Lidia PerskaLinkedIn因在未获得明确同意的情况下利用用户数据来增强人工智能系统而受到审查。该平台通知用户，收集其活动数据，包括帖子、使用频率和反馈，以改进其服务。尽管LinkedIn声称这一做法旨在增强安全性和产品服务，但许多用户对自动注册功能表示担忧。
一位隐私领域的知名倡导者对此表示强烈反对，指出平台在未获得用户同意的情况下注册会员是不可接受的。她强调，用户不应需要经历复杂的过程才能选择退出公司单方面做出的决定。这一观点得到了其他用户的共鸣，他们对透明性和用户在数据使用中的控制权表示担忧。
本周，LinkedIn宣布更新其用户协议，计划于11月20日实施。这些更改旨在澄清公司的隐私政策，并为用户提供选择退出人工智能培训活动的选项。一名LinkedIn发言人强调，许多用户赞赏旨在帮助撰写简历和与招聘人员沟通的工具，突显了该技术的潜在好处。
为了解决这些担忧，LinkedIn向用户提供了如何禁用AI训练功能的说明。尽管选择退出可以防止将来的数据使用，但公司指出，这不会影响已经使用用户信息进行的过去训练活动。
对LinkedIn使用用户数据进行AI培训的担忧加剧
在数字技术不断发展的背景下，数据隐私仍然是一个有争议的问题，特别是关于公司如何利用用户信息进行机器学习应用。LinkedIn最近关于用户数据用于AI培训的政策引发了用户和隐私倡导者的重大关切，点燃了有关社交媒体中道德数据实践的更广泛讨论。
哪些数据被用于AI培训？
LinkedIn据报道收集各种用户生成的内容，包括帖子、评论、连接指标，以及与职位发布的互动模式。这些信息构成了训练人工智能算法的基础，以增强推荐系统、改善用户参与度，并促进求职者与潜在雇主之间的更好匹配。
为什么用户对LinkedIn的做法感到担忧？
主要担忧源于在如何使用这些数据时缺乏明确的同意和透明度。许多用户认为，在未获得他们明确同意的情况下将他们纳入数据收集过程代表了一种信任的破裂。此外，越来越多的人担心误用或未经授权分享其职业数据可能导致隐私侵犯或招聘过程中的歧视性行为。
与LinkedIn数据使用相关的主要挑战是什么？
1. 透明性： 用户要求更明确地了解收集了哪些数据、如何使用以及与谁分享。
2. 同意： 自动注册用户的做法引发了有关知情同意和用户有效管理其数据能力的伦理问题。
3. 数据保护： 在数据泄露事件日益增加的情况下，确保用户数据的安全对于维持用户信任至关重要。
LinkedIn的数据使用带来了哪些优势？
– 改善用户体验： 由AI驱动的增强可能会带来更个性化的体验，使用户更容易与相关内容和机会建立联系。
– 服务创新： 通过改进建议职位或潜在联系人的算法，LinkedIn可以促进一个更加吸引人的平台，充分利用其拥有的大量数据。
– 职业发展工具： AI系统可以促进个性化简历建议或沟通辅助工具，极大地惠及求职者。
缺点是什么？
– 隐私侵蚀： 持续的数据收集可能让用户感到被持续监视，这可能会改变他们在平台上的体验。
– 排他风险： 依赖算法决策可能无意中让某些用户群体受到偏见，从而导致潜在的歧视结果。
– 用户信任： 自动注册功能可能导致用户产生疏离感，如果他们认为数据使用的做法具有侵入性，可能选择拒绝使用该平台。
总结
在LinkedIn应对这些挑战时，平台与用户群体之间开展更深入对话至关重要，听取反馈并直接应对关切。制定更全面的隐私标准，并确保用户对其数据有真正的控制权，将是LinkedIn整合AI技术时的重要基础。
欲了解有关数据隐私和AI影响的更多信息，请访问Privacy International和Digital Rights Ireland。
