Roman Remberרשויות הגנת הפרטיות האירופיות פתחה בחקירה נגד גוגל בנוגע לטיפול במידע אישי במהלך פיתוח מודל השפה Pathways Language Model 2 (PaLM 2). חקירה זו מייצגת מגמה גוברת בקרב רגולטורים המכוונת לחברות טכנולוגיה גדולות, במיוחד בנושא השאיפות שלהן בתחום הבינה המלאכותית. הוועדה האירית להגנת הפרטיות (DPC), המפקחת על עמידה בתקנות ההגנה על המידע הכללי של האיחוד האירופי (GDPR), הכירה בצורך להעריך אם גוגל ענתה על חובות עיבוד הנתונים הנדרשות לפי החוק של האיחוד האירופי.
מודל ה-PaLM 2 הושק במאי 2023, והוא מהווה שלב מקדים למודלי הבינה המלאכותית האחרונים של גוגל, כולל גמיני, שהושק בדצמבר 2023. החקירה תתמקד בשאלה האם גוגל ביצעה את הערכות ההשפעה הנדרשות לעיבוד מידע אישי, במיוחד לאור העובדה כי טכנולוגיות חדשניות פעמים רבות מציבות סיכונים משמעותיים לזכויות וחירויות הפרט. הערכה פרואקטיבית זו נחשבת הכרחית להבטיח כי זכויות יסוד יכובדו במרחב הדיגיטלי.
חקירה זו מתווספת לסדרת פעולות שננקטו על ידי הגוף הרגולטורי האירי נגד חברות טכנולוגיה גדולות המפתחות מודלי שפה גדולים. מוקדם בחודש יוני, מטה הפסיקה את תוכניותיה לאמן את מודל הלמה שלה על תוכן שנשתף בפומבי בפלטפורמות שלה באירופה לאחר דיונים עם ה-DPC. בנוסף, התעוררו חששות כאשר פוסטים של משתמשים ב-X שימשו לאימון מערכות xAI של אילון מאסק ללא הסכמה מספקת. צעדים כאלה מדגישים את הערנות הגדלה של רגולטורים במעקב אחר טייקוני טכנולוגיה והגנה על פרטיות המשתמשים.
חקירה אירופית לגבי פרקטיקות העיבוד של נתוני הבינה המלאכותית של גוגל: תובנות חדשות והשלכות
החקירה המתמשכת של הוועדה האירית להגנת הפרטיות (DPC) לגבי עיבוד נתוני אישי על ידי גוגל עבור מודל השפה Pathways Language Model 2 (PaLM 2) היא חלק יוזמה רגולטורית רחבה יותר להבטיח שחברות טכנולוגיה גדולות פועלות בגבולות של התקנות הכלליות להגנת המידע (GDPR). ככל שהביקורת סביב הבינה המלאכותית (AI) הולכת ועולה, מספר גורמים מעמיקים את ההבנה של חקירה זו עולים על פני השטח.
אילו היבטים ספציפיים נבדקים?
ה-DPC מעוניינת במיוחד כיצד גוגל אוספת, מעבדת ושומרת על נתונים אישיים שמשמשים לאימון מודלי הבינה המלאכותית שלה. שאלה יסודית היא האם בוצעו הערכות השפעה מתאימות והאם הפרקטיקות של גוגל תואמות לדרישות ה-GDPR בנוגע להסכמה, שקיפות ומזעור נתונים. היבטים אלו חיוניים, לאור העובדה שמודלי בינה מלאכותית לעיתים קרובות דורשים מערכי נתונים עצומים, שיכולים לכלול מידע אישי בטעות.
מהן האתגרים המרכזיים הקשורים לעיבוד נתוני AI?
אתגר מרכזי אחד הוא השגת איזון בין חדשנות בבינה מלאכותית לבין הגנה על זכויות הפרט. ככל שטכנולוגיות AI מתפתחות, הן דורשות כמויות גדולות של נתונים עבור אימון, מה שיוצר חששות לגבי הפרות פרטיות ושימוש לרעה בנתונים. יתרה מכך, הקצב המהיר של הפיתוח בבינה מלאכותית לעיתים רחוקות עולה על המסגרות הרגולטוריות, מה שיוצר פער שעלול להוביל לבעיות חוסר עמידה.
אילו מחלוקות קיימות סביב הפרקטיקות של גוגל?
מחלוקות עולות סביב העמימות של הסכמת המשתמש ועיבוד מידע אישי רגיש. ביקורתנים טוענים כי משתמשים עשויים לא להבין לחלוטין כיצד הנתונים שלהם משמשים לאימון AI, מה שמעורר שאלות לגבי שקיפות והוגנות הפרקטיקות. בנוסף, ככל שהכלים הללו מקבלים יותר ויותר אימוץ, ישנה חשש גובר לגבי הפוטנציאל שלהם לחזק הטיות הקיימות בנתוני האימון, מה שמחריף את הביקורת גם מצד רגולטורים וגם מצד החברה האזרחית.
יתרונות וחסרונות של החקירה
החקירה מביאה עמה יתרונות וגם חסרונות.
יתרונות:
– הגברת האחריות: על ידי החזקת חברות גדולות לאחראיות, החקירה מקדמת פרקטיקות AI אתיות.
– הגנה על זכויות הפרט: הבטחת עמידה ב-GDPR מגנה על פרטיות וזכויות הפרט מפני שימוש לרעה בנתונים שלהם.
חסרונות:
– עיכוב חדשנות: רגולציה מופרזת עלולה לעכב חדשנות ולהאט את הפיתוח של טכנולוגיות AI מועילות.
– עלות העמידה בדרישות: חברות עשויות להתמודד עם עלויות משמעותיות ושינויים תפעוליים כדי למלא אחרי הרגולציות הקפדניות, דבר שיכול להשפיע באופן לא פרופורציונלי על עסקים קטנים יותר.
סיכום
החקירה על פרקטיקות העיבוד של המידע של גוגל מדגישה את הצומת המרכזי של טכנולוגיה, פרטיות וממשלת רגולציה באירופה. ככל שטכנולוגיות הבינה המלאכותית ממשיכות להתפתח, גם הרגולטורים וגם החברות חייבים לנווט בנוף מורכב של עמידה בתקנות, חדשנות ואחריות אתית.
לפרטים נוספים על נושאים קשורים, בקרו באתר [European Data Protection Supervisor](https://edps.europa.eu) ו-[GDPR.eu](https://gdpr.eu).
