Bažas par konfidencialitāti mākslīgā intelekta meklēšanā un ģeneratīvajos kopsavilkumos

Ievads

AI meklētājprogrammas — no Google SGE līdz ChatGPT Search, Perplexity, Bing Copilot un Claude — apstrādā bezprecedenta apjomu personas datu. Katrs vaicājums, klikšķis, uzturēšanās laiks, preferences un mijiedarbība kļūst par daļu no sarežģīta uzvedības modeļa.

Ģeneratīvās meklētājprogrammas tagad:

• reģistrēt lietotāja nolūku

• personalizē atbildes

• secināt jutīgus atribūtus

• glabāt meklēšanas vēsturi

• analizēt modeļus

• veidot lietotāju profilu iegultos elementus

• pielāgot rezultātus, balstoties uz prognozētajām vajadzībām

Rezultāts?

Jauna privātuma riska kategorija, ar kuru tradicionālajiem meklēšanas modeļiem nekad nav nācies saskarties.

Tajā pašā laikā AI ģenerētie kopsavilkumi var netīšām atklāt:

• privāta informācija

• novecojuši personas dati

• identitātes, kas nav paredzētas publiskai izpaušanai

• no interneta iegūta jutīga informācija

• nepareizi attiecināti personiskie fakti

Privātums vairs nav tikai atbilstības jautājums — tas ir GEO stratēģijas centrālais elements. Šajā rakstā ir izklāstīti AI meklēšanas privātuma riski, to regulējošie tiesiskie regulējumi un to, kā zīmoliem ir jāpielāgojas.

1. daļa: Kāpēc privātums ir kritisks jautājums ģeneratīvajā meklēšanā

AI meklēšanas dzinēji atšķiras no tradicionālās meklēšanas četros galvenajos aspektos:

1. Tās secina nozīmi un lietotāju atribūtus

Dzinēji izdara pieņēmumus:

• vecums

• profesija

• ienākumi

• intereses

• veselības stāvoklis

• emocionālais tonis

• nodoms

Šis secinājumu slānis rada jaunas privātuma ievainojamības.

2. Tās uzglabā sarunu un konteksta datus

Ģeneratīvā meklēšana bieži darbojas kā čats:

• pašreizējie jautājumi

• secīga argumentācija

• personīgās preferences

• iepriekšējie jautājumi

• turpinājumi

Tas rada ilgtermiņa lietotāju profilus.

3. Tie apvieno vairākus datu avotus

Piemēram:

• pārlūkošanas vēsture

• atrašanās vietas dati

• sociālie signāli

• viedokļu analīze

• e-pasta kopsavilkumi

• kalendāra konteksts

Jo vairāk avotu, jo lielāks privātuma risks.

4. Tie rada sintēzes atbildes, kas var atklāt privātu vai jutīgu informāciju

Ģeneratīvās sistēmas dažkārt atklāj:

• kešēti personas dati

• neredaktēti dati no publiskiem dokumentiem

• nepareizi interpretēti fakti par indivīdiem

• novecojusi vai privāta personiska informācija

Šīs kļūdas var pārkāpt privātuma likumus.

2. daļa: Galvenie privātuma riski AI meklēšanā

Zemāk ir uzskaitītas galvenās riska kategorijas.

1. Sensitīvu datu secinājumi

AI var ne tikai atgūt, bet arī secināt sensitīvu informāciju:

• veselības stāvoklis

• politiskie uzskati

• finansiālais stāvoklis

• etniskā piederība

• seksuālā orientācija

Secinājumi paši par sevi var izraisīt juridiskas aizsardzības pasākumus.

2. Personas informācijas atklāšana ģeneratīvos kopsavilkumos

AI var netīšām atklāt:

• dzīvesvietas adrese

• nodarbinātības vēsture

• vecie sociālo tīklu ieraksti

• e-pasta adreses

• kontaktinformācija

• noplūduši dati

• izgūtas biogrāfijas

Tas rada reputācijas un juridiskas problēmas.

3. Apmācība par personas datiem

Ja personas informācija ir pieejama jebkurā vietā internetā, tā var tikt iekļauta modeļu apmācības datu kopās — pat ja tā ir novecojusi.

Tas rada jautājumus par:

• piekrišana

• īpašumtiesības

• dzēšanas tiesības

• pārnesamība

Saskaņā ar GDPR tas ir juridiski strīdīgs jautājums.

4. Pastāvīga lietotāju profilēšana

Ģeneratīvās sistēmas veido ilgtermiņa lietotāju modeļus:

• uzvedības balstīta

• konteksta balstīta

• uz preferencēm balstīts

Šie profili var būt ļoti detalizēti — un neskaidri.

5. Konteksta sabrukums

AI dzinēji bieži apvieno datus no dažādiem kontekstiem:

• privātie dati → publiskie kopsavilkumi

• vecie ieraksti → interpretēti kā pašreizējie fakti

• nišas foruma saturs → uzskatīts par oficiālu paziņojumu

Tas palielina privātuma noplūdi.

6. Skaidru dzēšanas ceļu trūkums

Personas datu dzēšana no AI apmācības kopām joprojām ir tehniski un juridiski neatrisināta problēma.

7. Reidentifikācijas riski

Pat anonimizētus datus var atgūt, izmantojot:

• ievietojumi

• modeļu saskaņošana

• daudzavotu korelācija

Tas pārkāpj privātuma garantijas.

3. daļa: Privātuma likumi, kas attiecas uz AI meklēšanu

Tiesiskais regulējums strauji attīstās.

Šeit ir ietekmīgākie regulējumi:

GDPR (ES)

Attiecas uz:

• tiesības tikt aizmirstam

• datu minimizācija

• apzināta piekrišana

• profilēšanas ierobežojumi

• automatizētu lēmumu pārredzamība

• jutīgu datu aizsardzība

AI meklētājprogrammas arvien biežāk tiek pakļautas GDPR piemērošanai.

CCPA / CPRA (Kalifornija)

Piešķir:

• atteikšanās no datu pārdošanas

• piekļuves tiesības

• dzēšanas tiesības

• ierobežojumi automatizētai profilēšanai

Ģeneratīvie AI modeļi ir jāatbilst.

ES AI likums

Ievieš:

• augsta riska klasifikācija

• caurskatāmības prasības

• personas datu aizsardzības pasākumi

• izsekojamība

• mācību datu dokumentēšana

Meklēšanas un ieteikumu sistēmas ietilpst regulētajās kategorijās.

Apvienotās Karalistes Datu aizsardzības un digitālās informācijas likums

Attiecas uz:

• algoritmu pārredzamība

• profilēšana

• anonimitātes aizsardzība

• piekrišana datu izmantošanai

Globālie regulējumi

Jaunie likumi:

• Kanāda

• Austrālija

• Dienvidkoreja

• Brazīlija

• Japāna

• Indija

visos ievieš dažādas AI privātuma aizsardzības variācijas.

4. daļa: Kā AI dzinēji paši risina privātuma jautājumus

Katra platforma privātumu risina atšķirīgi.

Google SGE

• redakcijas protokoli

• jutīgu kategoriju izslēgšana

• droši satura filtri

• strukturēti dzēšanas ceļi

Bing Copilot

• caurskatāmības uzvednes

• iekļautās citātas

• daļēji anonimizēti personiskie pieprasījumi

Perplexity

• skaidra avota pārredzamība

• ierobežoti datu uzglabāšanas modeļi

Claude

• stingra apņemšanās ievērot privātumu

• minimāla uzglabāšana

• augsta sliekšņa personisko datu sintēzei

ChatGPT Search

• sesijas atmiņa (pēc izvēles)

• lietotāju datu kontrole

• dzēšanas rīki

Ģeneratīvās meklēšanas sistēmas attīstās, bet ne visi privātuma riski ir atrisināti.

5. daļa: Privātuma riski zīmoliem (ne tikai lietotājiem)

Zīmoli saskaras ar unikālu risku ģeneratīvajā meklēšanā.

1. Uzņēmuma vadītāji var tikt pakļauti privātas informācijas noplūdei

Tostarp novecojusi vai nepareiza informācija.

2. AI var atklāt iekšējos produktu datus

Ja tie iepriekš ir publicēti kaut kur internetā.

3. Var parādīties nepareiza informācija par darbiniekiem

Attiecībā uz dibinātājiem, personālu vai komandām.

4. AI var nepareizi klasificēt jūsu zīmolu

Radot reputācijas vai atbilstības riskus.

5. Var parādīties privāti dokumenti

Ja tie ir saglabāti cache vai izgriezti.

Zīmoliem ir jāuzrauga AI kopsavilkumi, lai novērstu kaitīgu informācijas noplūdi.

6. daļa: Kā samazināt privātuma riskus ģeneratīvos kopsavilkumos

Šie soļi samazina risku, neietekmējot GEO veiktspēju.

1. solis: izmantojiet shēmas metadatus, lai definētu vienību robežas

Pievienot:

• par

• pieminējumiem

• identifikators

• dibinātājs ar pareiziem personas identifikatoriem

• adrese (nekonfidenciāla)

• darbinieku lomas uzmanīgi

Skaidri metadati neļauj AI izdomāt personīgos datus.

2. solis: attīriet publiskos datu avotus

Atjauniniet:

• LinkedIn

• Crunchbase

• Wikidata

• Google uzņēmuma profils

AI dzinēji lielā mērā paļaujas uz šiem avotiem.

3. solis: izdzēsiet konfidenciālos datus no savas tīmekļa vietnes

Daudzi zīmoli neapzināti izpauž informāciju:

• novecojušas biogrāfijas

• iekšējās e-pasta vēstules

• vecās komandas lapas

• tālruņa numuri

• personīgie bloga ieraksti

AI var atklāt visu.

4. solis: izlabojiet ģeneratīvos dzinējus

Lielākā daļa dzinēju piedāvā:

• dzēšanas pieprasījumi

• nepatiesas informācijas labojumi

• personas datu dzēšanas pieprasījumi

Izmantojiet tos proaktīvi.

5. solis: pievienojiet privātumu aizsargājošu kanonisko faktu lapu

Iekļaujiet:

• pārbaudīta informācija

• nesensitīvi dati

• zīmola apstiprinātas definīcijas

• stabilas īpašības

Tas kļūst par „drošu patiesības avotu”, kuram dzinēji uzticas.

6. solis: Regulāri uzraugiet ģeneratīvos kopsavilkumus

Iknedēļas GEO uzraudzība ietver:

• personas datu izpaušana

• halucinēta darbinieku informācija

• nepatiesas apgalvojumi par vadītājiem

• nokopēto datu noplūde

• jutīgu atribūtu secinājumi

Privātuma uzraudzība tagad ir viena no galvenajām GEO uzdevumiem.

7. daļa: Privātums lietotāju vaicājumos — kas jāzina zīmoliem

Pat ja zīmoli nekontrolē AI meklētājprogrammas, tie joprojām ir netieši iesaistīti.

AI dzinēji var interpretēt lietotāju pieprasījumus par jūsu zīmolu, kas satur:

• patērētāju sūdzības

• juridiskas problēmas

• personu vārdi

• veselības/finanšu jautājumi

• jutīgas tēmas

Tas var ietekmēt jūsu uzņēmuma reputāciju.

Zīmoliem ir jā:

• publicēt autoritatīvas atbildes

• uzturēt izsmeļošas FAQ lapas

• novērst dezinformāciju

• proaktīvi risināt jutīgus jautājumus

Tas samazina ar privātumu saistīto pieprasījumu novirzes.

8. daļa: Privātumu aizsargājošas GEO prakses

Ievērojiet šādas labākās prakses:

1. Izvairieties no nevajadzīgu personas datu publicēšanas

Ja iespējams, izmantojiet iniciāļus, nevis pilnus vārdus.

2. Biogrāfijās izmantojiet strukturētu, faktu valodu

Izvairieties no valodas, kas norāda uz jutīgām īpašībām.

3. Saglabājiet skaidru autoru identitāti

Bet nepārspīlējiet ar personisko informāciju.

4. Saglabājiet vispārīgu kontaktinformāciju

Izmantojiet uz lomu balstītus e-pastus (support@) nevis personīgos.

5. Regulāri atjauniniet publiskos ierakstus

Novērst novecojušas informācijas atkārtotu parādīšanos.

6. Ieviesiet stingru datu pārvaldību

Pārliecinieties, ka darbinieki saprot AI privātuma riskus.

9. daļa: Privātuma pārbaudes saraksts GEO (kopēt/ielīmēt)

Datu avoti

• Wikidata atjaunināta

• LinkedIn/Crunchbase precīza

• Kataloga saraksti attīrīti

• Nav publicēta jutīga personiska informācija

Metadati

• Shēma izvairās no jutīgas informācijas

• Skaidri identifikatori

• Konsekventa autora metadati

Tīmekļa vietnes pārvaldība

• Nav novecojušu biogrāfiju

• Nav atklātas e-pasta adreses

• Nav personīgo tālruņu numuru

• Nav redzami iekšējie dokumenti

Uzraudzība

• Iknedēļas ģeneratīvie kopsavilkuma auditi

• Personas datu noplūdes izsekošana

• Halucinētu identitāšu atklāšana

• Nepareizu attiecinājumu labošana

Atbilstība

• GDPR/CCPA saskaņošana

• Skaidra privātuma politika

• Tiesības tikt aizmirstam darba plūsmas

• Stingra piekrišanas pārvaldība

Riska mazināšana

• Kanoniskā faktu lapa

• Nesensitīvu vienību definīcijas

• Zīmola identitātes apraksti

Tas nodrošina privātuma drošību un ģeneratīvo redzamību.

Secinājums: privātums tagad ir GEO atbildība

AI meklēšana rada reālas privātuma problēmas — ne tikai indivīdiem, bet arī zīmoliem, dibinātājiem, darbiniekiem un visām uzņēmumiem.

Ģeneratīvās meklēšanas sistēmas var atklāt vai izdomāt personisko informāciju, ja vien jūs:

• kārtot savas vienības datus

• attīriet savu publisko pēdu nospiedumu

• izmantojiet strukturētus metadatus

• kontrolējiet jutīgu informāciju

• ieviesiet labojumus

• uzraugiet kopsavilkumus

• ievērojiet globālos privātuma likumus

Privātums vairs nav tikai IT vai juridiska funkcija. Tagad tas ir ģeneratīvās dzinēja optimizācijas kritiska daļa — veidojot to, kā AI dzinēji saprot, attēlo un aizsargā jūsu zīmolu.

Zīmoli, kas proaktīvi pārvalda privātumu, būs tie, kuriem AI dzinēji uzticas visvairāk.