В мире, где искусственный интеллект (ИИ) неумолимо проникает во все сферы, даже в лабиринты профессиональных сетей, возникает вопрос: а чьи данные питают эту интеллектуальную эволюцию? LinkedIn, гигант связей и карьерных возможностей, оказался в центре обсуждения, связанного с использованием пользовательских данных для обучения своих моделей ИИ – причем без первоначальной прозрачности, которая должна быть краеугольным камнем такого рода практик.
Тень Непрозрачности: Данные в Сердце Алгоритмов
Представьте, LinkedIn как огромный интеллектуальный котел, где кипит процесс обучения моделей ИИ. В этом котле важны ингредиенты – данные пользователей. Однако, в отличие от традиционного рецепта, где каждый компонент открыт для взгляда, LinkedIn, по крайней мере первоначально, действовал более скрытно. Пользователи из США (за исключением стран ЕС, ЕЭЗ и Швейцарии, чьи строгие законы о защите данных ставят более высокие барьеры), обнаружили возможность отказаться от использования своих данных для обучения моделей ИИ **в настройках**, но эта опция появилась *после* того, как процесс, вероятнее всего, уже был инициирован. Это создает эффект “закрытого пирога” – рецепт готов, а лишь потом предлагается выбор ингредиентов.
- Проблема Согласия: Ключевой момент – отсутствие четкого отражения этой практики в политике конфиденциальности *до* ее внедрения. По идее, обновление условий пользования должно предшествовать таким значимым изменениям, давая пользователям время осознать и, если нужно, покинуть платформу. LinkedIn, похоже, нарушил этот этический принцип.
- Многоликий ИИ LinkedIn: Модели, на которые обучаются данные, весьма разнообразны. LinkedIn сам использует их для создания предложений, рекомендаций по публикациям, а также утверждает, что “другие поставщики”, в том числе его “родитель” Microsoft, могут обучать свои генеративные модели на этих жеdataset’ах.
За кулисами Обучения: Методы и Мифы
LinkedIn утверждает, что применяет методы “повышения конфиденциальности”, словно маскируя личные данные в обучающих наборах, подобно тому как художник скрывает лицо модели за маской. Однако, вопрос остается: насколько эффективна такая маска в условиях все более совершенных алгоритмов ИИ? Компания подчеркивает, что отказ от участия не влияет на уже прошедшее обучение – словно дверь закрыта после того, как поезд уже ушел.
Это вызвало волну критики. Некоммерческая организация Open Rights Group (ORG) подняла тревогу, сравнивая ситуацию с “моделью отказа от участия, которая в корне не годится для защиты наших прав”. Они обратились к британскому регулятору по защите данных ICO с призывом расследовать практику LinkedIn и других соцсетей, использующих данные по умолчанию без явного согласия. Parallels с решением Meta о возобновлении сбора данных для ИИ после консультаций с ICO лишь подчеркивают эту дилемму – “согласие”, а не пассивный отказ, должно быть основой.
Ирландский Регулятор и Глобальная Политика
Ирландская комиссия по защите данных (DPC), главный надзорный орган по GDPR в ЕС, подтвердила, что LinkedIn информировал их о скором обновлении глобальной политики конфиденциальности с явной опцией отказа для пользователей **вне ЕС/ЕЭЗ**, желающих не участвовать в обучении моделей ИИ с использованием своих данных. Это шаг навстречу прозрачности, но подчеркивает разницу в подходах в зависимости от региональных правовых рамок.
Эпоха Данных и Ответственность Платформ
История LinkedIn – это микрокосм глобальной тенденции: мощные ИИ требуют все большего количества данных, и платформы, словно алхимики, переплавляют пользовательский контент в топливо для своих алгоритмов. Tumblr, Photobucket, Reddit и Stack Overflow уже пошли по пути монетизации этих данных, лицензируя их разработчикам ИИ. Однако, как в этом танце с данными сохранить баланс между инновациями и защитой прав пользователей? LinkedIn, подобно зеркалу, отражает эту дилемму, заставляя нас задуматься: будет ли будущее ИИ прозрачным и этичным, или мы рискуем оказаться в “алгоритмическом тумане”, где наши данные используются без должного осознания и согласия?
