Искусственный интеллект управляет всем: от чат-ботов до рекомендаций в самых популярных поисковых системах. Но за кулисами ИИ полагается на огромные объемы данных, большая часть которых собирается без ведома пользователей.
Эти данные подпитывают модели машинного обучения, помогая им улучшать и совершенствовать свои результаты с течением времени. Однако методы инструментов ИИ, используемые для сбора информации, часто вызывают вопросы о конфиденциальности, согласии и прозрачности.
Невидимые методы сбора данных
Инструменты ИИ, такие как GPT и LLM, собирают данные различными прямыми и косвенными способами, часто без явного знания пользователями того, что их данные записываются. Это лишь некоторые из способов, с помощью которых собираются огромные объемы информации для обучения инструментов ИИ.
Веб-соскоб
Веб-скрапинг позволяет ИИ извлекать общедоступные данные, включая текст, изображения и метаданные, с различных веб-сайтов. Автоматизированные решения, такие как API парсинга веб-страниц автоматически собирают данные по определенным запросам, а также могут быть напрямую интегрированы в сторонние инструменты, которые передают данные в режиме реального времени в инструменты ИИ.
Контент, создаваемый пользователями
Сообщения в социальных сетях, онлайн-обзоры и обсуждения на форумах сообщества являются богатыми источниками данных. Системы ИИ анализируют эти взаимодействия, чтобы определить тенденции, настроения и поведенческие модели.
«Каждое цифровое взаимодействие, даже такое незначительное, как исправление опечатки в ответе, сгенерированном ИИ, может стать частью обучающего набора данных. Хотя этот итеративный процесс обучения улучшает модели ИИ, ключевой проблемой является обеспечение прозрачности. Пользователи должны знать, когда и как используются их данные, с четкими возможностями отказа. Ответственная разработка ИИ должна отдавать приоритет осознанному участию, а не пассивному сбору данных».
Умные устройства и датчики Интернета вещей
Смартфоны, умные колонки и носимые устройства постоянно собирают данные о поведении пользователей. отслеживание местоположения Помимо голосовых записей, эти устройства передают информацию в инфраструктуры на базе искусственного интеллекта для улучшения пользовательского опыта и дальнейшего совершенствования их функций.
Сторонние брокеры данных
Многие компании ИИ полагаются на сторонних брокеров данных для доступа к большим наборам данных, которые предоставляют ценную информацию о потребителях. Эти брокеры собирают персональную информацию из различных источников, включая онлайн-активность, покупательское поведение, демографические данные и даже офлайн-взаимодействия.
Например, брокеры данных собирают историю посещений веб-сайтов, записи о покупках у розничных продавцов и показатели взаимодействия в социальных сетях для создания подробных профилей потребителей. Они также могут интегрировать публичные записи, данные программ лояльности и кредитную историю для дальнейшего совершенствования своих наборов данных.
Фоновая активность приложения
Многие мобильные приложения запрашивают доступ к личной информации, такой как контакты, сообщения и даже данные микрофона или камеры. Аналитические инструменты на базе ИИ отслеживают эту информацию, чтобы понять предпочтения пользователя.
Федеральная торговая комиссия (FTC) недавно сообщал что социальные сети и компании, занимающиеся размещением онлайн-видео, активно отслеживают и передают данные пользователей третьим лицам, часто без явного согласия.
Книги и исследования
Оцифрованные книги и научные исследования являются бесценными ресурсами для обучения моделей ИИ. Они предлагают структурированную, высококачественную информацию, охватывающую столетия человеческих знаний. Такие проекты, как Инициатива Гарварда по институциональным данным сделали почти миллион книг, находящихся в открытом доступе, доступными для обучения ИИ, открыв доступ к разнообразному языковому контенту.
Аналогичным образом, академические исследовательские работы улучшают наборы данных для обучения ИИ, внедряя научные идеи и формальные стили письма. Различные платформы предоставляют доступ к тысячам научных статей, помогая в разработке моделей ИИ, способных понимать сложную научную литературу.
О чем вам не говорят инструменты ИИ
Хотя разработчики ИИ охотно демонстрируют возможности своих инструментов, они часто остаются менее прозрачными в отношении базовых методов сбора данных. В январе 2025 года значительное нарушение безопасности раскрыли базу данных DeepSeek, раскрыв конфиденциальную информацию, такую как истории чатов пользователей, данные бэкэнда и секреты API.
Массивные модели данных
Обучение моделей ИИ требует огромных объемов данных, часто достигающих петабайтов.
Обучение ИИ IBM использовало более 14 петабайт необработанных данных из веб-сканеров и других источников для создания 40 триллионов токенов. Для сравнения, среднестатистический пользователь интернета генерирует около 15.87 терабайт данных ежедневно.
Непрозрачные методы обработки данных
Пользователи часто испытывают трудности с пониманием того, какие данные собираются, как они используются и каковы сроки хранения. Такое отсутствие прозрачности может подорвать доверие пользователей к платформам ИИ и вызвать опасения по поводу конфиденциальности и согласия на использование данных.
«Ответственность за этичный сбор данных — это не просто организационная проблема, это коллективный императив для всего сообщества ИИ».
Для обучения использовались предвзятые данные
Наборы данных, используемые для обучения моделей ИИ, могут содержать предвзятые взгляды на определенные темы, которые модели могут затем воспроизводить, что приводит к несправедливым или искаженным результатам. Устранение этих предубеждений имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы системы ИИ предоставляли точные и справедливые результаты.
Пользователи, которые в значительной степени полагаются на результаты ИИ, могут принимать предвзятые мнения. Продолжая взаимодействовать с этими платформами, они могут усиливать предвзятость ИИ в отношении политических, социальных и культурных вопросов. Этот процесс происходит, поскольку системы ИИ обучаются на основе взаимодействия с пользователями.
Когда пользователи принимают или продвигают предвзятый контент, ИИ интерпретирует это как подтверждение, еще больше усиливая эти предубеждения в своих ответах.
Заключение
Потребность ИИ в данных стимулирует его быстрое развитие, но этот прогресс создает значительные проблемы. Хотя компании ИИ подчеркивают достижения своих технологий, они часто игнорируют риски сбора данных при обучении своих платформ искусственного интеллекта.
🚀 Получите эксклюзив Affiliate Секреты маркетинга🚀
Откройте для себя стратегии, инструменты и тактики, используемые первые 1% affiliate зарабатывающие!
Присоединяйся 69,572+ Affiliates уже повышают свой уровень игры
Affiliate Раскрытие информации: Этот пост может содержать некоторые affiliate ссылки, что означает, что мы можем получить комиссию, если вы покупаете что-то, что мы рекомендуем, без дополнительных затрат с вашей стороны (вообще никаких!)
