Lidia PerskaLinkedIn, kullanıcılarının verilerini açık rıza almadan yapay zeka sistemlerini geliştirmek için kullanması nedeniyle eleştirilerin hedefi oldu. Platform, kullanıcıların etkinliklerinin, gönderilerinin, kullanım sıklığının ve geri bildirimlerinin toplanarak hizmetlerini iyileştirmek amacıyla kullanıldığını bildirdi. LinkedIn, bu uygulamanın hem güvenliği hem de ürün tekliflerini artırmayı amaçladığını savunsa da, birçok kullanıcı otomatik kaydolma özelliği konusunda endişelerini dile getirdi.
Gizlilik alanında öne çıkan bir savunucu, platformun üyeleri rızaları olmadan kaydetmesini kabul edilemez olarak nitelendirdi. Kullanıcıların, şirketin tek taraflı olarak aldığı kararlardan çıkarılmak için karmaşık süreçlerden geçmek zorunda olmaması gerektiğini vurguladı. Bu duygu, veri kullanımında şeffaflık ve kullanıcı kontrolü konusundaki endişeleri paylaşan diğer kullanıcılarla da yankı buldu.
Bu hafta LinkedIn, kullanıcılara yönelik bir güncellemesini duyurdu; bu güncelleme 20 Kasım’da yürürlüğe girecek. Değişiklikler, şirketin gizlilik politikalarını netleştirmeyi ve kullanıcılara yapay zeka eğitim faaliyetlerinden çıkma seçeneği sunmayı hedefliyor. Bir LinkedIn sözcüsü, birçok kullanıcının özgeçmiş yazma ve işe alım uzmanlarıyla iletişim kurma gibi görevlerde yardımcı olacak araçları takdir ettiğini ve teknolojinin potansiyel faydalarını vurguladığını belirtti.
LinkedIn, endişeleri gidermek için kullanıcılara yapay zeka eğitim özelliklerini nasıl devre dışı bırakabileceklerine dair talimatlar sağladı. Çıkma işlemi gelecek veri kullanımını engelleyebilse de, şirket bu durumun kullanıcı bilgilerinin kullanıldığı geçmiş eğitim faaliyetlerini etkilemeyeceğini belirtti.
Kullanıcı Verilerinin Yapay Zeka Eğitimi için Kullanımına Yönelik Endişeler Artıyor
Dijital teknolojinin sürekli değişen dünya sahnesinde, veri gizliliği, özellikle şirketlerin kullanıcı bilgilerini makine öğrenimi uygulamaları için nasıl kullandıkları bağlamında tartışmalı bir konu olmaya devam ediyor. LinkedIn’in kullanıcı verilerine yönelik son politikaları, kullanıcılar ve gizlilik savunucularında önemli endişelere yol açarak sosyal medya platformlarında etik veri uygulamaları konusundaki daha geniş bir tartışmayı ateşlemiştir.
Yapay zeka eğitimi için hangi veriler kullanılıyor?
LinkedIn, gönderiler, yorumlar, bağlantı metrikleri ve hatta iş ilanlarıyla etkileşim kalıpları gibi çeşitli kullanıcı tarafından üretilen içerikleri topluyor. Bu bilgiler, yapay zeka algoritmalarını eğitmek için bir temel oluşturur ve öneri sistemlerini geliştirmek, kullanıcı etkileşimini artırmak ve iş arayanlar ile potansiyel işverenler arasında daha iyi eşleşmeler sağlamak amacıyla kullanılır.
Kullanıcılar LinkedIn’in uygulamalarından neden endişeli?
Ana endişe, bu verilerin nasıl kullanıldığı konusunda açık bir rıza ve şeffaflık eksikliğidir. Birçok kullanıcı, kendilerinin açık onayı olmadan veri toplama süreçlerine dahil edilmesinin bir güven ihlali temsil ettiğini düşünüyor. Ayrıca, profesyonel verilerinin kötüye kullanılması veya izinsiz paylaşılmasının istenmeyen gizlilik ihlallerine veya işe alımda ayrımcı uygulamalara yol açabileceği yönünde artan bir korku var.
LinkedIn’in veri kullanımında hangi temel zorluklar var?
1. Şeffaflık: Kullanıcılar, toplanan verilerin ne olduğunu, nasıl kullanıldığını ve kiminle paylaşıldığını daha net bir şekilde anlamak istiyor.
2. Rıza: Kullanıcıları otomatik olarak kaydetme uygulaması, bilgilendirilmiş rıza ve kullanıcıların verilerini etkili bir şekilde yönetme yeteneği etrafında etik sorular gündeme getiriyor.
3. Veri Koruma: Kullanıcı verilerinin güvenliğini sağlamak, artan veri ihlalleri karşısında kullanıcı güvenini korumanın kritik bir yolu.
LinkedIn’in veri kullanımının sunduğu avantajlar nelerdir?
– Geliştirilmiş Kullanıcı Deneyimi: Yapay zeka destekli iyileştirmeler, kullanıcıların ilgili içeriklere ve fırsatlara daha kolay ulaşmalarına olanak tanıyarak daha kişiselleştirilmiş deneyimler sunabilir.
– Hizmetlerde Yenilik: İş önerileri veya potansiyel bağlantılar önermek üzere algoritmaları geliştiren LinkedIn, sahip olduğu büyük veri havuzundan yararlanarak daha etkileşimli bir platform oluşturabilir.
– Kariyer Geliştirme Araçları: Yapay zeka sistemleri, özelleştirilmiş özgeçmiş önerileri veya iletişim yardımcıları gibi araçları kolaylaştırarak iş arayanlara önemli faydalar sağlayabilir.
Olumsuz yönleri nelerdir?
– Gizlilik İhlali: Sürekli veri toplama, kullanıcıların sürekli gözetim altındaymış gibi hissetmelerine neden olabilir, bu da platformdaki deneyimlerini değiştirebilir.
– Dışlanma Riski: Algoritmalı karar verme süreçlerine bağımlılık, belirli kullanıcı gruplarını istemeden önyargılı hale getirebilir ve potansiyel ayrımcı sonuçlara yol açabilir.
– Kullanıcı Güveni: Otomatik kayıt özelliği, veri uygulamalarını işgalci bulmaları durumunda kullanıcıların platformdan uzaklaşmalarına neden olabilir.
Sonuç
LinkedIn bu zorlukları aşarken, platformun kullanıcı tabanıyla daha sağlam bir diyalog geliştirmesi, geri bildirimleri dikkate alarak endişeleri doğrudan ele alması önemlidir. Kullanıcıların verileri üzerinde gerçek bir kontrol sağlamasını temin edecek daha kapsamlı gizlilik standartlarının geliştirilmesi, LinkedIn’in yapay zeka teknolojilerini entegre etmesi sürecinde temel olacaktır.
Veri gizliliği ve yapay zeka etkileri hakkında daha fazla bilgi için Privacy International ve Digital Rights Ireland adreslerini ziyaret etmeyi düşünebilirsiniz.
