חברות רשתות חברתיות משתמשות באופן גובר בנתוני המשתמשים הפרטיים כדי לשפר את מערכות הלמידת מכונה שלהן. בזמן שסמל ה- Meta, מארק צוקרברג, דורש להשתמש בנתוני המשתמשים מפייסבוק ואינסטגרם לצורך פיתוח עבור הלמידה המלאכותית, דאגות לגבי פרטיות הנתונים גרמו לפעולה תיקונית.
לאחרונה הודיעה Meta למשתמשים שלה באמצעות דואר אלקטרוני על עדכון מדיניות הפרטיות שלהם כדי להרחיב את יכולות הלמידה המלאכותית. הדואר האלקטרוני, שבדרך כלל מתעלם על ידי המשתמשים, מעניק ל-Meta הרשות להשתמש בתמונות, טקסטים ומידע ששותף באינסטגרם ובפייסבוק למטרת הכשרת אלגוריתמים, למעט הודעות פרטיות ונתונים מהמשתמשים הצעירים. המועשה הזה של שימוש בנתונים לצורך הכשרת אלגוריתמים אינו ייחודי ל-Meta וגרם לשאלות לגבי עמיתות מבחינת פרטיות.
השילוב של תוכן הנוצר על ידי המשתמשים לתוך הדגמים של הלמידה המלאכותית מעלה סיכונים, כפי שהוכחו במקרים בהם מערכות למידת מכונה שיחררו תוכן נחשף לזכויות יוצרים ללא רשות. בעוד שיתוף מידע טכני עשוי להפחית את השכפול הדיוק של המידע, החוסר בתקנות סטנדרטיות מעלה איומים על הפרטיות.
רשויות רגולטוריות, במיוחד באיחוד האירופי ובשוויץ, התערערו לעצור את חוקי ההגנה על הנתונים, מדגישים את הצורך להסכמות מושכלת. פורצי דין טוענים כי חברות כמו Meta מתקשות לקבל את הסכמת המשתמשים בתהליך עיבוד הנתונים של הלמידה המלאכותית, מה שגורם לדאגות על הפרת הפרטיות של הנתונים.
הסכסוך נמשך מעבר ל-Meta, עם חברות כמו אדובי המתמודדות עם המחאה בעקבות עדכוני התנאים שלהן שמאפשרים עיבוד תוכן לצורך שיפור התוכנה. החששות של המשתמשים לגבי שימוש בנתונים ליישומים של הלמידה המלאכותית מדגישים את הנקודות שונות לגבי דין הפרטיות של הנתונים בטכנולוגיית הלמידה המלאכותית. במעמד הוויכוחים המתמדים, שקיפות והתאמה לתקנים בתחום הפרטיות עולים כשקופים לחברות המלמדות את נתוני המשתמשים לצורך הכשרה.
ככל שחברות המלמדות מתוות את הממדים האתיים של איסוף הנתונים והפרטיות, הקונפליקט בין חדשנות לתאימות תנאי ההסכמה בהתפתחות רטורית. שיווק הביטחוני צריך למצות את הביטחון ביחס לנתונים הרבים עם השמירה על הפרטיות, מעין אישור משנה את הצורך לשמור על הפרטיות, אותו יראה ביחס לנתונים נצרכים לצורך הכשרת מערכות הלמידה המלאכותית.
עובדות נוספות הנוגעות להשפעת הלמידה המלאכותית על הפרטיות של המשתמשים בפלטפורמות שיווק חברתיות יכולות להיות:
1. **הפרצות נתונים ודאגות ביטחוניות:** פלטפורמות במדיה החברתית חשופות לפרצות נתונים, העלות דאגות לגבי ביטחון הנתונים כאשר חשיפה למידע רגיש יכולה לגרום להשפעות חמורות עבוראנשים ולהדגיש חשיבותן של צעדים ביטחוניים חזקים.
2. **סוחר בזיכרון ודיכרימינציה:** אלגוריתמים של תלמידת מכונה שהוכשרו על ידי פלטפורמות מדיה חברתית עשויים להציג תופעות של סוחר בזיכרון המביא לדיכרימינציה על בסיס גורמים כמו צבע עור, מין או מעמד חברתי. לטייל בדיכרימינציה האלגוריתמית חיונית להבטיח תוצאות יותר צודקות וצודקות לכל המשתמשים.
3. **שיתוף נתונים בין פלטפורמות:** חברות במדיה חברתית תמיד מתעסקות בשיתוף נתונים בין פלטפורמות, כאשר מידע מהמשתמש משותף מבחינה מרובה שירותים במערכת האקוסיסטמית שלהן. פרקטקה זו עשויה להגביר את הסיכונים לפרטיות ולהקשות על הנופק הרגולטורני שלא סביב פיתוח הלמידה המלאכותית.
שאלות עיקריות הנוגעות לנושא זה:
1. **איך ניתן לשמור על שליטה אישית על הנתונים בהקשות האישיות הנפעלות על פלטפורמות המדיה החברתית, שנחשף לאוכלוסיית הרשת?**
המשתמשים חייבים להבין את הנתונים שנאספים ואיך הם משמשים על מנת לקבל החלטות מושכלות לגבי הגדרות הפרטיות.
2. **איזו תפקיד צריך של גוף רגולטורי שיהיה בתפקיד של נא האתי של הלמידה המלאכותית בפלטפורמות וישבאר על הפרטיות של המשתמש?**
התקן פריצות באופן להתמושב על האתגרים המשתנים בטכנולוגיית הלמידה המלאכותית ולעזור מדיניות להפקת אמתיקות מותאמת לתנאי הפרטיות.
אתגרים וסכסוכים מרכזיים הקשורים לנושא:
1. **אישור ושקיפות:** הילוך בין הצורך באישור מהמשתמש לתהליכי נתוני פי הלמידה המלאכותית בתוך קהילה של בפועל בינה כללית של קהל רחב לשקפי צד הפרטיות של המשתמשי.
2. **דילמות אתיות:** ההשלכות האתיות של שימוש בנתונים אישיים לפיתוח יוצרות חששות לגבי הפרטיות ופגיעה פוטנציאלית באישיות. כדאי לטפל בדילמות אתיות סובב האיסוף של נתונים ובנוכחות אלגוריתמי קבלת החלטות המורכבת.
יתרונות של הלמידה הנם של הפרטיות:
1. **חוויות מותאמות אישית:** אלגוריתמים המוצגים בשימוש בחוויות מומלצות מתוך השילוב של מידע אישי וביהירות לידעוך יותר פרופילי תוכן והמלצות לפי העדיפות והרגילות האישיות של כל משתמש.
חסרונות של הלמידה הנם של הפרטיות:
1. **סיכוני הפרטיות:** התלויות בנתוני המשתמש לצורך הכשרת AI מעלה סיכוני פרטיות כגון גישה מפורשת, פריצות נתונים, והטיות אלגוריתמיות שעשויות לסות על הושיטו פרטיות וביטחונו של המשתמש.
The source of the article is from the blog exofeed.nl