Lidia PerskaLinkedIn은 명시적인 동의를 얻지 않고 사용자 데이터를 활용하여 인공지능 시스템을 개선하는 것으로 비판을 받고 있습니다. 이 플랫폼은 사용자에게 게시물, 사용 빈도 및 피드백을 포함한 그들의 활동이 서비스 개선을 위해 수집된다고 알렸습니다. LinkedIn은 이 관행이 보안과 제품 제공을 강화하기 위한 것이라고 주장하고 있지만, 많은 사용자들은 자동 등록 기능에 대해 우려를 표명했습니다.
프라이버시 분야의 저명한 옹호자는 플랫폼이 그들의 동의 없이 회원을 등록하는 것은 받아들일 수 없다고 강력히 반대했습니다. 그녀는 사용자가 회사가 일방적으로 내린 결정에서 탈퇴하기 위해 복잡한 과정을 거칠 필요가 없어야 한다고 강조했습니다. 이러한 감정은 투명성과 사용자 데이터 사용에 대한 관리의 우려를 함께한 다른 사람들과 공명을 이루었습니다.
이번 주, LinkedIn은 11월 20일 시행될 사용자 계약 업데이트를 발표했습니다. 이 변화는 회사의 프라이버시 정책을 명확히 하고 사용자들이 AI 교육 활동에서 선택적으로 탈퇴할 수 있는 옵션을 도입하기 위한 것입니다. LinkedIn 대변인은 많은 사용자가 이력서 작성 및 채용 담당자와의 소통과 같은 과제를 도와주는 도구를 높이 평가한다고 강조하며, 기술의 잠재적 이점을 부각시켰습니다.
사용자들의 우려를 해소하기 위해 LinkedIn은 AI 교육 기능을 비활성화하는 방법에 대한 지침을 제공했습니다. 탈퇴는 향후 데이터 사용을 방지할 수 있지만, 회사는 이는 이미 사용자 정보를 사용하여 수행된 과거 교육 활동에는 영향을 미치지 않을 것이라고 밝혔습니다.
LinkedIn의 사용자 데이터 사용에 대한 우려가 커지고 있습니다.
변화하는 디지털 기술 환경 속에서 데이터 프라이버시는 기업들이 사용자 정보를 기계 학습 응용 프로그램을 위해 어떻게 활용하는지에 관한 논란이 끊이지 않는 주제입니다. LinkedIn의 최근 사용자 데이터 AI 교육 관련 정책은 사용자와 프라이버시 옹호자들 간에 상당한 우려를 불러일으켰고, 소셜 미디어에서의 윤리적 데이터 관행에 대한 보다 광범위한 논의의 불씨가 되었습니다.
AI 교육을 위해 어떤 데이터가 사용되고 있나요?
LinkedIn은 게시물, 댓글, 연결 메트릭 및 구인 광고와의 상호작용 패턴을 포함한 다양한 사용자 생성 콘텐츠를 수집하는 것으로 알려져 있습니다. 이 정보는 추천 시스템을 개선하고 사용자 참여를 높이며 구직자와 잠재적 고용주 간의 더 나은 매칭을 용이하게 하기 위해 AI 알고리즘의 교육 기초를 형성합니다.
사용자들은 LinkedIn의 관행에 대해 왜 우려하고 있나요?
주요 우려는 데이터 사용에 대한 명시적 동의와 투명성의 부족에서 비롯됩니다. 많은 사용자들은 그들의 명시적인 동의 없이 데이터 수집 과정에 등록되는 것은 신뢰의 위반이라고 느끼고 있습니다. 또한, 자신의 전문 데이터가 오용되거나 무단으로 공유될 경우 발생할 수 있는 원치 않는 프라이버시 침해 또는 차별적 관행에 대한 두려움이 커지고 있습니다.
LinkedIn의 데이터 사용과 관련된 주요 도전 과제는 무엇인가요?
1. 투명성: 사용자는 수집되는 데이터, 그 사용 방법 및 공유 대상에 대해 보다 세분화된 명확성을 요구하고 있습니다.
2. 동의: 사용자 자동 등록 관행은 정보에 근거한 동의와 사용자가 자신의 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 능력에 대한 윤리적 질문을 제기합니다.
3. 데이터 보호: 증가하는 데이터 유출 사건 속에서 사용자 데이터의 보안을 보장하는 것은 사용자 신뢰를 유지하는 데 필수적입니다.
LinkedIn 데이터 사용의 장점은 무엇인가요?
– 향상된 사용자 경험: AI 기반의 개선은 보다 개인화된 경험으로 이어질 수 있어 사용자가 관련 콘텐츠 및 기회를 더 쉽게 연결할 수 있게 합니다.
– 서비스 혁신: 일자리 추천이나 잠재적 연락처 제안을 개선하는 알고리즘을 통해 LinkedIn은 보유하고 있는 방대한 데이터의 이점을 활용하는 더 매력적인 플랫폼을 조성할 수 있습니다.
– 경력 개발 도구: AI 시스템은 맞춤형 이력서 제안이나 소통 도구와 같은 도구를 촉진하여 구직자에게 큰 도움이 될 수 있습니다.
단점은 무엇인가요?
– 프라이버시 침해: 지속적인 데이터 수집은 사용자가 끊임없이 감시당하고 있다고 느끼게 할 수 있으며, 이는 플랫폼에서의 경험을 바꿀 수 있습니다.
– 배제 위험: 알고리즘 기반 결정에 의존함으로써 특정 사용자 그룹에 대해 무의식적인 편향이 발생할 수 있어 잠재적인 차별적 결과를 초래할 수 있습니다.
– 사용자 신뢰: 자동 등록 기능은 데이터 관행이 침해적이라고 인식하는 사용자가 플랫폼에서 이탈하게 만들 위험이 있습니다.
결론
LinkedIn이 이러한 도전 과제를 극복하기 위해서는 사용자 기반과의 보다 강화된 대화를 촉진하고 피드백을 반영하며 우려 사항을 정면으로 다루는 것이 필수적입니다. 사용자가 실제로 자신의 데이터를 관리할 수 있도록 하면서 보다 포괄적인 프라이버시 기준을 개발하는 것이 LinkedIn이 AI 기술을 통합하는 데에 있어 근본적으로 중요한 일입니다.
데이터 프라이버시 및 AI의 함의에 대한 추가적인 읽기를 원하신다면, Privacy International과 Digital Rights Ireland를 방문해보시기 바랍니다.
