Privatumo problemos dirbtinio intelekto paieškoje ir generatyvinėse santraukose

Įvadas

AI paieškos varikliai – nuo „Google SGE“ iki „ChatGPT Search“, „Perplexity“, „Bing Copilot“ ir „Claude“ – apdoroja beprecedentinius asmeninių duomenų kiekius. Kiekvienas užklausimas, paspaudimas, buvimo trukmė, pageidavimai ir sąveika tampa sudėtingo elgsenos modelio dalimi.

Generatyvinės paieškos sistemos dabar:

• užregistruoti vartotojo ketinimus

• personalizuoti atsakymus

• nustatyti jautrius atributus

• saugoti paieškos istoriją

• analizuoti modelius

• kurti vartotojų profilių įterpimus

• pritaikyti rezultatus pagal numatytus poreikius

Rezultatas?

Nauja privatumo rizikos kategorija, su kuria tradiciniai paieškos modeliai niekada neturėjo susidurti.

Tuo pačiu metu AI generuojami santraukos gali netyčia atskleisti:

• asmeninė informacija

• pasenusius asmens duomenis

• tapatybės, kurios neturėtų būti viešos

• jautri informacija, surinkta iš interneto

• klaidingai priskirti asmens duomenys

Privatumas nebėra tik atitikties reikalavimams klausimas – tai yra pagrindinis GEO strategijos elementas. Šiame straipsnyje aptariami AI paieškos privatumo rizikos veiksniai, juos reglamentuojantys teisės aktai ir tai, kaip prekių ženklai turi prisitaikyti.

1 dalis: Kodėl privatumas yra kritinis klausimas generatyvinėje paieškoje

AI paieškos varikliai nuo tradicinės paieškos skiriasi keturiais pagrindiniais aspektais:

1. Jos daro išvadas apie reikšmę ir vartotojo savybes

Paieškos sistemos spėja:

• amžius

• profesija

• pajamos

• pomėgiai

• sveikatos būklė

• emocinis tonas

• ketinimai

Šis spėjimų lygmuo sukelia naujas privatumo pažeidžiamumo problemas.

2. Jos saugo pokalbių ir kontekstinius duomenis

Generatyvinė paieška dažnai veikia kaip pokalbis:

• nuolatiniai klausimai

• sekminis mąstymas

• asmeniniai pageidavimai

• ankstesni klausimai

• tolesni klausimai

Tai sukuria ilgalaikius vartotojų profilius.

3. Jie sujungia kelis duomenų šaltinius

Pavyzdžiui:

• naršymo istorija

• vietos duomenys

• socialiniai signalai

• nuomonės analizė

• el. laiškų santraukos

• kalendoriaus kontekstas

Kuo daugiau šaltinių, tuo didesnis privatumo pavojus.

4. Jie pateikia apibendrintas atsakymus, kurie gali atskleisti privačią ar konfidencialią informaciją

Generatyvinės sistemos kartais atskleidžia:

• išsaugoti asmens duomenys

• neredaguoti duomenys iš viešų dokumentų

• klaidingai interpretuoti faktai apie asmenis

• pasenusi arba privati asmeninė informacija

Šios klaidos gali pažeisti privatumo įstatymus.

2 dalis: Pagrindinės privatumo rizikos dirbtinio intelekto paieškoje

Toliau pateikiamos pagrindinės rizikos kategorijos.

1. Konfidencialių duomenų išvedimas

AI gali ne tik gauti, bet ir daryti išvadas apie jautrią informaciją:

• sveikatos būklė

• politinės pažiūros

• finansinė padėtis

• etninė priklausomybė

• seksualinė orientacija

Pats spėjimas gali sukelti teisines apsaugos priemones.

2. Asmens duomenų atskleidimas generatyviniuose santraukose

AI gali netyčia atskleisti:

• namų adresai

• darbo istorija

• seni socialinių tinklų įrašai

• elektroninio pašto adresai

• kontaktinė informacija

• nutekėję duomenys

• surinkti biografijos

Tai kelia reputacijos ir teisines grėsmes.

3. Mokymas apie asmens duomenis

Jei asmens duomenys yra kur nors internete, jie gali būti įtraukti į modelių mokymo duomenų rinkinius, net jei jie yra pasenę.

Tai kelia klausimus apie:

• sutikimas

• nuosavybės

• teisė į išbraukimą

• perkeliamumas

Pagal BDAR tai yra teisiškai ginčytina.

4. Nuolatinis vartotojų profiliavimas

Generatyviniai varikliai kuria ilgalaikius vartotojų modelius:

• elgesio pagrįstas

• konteksto pagrįstas

• pagal pageidavimus

Šie profiliai gali būti labai išsamūs ir neaiškūs.

5. Konteksto žlugimas

AI varikliai dažnai sujungia duomenis iš skirtingų kontekstų:

• privatūs duomenys → viešos santraukos

• seni įrašai → interpretuojami kaip dabartiniai faktai

• nišinio forumo turinys → traktuojamas kaip oficialūs pareiškimai

Tai padidina privatumo pažeidimų riziką.

6. Aiškių ištrynimo būdų trūkumas

Asmens duomenų ištrinimas iš AI mokymo rinkinių vis dar yra techniškai ir teisiškai neišspręsta problema.

7. Pakartotinio identifikavimo rizika

Net anonimizuoti duomenys gali būti atkurti naudojant:

• įterpimai

• šablonų atitikimas

• daugišaltis koreliacija

Tai pažeidžia privatumo garantijas.

3 dalis: AI paieškai taikomi privatumo įstatymai

Teisinė aplinka sparčiai keičiasi.

Čia pateikiami įtakingiausi teisės aktai:

BDAR (ES)

Apima:

• teisė būti pamirštam

• duomenų minimalizavimas

• informuotas sutikimas

• profilavimo apribojimai

• automatinių sprendimų skaidrumas

• jautrių duomenų apsauga

AI paieškos varikliai vis dažniau tampa GDPR taikymo objektu.

CCPA / CPRA (Kalifornija)

Suteikia:

• atsisakymas parduoti duomenis

• teisės susipažinti su duomenimis

• teisė į duomenų ištrynimą

• apribojimai automatizuotam profiliavimui

Generatyviniai AI modeliai turi atitikti reikalavimus.

ES AI aktas

Įveda:

• didelės rizikos klasifikacija

• skaidrumo reikalavimai

• asmens duomenų apsaugos priemonės

• atsekamumas

• mokymo duomenų dokumentavimas

Paieškos ir rekomendacijų sistemos patenka į reguliuojamas kategorijas.

JK duomenų apsaugos ir skaitmeninės informacijos įstatymas

Taikoma:

• algoritminis skaidrumas

• profilavimas

• anonimiškumo apsauga

• sutikimas naudoti duomenis

Pasauliniai reglamentai

Nauji įstatymai:

• Kanada

• Australija

• Pietų Korėja

• Brazil

• Japonija

• Indija

visos įveda įvairias AI privatumo apsaugos priemones.

4 dalis: Kaip AI varikliai patys sprendžia privatumo klausimus

Kiekviena platforma skirtingai tvarko privatumą.

„Google SGE“

• redagavimo protokolai

• jautrių kategorijų išskyrimas

• saugūs turinio filtrai

• struktūrizuoti ištrinimo būdai

„Bing Copilot“

• skaidrumo pranešimai

• įterptosios citatos

• iš dalies anonimizuoti asmeniniai užklausimai

Perplexity

• aiškus šaltinio skaidrumas

• riboti duomenų saugojimo modeliai

Claude

• tvirtas įsipareigojimas užtikrinti privatumą

• minimalus saugojimas

• aukštas asmeninių duomenų sintezės slenkstis

„ChatGPT Search“

• sesijos pagrindu veikianti atmintis (pasirinktinai)

• vartotojo duomenų kontrolė

• ištrinimo įrankiai

Generatyviniai varikliai tobulėja, tačiau ne visos privatumo rizikos yra išspręstos.

5 dalis: Privatumo rizika prekių ženklams (ne tik vartotojams)

Prekės ženklai generatyvinėje paieškoje susiduria su unikaliomis rizikomis.

1. Įmonių vadovų privati informacija gali būti atskleista

Įskaitant pasenusią ar neteisingą informaciją.

2. AI gali atskleisti vidinius produkto duomenis

Jei jie anksčiau buvo paskelbti internete.

3. Gali pasirodyti neteisinga informacija apie darbuotojus

Susijusi su įkūrėjais, darbuotojais ar komandomis.

4. AI gali neteisingai klasifikuoti jūsų prekės ženklą

Tai gali kelti reputacijos ar atitikties riziką.

5. Gali atsirasti privatūs dokumentai

Jei jie yra išsaugoti arba surinkti.

Prekės ženklai turi stebėti AI santraukas, kad išvengtų žalingo paviešinimo.

6 dalis: Kaip sumažinti privatumo riziką generatyviniuose apibendrinimuose

Šie veiksmai sumažina riziką nekenkiant GEO našumui.

1 žingsnis: naudokite schemos metaduomenis, kad apibrėžtumėte objektų ribas

Pridėti:

• apie

• paminėjimai

• identifikatorius

• įkūrėjas su teisingais asmens identifikatoriais

• adresas (neslapti)

• darbuotojų pareigos atidžiai

Aiški metaduomenys neleidžia AI išgalvoti asmeninių duomenų.

2 veiksmas: išvalykite viešųjų duomenų šaltinius

Atnaujinti:

• „LinkedIn

• Crunchbase

• Wikidata

• „Google“ verslo profilis

AI varikliai labai priklauso nuo šių šaltinių.

3 žingsnis: pašalinkite jautrius duomenis iš savo svetainės

Daugelis prekių ženklų netyčia nutekina informaciją:

• pasenusi biografija

• vidiniai el. laiškai

• senos komandos puslapiai

• telefono numeriai

• asmeniniai tinklaraščio įrašai

AI gali viską atskleisti.

4 žingsnis: ištaisykite generatyvinius variklius

Dauguma variklių siūlo:

• prašymai ištrinti

• klaidingos informacijos pataisymai

• prašymai pašalinti asmens duomenis

Naudokite juos aktyviai.

5 žingsnis: pridėkite privatumą užtikrinančią kanoninių faktų puslapį

Įtraukite:

• patikrinta informacija

• neslaptos informacijos

• prekės ženklo patvirtinti apibrėžimai

• stabilūs atributai

Tai tampa „saugiu tiesos šaltiniu“, kuriuo varikliai pasitiki.

6 žingsnis: Reguliariai stebėkite generuojamus santraukas

Savaitinis GEO stebėjimas turėtų apimti:

• asmens duomenų atskleidimas

• halucinuota informacija apie darbuotojus

• klaidingi teiginiai apie vadovus

• išgautų duomenų nutekėjimas

• jautrių atributų išvadų darymas

Privatumo stebėjimas dabar yra pagrindinė GEO užduotis.

7 dalis: Privatumas vartotojų užklausose – ką turi žinoti prekių ženklai

Net jei prekių ženklai nekontroliuoja AI variklių, jie vis tiek yra netiesiogiai įtraukti.

AI varikliai gali interpretuoti vartotojų užklausas apie jūsų prekės ženklą, kuriose yra:

• vartotojų skundai

• teisiniai klausimai

• asmenų vardai

• sveikatos/finansų klausimai

• jautrios temos

Tai gali formuoti jūsų įmonės reputaciją.

Prekės ženklai turėtų:

• paskelbti autoritetingus atsakymus

• tvarkyti išsamius DUK puslapius

• užkirsti kelią dezinformacijai

• proaktyviai spręsti jautrius klausimus

Tai sumažina su privatumu susijusią užklausų nukrypimą.

8 dalis: Privatumą saugančios GEO praktikos

Laikykitės šių geriausių praktikų:

1. Venkite skelbti nereikalingus asmens duomenis

Jei įmanoma, naudokite inicialus, o ne pilnus vardus.

2. Biografijose naudokite struktūrizuotą, faktinę kalbą

Venkite kalbos, kuri implikuoja jautrius bruožus.

3. Aiškiai nurodykite autorių tapatybę

Tačiau nepateikite per daug asmeninės informacijos.

4. Kontaktinę informaciją pateikite bendrai

Naudokite pareigoms priskirtus elektroninio pašto adresus (support@), o ne asmeninius.

5. Reguliariai atnaujinkite viešus įrašus

Neleiskite, kad pasenusi informacija vėl atsirastų.

6. Įdiekite griežtą duomenų valdymą

Užtikrinkite, kad darbuotojai suprastų AI privatumo riziką.

9 dalis: GEO privatumo kontrolinis sąrašas (kopijuoti/įklijuoti)

Duomenų šaltiniai

• Atnaujinta Vikidata

• LinkedIn/Crunchbase tikslūs

• Išvalyti katalogų sąrašai

• Neskelbiama jautri asmeninė informacija

Metaduomenys

• Schema vengia jautrių detalių

• Aiškios subjekto identifikatoriai

• Nuoseklūs autoriaus metaduomenys

Svetainės valdymas

• Nėra pasenusių biografijų

• Nėra atskleistų elektroninio pašto adresų

• Nėra asmeninių telefono numerių

• Nėra matomų vidinių dokumentų

Stebėjimas

• Savaitiniai generatyviniai apibendrinamieji auditai

• Asmens duomenų nutekėjimo stebėjimas

• Halucinuotų tapatybių aptikimas

• Klaidų taisymas

Atitiktis

• GDPR/CCPA suderinimas

• Aiški privatumo politika

• Teisė būti pamirštam darbo srautai

• Stiprus sutikimų valdymas

Rizikos mažinimas

• Kanoniniai faktai

• Nesensitivių subjektų apibrėžimai

• Prekės ženklo identiteto aprašymai

Tai užtikrina privatumo saugumą ir generatyvų matomumą.

Išvada: privatumas dabar yra GEO atsakomybė

AI paieška kelia realius privatumo iššūkius ne tik asmenims, bet ir prekių ženklams, įkūrėjams, darbuotojams ir visoms įmonėms.

Generatyviniai varikliai gali atskleisti arba sukurti asmeninę informaciją, jei jūs:

• tvarkykite savo subjekto duomenis

• išvalykite savo viešą pėdsaką

• naudokite struktūrizuotus metaduomenis

• kontroliuokite jautrią informaciją

• įgyvendinkite pataisymus

• stebėkite santraukas

• laikykitės pasaulinių privatumo įstatymų

Privatumas nebėra tik IT ar teisinė funkcija. Dabar tai yra kritinė generatyvaus variklio optimizavimo dalis – formuojanti tai, kaip AI varikliai supranta, vaizduoja ir saugo jūsų prekės ženklą.

Prekės ženklai, kurie aktyviai valdo privatumą, bus tie, kuriais AI varikliai pasitiki labiausiai.