполягати на тому, щоб будь-яке використання їхніх даних було чітко розкрито компаніями, голосуючи ногами та роблячи конфіденційність даних конкурентною цінністю.

Зrozumіти свої права на конфіденційність даних

Штучний інтелект ’може часто здаватися чорною скринькою, проте, як каже прислів’я, знання – це сила. Знання законів про захист конфіденційності, пов’язаних зі штучним інтелектом, важливі для розуміння того, що компанії можуть і не можуть робити з вашими даними. Наприклад, GDPR вказує, що компанії повинні зібрати мінімальну кількість даних, необхідну для конкретної мети, та чітко повідомити про цю мету користувачам.

Але оскільки регулятори відстають, мінімум може бути недостатнім. Інформація дозволяє вам приймати розумніші рішення та забезпечувати, що ви використовуєте лише послуги, яким можете довіряти – компанії, які не дотримуються суворих стандартів, ймовірно, будуть недбалі щодо ваших даних.

Почніть перевірку умов послуг

Умови використання Avoma складають 4 192 слова, ClickUp – 6 403 слова, а умові послуг Clockwise – 6 481 слово. Середній дорослий людина витратить більше години, щоб прочитати всі три.

Умови та умови часто складні за конструкцією, проте це не означає, що їх слід ігнорувати. Багато компаній штучного інтелекту ховають розкриття щодо навчання даних у цих довгих угодах – практику, яку я вважаю слід заборонити.

Порада: Щоб орієнтуватися в довгих та складних умовах, розгляньте використання штучного інтелекту на свою користь. Скопіюйте контракт у ChatGPT та попросіть його підсумувати, як будуть використовуватися ваші дані – це допоможе вам зрозуміти ключові деталі без перегляду нескінченних сторінок юридичної лексики.

Просування більшої регуляції 

Ми повинні вітати регуляцію у сфері штучного інтелекту. Хоча відсутність нагляду може заохочувати розвиток, трансформаційний потенціал штучного інтелекту вимагає більш виміреного підходу. Тут зростання соціальних медіа – та ерозія конфіденційності через недостатню регуляцію – повинні служити нагадуванням.

Як і ми маємо стандарти для органічних, справедливих та безпечних продуктів, інструменти штучного інтелекту повинні відповідати чітким стандартам обробки даних. Без чітко визначених правил ризики для конфіденційності та безпеки надто великі.

Захист конфіденційності у штучному інтелекті

У короткому вигляді, хоча штучний інтелект має суттєвий потенціал підвищення продуктивності – підвищуючи ефективність до 40% – питання конфіденційності даних, такі як власність інформації користувача або складність витягнення даних з моделей, не можуть бути проігноровані. Коли ми приймаємо нові інструменти та платформи, ми повинні залишатися пильними щодо того, як використовуються наші дані.

Виклик полягає у тому, щоб насолодитися перевагами штучного інтелекту, захищаючи ваші дані, приймаючи найкращі практики, такі як пошук прозорих компаній, інформування про свої права та пропаганда належної регуляції. Коли ми інтегруємо більше інструментів продуктивності, керованих штучним інтелектом, у наш робочий процес, міцні засоби захисту конфіденційності даних є життєво важливими. Ми повинні всі – бізнес, розробники, законодавці та користувачі – просувати більш сильні захисти, більшу ясність та етичну практику, щоб забезпечити, що штучний інтелект підвищує продуктивність без компрометації конфіденційності.

З правильним підходом та ретельним розглядом ми можемо вирішити питання конфіденційності штучного інтелекту, створюючи сектор, який є як безпечним, так і захищеним.